Contribuições para aplicabilidade de métodos não interativos de projeto de controladores baseados em dados

Abstract

Métodos de projeto de controladores baseados em dados são muito interessantes para controle de processos pois permitem a sintonia de controladores sem a obtenção de um modelo, a partir de dados coletados do sistema. Dentre estes métodos, os chamados não iterativos permitem que se utilize apenas um conjunto de dados que pode, inclusive, ser obtido da operação em malha fechada do processo. Nesse trabalho, estuda-se como minimizar a influência de perturbações que possam ter afetado os dados coletados dos sistemas operando em malha fechada sobre os controladores resultantes, bem como a sintonia de controladores multivariáveis de uma estrutura que reduza as alterações necessárias às configurações do sistemas de controle presentes na industria. É apresentada uma análise da influência de perturbações que podem ocorrer durante o período dos dados coletados sobre os controladores calculados pelos métodos VRFT (Método de Sintonia Baseado em Referência Virtual) e OCI (Identificação do Controlador Ótimo). A análise também demonstra a importância do uso de filtros nos dados para método OCI, que se mostrou bastante sensível às perturbações. Um filtro que reduz o viés causado ao resultado do método OCI quando o controlador ideal não se encontra na classe de controladores escolhida é desenvolvido. Além disso, é apresentada uma adaptação aos métodos baseados em dados de forma a permitir a estimação simultânea de controladores descentralizados e desacopladores para sistemas multivariáveis, alcançando desempenhos similares ou superiores aos controladores PID centralizados nos exemplos dados. Estas contribuições são todas demonstradas por exemplos em simulação. Por fim, um exemplo de aplicação real de métodos de controle baseados em dados é mostrado.

Data-based control design methods are very interesting to processes controlling as they allow controller tuning without obtaining a model, from data collected from the system. Among these methods, the so called non-iterative allow for the use of a single data set that may even be collected from the processes closed-loop operation. In this work, how to minimize the influence of disturbances that may have affected the closed-loop systems collected data on the resulting controllers is studied, as is the tuning of multivariable controllers of a structure that reduces the necessary changes to the configurations of the current industries control systems. An analisys on the influence that disturbances that may occur during the data colection period may have on the the controllers obtained through the VRFT (Virtual Disturbance Feedback Tuning) or OCI (Optimal Controller Identification) methods is presented. The analisys also shows the importance of the data filtering to the OCI method, that has shown itself very sensitive to disturbances. A filter that reduces the bias caused to the OCI’s results when the ideal controller is not in the chosen controlle class is developed. Besides, an adaptation of the data-based methods to allow the simultaneous estimation of decentralized controllers and decouplers is presented, reaching performances similar of superior to the centralized PID controllers in the given examples. This contributions are all demonstrated with simulated examples. Finally, an example of actual data-driven control design method application is shown.