Projeto de um controlador PI-MIMO para uma planta de produção de poliestireno

Abstract

As constantes exigências de redução de custos de produção aliada às necessidades de aumento produtivo impostas pelos mercados consumidores tem forçado as indústrias a investirem cada vez mais no estudo de novas técnicas de otimização dos seus processos. O rápido avanço industrial em resposta a estas exigências de mercado, elevou o grau de complexidade dos processos modernos, aumentando não apenas as interações entre as suas variáveis, como o número de malhas de controle necessárias para manter as condições de operação e qualidade do produto final dentro dos limites pré-estabelecidos. Em processos complexos e com alto grau de acoplamento entre as variáveis, os mais altos níveis de desempenho, não são mais atingidos utilizando apenas o controle regulatório simples (single input - single output). Nestes casos, estratégias de controle multivariável tornam-se indispensáveis pois surgem neste cenário buscando incrementar a operabilidade e a produção dos processos diminuindo a sua variabilidade e permitindo, desta forma, que estados estacionários mais próximos dos limites de especificação e operação sejam atingidos. Nesta dissertação, uma metodologia utilizada para estruturação de controladores PIMIMO foi empregada para projetar um controlador multivariável para uma unidade industrial de produção de poliestireno cristal (GPPS). O estudo desenvolveu-se a partir de um modelo rigoroso do processo de GPPS implementado em Matlab® (ALMEIDA, 2004). Dois modelos lineares foram obtidos para as entradas e saídas do sistema nos pontos de operação da unidade nos quais as diferenças operacionais são mais representativas. O comportamento do processo foi estudado a partir da análise destes dois modelos sob o ponto de vista de seu comportamento dinâmico (Zeros, Pólos e Tempo morto) e de sua controlabilidade (Ganho multivariável, Matriz de ganhos relativos (RGA), Condicionamento mínimo e Número de desempenho robusto (RPN)). A estrutura do controlador foi obtida a partir das características do processo, do emparelhamento indicado pela matriz RGA e do desempenho desejado com a utilização do aplicativo RPN-toolbox desenvolvido por FARINA (2000). A sintonia adequada para o controlador foi realizada segundo o método desenvolvido por ESCOBAR (2006). O desempenho dos controladores PI-MIMO para mudanças de setpoint e rejeição de distúrbios foi comparado a um controlador descentralizado de estrutura idêntica à utilizada na unidade de processo. Os resultados finais das simulações indicaram um melhor desempenho dos controladores multivariáveis projetados no controle da temperatura e do tempo de residência da seção de reação da unidade de GPPS.

The constant demands for reduction of production costs combined with the need to increase production imposed by consumer markets have forced the industries to invest more in the study of new techniques for optimization of their processes. The rapid industrial progress in response to these market demands, raised the complexity of modern processes, increasing not only the interactions between their variables, as the number of control loops needed to maintain the operation conditions and quality of the final product within the preestablished limits. In most cases this performance level is not achieved using only simple regulatory control (single input - single output), mainly in processes with a high degree of coupling between variables. In these cases, the multivariable control becomes indispensable, because it increases operability and production reducing process' variability allowing the operation of stationary states near the specification limits. In this dissertation, a methodology for structuring of PI-MIMO controller was used to design a multivariable controller for a plant for production of crystal polystyrene (GPPS). The study was developed from a rigorous model of the GPPS implemented in Matlab (ALMEIDA, 2004). Two linear models were obtained for the inputs and outputs of the system in operating point of the unit which the operational differences are more representative. The behavior of the process was studied from the analysis of these two models from the point of view of its dynamic behavior (zeros, poles and dead time) and its controllability (multivariable gain, relative gain array (RGA), and minimum conditioning, robust performance number (RPN)). The control structure was obtained from the characteristics of the process, the pairing indicated by RGA matrix and the performance desired using RPN-Toolbox developed by FARINA (2000). The tuning of the controller was performed using the method developed by ESCOBAR (2006). The performance of PI-MIMO controllers for setpoint changes and rejection of the disturbances was compared to a decentralized controller with structure similar to that used at the process. The final results of the simulations showed a better performance of multivariate controllers designed to control temperature and time of residence of the reaction section of the unit of GPPS.