ALESSANDRO BARBOSA SHIRAHIGE

METODOLOGIA PARA AFERIO DA AO DE CONTROLE PROPORCIONAL INTEGRAL DERIVATIVA IMPLEMENTADA EM

CONTROLADORES INDUSTRIAIS

SO PAULO 2007

ii

ALESSANDRO BARBOSA SHIRAHIGE

METODOLOGIA PARA AFERIO DA AO DE CONTROLE PROPORCIONAL INTEGRAL DERIVATIVA IMPLEMENTADA EM

CONTROLADORES INDUSTRIAIS

Dissertao apresentada Escola Politcnica da Universidade de So Paulo como requisito de parcial para obteno de ttulo de Mestre em Engenharia

rea de Concentrao: Sistemas de Potncia

Orientador: Prof. Dr. Sergio Luiz Pereira

SO PAULO 2007

iii

FICHA CATALOGRFICA

Shirahige, Alessandro Barbosa

Metodologia para aferio da ao de controle proporcional integral derivativa implementada em controladores industriais / A.B. Shirahige. -- So Paulo, 2007.

117 p.

Dissertao (Mestrado) - Escola Politcnica da Universidade de So Paulo. Departamento de Engenharia de Energia e Auto-mao Eltricas.

1.Controle automtico I.Universidade de So Paulo. Escola Politcnica. Departamento de Engenharia de Energia e Automa-o Eltricas II. t.

iv

AGRADECIMENTO

Sra. Luzia do Carmo Namiki, secretria do GAESI, pela ajuda nesta Etapa de

concluso do mestrado

Ao Departamento de Suporte Tcnico Telefnico da Rockwell Automation do

Brasil, em especial a Wheeler Sanchez e Marcos Oliveira S, pelos esclarecimentos

tcnicos.

Ao convnio EPUSP e Rockwell Automation do Brasil que me concederam

condies e recursos para realizar este trabalho de pesquisa.

Ao Departamento de Engenharia de Energia e Automao Eltricas (PEA) da

EPUSP por fornecer o laboratrio para realizao dos experimentos e testes do trabalho.

Ao Prof. Dr. Ccero Couto de Moraes pelo apoio e incentivo neste perodo de

trabalho de pesquisa.

Ao Prof. Eng. Raul Victor Groszmann pela incentivo e compreenso neste perodo

de neste perodo de trabalho de pesquisa.

Ao Prof. Dr. Sergio Luiz Pereira, pelo apoio, confiana e pela sua dedicada

orientao.

Aos meus familiares, meus avs, Tacino, Alice, Kenichi (em memria) e Tetsu

(em memria), meu irmo Flvio, vulgo Fidlis, a minha me, Aparecida e Karin

Keunecke, pelo apoio e a pacincia neste perodo de trabalho de pesquisa.

Em especial ao meu pai, Takashi que desde minha infncia me ensinou os

caminhos do estudo e da dedicao.

v

RESUMO

Uma das atribuies da engenharia de automao o desenvolvimento de

soluo de automao e controle de processos contnuos industriais. Para tanto, a

principal ferramenta emprega para este controle a ao de controle Proporcional-

Integral-Derivativo (PID).

Nas ltimas dcadas diversas empresas fabricantes de equipamentos de

automao industrial tm desenvolvido e aprimorado seus controladores industriais.

Estes, alm de realizarem o controle de processo por lgica de intertravamento, tambm

possuem a ao de controle PID com a finalidade de executar o controle de processo

contnuo como controle de velocidade, controle de presso, controle de nvel, etc.

Porm, devido a grande variedade de controladores industriais por conseqncia,

a grande variedade de implementaes instruo PID, implica, muitas vezes, em falta

padronizao da programao e operao do algoritmo da equao PID implementados

nos mais diversos controladores industriais. Tal fato, dificulta a engenharia de automao

industrial em desenvolver controle de processos contnuos atravs de instrues PID.

Este trabalho de pesquisa aborda o desenvolvimento de metodologia MAFPID

como ferramenta de engenharia de automao para aferir o funcionamento da instruo

de controle PID implementada em equipamentos de controle e automao. Esta

metodologia constituda de trs Etapas de testes. A primeira Etapa constitui o estudo

do equipamento testado a partir das documentaes fornecidas pelo fabricante. A

segunda Etapa constitui de teste dos parmetros proporcional, integral e derivativo,

realizados no controlador industrial isolado de qualquer processo. A terceira Etapa

constitui de teste do controlador interagindo com um circuito analgico. Este circuito

simula o comportamento de alguns processos industriais, fornecendo ao controlador

aferido sinais de entradas e de sada semelhantes aos processos reais. Este trabalho

tambm apresenta dois estudos de caso, nos quais foi aplicada a metodologia MAFPID.

Palavras-chave: Automao Industrial. Controladores Industriais. PID.

vi

ABSTRACT

One of attributions of the automation engineering is the development of

automation solution and control of industrial continuous processes. For in such a way, the

main tool uses for this control is the action of Proportional-Integral-Derivative control (PID).

In the last diverse decades companies equipment manufacturers of industrial

automation have developed and improved its industrial controllers. These, besides

carrying through the control of process for interlocking logic, also possess the action of

control PID with the purpose to execute the control of continuous process as control of

speed, control of pressure, control of level, etc.

However, due to great variety of industrial controllers for consequence, the great

variety of implementations instruction PID, it implies in lack standardization of the

programming and operation of the algorithm of equation PID implemented in the most

diverse industrial controllers. Such fact, it makes difficult the engineering of industrial

automation in developing control of continuous processes through instructions PID.

This work of research approaches the development of methodology MAFPID as

tool of engineering of automation to survey the functioning of the instruction of control PID

implemented in control equipment and automation. This methodology is constituted of

three stages of tests. The first stage constitutes the study of the equipment tested from

the documentations supplied for the manufacturer. The second stage constitutes of test of

the parameters proportional, integral and derivative, carried through in the isolated

industrial controller of any process. The third stage constitutes of test of the controller

interacting with an analogical circuit. This circuit simulates the behavior of some industrial

processes, supplying signals of input and output to the surveyed controller of similar to the

real processes. This work also presents two studies of case, in which was applied

methodology MAFPID.

Key-words: Industrial Automation. Industrials Controllers. PID.

vii

LISTA DE FIGURAS

Figura 1 - Diagrama da localizao do trabalho de pesquisa em relao a rea do

conhecimento. ..............................................................................................................3

Figura 2 - Classificao de sistemas modificada a partir de Cassandras (1993).................6

Figura 3 - Sistema de controle em malha fechada ............................................................11

Figura 4 - Controle liga e desliga .......................................................................................12

Figura 5 - Diagrama da ao de controle PID....................................................................13

Figura 6 - Controle de nvel de um tanque.........................................................................14

Figura 7 - Ao de controle em funo do sinal de erro gerada pelo controlador..............17

Figura 8 - Grfico ilustrativo da resposta do termo integral no sistema. ............................19

Figura 9 - Grfico ilustrativo da resposta do termo derivativo no sistema..........................20

Figura 10 - Diagrama da ao de controle utilizando Fuzzy como controlador. ................22

Figura 11 - Diagrama da ao de controle utilizando Fuzzy como supervisor...................22

Figura 12 - Converso analgica - digital. .........................................................................24

Figura 13 - Converso digital - analgica ..........................................................................24

