Análise espectral singular aplicada na filtragem de sinais em malhas de controle

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Emerson Alves da Silva
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Minas Gerais; Brasil; ENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELÉTRICA; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica; UFMG
• Palavras-chave em Português: Process control; Noise filtering; Non-parametric filter; Measurement noise; Singular spectrum analysis; Engenharia elétrica; Processos de fabricação; Instrumentos de medição
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/1843/77423; https://orcid.org/0000-0003-4657-8986

Em sistemas de controle linear, controladores PID ainda são amplamente utilizados em controle de processos industriais, onde uma operação eficiente requer o projeto de um filtro. Este filtro viabiliza a implementação de uma ação derivativa e atenua o ruído de medição, reduzindo a variabilidade do sinal de controle. No entanto, ele influencia o desempenho e a robustez do sistema realimentado. Neste contexto, o presente estudo buscou analisar os efeitos da utilização de um filtro não-paramétrico baseado no método Singular Spectrum Analysis (SSA) para tratar ruído de medição em malhas de controle PID e também como filtro de trajetória on-line, necessário em estratégias de controle não linear, tais como backstepping, feedback linearization. Cujo objetivo é gerar trajetórias contínuas e limitadas derivando-se um sinal inicialmente descontínuo, tais como degrau e pulso. O SSA é utilizado na análise de séries temporais e se baseia na decomposição de um sinal em um conjunto de componentes aditivos, além de ser altamente adaptável ao comportamento dos sinais, inclusive não estacionários. Os testes consideraram modelos First-Order Time Delay (FOTD) para aproximar a dinâmica de processos industriais típicos, para controladores PI e PID sintonizados de maneira ótima, na presença e ausência de ruído de medição. O Integral Absolute Error (IAE) foi utilizado para mensurar o desempenho e a Total Variance (TV) para a variabilidade do sinal de controle e da variável de processo. Como resultados, pode-se destacar que processos dominados por atrasos de transferência apresentaram alta sensibilidade à mudanças no nível de atenuação do filtro em relação aos demais. Em contraste, processos balanceados e com tempo-morto dominante o filtro foi capaz de melhorar tanto a variação total do sinal de controle quanto o desempenho. Além disso, o PID apresentou melhor desempenho do que o PI em todos os processos e cenários considerados, porém para valores maiores de TV devido a ação derivativa. Quanto aos filtros de trajetória, o método SSA se mostrou efetivo como um filtro de trajetória capaz de gerar derivadas limitadas de sinais de entrada inicialmente descontínuos. Cujo ajuste empírico dos parâmetros do filtro levou a curvas semelhantes às obtidas por um filtro paramétrico.