Controle multivariável aplicado a uma coluna de alta pureza com recompressão de vapor.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2014
Autor(a) principal: EMERENCIANO, Mariângela da Silva Araújo.
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
Brasil
Centro de Ciências e Tecnologia - CCT
PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA QUÍMICA
UFCG
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/249
Resumo: Os processos industriais são sistemas multivariáveis (MIMO) que consistem de múltiplas variáveis de entrada e múltiplas variáveis de saída, onde a interação entre essas variáveis é uma característica inerente desses processos. A identificação do modelo nesse tipo de processo é uma etapa importante na implementação do sistema de controle, principalmente quando se trata de controladores MPC, os quais incorporam um modelo explícito do processo. O procedimento de identificação realizado neste trabalho propõe uma abordagem diferente da que se tem visto na literatura. Enquanto o mais comum é estimular as variáveis manipuladas, a nova abordagem proposta visa estimular o processo a partir de perturbações nos setpoints das variáveis controladas, em malha fechada, com o intuito de se obter uma melhor avaliação dos efeitos das variáveis controladas e manipuladas. A proposta deste trabalho é comparar duas estratégias de controle: uma estratégia de controle clássico e uma estratégia de controle multivariável baseado em modelo (MPC). O estudo de caso é uma coluna de separação propeno/propano de alta pureza com recompressão de vapor. Quando comparado o controle descentralizado com o controle MPC, observa-se que o MPC apresenta melhores resultados, afirmação esta, baseada nos valores do índice de desempenho IAE (Integral Absolute Error) para as duas propostas analisadas.