Figura 14 - Diagrama de execuo das operaes de converso A/D e D/A. ...................25

Figura 15 - Exemplo de Single-loop...................................................................................27

Figura 16 - Exemplo de CLP............................................................................................29

Figura 17 - Linguagem de programao de Ladder...........................................................31

Figura 18 - Principais partes do CLP. ..............................................................................32

Figura 19 - Linguagem de Programao de SDCD Function Block...................................35

Figura 20 - Arquitetura SDCD............................................................................................36

Figura 21 - Arquitetura do PCU. ........................................................................................37

Figura 22 - Diagrama da metodologia MAFPID.................................................................47

Figura 23 - Fluxograma simplificado da MAFPID. .............................................................47

Figura 24 - Diagrama do teste do parmetro proporcional (KP). ........................................51

Figura 25 - Resposta esperada no teste do parmetro KP.................................................51

Figura 26 - Diagrama do teste do parmetro integrativo (Ti). ............................................52

Figura 27 - Resposta esperada no teste do parmetro Ti..................................................53

Figura 28 - Diagrama do teste do parmetro derivativa (Td). ............................................54

Figura 29 - Resposta esperada no teste do parmetro TD.................................................54

Figura 30 - Ao do filtro passa-baixo na sada da instruo PID. ....................................55

viii

Figura 31 - Configurao para cada bloco do circuito do simulador analgico..................56

Figura 32 - Diagrama de blocos do sistema amortecido....................................................57

Figura 33 - Diagrama de blocos do sistema sub-mortecido...............................................57

Figura 34 - Diagrama de blocos do sistema oscilatrio. ....................................................58

Figura 35 - Esquema do simulador analgico construdo. .................................................59

Figura 36 - Simulador analgico montado. ........................................................................59

Figura 37 - Grfico de Resposta em Degrau do Simulador Analgico para o Sistema

Amortecido. ................................................................................................................60

Figura 38 - Grfico de Resposta em Degrau do Simulador Analgico para o Sistema Sub-

amortecido..................................................................................................................61

Figura 39 - Diagrama do arranjo experimental. .................................................................62

Figura 40 -Resposta esperada da instruo PID na Etapa 3.............................................63

Figura 41 - Fluxograma completo da MAFPID...................................................................65

Figura 42 - Continuao do Fluxograma completo do MAFPID.........................................66

Figura 43 - Resposta da instruo PID para o parmetro proporcional.............................70

Figura 44 - Resposta da instruo PID para o parmetro integral.....................................70

Figura 45 - Resposta da instruo PID para o parmetro derivativo. ................................71

Figura 46 - Sada CLP no carto analgico quando executado o teste do parmetro

derivativo. ...................................................................................................................72

Figura 47 - Efeito do clculo da derivada para entrada com conjunto de degraus. ...........73

Figura 48 - Resposta da instruo PID para o parmetro derivativo, aps modificao na

entrada da instruo. ..................................................................................................73

Figura 49 - Resultado do teste de linearidade do carto analgico. ..................................74

Figura 50 - Resultado da Etapa 3 utilziando o Simulador Analgico. ................................75

Figura 51 - Resposta da instruo PID para o parmetro proporcional.............................78

Figura 52 - Resposta da instruo PID para o parmetro integral.....................................79

Figura 53 - Resposta da instruo PID para o parmetro derivativo. ................................79

Figura 54 - Resultado do teste de linearidade do carto analgico. ..................................80

Figura 55 - Teste com simulador analgico - Resposta a Degrau do Sistema Amortecido

...................................................................................................................................81

Figura 56 - Caractersticas da resposta ao salto do processo relevantes para o ajuste de

Ziegler-Nichols............................................................................................................85

ix

x

LISTA DE EQUAES

Equao 1 - Controle liga e desliga (OGATA 1995) ..........................................................12

Equao 2 - Equao PID segundo OGATA. ....................................................................15

Equao 3 - Equao PID padro ISA (ANSI/ISA51.1-1979). ...........................................15

Equao 4 - Equao PID proveniente dos controladores pneumticos. ..........................16

Equao 5 - Parcela Proporcional da equao PID...........................................................16

Equao 6 - Relao entre Kp e banda proporcional percentual. ......................................17

Equao 7 - Parcela Integral da equao PID...................................................................18

Equao 8 - Parcela Derivativa da equao PID...............................................................19

Equao 9 - Equao PID em tempo discreto segundo OGATA.......................................25

Equao 10 - Parcela Derivativa com filtro passa-baixo da equao PID. ........................43

Equao 11 - Relao da tenso de entrada e tenso de sada em um circuito AMP-OP.

...................................................................................................................................56

Equao 12 - Funo de transferncia do sistema amortecido de 2 ordem: ...................57

Equao 13 - Funo de transferncia do sistema sub-amortecido de 2 ordem..............57

Equao 14 - Funo de transferncia do sistema oscilatrio de 3 ordem. .....................58

Equao 15 - Equao PID utilizada pelo SLC-500. .........................................................68

Equao 16 - Primeiro modo de operao da instruo PID utilizada pelo ControlLogix.77

Equao 17 - Segundo modo de operao da instruo PID utilizada pelo ControlLogix.

...................................................................................................................................77

xi

LISTA DE TABELAS

Tabela 1 - Parmetros PID calculados. .............................................................................62

Tabela 2 - Dados do SLC-500 fornecidos pelo fabricante................................................68

Tabela 3 - Dados do ControlLogix fornecidos pelo fabricante..........................................76

Tabela 4 - Tabela de Ziegler e Nichols pelo Mtodo da Resposta ao Salto. .....................86

Tabela 5 - Tabela sumrio de ajuste manual de parmetros PID......................................87

xii

LISTA DE ABREVIATURAS E SMBOLOS

A Perodo de amostragem do conversor A/D H Perodo de atualizao do conversor D/A Perodo de varredura do controlador industrial A/D Converso Analgica - Digital

CLP Controlador Lgico Programvel

CPU Unidade Central de Processamento

CV Varivel Controlada

D/A Converso Digital - Analgica

I/O Entrada / Sada

IHM Interface Homem-Mquina

ISA The Instrumentation Systems and Automation Society

KP Parmetro Proporcional da instruo PID

MAFPID Metodologia de Aferio da Funo PID

MES Manufacturing Execution Systems

MIMO Sistema de mltipla entrada e mltipla sada (Multi Input, Multi Output)

PCU Unidade de Controle de Processo (Process Control Unit)

PID Controle Proporcional - Integral - Derivativo

PI Controle Proporcional - Integral

PV Varivel de Processo

s Varivel complexa de Laplace (s = +j) S88 Norma da ISA referente ao controle de processo a batelada

SCADA Sistema de Controle, Supervisrio e Aquisio de Dados (Supervisory

Control And Data Acquisition)

SDCD Sistema Digital de Controle Distribudo

SISO Sistema de uma entrada e uma sada (Single Input, Single Output)

SP Valor de referncia (Set Point)

Td Parmetro Derivativo da instruo PID

Ti Parmetro Integral da instruo PID

xiii

NDICE

1. INTRODUO ............................................................................. 1 1.1 MOTIVAO DO TRABALHO DE PESQUISA............................................................3

