Controle com Aprendizado Iterativo para Processos em Batelada

AUTOR(ES)

Matheus Henrique Granzotto

DATA DE PUBLICAÇÃO

2010

RESUMO

Processos com operação em batelada são usualmente sistemas em que quantidades definidas de matérias-primas são combinadas de maneiras específicas durante um tempo designado para produzir produtos intermediários ou finais, com alto valor agregado gerando o menor desperdício possível de matéria-prima para obtenção de maiores lucros. Na sua maioria, são processos inerentemente não lineares, tornando difícil controlá-los de forma satisfatória. O controle com aprendizado iterativo, metodologia apresentada neste trabalho, utiliza características importantes para o controle de plantas industriais com operação em batelada, como a rejeição de perturbações, a inclusão de restrições nas variáveis de controle tornando o controle mais seguro e realista, além da capacidade de rastreamento de trajetórias de referência de forma gradual ao longo das bateladas, entre outras. Nesse contexto, o presente trabalho investiga a metodologia de controle com aprendizado iterativo aplicada com sucesso a diversas plantas e modelos com características distintas, abrangendo desde sistemas lineares SISO e MIMO de fase mínima e não mínima até sistemas não lineares. Estudos comparativos a respeito da qualidade do controle proposto perante metodologias clássicas de controle, como o controle PID, além de metodologias como o GMC, foram realizados. Os resultados da utilização do controle com aprendizado iterativo foram considerados promissores uma vez que a metodologia apresenta versatilidade e facilidade quanto a sintonia, tornando o controlador intuitivo. Para processos de fase mínima LTI, o aprendizado foi quase que imediato. O controlador com aprendizado iterativo foi capaz de compensar os efeitos de fase não mínima resultantes de atraso ou zeros de fase não mínima, levando a um rastreamento perfeito da trajetória de referência. A utilização da metodologia para o controle de plantas não lineares foi avaliada para sistemas reacionais em que foram experimentadas duas maneiras diferentes de obter a matriz de aprendizado, como o modelo FIR e o modelo linearizado localmente. A metodologia de controle com aprendizado iterativo apresentou melhorias no rastreamento de trajetórias desejadas em todos os casos estudados.

ASSUNTO(S)

iterative learning control controle de processos químicos engenharia quimica batch process control controle com aprendizado iterativo controle de processos em batelada

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