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dc.contributor.advisorTrierweiler, Jorge Otáviopt_BR
dc.contributor.advisorFarenzena, Marcelopt_BR
dc.contributor.authorBotelho, Viviane Rodriguespt_BR
dc.date.accessioned2016-03-02T10:32:44Zpt_BR
dc.date.issued2015pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/133143pt_BR
dc.description.abstractA crescente demanda pela melhoria operacional dos processos aliada ao desenvolvimento da tecnologia da informação tornam a utilização de controladores preditivos baseados em modelos (MPC) uma prática comum na indústria. Estes controladores estimam, a partir dos dados de planta e de um modelo do processo, uma sequência de ações de controle que levam as variáveis ao valor desejado de forma otimizada. Dessa forma, dentre os parâmetros de configuração de um MPC, a baixa qualidade do modelo é, indiscutivelmente, a mais importante fonte de degradação de seu desempenho. Este trabalho propõe uma série de metodologias para a avaliação da qualidade do modelo do controlador preditivo, as quais consideram sua velocidade em malha fechada. Tais metodologias são baseadas na filtragem dos erros de simulação a partir função nominal de sensibilidade, e possuem a capacidade de informar o impacto dos problemas de modelagem no desempenho do sistema, além de localizar as variáveis controladas que estão com tais problemas e se os mesmos são provenientes de uma discrepância no modelo ou de um distúrbio não medido. As técnicas ainda possuem a vantagem de serem independentes do setpoint, o que as torna flexível de também serem utilizadas em controladores nos quais as variáveis são controladas por faixas. A abordagem proposta foi testada em dois estudos de caso simulados, sendo eles: a Fracionadora de Óleo Pesado da Shell e a Planta de Quatro tanques Cilíndricos. As técnicas também foram avaliadas em dados de processo da Unidade de Coqueamento Retardado de uma refinaria. Os resultados indicam que as mesmas apresentam resultados coerentes, corroborando seu elevado potencial de aplicação industrial.pt_BR
dc.description.abstractThe growing demand for operational improvement and the development of information technology make the use of model predictive controllers (MPCs) a common practice in industry. This kind of controller uses past plant data and a process model to estimate a sequence of control actions to lead the variables to a desired value following an optimal policy. Thus, the model quality is the most important source of MPC performance degradation. This work proposes a series of methods to investigate the controller model quality taking into account its closed loop performance. The methods are based on filtering the simulation errors using the nominal sensitivity function. They are capable detect the impact of modeling problems in the controller performance, and also to locate the controlled variables that have such problems and if it is caused by a model-plant mismatch or unmeasured disturbance. The techniques have the advantage to be setpoint independent, making them flexible to be also used in MPCs with controlled variables working by range. The proposed approach was tested in two simulated case studies The Shell Heavy Oil Fractionator Process and The Quadruple-tanks Process. The methods are also evaluated in process data of the Delayed Coking Unit of a Brazilian refinery. Results indicate that the method is technically coherent and has high potential of industrial application.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectModel predictive controlen
dc.subjectControle preditivopt_BR
dc.subjectControle de processospt_BR
dc.subjectMonitoringen
dc.subjectDiagnosisen
dc.subjectSensitivity functionen
dc.subjectModel-plant mismatchen
dc.subjectUnmeasured disturbanceen
dc.titleAuditoria e diagnóstico de modelos para controladores preditivos industriaispt_BR
dc.typeTesept_BR
dc.identifier.nrb000984669pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentEscola de Engenhariapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Químicapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2015pt_BR
dc.degree.leveldoutoradopt_BR


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