1.2 OBJETIVO.........................................................................................................4

1.3 ESTRUTURA DO TRABALHO DE PESQUISA ...........................................................4

2. CONCEITOS GERAIS DA TEORIA DE SISTEMAS E DE

CONTROLE.................................................................................. 6 2.1 CLASSIFICAO DE SISTEMAS ..................................................................6

2.1.1 Classificao dos Processos Industriais a partir da Classificao de

Sistemas.....................................................................................................8

2.2 CONCEITOS DA TEORIA DO CONTROLE DE SISTEMAS DINMICOS....10

2.2.1 Sistema de Controle Dinmico .................................................................10

2.2.2 Sistema de controle em malha aberta e em malha fechada.....................11

2.2.3 Aes de Controle ....................................................................................11

2.2.3.1 Controle liga e desliga ..............................................................................12

2.2.3.2 Controle PID.............................................................................................13

2.2.3.3 Controle por Lgica Fuzzy ou Nebulosa...................................................21

2.2.3.4 Controle Avanado...................................................................................23

2.3 ALGORITMO PID DIGITAL ..........................................................................23

2.4 PRINCIPAIS CONTROLADORES INDUSTRIAIS ........................................26

2.4.1 Controladores Isolados de Malha - Single-Loop e Multi-Loop ..................26

2.4.2 Controladores Lgicos Programveis - CLP...........................................28

2.4.2.1 Arquitetura do CLP .................................................................................31

2.4.2.2 Funcionalidade do CLP ..........................................................................33

2.4.3 Sistema Digital de Controle Distribudo - SDCD.......................................34

2.4.3.1 Arquitetura do SDCD................................................................................35

2.4.3.2 Funcionalidade do SDCD .......................................................................38

2.4.4 Convergncia das Tecnologias de Automao Industrial.........................38

2.5 INSTRUES PID EM CONTROLADORES COMERCIAIS ........................................39

2.5.1 Transio Manual-Automtico..................................................................39

xiv

2.5.2 Normalizao das Variveis .....................................................................40

2.5.3 Integrao Excessiva em Caso de Saturao..........................................41

2.5.4 Limitaes da Ao Derivativa .................................................................42

2.5.5 Implementaes Digitais em Controladores .............................................43

3. METODOLOGIA MAFPID........................................................ 45 3.1 ETAPA 1 - DOCUMENTAO E REFERNCIAS .....................................................48

3.2 ETAPA 2 - TESTE DO CONTROLADOR ISOLADO ..................................................50

3.3 ETAPA 3 - TESTE DE AFERIO COM SIMULADOR ANALGICO ............................55

3.3.1 Simulador Analgico.................................................................................56

3.3.2 Descrio da Etapa 3 - Teste de Aferio com Simulador Analgico.......61

3.4 CONCLUSES APS APLICAO DA MAFPID ....................................................64

4. APLICAO DA METODOLOGIA MAFPID EM

CONTROLADORES INDUSTRIAIS COMERCIAIS ................... 67 4.1 ESTUDO DE CASO I .........................................................................................67

4.1.1 Etapa 1 - Documentao e Referncias...................................................67

4.1.2 Etapa 2 - Teste do Controlador Isolado....................................................69

4.1.3 Etapa 3 - Teste de Aferio com Simulador Analgico ............................74

4.1.4 Concluso ................................................................................................75

4.2 ESTUDO DE CASO II ........................................................................................76

4.2.1 Etapa 1 - - Documentao e Referncias.................................................76

4.2.2 Etapa 2 - Teste do Controlador Isolado....................................................78

4.2.3 Etapa 3 .....................................................................................................80

4.2.4 Concluso ................................................................................................81

5. CONCLUSES E CONSIDERAES FINAIS .......................... 82 5.1 SUGESTO PARA TRABALHOS FUTUROS ...........................................................83

6. ANEXO A - MTODOS DE ZIEGLER-NICHOLS....................... 84 6.1 MTODO DA RESPOSTA AO SALTO ...................................................................85

6.2 TCNICAS DE AJUSTE MANUAL DE PID .............................................................87

7. REFERNCIAS BIBLIOGRFICAS ........................................... 88

1

1. INTRODUO

A economia do mundo moderno anseia por produtividade e eficincia nos modos

de produo, sejam eles processos de produo agrcola, comercial, industrial ou de

servios. Este processo facilmente notado no decorrer da histria na qual as ltimas

dcadas as empresas tm perseguido exaustivamente a melhoria dos ndices de

produtividade e de qualidade, etc.

Em sua maioria, a evoluo nos meios produtivos est atrelada a inovaes

tecnolgicas, sejam elas a simples utilizao de equipamentos mais modernos, ou at

mesmo o emprego de novas tcnicas de produo (DUARTE, 1999).

Nas ltimas dcadas pode-se observar que cada vez mais a implementao de

novas mquinas e computadores afetaram significativamente todos processos produtivos,

principalmente nos meios industriais. Em meados do sculo passado, este fato

comprovado a partir do incio da utilizao de mquinas eletrnicas e computadores nos

processo de controle e automao dos processos industriais (MIYAGI, 1996). O principal

objetivo em utilizar estes dispositivos para controle e automao industrial otimizar a

produo a partir de maior produtividade e flexibilidade dos sistemas. Estas mquinas

eletrnicas e computadores dedicados para o controle e automao industrial so

denominados controladores industriais.

Inicialmente surgiram dois tipos de controladores industriais, o Controlador Lgico

Programvel (CLP) dedicado automao das indstrias de manufatura e o Sistema

Digital de Controle Distribudo (SDCD) dedicado para a automao da indstria de

processo contnuo.

O CLP, a princpio, era destinado para substituir painis de controle

eletromecnico. Estes painis eram compostos basicamente de rel e contatores.

Portanto o mesmo deveria ser capaz de executar programas de lgica combinacional em

lgebra Booleana com a finalidade de realizar intertravamentos de eventos em processos

industriais.

O SDCD foi concebido para realizar controle e automao de processos

contnuos, cuja caracterstica principal possuir muitas malhas de controle e

predominncia de variveis contnuas. Portanto o mesmo deveria ser capaz de executar

2

diversas malhas de controle ao mesmo tempo. Porm, o custo dos SDCDs era mais

elevado em relao aos CLP.

Entretanto, a evoluo tecnolgica resultou na convergncia destas tecnologias,

atualmente os CLP realizam funes de controle de malha antes dedicados aos SDCDs

e, por outro lado, os SDCDs tiveram seu custo reduzido. E por isso, dependendo da

aplicao, o custo do SDCD se compara ao custo do CLP.

Dentro deste cenrio, o engenheiro de automao necessita de um profundo

conhecimento dos equipamentos de automao que abrange desde as configuraes

bsicas at o funcionamento das instrues mais complexas como controle de malha. A

absoro deste conhecimento dificultada pelo fato de que atualmente existem inmeros

fabricantes de equipamentos de automao industrial e, ainda cada fabricante, ou at

mesmo modelo de controladores industriais, apresenta modo de operao e configurao

das instrues de controle diferentes. Este fator preponderante para o sucesso da

implementao da automao industrial, j que o bom funcionamento das instrues de

controle inicia-se pela configurao correta destas.

Uma das instrues de controle mais utilizada na automao industrial a ao

de controle de malha Proporcional Integral Derivativa (PID). Esta ao de controle est

presente em todo processo de automao que necessita controle de malha, e necessita

de um ajuste de parmetros para que a mesma funcione de forma adequada.

