Modelo de inferência de variabilidade : traduzindo o desempenho de malhas de controle em alteração de variabilidade - Brand, Fernanda Raquel (2009)
Diminuir a variabilidade de variáveis chaves do processo tornou-se um dos principais caminhos para quantificar os benefícios potenciais da melhoria do controle de processos, ou seja, com maior confiabilidade dos resultados é possível trabalhar em uma região próxima ao ponto de operação ótimo, o que se converte em ganho. Tal ganho pode ser materializado na forma de aumento da capacidade de produção da unidade, redução do consumo de energia, decréscimo de produtos fora de especificação, redução do tempo de transição entre produtos, melhoria na operabilidade, melhoria na qualidade final do produto, entre outros. Na presente dissertação é realizada uma revisão das principais metodologias que visam quantificar o potencial de alteração de variabilidade a qual uma malha de controle possa estar sujeita, além de propor um modelo de inferência que possa ser utilizado para predizer esse potencial de alteração de variabilidade, baseado em índices dados pelo Modelo de Inferência para Desempenho e Robustez. Neste trabalho é mostrado o procedimento utilizado para a construção do Modelo de Inferência de Variabilidade, o qual utiliza como entradas índices que possam ser facilmente quantificáveis e de características da planta (tempo morto e constante de tempo), usando somente dados em operação normal (sem mudanças no valor do setpoint). Para a sua obtenção, três diferentes métodos foram testados (a saber, Rede Neural, Mínimos Quadrados Parciais e Mínimos Quadrados Parciais Quadráticos), sendo os melhores resultados conseguidos ao se aplicar redes neurais. A eficácia do modelo de inferência proposto é ilustrada pela aplicação em casos de estudo nos quais o modelo de planta pode ser representado por funções de transferência de 1ª e de 2ª ordem com tempo morto e a aplicabilidade do mesmo é ilustrada ao utilizá-lo em um caso de estudo, desenvolvido em uma planta industrial. Nesse caso de estudo, procurou-se ainda analisar as principais malhas encontradas no cenário industrial. Os resultados obtidos para ambos os casos de estudo mostraram que a ferramenta desenvolvida apresenta um grande potencial de ser utilizada em projetos que contemplem a análise de pontos de melhoria da camada regulatória, uma vez que apresenta uma excelente capacidade de predizer a alteração de variabilidade a qual uma malha possa estar sujeita.