AUDITORIA DE MALHAS DE CONTROLE UTILIZANDO A … Balsante.pdfDiego Balsante Lopes • Os sistemas de controle estão dividas em 2 tipos: • 1 – Sistema de Malha Aberta A saída

AUDITORIA DE MALHAS DE CONTROLE UTILIZANDO A PLATAFORMA EPM

Diego Balsante Lopes

Orientador: Prof. Dr. Rodrigo Ivan Goytia Mejía

Porto AlegreAbril 2018

Slide 2Apresentado por:


Introdução1Estrutura da Apresentação

Fundamentação Teórica2

Revisão Bibliográfica3

Métodos e Procedimentos4

Estudo de Caso5

Conclusão e Considerações Finais6



1Introdução



• É um conjunto formado por um controlador e por um atuador em umdeterminado processo, o principal objetivo é regular uma variável doprocesso mantendo no ponto de operação desejado.

• Exemplos:

• Malha de controle de nível

• Malha de controle de temperatura

• Malha de controle de vazão

• Malha controle de pressão

• Malha de controle de posição.

IntroduçãoO que é uma malha de controle ?



• Os sistemas de controle estão dividas em 2 tipos:

• 1 – Sistema de Malha Aberta

A saída não exerce qualquer ação no sinal de controle, neste casoa saída não é medida nem comparada com o sinal referência.

• 2 – Sistema de Malha Fechada

A saída é medida através de um sensor e comparada com o sinalde referencia desejado, onde a diferença entre o sinal de referência e asaída do sistema, chamado de erro, é introduzida no controlador para queeste diminua o erro e mantenha a saída no valor desejado.

IntroduçãoTipos de sistemas de controle



• 1 – Sistema em Malha Aberta




• 2 – Sistema em Malha Fechada




• Conforme pesquisas em torno de 60% das malhas de controle existentesna indústria apresentam problemas de performance.

• Algumas das principais causas que levam a malha a apresentarproblemas como comportamento oscilatório:

IntroduçãoPorque fazer auditoria em malhas de controle?

• Ajuste incorreto nos Controladores;

• Problemas nos equipamentos;

• Agarramento em válvulas de controle;

• Desgaste nos atuadores;

• Variações no Processo;

(Karra and Karin 2009)Fonte: Adaptado de Jelali (2006).



• Existência de vários sistemas de suporte

a decisão com algoritmos consagrados.

• Auxílio na identificação de problemas

nas malhas de controle.

IntroduçãoContextualização

• Tecnologia mais acessível

para empresas de médio e

pequeno porte.

Fonte: Adaptado de Jelali (2006).



IntroduçãoDelimitação do Trabalho

• Estruturar e implementar um cenário para integrar

a planta SMAR e softwares Matlab, Elipse EPM e

linguagem Python.

• Desenvolvimento de algoritmos para avaliar

potencial de melhoria, correta sintonia e

detecção de oscilações em malhas de controle.



Objetivo GeralIntrodução

• Estudar algumas das principais técnicas de auditoria

de malhas de controle.

• Implementar algumas técnicas na plataforma EPM.

• Caso de estudo em uma planta piloto SMAR.



Objetivos Específicos Introdução

• Estudar e operacionalizar a planta SMAR;

• Desenvolver um guia de operação da Planta;

• Estudar e implementar indicadores desempenho,

avaliação sintonia e detecção oscilações no EPM;

• Validar indicadores em diferentes cenários.



IntroduçãoJustificativa

• Grande quantidade de malhas controle presentes na indústria em

processos cada vez mais complexos.

• Dificuldades na identificação de malhas com comportamento

oscilatório, mal sintonizadas

• Implementação de bibliotecas no sistema EPM para auditoria de

malhas de controle.



2Fundamentação Teórica



Fundamentação Teórica

• Modelagem de Processos;

• Sintonia controladores PID;

• Avaliação baseada em indicadores de integral dos sinais;

• Avaliação para aumento de desempenho;

• Avaliação da Sintonia de Controladores;

• Detecção Automática de Oscilações.



3Revisão Bibliográfica



Fonte: Elaborado pelo autor.

Revisão Bibliográfica

• Principais Softwares Comerciais Avaliação Desempenho.

Fonte: Adaptado de Jelali (2013)



Fonte: Adaptado de Andrzej W. Ordys (2007)


• Principais Técnicas de Detecção de Oscilações





• Principais Técnicas de Avaliação de Desempenho.



4Métodos e Procedimentos



Planta Piloto SMARMétodos e Procedimentos




Planta Didática SMARMétodos e Procedimentos




Principais SoftwaresMétodos e Procedimentos

• Matlab

• Spyder (IDE Python)

• EPM

• Plataforma SMAR System 302



Métodos e Procedimentos


Arquitetura do Sistema Integrado

Windows 7 64 bits

Máquina Virtual

Elipse E3EPM

Interface Server E3

EPM ServerEPM StudioSMAR System 302

OPC ServerMATLAB



5Estudo de Caso



Implementação Malhas de Nível e VazãoEstudo de Caso

Fonte: Adaptado de SMAR.