Existem inmeras tcnicas de ajuste de parmetros PID (OGATA, 1995)

(ZIEGLER NICHOLS, 1942), que vo desde tcnicas mais sofisticadas de ajuste, como

anlise de diagrama de estabilidade, at tcnicas empricas, como tcnica de resposta a

salto de Ziegler-Nichols. Porm, no difcil detectar plantas industriais operando

instrues PID em modo manual, ou seja, o controlador industrial no atua no processo

conforme a instruo PID, e sim a atuao no processo realizada pelo operador do

sistema manualmente. Este problema pode acarretar em muitas conseqncias

indesejadas a indstria, por exemplo, obteno de produtos fora de especificao no

perodo de transio de set point, sobre-sinal excessivo, instabilidade no processo, entre

outros.

evidente que difcil afirmar a real causa do problema da operao em modo

manual de uma forma geral, mas pode-se listar algumas causas, como o

desconhecimento das tcnicas de ajuste dos parmetros do controle de malha PID,

desconhecimento pleno do processo controlado, desconhecimento das funcionalidades do

3

controlador industrial, entre outros. No caso da ao de controle de malha PID, a

implementao desta ao nos equipamentos de automao e controle, muitas vezes no

so plenamente conhecidos pelos engenheiros de automao, e isto dificulta a otimizao

do sistema. O pouco conhecimento do engenheiro de automao da funcionalidade das

aes de controle de malha PID nos controladores industriais ocasionada pela grande

quantidade de controladores industriais presentes no mercado, e que no existe um

padro de implementao desta ao e at mesmo um padro de configurao dos

controladores.

1.1 Motivao do Trabalho de Pesquisa

Existem pouco material acadmico sobre a implementao da ao de controle

de malha PID em controladores industriais, sendo que a maioria dos trabalhos de

pesquisa desta rea esto focados em tcnicas de ajuste dos parmetros de controle PID,

ou implementao e aplicao de novos algoritmos de controle. Este trabalho de

pesquisa se foca no estudo da implementao da ao de controle de malha PID, e se

localiza na interseco de trabalhos de tcnicas de ajuste de malha e trabalhos

implementao e aplicao de tcnicas de controle.

Tcnicas de Ajuste de Malha de Controle PID

Implementao e Aplicao de Tcnicas de

Controle

Trabalho de Pesquisa: Proposta de Nova Metodologia

Figura 1 - Diagrama da localizao do trabalho de pesquisa em relao a rea do

conhecimento.

As motivaes deste trabalho de pesquisa se baseiam no fato que existem muitos

controladores indstrias instalados em plantas indstrias operando de forma inadequada,

desenvolver uma metodologia que permita o engenheiro de automao a conhecer

melhor o controlador industrial e desenvolver um trabalho em um ramo do conhecimento

4

importante da automao industrial que a aferio de instrues de controle. A

proposta desta metodologia que a mesma pode ser aplicada em controladores

industriais j implementados em plantas, ou em controladores ainda no utilizados em

processos industriais.

No foco deste trabalho desenvolver tcnicas de ajuste de malha de controle

PID, mais sim, fornecer uma ferramenta de engenharia para possibilite o engenheiro de

automao conhecer o funcionamento do controlador industrial.

1.2 Objetivo

O objetivo deste trabalho de pesquisa o desenvolvimento de uma metodologia

de aferio da instruo PID implementada em controladores industriais que possibilite o

engenheiro de automao industrial conhecer os limites de operao e a confiabilidade

apresente do controlador. Deseja-se que a metodologia possua assertidade, praticidade

e confiabilidade, pois a inteno que desta metodologia se torne uma ferramenta

principalmente para os engenheiros de automao que atuam mais prximos do processo

industrial.

1.3 Estrutura do Trabalho de Pesquisa

Este trabalho de pesquisa estruturado da seguinte forma:

No captulo 2 descreve-se o embasamento terico utilizado neste trabalho de

pesquisa. Nele discute-se a definio e a classificao de sistema, alm do

enquadramento desta classificao nos processos industriais. Tambm so abordados

as tcnicas de controle de processos industriais, e a implementao de algumas destas

tcnicas em controladores industriais. Ainda so apresentados os principais

equipamentos de automao industriais utilizados.

No captulo 3 descreve-se na Metodologia de Aferio da Funo PID (MAFPID),

no qual descreve-se as Etapas de execuo, com suas motivaes, e os resultados

esperados.

No captulo 4 descreve-se a aplicao da MAFPID em dois estudos de caso,a

ttulo de validao da metodologia proposta. No primeiro estudo de caso, aplica-se a

MAFPID em um controlador industrial presente no Laboratrio de Automao Industrial do

5

Departamento de Engenharia Eltrica de Energia e Automao da Escola Politcnica da

Universidade de So Paulo, e discute-se os resultados obtidos. No segundo estudo de

caso, aplica-se a MAFPID em um controlador industrial de tecnologia de avanada, e

discute-se os resultados obtidos.

No captulo 5 descreve-se as concluses e consideraes finais do trabalho de

pesquisa e os possveis trabalhos futuros aps a finalizao deste trabalho.

Em anexo descreve-se os mtodos de ajuste de parmetros PID denominado

Ziegler-Nichols, que se utilizou neste trabalho.

6

2. CONCEITOS GERAIS DA TEORIA DE SISTEMAS E DE CONTROLE

Antes de abordar a implementao das instrues de controle em controladores

indstrias, sero explorados conceitos de sistema e a teoria de controle, com a finalidade

de direcionar a presente pesquisa.

Segundo Monteiro (2002, p.39), um sistema pode ser definido como um conjunto

de objetos agrupados por alguma interao ou interdependncia, de modo que existam

relaes de causa e efeito nos fenmenos que ocorrem com os elementos desse

conjunto. O estudo de sistemas fundamental para a engenharia de automao, j que

os processos industriais so modelados a partir da Teoria de Sistemas.

Para tanto necessrio o estudo da classificao dos sistemas para entender a

dinmica de cada modelo. No captulo 2.1 demonstrada a classificao de sistema

utilizada nesta pesquisa.

2.1 CLASSIFICAO DE SISTEMAS

Existem diversas maneiras de se classificar os sistemas. Neste trabalho de

pesquisa utilizado a classificao modificada a partir da classificao proposta por

Cassandras (1993), conforme ilustrado na Figura 2. Esta classificao se fundamenta

nas caractersticas de relao de causa e efeito dos elementos do sistema.

SISTEMAS

Figura 2 - Classificao de sistemas modificada a partir de Cassandras (1993).

ESTTICO DINMICO

VARIANTE NO TEMPO

INVARIANTE NO TEMPO

ESTADO DISCRETO

ESTADO CONTINUO

7

Sistemas Dinmicos e Estticos: Nos Sistemas Estticos a sada sempre independente dos valores passados de

entrada. Nos Sistemas Dinmicos a sada depende dos valores passados de entrada. As

equaes diferenciais so geralmente utilizadas para descrever o comportamento dos

sistemas dinmicos.

Sistemas Invariantes no Tempo e Variantes no Tempo: O comportamento do Sistema Invariante no Tempo no muda com o tempo. Esta

propriedade implica em possibilidade de aplicar uma entrada especfica em um sistema e

este sempre responder da mesma maneira. O comportamento do Sistema Variante no

Tempo muda com o decorrer do tempo. Esta propriedade causa dificuldade para o

modelamento deste sistema j que para uma entrada especfica aplicada em dois

instantes diferentes podem resultar em respostas distintas.

