Referência para o desempenho de controladores multivariáveis e sua utilização na manutenção de controladores

Abstract

O monitoramento efetivo do desempenho de malhas de controle é uma etapa essencial para manutenção da eficiência e segurança de um processo produtivo automatizado. Entretanto, essa tarefa não é simples na prática, visto a diversidade de fatores que afetam o desempenho e do número significativo de malhas presentes em plantas industriais, cuja disposição no processo pode implicar na existência de interação entre elas, o que torna essa tarefa ainda mais complexa. Este trabalho tem por objetivo auxiliar nesse problema fornecendo ferramentas úteis para o monitoramento e avaliação do desempenho das malhas de controle em sistemas multivariáveis estáveis a partir de dados de processo. Para isso, é proposta a fatoração DBFact, através da qual é construída uma nova lei de controle de variância mínima que considera não somente o atraso de tempo, mas também os zeros de fase não-mínima, e seus efeitos direcionais, como fatores de limitação de desempenho. Esse método de fatoração foi elaborado com intuito de obter uma lei de controle de variância mínima internamente estável, e assim preservando os efeitos direcionais dos zeros de fase não-mínima, ao contrá- rio das demais já propostas até então, e.g., a clássica lei de controle obtida através da Unitary Interactor Matrix Gereralised. Essa propriedade confere à lei proposta maior representatividade em relação às estruturas práticas, o que é desejável, uma vez que a partir dessa lei de controle pode-se calcular um valor de referência útil para avaliação do desempenho de malhas. Este valor de referência pode ser utilizado para monitorar o processo e ser calculado através de dados em condição normal e do conhecimento dos filtros DBFact. Para os cenários em que tal conhecimento não é disponível é proposta uma abordagem alternativa baseada numa estratégia de identificação a partir de dados com baixa razão de sinal ruído. As metodologias foram analisadas através de simulação cujos resultados demonstram a viabilidade prática de suas utilizações, uma vez que foi possível uma avaliação consistente do desempenho das malhas por meio dos valores de referência calculados em ambos os cenários, com ou sem conhecimento prévio dos filtros DBFact.

The effective monitoring of control loops is an essential step for maintaining the efficiency and safety of an automated production process. However, this task is not straightforward in practice, given the significant number of loops in industrial plants, whose arrangement in the process can lead to interaction among them. Consequently, the performance of one loop can impact others, adding complexity to this stage. This work aims to address this challenge by providing useful tools for monitoring and evaluating control loops in stable multivariable systems based on process data. The DBFact factorization is proposed, through which a new law of minimum variance control is constructed, considering not only multivariable delay but also non-minimum phase zeros as performance-limiting factors. This factorization method was developed to achieve an internally stable control law, that preserves the non-minimum phase zero direction, in contrast to others proposed under this context, e.g., the classic control law obtained through the Unitary Interactor Matrix Generalized. This property gives the proposed law greater representativeness concerning practical structures, which is desirable since this control law can be used to calculate a useful reference value for assessing loop performance. This reference value can be utilized for process monitoring and calculated using data under normal conditions and DBFact filters. For scenarios where such knowledge is unavailable, an alternative approach based on an identification strategy for low signal-to-noise data is proposed. The methodologies were analyzed through simulation, and the results demonstrate the practical viability of their applications. A consistent evaluation of loop performance was possible through the reference values calculated in both scenarios, with or without prior knowledge of DBFact filters.