Orientador: Flávio Vasconcelos da Silva

Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Química

Resumo: Os sistemas de refrigeração industrial são processos constituídos de muitas variáveis interligadas e com dinâmica não linear, neste tipo de processo costuma-se utilizar estratégia de controle clássica, com controlador do tipo on-off ou por realimentação (P, PI ou PID). No entanto, estes...

Resumo: Os sistemas de refrigeração industrial são processos constituídos de muitas variáveis interligadas e com dinâmica não linear, neste tipo de processo costuma-se utilizar estratégia de controle clássica, com controlador do tipo on-off ou por realimentação (P, PI ou PID). No entanto, estes processos podem ser controlados com um melhor desempenho utilizando-se controladores avançados, podendo estes serem preditivos ou adaptativos ou ainda uma combinação de ambos. Logo, de modo a apresentar uma alternativa para o controle destes sistemas este trabalho teve como objetivo principal o projeto de um controlador preditivo, que utiliza funções ortonormais de Laguerre para o cálculo dos sinais enviados as entradas, e um modelo linear de predição com horizonte infinito. Como variável controlada foi considerada a temperatura da linha de propilenoglicol que sai do evaporador, e como variáveis manipuladas foram consideradas a frequência de rotação do compressor, frequência de rotação da bomba do evaporador e frequência de rotação da bomba do condensador, como distúrbio foi considerado a variação da carga térmica. No controle servo alcançou-se mudanças positivas do valor de referência de no máximo 6 ºC em relação ao ponto operacional, já no caso de mudanças abaixo do valor de referência conseguiu-se uma redução de até 2 ºC. Houve sobressinal de no máximo 26% na resposta da variável controlada, e comportamento suave do sinal enviado aos atuadores. Maiores faixas no aumento e redução do set point não foram alcançadas devido às limitações físicas do processo. No controle regulatório conseguiu-se rejeitar distúrbios na carga térmica de até ± 10 % em relação ao valor considerado no ponto operacional, a variável controlada retornou ao valor de referência considerado sem apresentar sobressinal, com as variáveis manipuladas apresentando comportamento suave nos seus sinais como observado no problema servo. Em relação aos parâmetros de sintonia do controlador preditivo conclui-se que a resposta em malha fechada pode ser melhorada através de uma redução no fator de escala e número de termos das funções ortonormais de Laguerre, sendo que nessa última mudança conseguiu-se reduzir em 29,3% o parâmetro ISE da resposta da variável controlada, e reduzir-se em 29,8%, 28,7% e 29,9% os esforços de controle do compressor, bomba do evaporador e bomba do condensador respectivamente. Assim, os resultados permitiram concluir que é possível controlar com um bom desempenho um sistema experimental de refrigeração, de natureza não linear e com múltiplas variáveis ligadas entre si, utilizando-se de um controlador preditivo baseado em modelo de predição linear com funções de Laguerre em seu algoritmo

Abstract: Industrial refrigeration systems are processes made up of many interconnected variables and with non-linear dynamics. In this type of process, which are processes made up of many interconnected variables and with nonlinear dynamics, usually is used a classic control strategy, with an...

Abstract: Industrial refrigeration systems are processes made up of many interconnected variables and with non-linear dynamics. In this type of process, which are processes made up of many interconnected variables and with nonlinear dynamics, usually is used a classic control strategy, with an on-off or feedback controller (P, PI or PID). However, these processes can be controlled with better performance using advanced controllers. Therefore, in order to present an alternative for the control of these systems, this work had as main objective the design of a predictive controller, which uses Laguerre's orthonormal functions to calculate the signals sent to the inputs, and a linear prediction model with infinite horizon. The temperature of the propylene glycol line leaving the evaporator was considered as the controlled variable, and the compressor rotation frequency, the evaporator pump rotation frequency and the condenser pump rotation frequency were considered as manipulated variables, and the thermal load variation as a disturbance. The results showed that in the servo control, positive changes in the reference value of about 6 ºC were achieved in relation to the operational point, in the case of changes below the reference value, a reduction of a maximum of 2 ºC was achieved. There was a maximum of 26% in the response of the controlled variable, and smooth behavior of the signal sent to the actuators, without the presence of spikes or sudden changes. Greater ranges in increasing and reducing the set point were not achieved due to physical limitations of the process. In the regulatory control, it was possible to reject disturbances in the thermal load of about ± 10% in relation to the one adopted at the operational point, the controlled variable returned to the reference value considered practically without showing overshoot or undershoot, with the manipulated variables showing smooth behavior in their signals as observed in the servo problem. In relation to the tuning parameters of the predictive controller, it is concluded that the closed loop response can be improved through a reduction in the scale factor and number of terms in Laguerre's orthonormal functions, and in this last change it was reduced by 29,3% the ISE parameter of the response of the controlled variable, and reducing the control efforts of the compressor, evaporator pump and condenser pump respectively by 29,8%, 28,7% and 29,9%. Thus, the results allowed us to conclude that it is possible to control with good performance an experimental refrigeration system, with non-linear nature and multiple variables linked together, using a predictive controller based on a linear prediction model with Laguerre functions in your algorithm

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