Sistemas de Estado Contnuo e Estado Discreto: No Sistema de Estado Contnuo, as variveis de estado podem geralmente ser

qualquer valor real ou complexo. No Sistema de Estado Discreto, as variveis de estado

so elementos de um conjunto discreto.

Apesar de no ser abordado no diagrama da Figura 2, os sistemas apresentam

outras classificaes que tambm so utilizadas nesta pesquisa. Estas outras

classificaes no foram inseridas na Figura 2 devido a complexibilidade em estabelecer

todas as relaes entre as classificaes, e estas no so o objeto principal deste

trabalho de pesquisa. Segue as outras classificaes:

Sistemas Lineares e No Lineares: Um Sistema Linear satisfaz a propriedade linear f(C1.u1 + C2.u2) = C1.f(u1) + C2.f(u2),

onde u1 e u2 so vetores de entrada, C1 e C2 so constantes reais, e f( ) a sada

resultante. Um Sistema No Linear no satisfaz a propriedade linear a cima citada. Uma

caracterstica importante dos Sistemas Dinmicos Lineares Invariantes no Tempo que

os mesmos so descritos por modelo de Espao de Estado.

8

Sistemas em Funo do Tempo e em Funo de Eventos: No Sistema em Funo do Tempo, a varivel de estado continuamente se altera

conforme o tempo muda. No Sistema em Funo de Eventos, a varivel de estado

apenas muda com ocorrncia de eventos discretos geralmente assncronos que fora

instantaneamente a mudana de estado. Entre a ocorrncia de eventos, o estado

continua inalterado.

Sistemas Determinsticos e Estocsticos: Um Sistema se torna Estocstico sempre que uma ou mais variveis sadas deste

so variveis aleatrias. Neste caso, o sistema torna-se um sistema estocstico, e uma

abordagem probabilstica requerida para descrever o comportamento deste sistema.

Um Sistema Determinstico apresenta todas as variveis sadas no aleatrias. Este

sistema normalmente modelado atravs de equaes aritmticas ou equaes

diferenciais.

Sistemas de Tempo Discreto e Tempo Continuo: Um Sistema de Tempo Continuo aquele em que todas as variveis de entradas,

estados e sadas so definidas em todos possveis valores de tempo. No Sistema de

Tempo Discreto uma ou mais destas variveis so definidas em pontos discretos no

tempo, normalmente resultado de algum processo amostrado.

2.1.1 Classificao dos Processos Industriais a partir da Classificao de Sistemas

Normalmente os processos produtivos industriais apresentam caractersticas

dinmica e invarivel no tempo, nos quais, segundo a ISA, destacam-se trs grandes

grupos, a indstria manufatureira, a indstria de processo contnuo e a indstria de

processo a batelada.

A indstria manufatureira apresenta como caractersticas variveis de processo

de estado discreto e seu controle em funo dos eventos, ou seja, as variveis so

independentes do tempo, e as aes de controle so desenvolvidas ao decorrer dos

acontecimentos do processo. Esta pode ser modelada como sistema dinmico, invariante

no tempo de estado discreto, e envolve os processos de fabricao de produtos ou bens

9

atravs de montagem de peas e/ou partes. As principais indstrias que enquadram

nesta classificao so Indstrias Automotiva, Eletrodomstica, etc.

A indstria de processo contnuo apresenta como caractersticas variveis de

processo de valores contnuos no domnio do tempo, como presso, velocidade,

densidade, etc., e seu processo utiliza malhas de controle. Esta pode ser modelada como

sistema dinmico, invariante no tempo de estado contnuo, e envolve os processos de

fabricao que possui um fluxo contnuo de material. Esto nesta classificao as

indstrias qumicas, petroqumicas, etc.

A indstria de processo a batelada pode ser modelado como sistema dinmico,

invariante no tempo, porm apresenta ora estado discreto, ora estado contnuo. Isso

devido a sua natureza, pois este processo industrial dividido em Etapas bem definidas

denominadas clulas de processo, que acontecem de forma consecutiva em funo dos

eventos do processo. Cada clula de processo ainda apresenta um conjunto de

operaes que podem envolver controle em funo dos eventos ou controle de malha. Ao

contrrio da indstria de processo contnuo as matrias primas so processadas em uma

ordem definida e em quantidades determinadas, este processo denominado Receita. A

automao e controle desta indstria normalizada pela ISA S88, e as principais

indstrias que so classificadas como indstria de processo a batelada, so a indstria

farmacutica, indstria de pneus, etc.

Historicamente, cada tipo de indstria apresentava um equipamento especfico

para a automao e controle de seu processo. Todavia, atualmente h uma converso de

tecnologias na qual os equipamentos de automao modernos podem controlar

processos industriais com caractersticas diferentes. Isso exigem do engenheiro de

automao um conhecimento vasto dos equipamentos e tecnologias envolvidas para

todos os tipos de indstrias.

Porm, devido ao objeto desta pesquisa, no ser detalha as tcnicas de controle

de processos de estado discreto presentes na indstria manufatureira, e nem as tcnicas

de controle descritas na norma ISA S88, cujo foco o processo a batelada. No capitulo

2.2, explanado as tcnicas de controle dos sistemas dinmicos, invariantes no tempo de

estado contnuo presentes na indstria de processo contnuo.

10

2.2 CONCEITOS DA TEORIA DO CONTROLE DE SISTEMAS DINMICOS

Resumidamente, entendido por controle o processo contnuo pelo qual se altera

o valor de uma grandeza que se deseja controlar para que este assuma um determinado

valor pr-estabelecido, denominado valor de referncia ou set point. Uma vez existindo

um erro entre estes valores, resulta em uma ao, conhecida por ao de controle, que

minimizar esse erro. Esta ao pode ser manual, quando existe atuao direta do

homem sobre a mquina, ou automtico, quando a interao se restringe apenas entre

mquinas ou dispositivo de qualquer natureza. Assim, para compreender esse processo

so descritos, com mais rigores, tpicos da teoria de controle.

2.2.1 Sistema de Controle Dinmico

Um sistema de controle dinmico um arranjo de componentes, conectados ou

relacionados de forma a comandar, dirigir ou regular a si prprios ou a outros sistemas.

Alm disso, os sistemas de controle dinmico podem apresentar caractersticas linear ou

no-linear, deterministico ou estocstico e de tempo discreto ou de tempo contnuo.

Comumente o sistema de controle representado por diagrama de blocos, no qual

possvel facilmente visualizar a dinmica do sistema. No diagrama de blocos, cada

componente individual representado por um bloco com entrada e sada unidirecional

bem definidas, que interligado com os demais por meio de setas que indicam o fluxo de

energia ou de informao de um componente para o outro. Sistemas que possuem uma

nica entrada e uma nica sada so denominadas sistemas SISO (Single Input, Single

Output). Caso contrrio, para sistemas que possuem mais de uma entrada e mais de

uma sada so denominados sistemas MIMO (Multi Input, Multi Output).

A entrada de um sistema de controle o estimulo ou excitao aplicado a um

sistema atravs de uma fonte de energia visando obter uma resposta especfica na sada.

