O documento apresenta uma avaliação de técnicas de controle em uma plataforma multivariável de controle de nível desenvolvida na Universidade Federal da Bahia, permitindo o estudo de sistemas acoplados e não lineares. Foram testados diferentes algoritmos de controle, incluindo preditivos e clássicos, com destaque para o uso de pré-compensadores que melhoraram a robustez e desempenho. Os resultados demonstraram diferenças significativas entre as abordagens, destacando a eficácia do controle avançado no contexto educacional.

1. AVALIAÇÃO DE TÉCNICAS DE CONTROLE UTILIZANDO UMA
PLATAFORMA MULTIVARIÁVEL DE CONTROLE DE NÍVEL
DESENVOLVIDA PARA O ENSINO E PESQUISA
¹ACBAL R. A. ACHY, ¹ADHEMAR B. FONTES, ¹MÁRCIO R. S. GARCIA, ²HERMAN A. LEPIKSON e ³IURI M. PEPE
¹Laboratório de Automação e Controle, Departamento de Engenharia Elétrica, Universidade Federal da Bahia, ²Laboratório de Automação Industrial, Departamento de Engenharia
Mecânica, Universidade Federal da Bahia, ³Laboratório de Propriedade Óticas, Instituto de Física, Universidade Federal da Bahia
RESUMO RESULTADOS
Este trabalho aborda os primeiros testes e resultados obtidos na plataforma multivariável de
controle de nível didática desenvolvida na Universidade Federal da Bahia. Esta planta permiti
o estudo tanto da dinâmica de sistemas acoplados e não lineares, quanto dos modelos de
controle clássicos e modernos. Este Kit pode ser configurado para os casos SISO, MISO,
SIMO e MIMO a partir dos quais podem ser obtidos diferentes modelos e estratégias de
controle. Na validação dos primeiros resultados a plataforma foi configurada para operar no
modo MIMO utilizando duas entradas e duas saídas. Foram implementados e avaliados
algoritmos de controle preditivo generalizado multivariável (GPC), controlador PI sem
considerar o acoplamento do processo e o PI com o termo de desacoplamento. Os resultados
das análises de avaliação dos controladores foram feitos tanto para o caso servo quanto para
o caso regulador. O uso de pré-compensadores mostrou-se de grande utilidade na
amenização do esforço de controle e na possibilidade de uma estratégia de controle mais
agressiva e robusta. Todos os controladores foram avaliados por meio de métricas de Figura 3. Resposta da coluna II e esforço de controle do controlador
preditivo para o caso servo.
desempenho e obtiveram bons desempenhos.
Figura 4. Resposta da coluna III e esforço de controle do controlador
preditivo para o caso regulador.
INTRODUÇÃO
Coluna II Coluna III
Região de
operação
Figura 5. Resposta da coluna II e esforço de controle do controlador
PI desacoplado para o caso servo.
Figura 6. Resposta da coluna III e esforço de controle do
controlador PI desacoplado para o caso servo.
Tabela 2. Tabela de avaliação de desempenho dos controladores para o caso servo na coluna II
T II CASO SERVO CASO REGULADOR
Figura 1 – Planta didática multivariável de controle de nível
Contr. Tr (s) OS (%) IAE ITAE u(v) σ²u σ²ISA % IAE ITAE u(v) σ²u σ²ISA %
Bomba II Bomba III
PI 175 0 1 0,69 3,07 0,01 0,33 0,97 0,96 1,86 0,02 1,08
Figura 2 – Região de operação do sistema.
PI Des 250 0 0,99 0,69 3,06 0,01 0,33 1 1 1,96 0,01 0,51
GPC 105 0 0,97 1 3,08 0,02 0,65 0,99 0,99 1,84 0,03 1,63
MA 245 - - - - - - - - - - -
MODELO DA PLANTA E PROJETO DO CONTROLADOR
Tabela 3. Tabela de avaliação de desempenho dos controladores para o caso servo na coluna III.
Os modelos dinâmicos da planta de controle foram obtidos para a faixa de 10 a 20
cm, sendo para esta faixa, uma geometria linear na coluna II e uma geometria esférica T III CASO SERVO CASO REGULADOR
na coluna III. Estabeleceu-se o nível de operação do sistema em 15 cm.
