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Tipo de Documento: Dissertação
Título: Avaliação de desempenho de controladores preditivos multivariáveis
Autor(es): Santos, Rodrigo Ribeiro
Data do documento: 11-Nov-2013
Orientador: Sotomayor, Oscar Alberto Zanabria
Resumo: Em controle avançado de processos, o controlador preditivo ou MPC (Model Predictive Control) pode ser considerado como a mais importante inovação dos últimos anos e a ferramenta padrão para aplicações industriais, devido ao fato do MPC manter a planta operando dentro das suas restrições de forma mais lucrativa. Entretanto, como todo algoritmo de controle, o MPC depois de algum tempo em operação dificilmente funciona como quando fora inicialmente projetado. Desta forma, com o objetivo de manter os benefícios dos sistemas MPC por um longo período de tempo, seu desempenho precisa ser monitorado e avaliado durante a operação. Esta tarefa requer a presença de ferramentas efetivas e confiáveis para detectar quando o desempenho do controlador estiver abaixo do desejável, para definir a necessidade, ou não, de um recomissionamento do sistema. Destarte, aborda-se neste trabalho o desenvolvimento de técnicas para monitoramento e avaliação de desempenho de controladores preditivos multivariáveis, sendo desenvolvidas duas novas ferramentas: LQG benchmark Modificado e IHMC benchmark. Os resultados obtidos a partir de simulações numéricas foram satisfatórios e coerentes com a literatura técnica aplicada no desenvolvimento dos avaliadores, os quais foram utilizados no monitoramento do sistema de controle MPC do processo de separação trifásica água-óleo-gás, oferecendo assim uma solução apropriada e fornecendo subsídios para implementações em sistemas industrias reais.
Abstract: In advanced process control, the Model Predictive Control (MPC) may be considered the most important innovation in recent years and the standard tool for industrial applications due to the fact that it keeps the plant operating in the constraints more profitable. However, like every control algorithm, the MPC after some time in operation rarely works as originally designed. Thus, to preserve the benefits of MPC systems for a long period of time, their performance needs to be monitored and evaluated during the operation. This task require the presence of reliable and effective tools to detect when the controller performance is below of the desirable, to define the need, or not, of recommissioning the system. Thus, the objective of this work is development of techniques for monitoring and evaluating the performance of multivariable predictive controllers, being developed two new tools: LQG benchmark Modified and IHMC benchmark. The results obtained from numerical simulations were satisfactory and consistent with the technical literature applied in the developments of the evaluators, which were used in the monitoring of the control system MPC of the oil-water-gas three-phase separation process, offering an appropriate solution and providing subsidies for implementations in real industrial systems.
Palavras-chave: Engenharia elétrica
Controladores elétricos
Controladores PID
Sistemas lineares de controle
Teoria do controle
Controle H2
Controlador preditivo
Avaliação de desempenho de controladores
Controle preditivo multivariável
LQG benchmark modificado
IHMPC benchmark
Índice de desempenho
Control theory
Electric controllers
Electric engineering
H2 Control
Linear control systems
PID controllers
Predictive control
Performance evaluation of controllers
Multivariable predictive control
LQG benchmark modified
IHMPC benchmark
Performance index
área CNPQ: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Idioma: por
Programa de Pós-graduação: Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: https://ri.ufs.br/handle/riufs/5044
Aparece nas coleções:Mestrado em Engenharia Elétrica

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