A sada de um sistema de controle a resposta fornecida pelo sistema a uma excitao

que pode ser ou no da mesma natureza fsica do sinal de entrada.

Normalmente um sistema de controle classificado em duas formas, sistema de

controle em malha aberta, e sistema de controle em malha fechada.

11

2.2.2 Sistema de controle em malha aberta e em malha fechada

Um sistema de controle est em malha aberta quando as sadas no so

comparadas em nenhum instante com os sinais de entrada. Um sistema de controle est

em malha fechada (ou realimentado) quando as informaes na sada tambm so

utilizadas no controle do sistema. A Figura 3 apresenta o diagrama de blocos de um

sistema SISO de controle realimentado genrico.

Sistema

de Controle

Figura 3 - Sistema de controle em malha fechada

A grande maioria os sistemas indstrias utiliza sistema de controle em malha

fechada, pois este garante maior eficcia no controle e estabilidade do mesmo.

2.2.3 Aes de Controle

compreendido, como ao de controle, toda atuao em um sistema com a

finalidade de manter um valor de sada em um valor desejado, conforme descrito

sucintamente no inicio do capitulo 2.2. Para atuar em um sistema existem algumas aes

de controle consagradas, na qual podemos destacar:

Controle liga e desliga; PID; Lgica Fuzzy ou Lgica Nebulosa; Controle Avanado;

No capitulo 2.2.3.1, detalha-se as aes de controle acima citadas demonstrando

como estas so aplicadas no controle de processos industrias, e tambm como estas

aes de controle sero abordadas neste trabalho de pesquisa.

Entrada Sada Referncia +

12

2.2.3.1 Controle liga e desliga

A ao de controle liga e desliga a ao de controle mais simples. Esta atua de

acordo com o modelo de um dispositivo de dois estados ilustrado na Figura 4.

Figura 4 - Controle liga e desliga

Onde y(t) o sinal proveniente do transmissor ou sensor que monitora uma

varivel do processo, u(t) o sinal de controle proveniente do dispositivo controlador e

controla um dispositivo (ex. motor, vlvula, aquecedor, etc.) que atua no processo, r(t) o

valor de referncia, e e(t) a diferena entre r(t) e y(t). Esta diferena pode ser realizada

de duas formas e(t) = r(t) - y(t) e e(t) = y(t) - r(t), sendo que esta forma ajustada no

dispositivo controlador. Na Figura 4 adotado e(t) = r(t) - y(t).

Basicamente o controle liga e desliga atua no processo a partir do sinal de controle

do processo u(t), e este pode assumir apenas dois valores, conforme o e(t) seja positivo

ou negativo. Pode-se modelar matematicamente este controle como:

=

0)( ,0)( ,

)(2

1

teseUteseU

tu

Equao 1 - Controle liga e desliga (OGATA 1995)

Este tipo de funo pode ser implementado como um simples comparador ou

mesmo um rel fsico. Neste caso tem-se uma inconsistncia em zero e, na presena de

rudos, tem-se chaveamentos esprios quando o sinal e(t) for prximo de zero.

Processo

+

-

Dispositivo Controlador

u(t) y(t) r(t) e(t) U1

U2

13

A ao de controle liga e desliga pode assim ser considerada a ao de controle

mais simples e mais econmica. Entretanto, este tipo de ao possui limitaes no que

diz respeito ao comportamento dinmico e em regime permanente do sistema em malha

fechada. Suas aplicaes so restringidas a sistemas onde no necessria preciso e

nem um bom desempenho dinmico. Como a ao de controle liga e desliga apresenta

uma caracteristica simples, sendo que a mesma no resulta em dificuldades em seu

ajuste, esta ao de controle no ser foco da metodologia porposta neste trabalho de

pesquisa.

2.2.3.2 Controle PID

A ao de controle PID a ao de controle mais empregada nas indstrias

atualmente que necessitam de controle de malha. Os processos em que normalmente

utilizada a ao de controle PID, so do tipo entrada e sada simples (SISO), nos quais h

apenas uma varivel controlada de entrada do processo e uma varivel de monitorada na

sada do processo. O controle PID apresenta uma varivel de processo (PV), um valor de

referncia (SP) e uma varivel controladora (CV). A varivel de processo a grandeza a

ser monitorada no processo controlado. O valor de referncia o valor que se deseja

manter a grandeza monitorada. A varivel controladora a grandeza a ser controlada no

processo. A varivel erro determinada pela diferena entre o valor de SP e o valor PV.

A Figura 5 ilustra a implementao em diagrama de blocos da ao PID em um sistema

SISO e com uma nica malha de realimentao.

PID Processo Erro CV

PV

SP

Sensor

Atuador

-

+

Figura 5 - Diagrama da ao de controle PID.

Para exemplificar, um tanque onde que deseja-se controlar o nvel (Figura 6),

apresenta uma tubulao de entrada que tem sua vazo controlado por uma vlvula

14

automtica, e tambm apresenta uma tubulao de sada com uma vlvula manual. Para

manter o nvel do tanque (PV) em um valor constante (SP) a partir do controle de vazo

da tubulao de entrada deste tanque (CV), a ao de controle PID atua no processo por

meio de CV, monitorando a discrepncia entre os valores de PV e SP, de tal forma a

eliminar esta.

Figura 6 - Controle de nvel de um tanque.

A varivel PV obtida por uma bia de nvel (sensor) e SP determinado pelo

operador do processo. A ao de controle PID recebe o valor do erro entre PV e SP, e

executa o clculo para fornecer CV que atua na vlvula controlada automtica. Caso PV

seja menor que SP, a instruo fornece um valor para CV para que a vlvula abra mais.

Para PV maior que SP, o valor de CV resulta em fechamento da vlvula. Qualquer

mudana na vlvula de sada implica em uma ao de controle do PID na vlvula de

entrada. Dependendo da variao na vlvula de sada, a atuao da instruo PID pode

ocasionar um erro estacionrio entre os valores de PV e SP.

A ao de controle PID executada a partir de uma equao diferencial. Essa

equao composta por trs parcelas, uma proporcional, uma integrativa e outra

derivativa. A parte proporcional dada pela multiplicao do erro entre o PV e SP por um

fator. A parte integrativa obtida pela integral do erro em relao ao tempo multiplicado

15

por um outro fator. A parte derivativa calculada pela variao do erro em relao ao

tempo multiplicado por um outro fator. Historicamente existem trs principais

implementaes da equao da ao de controle PID.

A primeira implementao deriva da teoria de controle clssico (OGATA, 1995), e

especificada segundo a Equao 2.

( )dttdeTdtte

TteKCV d

ip

)()(1 ++= onde: e(t) = SP - PV

Equao 2 - Equao PID segundo OGATA.

Pode-se notar que para cada termo da equao (Proporcional, Integral e

Derivativo) existe um parmetro multiplicativo independente.

A segunda implementao segue o padro ISA (ANSI/ISA51.1-1979), descrita na

Equao 3.

( )

++= dttdeTdtteTteKCV dip)()(1

onde: e(t) = SP - PV

Equao 3 - Equao PID padro ISA (ANSI/ISA51.1-1979).

Ao contrrio da Equao 2, a Equao 3 padro ISA h dependncia dos

parmetros integrativos e derivativos com o parmetro proporcional.