Contr. Tr (s) OS (%) IAE ITAE u(v) σ²u σ²ISA % IAE ITAE u(v) σ²u σ²ISA %
Após os testes para obtenção da dinâmica da planta, obteve-se o seu modelo
PI 195 0 1,00 0,996 3,13 0,02 0,64 1 0,73 2,07 0,01 0,48
matemático. As equações e os erros de modelagem que descrevem seu comportamento
PI Des 200 0 1 1 2,99 0,01 0,33 0,98 0,72 2 0,01 0,50
estão em (1), (2), (3), (4).
GPC 155 0 0,98 0,992 3,14 0,03 0,96 0,92 1 1,87 0,02 1,07
31,2 10 3 s  28,44 10 5
G22 ( s)  2 (1) MA 225 - - - - - - - - - - -
s  34,2 10 3 s  27,56 10 5
Erro de modelagem de G22: 13,86%
3 5
CONCLUSÃO
27,0 10 s  42,74 10
G23 ( s)  (2) Nos testes práticos evidenciou-se a diferença de comportamento entre os controladores
s 2  43,29 10 3 s  45,66 10 5
Erro de modelagem de G23: 15,25%
preditivo e os clássicos. A implantação do controle avançado teve o principal objetivo de
27,2 10 3 s  26,96 10 5
estimular os estudantes ao estudo de diferentes estratégias, pois para o caso de
G32 ( s)  2 (3)
s  33,89 10 3 s  28,39 10 5 controle de nível, controladores clássicos desempenham bem a função de controle,
Erro de modelagem de G32: 10,15% apesar de não “perceberem” a planta globalmente.
31,2 10 3 s  17,5110 5
G33 ( s)  2
s  35,0110 3 s  17,15 10 5
(4) AGRADECIMENTO
Erro de modelagem de G33: 15,11% Este trabalho contou com o apoio técnico do Instituto de Física e a Escola Politécnica da
UFBA e do apoio financeiro da Rockwell Automation.
O Controlador PI projetado apresenta, como característica em frequência a adição REFERÊNCIAS
de um pólo na origem e um zero do controlador, que foi alocado à esquerda do pólo da Achy, A. R. A., (2008). Avaliação de Técnicas de Controle Aplicadas a um Kit Didático Multivariável
planta. Para diminuir o acoplamento do sistema implementou-se um PI com filtro de de Controle de Nível. Trabalho Final de Graduação em Engenharia Elétrica, Universidade
desacoplamento, de acordo com Shinskey (1989). O controlador PI discreto foi Federal da Bahia, Salvador-Ba.
implantado para que se pudesse comparar igualmente a resposta do sistema tanto para Campos, M. C. M. M., Teixeira H. C. G., (2006). “Controladores Típicos de Equipamentos e
o controlador clássico quanto para o GPC MIMO. A tabela 1 mostra os parâmetros de Processos Industriais”, 1 ed., Ed. Edgard Blücher, São Paulo, Brasil, 396 p.
configuração dos controladores avaliados. Fontes, A. B. (2002). Desenvolvimento e Avaliação de Controladores Preditivos Baseados em
Modelos Bilineares. Tese de Doutoramento em Engenharia Elétrica, Universidade Federal
Tabela 1. Parâmetros dos controladores PI e tempo de resposta.
do Rio Grande do Norte, Natal-RN.
PI PI discreto GPC MIMO Pasamontes, M.; Álvarez, J. D.; Guzmán, J. L.;Berenguel, M. (2012). "Learning Switching Control: A
Parâmetros PIII PIIII PIII PIIII Tank Level-Control Exercise". IEEE TRANSACTIONS ON EDUCATION, VOL. 55, NO. 2, MAY
2012.
KC 14 6 2,85 2,61 ---
Shinskey (1989). Process Control Systems. McGraw-Hill, ed 3, New York.
KI 0.014 0.032 -2,565 -2,276 --- CONTATO
Ny --- --- --- --- 15 acbal.achy@gmail.com/ adhemar@ufba.br/ marcio.garcia@radixeng.com.br/ herman@ufba.br/ lapo.if@gmail.com.
[λ1,λ2] --- --- --- --- [8,1] ENDEREÇO
UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA
[Q1,Q2] --- --- --- --- [1,1] Laboratório de Automação e Controle; Centro de Capacitação Tecnológica em Automação Industrial e Laboratório de
Propriedades Óticas
TR 95s 194s 185s 194s [80;100] Rua Aristides Novis, 02, Federação,
CEP 40210-630, Salvador - Bahia – Brasil. Telefone: +55-71-3283-9499 / 9755 / 6619