Novel methodologies for assessment and diagnostics in control loop management - Farenzena, Marcelo (2008)
Na literatura há vários trabalhos elucidando a importância de ferramentas para auditar malhas de controle. Na indústria, o interesse por esse tipo de software é crescente, devido ao benefício trazido: garantir o exato desempenho para cada controlador significa atingir pontos de operação mais lucrativos. Todavia, as metodologias disponíveis na literatura e nas ferramentas comerciais não provêm medidas conclusivas das características da malha. Conseqüentemente, a análise muitas vezes é confusa e difícil, acarretando um diagnóstico difícil. Reduzir a distância entre a auditoria e o diagnóstico, propondo novas métricas para ajudar o engenheiro no gerenciamento de malhas é o foco central deste trabalho. A presente tese é segmentada em duas partes: auditoria e diagnóstico, dentro das quais se inserem as principais contribuições deste trabalho. A primeira contribuição deste trabalho é a proposição de uma metodologia para decompor o impacto da velocidade do controlador, tempo morto e ruído branco sobre a variância total da malha, auxiliando o engenheiro de processos a tomar uma ação: trocar os parâmetros de ajuste, aumentar a ordem do controlador, substituir o medidor, reduzir o tempo morto, entre outros. O método proposto requer apenas dados de operação normal e o tempo morto da malha, não sendo necessários testes intrusivos, sendo possível a aplicação industrial. O conjunto de métricas propostas foi aplicado em três casos de estudo, fornecendo resultados promissores. Dentro do campo de auditoria, se insere a segunda contribuição: a proposição de uma metodologia para estimação de parâmetros conclusivos (ou determinísticos) para avaliação da performance e robustez de controladores (Máxima Sensibilidade, razão entre o tempo de subida de malha aberta e fechada, razão entre o tempo de assentamento de malha aberta e fechada, entre outros), baseado em índices estocásticos (i.e. métricas que podem ser computadas em tempo real, sem testes intrusivos) e parâmetros da malha (tempo morto, constante de tempo). O modelo de inferência para desempenho e robustez, chamado PRIM, é proposto. Este modelo fornece uma clara indicação do real desempenho e robustez da malha, facilitando a análise e tornando o diagnóstico direto. Além disso, visando elucidar a vantagem dos índices determinísticos sobre os estocásticos, ambos serão aplicados a um conjunto de casos de estudo. A última contribuição no campo de auditoria está na estimação do potencial impacto econômico de cada malha, como ferramenta para hierarquizar sua manutenção. Considerando que uma típica planta química possui centenas ou milhares de malhas e que a maioria delas possui significativo potencial de melhora, a priorização da manutenção é essencial. O impacto econômico é baseado no conceito de Matriz de Variabilidade (VM), que é uma matriz que mostra o impacto da melhora da performance de um controlador sobre a variabilidade de toda a planta. A segunda parte deste trabalho aborda o diagnóstico de algumas avarias comuns em controladores. A primeira metodologia visa quantificar a banda de agarramento em válvulas de controle, que apresentam este fenômeno, através de um modelo de inferência chamado SIM. A metodologia proposta requer apenas dados de operação normal do controlador e planta. A contribuição final deste trabalho é um método simples para avaliação do modelo em controladores preditivos MPCs, baseado na Análise de Componentes Independentes (ICA). Esta análise é bastante útil para indicar os canais que possuem modelo pobre em relação à planta. O trabalho finaliza com as conclusões finais e os trabalhos futuros relativos a esta tese.