O terceiro modo de implementar a equao PID deriva dos antigos controladores

pneumticos, no qual descrito na Equao 4.

16

+

+= dtdTdtteTteKCV dip 1)(1)(

onde: e(t) = SP - PV

Equao 4 - Equao PID proveniente dos controladores pneumticos.

Este modo de implementao da equao PID apresenta complexas inter-relaes

entre os parmetros proporcional, integral e derivativo. Todavia, a mesma entrou em

desuso a partir do momento que os controladores pneumticos se tornaram obsoletos.

Apesar destas diferenas no modo de implementao da equao PID, todos os

modos de equaes PID apresentados possuem trs parcelas, a proporcional, integral e

derivativa, onde cada qual influncia de maneira especifica a dinmica do sistema

controlado. A seguir, detalha-se o comportamento de cada parcela da equao PID

segundo OGATA (1995).

2.2.3.2.1 Parcela Proporcional da equao PID

A ao de controle gerada pelo modo proporcional diretamente proporcional a

sua entrada, ou seja, o sinal de erro em funo do tempo, como mostrado na Equao 5.

)(teKCV p = onde: e(t) = SP - PV

Equao 5 - Parcela Proporcional da equao PID.

A Figura 7 mostra a relao entre o sinal de erro e a ao de controle gerada pelo

modo de controle proporcional. Excluda a faixa de saturao da varivel manipulada

(sinal de erro fora da banda proporcional), cada valor de erro tem um nico valor

correspondente de ao de controle e vice-versa.

17

-20

0

20

40

60

80

100

120

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Erro (%)

CV

(%)

Banda Proporcional

Figura 7 - Ao de controle em funo do sinal de erro gerada pelo controlador.

Como o ganho do controlador dado pela inclinao da reta sobre a banda

proporcional percentual (BP), a relao entre ambos dada pela Equao 6. Esta

representao genrica para o caso onde a sada do controlador varia entre 0 e 100%.

Para casos especficos onde isto no ocorre, esta relao no vlida.

pKBP 100=

Equao 6 - Relao entre Kp e banda proporcional percentual.

Neste caso, o controlador apenas um amplificador com um ganho constante,

quanto maior o erro, maior a ao de controle gerada. Assim, a parcela proporcional

aumenta a velocidade resposta do sistema de forma proporcional ao parmetro KP, assim

diminuindo o tempo de acomodao do sistema, contudo, este aumento pode resultar em

instabilidade e aumento do sobre-sinal do sistema de controle. A principal desvantagem

deste modo que ele apresenta erro em regime permanente. O erro em regime

18

permanente diminui com o aumento do ganho proporcional KP, no entanto isto diminui a

faixa correspondente banda proporcional, tornando o controlador mais oscilatrio.

2.2.3.2.2 Parcela Integral da equao PID

A ao de controle gerada pelo modo integral proporcional integral do sinal de

erro no tempo, como mostrado na Equao 7. O grande benefcio da sua utilizao a

eliminao do erro estacionrio em regime permanente, contudo, ela reduz a estabilidade

da malha de controle (MOORE, 1999).

= dtteTCV i )(1

onde: e(t) = SP - PV

Equao 7 - Parcela Integral da equao PID.

A Equao 7 mostra que a ao de controle integral depende do histrico do erro,

desde que o processo de integrao foi iniciado (t = 0) at o instante atual. A ao

integral tambm pode ser vista como um mecanismo que atualiza automaticamente o

valor base do controlador com ao proporcional.

A presena do termo de natureza integral reduz ou elimina erros estacionrios,

pois atua na integral do erro entre SP e PV, conforme Figura 8. Em contrapartida, esse

benefcio geralmente obtido s custas de uma reduo da estabilidade ou do

amortecimento do sistema.

Uma das caractersticas do termo integral a capacidade de fornecer, na sada

do controlador, um sinal no nulo, mesmo aps o sinal de erro, que o sinal de entrada

do controlador, ter-se anulado. A explicao para este comportamento o fato da sada

do controlador depender no apenas dos valores instantneos do erro, mas tambm dos

valores acumulados. Em outras palavras, erros passados so acumulados no integrador

com um determinado valor, o qual se mantm acumulado mesmo aps o valor

instantneo do erro ter-se anulado. Ao contrrio do controlador proporcional, no

controlador integral as perturbaes de valores constantes podem ser rejeitadas mesmo

que o sinal de erro instantneo seja nulo.

19

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

-1 -0,5 0 0,5 1 1,5 2Tempo (minutos)

Tempo

Sin

al A

dim

ensi

onal

Erro

Ao

Figura 8 - Grfico ilustrativo da resposta do termo integral no sistema.

2.2.3.2.3 Parcela Derivativa da equao PID

A ao de controle gerada pelo modo derivativo proporcional taxa de variao

do sinal de erro, ou seja, a sua derivada no tempo, segundo a Equao 8. Ela estima a

tendncia de aumento ou diminuio do erro futuro. Assim, este modo capaz de

aumentar a velocidade de correo do processo, pois atua de forma antecipatria quando

so detectadas variaes no sinal de erro. Por causa disso, a ao derivativa bastante

sensvel a erros de alta freqncia, como rudos de processo e mudanas no valor de

referncia da varivel controlada.

dttdeTCV d)(=

onde: e(t) = SP - PV

Equao 8 - Parcela Derivativa da equao PID.

A funo do termo derivativo aumentar o amortecimento, e desta forma,

melhorar a caracterstica de estabilidade de um sistema. No entanto, se o erro apresentar

uma taxa de variao no nula, o termo derivativo assume a funo de antecipar a ao

20

do controlador. Esta caracterstica torna o controlador sensvel taxa de variao do erro

e atua no sentindo de aumentar o amortecimento do sistema.

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

-1 -0,5 0 0,5 1 1,5 2Tempo (minutos)

Tempo

Sin

al A

dim

ensi

onal

Erro

Ao

Figura 9 - Grfico ilustrativo da resposta do termo derivativo no sistema.

Nota-se que o modo derivativo somente age quando h variao do erro no tempo.

Se o erro for constante, mesmo que grande, no h ao corretiva. Por isso, este modo

no utilizado sozinho, mas associado com outros modos de controle.

A combinao dos termos de natureza proporcional, integral e derivativa permite

reduzir o erro estacionrio e simultaneamente satisfazer as exigncias relativas ao

amortecimento e, portanto, de estabilidade.

A titulo de esclarecimento deste trabalho, utiliza-se o termo instruo PID, o

conjunto de regras e operaes matemticas, sendo elas discretas no tempo ou no, que

implemente um controle de malha PID. A equao PID a forma matemtica que a

mesma se apresenta.

21

2.2.3.3 Controle por Lgica Fuzzy ou Nebulosa

Com a evoluo tecnolgica, principalmente no campo do processamento de

dados dos controladores industriais, possibilita a implementao de lgicas mais

complexas para o controle de processo, tal como a Lgica Fuzzy ou Nebulosa.

