Estudo de estruturas de controle auto-otimizáveis
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Date
2014Author
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Academic level
Graduation
Subject
Abstract in Portuguese (Brasil)
Entende-se por controle auto-otimizável a estratégia de controle que emprega uma variável que quando tem seu set-point mantido constante é capaz de manter o sistema operando próximo ao ótimo, sem a necessidade de reotimização. Sua implementação é mais simples e sua resposta é da ordem de segundos, apresentando custos de instalação e manutenção bastante inferiores ao RTO. O mais importante na busca da estrutura de controle auto-otimizável é determinar as variáveis controladas corretas. Para isso ...
Entende-se por controle auto-otimizável a estratégia de controle que emprega uma variável que quando tem seu set-point mantido constante é capaz de manter o sistema operando próximo ao ótimo, sem a necessidade de reotimização. Sua implementação é mais simples e sua resposta é da ordem de segundos, apresentando custos de instalação e manutenção bastante inferiores ao RTO. O mais importante na busca da estrutura de controle auto-otimizável é determinar as variáveis controladas corretas. Para isso, diversos métodos foram criados, seja para encontrar variáveis isoladas ou combinações lineares das mesmas, com o objetivo de garantir que o uso desse controlador leve a menor perda econômica possível. Dois métodos presentes na literatura, método de varredura e método do espaço nulo, foram avaliados na tentativa de encontrar variáveis capazes de manter o processo operando próximo ao ótimo quando da existência de distúrbios. Dois casos de estudo foram utilizados para essa análise, um evaporador a circulação forçada e o processo de produção de cumeno. Ambos os métodos se mostraram satisfatórios para encontrar variáveis controladas, apresentando pouco desvio em relação ao ótimo real. Ao utilizar o método da varredura foi encontrado um desvio de 4,85% em relação ao ótimo real, para o evaporador a circulação forçada, e de 2,25%, para o processo de produção de cumeno. O método do espaço nulo se mostrou mais eficiente nesse sentido, sendo o desvio gerado de 1,73% e de 1,32% para os mesmos casos respectivamente. Entretanto, ambos apresentam limitações como o tempo computacional e dificuldade de implementação. Portanto, novas pesquisas são necessárias visando encontrar métodos capazes de superar essas limitações. ...
Institution
Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Escola de Engenharia. Curso de Engenharia Química.
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