Identificação Malhas de ControleEstudo de Caso


• Malha controle de nível

• Malha controle de vazão



• Foram criadas sintonias de modo a obter os seguintes

comportamentos das malhas de controle :

• Sintonia inapropriada

• Sintonia Moderada

• Sintonia Conservativa

• Sintonia Agressiva

• Sintonia Oscilatória

Sintonia Malhas ControleEstudo de Caso



Sintonia Malhas ControleEstudo de Caso


• Sintonia Malhas de Nível

• Sintonia Malhas de Vazão



Malhas Controle de NívelEstudo de Caso
















Malhas Controle de VazãoEstudo de Caso
















Avaliação Indicadores DesempenhoEstudo de Caso


• Avaliação Desempenho malha de nível moderada





• Avaliação Desempenho malha de vazão moderada





• Indicadores Desempenho Malha de Nível




















• Indicadores Desempenho Malha de Vazão



Avaliação Sintonia ControladoresEstudo de Caso


• Avaliação Sintonia Malha de Nível comportamento Agressivo





• Avaliação Sintonia Malha de Vazão Inapropriada





• Tabela Avaliação Sintonia malhas de Nível

• Tabela Avaliação Sintonia malhas de Vazão



6Conclusão e Considerações Finais



Problemas e dificuldades encontradosConclusão e Considerações Finais

• Conhecimento da plataforma SMAR System 302.

• Colocar a planta em operação.

• Fazer a comunicação via OPC entre Elipse e SMAR



ConclusãoConclusão e Considerações Finais

• Diante dos objetivos propostos a realização do trabalho atingiu umresultado satisfatório;

• Os indicadores baseados em variância mínima, servem para se ter umabase de como está a malha, ter uma ideia de quanto ainda se podemelhorar, entretanto estes indicadores são teóricos e podem na práticanunca atingir o desempenho ótimo.

• O índice de Idle foi certeiro nas avaliações, mas para isso foramnecessárias algumas modificações, como por exemplo avaliar apenasem regime, ignorar mudanças de referencia e sempre utilizar emconjunto com uma técnica de detecção de oscilações.

• O sistema EPM nos permitiu desenvolver trabalhos de pesquisa eimplementação de varias tecnologias na área de análise dedesempenho de malhas de controle. O fato do EPM possuir a integraçãocom Python foi essencial para a realização deste trabalho.



ContribuiçõesConclusão e Considerações Finais

• Este trabalho foi o primeiro a ser executado dentro de uma Universidadeonde se utilizou a plataforma EPM para Auditoria de Malhas de Controle.

• Elaboração do Guia de Operação da Planta SMAR, incluindo uma tabelacom os principais endereços OPC para comunicação com outrossistemas.

• Implementação dos cenários com a inclusão das novas malhas decontrole no supervisório e CLP SMAR.

• Implementação de alguns plugins na ferramenta EPM.



Considerações FinaisConclusão e Considerações Finais

Sugestão de trabalhos futuros:

• Implementar estes algoritmos e outros para operação em modoonline no sistema EPM, de modo que os algoritmos fiquemdurante todo o tempo analisando a serie temporal em uma janelae caso ocorra algum problema na malha de controle este jásinalize para o operador tomar uma providência.

• Instalação e implementação de um medidor de nível no tanque demistura, possibilitando que sejam aplicadas mais configurações decontrole de nível, como por exemplo enchimento por cima dotanque e controle de vazão saída pela válvula de controle.



Coloco‐me à disposição para esclarecer dúvidas!

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Referências Bibliográficas

ANDRZEJ W. ORDYS, D. U., MICHAEL A. JOHNSON. Process Control Performance Assessment From Theory toImplementation. Springer. 2007

ÅSTRÖM, K. J. Introduction to Stochastic Control Theory. 1970.

BARBOSA, T. A.; BARROS, P. R. Comparativo de desempenho de controladores PID utilizando o índice de Harris. SICOMP 2011, 2011.

COUGHRAN, M. T. Lambda Tuning the universal method for PID controllers in process control. http://www.controlglobal.com/assets/13WPpdf/131022‐coughran‐controllers.pdf 2013.

DESBOROUGH, L.; HARRIS, T. Performance assessment measures for univariate feedback control. The Canadian Journalof Chemical Engineering, p. 1186‐1197, 1992.

FORSMANN, K.; STATTIM, A. A new criterion for detecting oscillations in control loops. European Control Conference, 1999.

ELIPSE, C. Elipse EPM. 2016. Disponível em: < http://www.elipse.com.br/port/epm.aspx >.

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Referências Bibliográficas

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HARRIS, T. J. Assessment of Control Loop Performance. The Canadian Journal of Chemical Engineering, v. Volume 67, 1989.

HARRIS, T. J.; SEPPALA, C. T.; DESBOROUGH, L. D. A review of performance monitoring and assessment techniques for univariate and multivariate control systems. Journal of Process Control 9, n. Elsevier, p. 1‐17, 1999.

HUANG, B.; SHAH, S. L. Performance limits: practical control loop performance assessment. Proceedings of AIChEAnnual Meeting, 1996.

HUANG, B.; SHAH, S. L. Performance Assessment of Control Loops ‐ Theory and Applications. Springer, 1999.

JELALI, M. Control Performance Management in Industrial Automation ‐ Assessment, Diagnosis and Improvement ofControl Loop Performance. Springer, 2013.

KARRA, S.; KARIN, M. N. Comprehensive methodology for detection and diagnosis of oscillatory control loops. ControlEngineering Practice, v. 17, p. 939‐956, 2009.

MEJIA, R. I. G., COELHO, A. A. R., TRIERWEILER, J. O., FARENZENA, M. & NUNES, G. C. Auditoria de Malhas de Controle em Processos Industriais. Congresso Brasileiro de Automática CBA 2008, v. Vol. 1, n. Book Editora, p. 160‐217, 2008.



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