Lgica Fuzzy ou Nebulosa uma tcnica de Inteligncia Artificial, disciplina que

procura maneiras de mquinas simularem o raciocnio humano na soluo de problemas

diversos. Esta abordagem procura mimetizar a forma humana atuar. Um sistema

baseado em Lgica Fuzzy pode ter sua ao esquematizada pelos seguintes elementos

constituintes:

Fuzzificador,

Regras, ou base de conhecimento,

Inferncia, ou lgica de tomada de decises,

Defuzzificador. O fuzzificador responsvel pelo mapeamento das entradas numricas em

conjuntos Fuzzy, variveis lingsticas. A Inferncia realizada mapeando-se valores

lingsticos de entrada em valores lingsticos de sada com o uso das regras. Esta usa

implicaes Fuzzy para simulao de decises humanas, gerando aes de controle,

chamados de conseqentes, partindo-se de um conjunto de condies de entrada,

chamada de antecedentes.

Esta base de conhecimento representa o modelo do sistema a ser controlado,

consistindo numa base de dados e uma base de regras Fuzzy lingsticas. A base de

dados fornece definies numricas e a base de regras caracteriza os objetivos do

controlador e sua estratgia usada, geralmente fornecida por pessoas especialistas no

sistema.

O defuzzificador mapeia valores lingsticos em valores numricos de sada. Esta

funo realizada por uma interface de defuzzificao, obtendo-se um valor discreto que

possa ser usado numa ao de controle no mundo real.

A determinao do grau de pertinncia, para conjuntos Fuzzy contnuos, se d pela

anlise de Funes de Pertinncia. Estas funes possibilitam o clculo do grau de

22

pertinncia de acordo com o valor assumido pela varivel. Elas representam os aspectos

fundamentais de todas as aes tericas e prticas de sistemas Fuzzy.

A utilizao de lgica Fuzzy em controladores industriais pode ocorrer basicamente

de duas formas. A primeira forma a implementao desta lgica como um controlador

em substituio da instruo PID, conforme Figura 10. Esta implica na implementao de

regras especficas a cada processo para obter o controle desejado.

Controlador Fuzzy

Processo Erro CV

PV

SP

Sensor

Atuador

-

+

Figura 10 - Diagrama da ao de controle utilizando Fuzzy como controlador.

Uma outra forma de implementao da lgica Fuzzy no controle de processos

uma ao em conjunto com a instruo PID. Esta ao estabelecida com a lgica

Fuzzy atuando como um supervisor da instruo PID. O supervisor Fuzzy possui regras

especficas que atuam sobre a instruo PID a partir do monitoramento dos valores de

entrada da instruo PID e das informaes fornecidas pela planta controlada, conforme

Figura 11. Estas regras especficas e as informaes da planta dependem do tipo de

processo controlado.

Figura 11 - Diagrama da ao de controle utilizando Fuzzy como supervisor.

PV

SP

Sensor

-

+

Informao da Planta

SupervisorFuzzy

InstruoPID

Processo Erro

CV

23

Como os parmetros da instruo de controle por lgica Fuzzy depende das regras

e da base de conhecimento, alm do modo de implementao no controlador, e isso

ampliaria significativamente o objeto de pesquisa deste trabalho. Assim, este trabalho de

pesquisa no se aprofunda nas tcnicas de controle de processo e nem no detalhamento

das caractersticas deste controle. A metodologia proposta neste trabalho no dever ser

aplicada com fins de aferio deste sistema de controle por lgica Fuzzy.

2.2.3.4 Controle Avanado

Em muitas aplicaes de controle de processos industriais, a utilizao da

instruo PID no suficiente para a controle, otimizao e estabilidade do processo.

Normalmente estes processos apresentam grau de complexibilidade elevado, sendo que

as equao diferenciais que descreve o processo normalmente so no-lineares ou de

ordem elevada.

Para o controle destes processos so utilizadas tcnicas de controle que utilizam

algoritmos de Inteligncia Artificial, tal como Redes neurais, ou em tcnicas mais

sofisticadas de controle, tal como controle preditivo, controle adaptativo, entre outros.

Estas tcnicas so realizados por software especialistas, e muitas vezes atuam em

conjunto com instrues PID dos controladores. E por isso, as solues de Controle

Avanado apresentam uma arquitetura de software e hardware complexa.

Devido a grande variedade de tcnicas de Controle Avanado, e tambm a

variedade de sistemas de software e hardware empregados neste tipo de controle, a

metodologia proposta neste trabalho no dever ser aplicada para controle Avanado.

2.3 ALGORITMO PID DIGITAL

Devido a advento de novas tecnologias e a utilizao da eletrnica digital e

microprocessadores na automao industrial, os controladores industriais evoluram e,

atualmente, as aes de controle so executadas em tempo discreto. Para tanto, os

controladores industriais modernos apresentam mdulos de converso A/D e D/A que

convertem os sinais analgicos de campo proveniente dos sensores e transmissores do

24

processo em sinais digitais (Figura 12), e os sinais digitais processados pelo controlador

em novamente sinal analgico que atua no processo (Figura 13).

O modulo de converso A/D apresenta um perodo de amostragem A est na ordem de micro segundos, conforme ilustrado na Figura 12.

Figura 12 - Converso analgica - digital.

O modulo de converso D/A apresenta um perodo de atualizao H est na ordem de micro segundos, conforme ilustrado na Figura 13.

Figura 13 - Converso digital - analgica

O perodo de amostragem, perodo de atualizao e perodo de execuo da

instruo do controlador no so necessariamente sincronizados. Assim, estes tempos

de execuo podem ser diferentes e fora de fase. A Figura 14 demonstra o diagrama de

execuo de um controlador industrial que possui perodos de execuo de instrues

internas e amostragens de entrada e sada diferentes.

t

f(t)

t

f(nA)

t

f(t)

A/D A AA A .... A

t

f(nH)

D/AH HH H ....H

25

Controlador

clock clock clock

A/D CPU A/D

Processo

Figura 14 - Diagrama de execuo das operaes de converso A/D e D/A.

Assim, a execuo da equao PID realizada em tempo discreto, a equao da

teoria de controle clssico descrita na Equao 9.

( ) ( ) ( ) ( ) ( )[ ] )1(

2)1(

1+++=

=neneTnene

TneKCV

n

d

ni

onde: e(n) = SP - PV(n) Equao 9 - Equao PID em tempo discreto segundo OGATA.

Note-se que a parcela integral implementada como a somatria dos trapzios

formados pelos valores dos erros consecutivos e o perodo de discretizao. J a parcela

derivativa dada pela diferena dos valores dos erros consecutivos dividido pelo perodo

de discretizao.

Uma questo relevante os perodos de amostragem do conversor A/D, perodo

de clculo do algoritmo e o perodo de atualizao do conversor D/A, normalmente para o

algoritmo ter bom desempenho o perodo de clculo deve ser maior que os outros dois, e

todos este deve ter um valor adequado ao processo controlado.

Segundo OGATA (1995), o perodo de clculo pode influenciar drasticamente a

dinmica do controle recomendado em sistemas trmicos constantes entre 10 a 30

segundos, em sistemas que envolvam presso entre 1 a 5 segundos e em sistemas de

nvel de lquido entre 1 a 10 segundos.

26

2.4 PRINCIPAIS CONTROLADORES INDUSTRIAIS

A constante busca das indstrias em otimizar seus processos, tanto no ponto de

vista de produo e de eficincia, como de segurana e de confiabilidade, torna a

automao industrial uma das principais alternativas utilizadas nos dias de hoje.

Segundo Moraes e Castrucci (2001), pode-se definir a automao industrial como

qualquer sistema, apoiado em computadores, dispositivos mecnicos ou eltricos, que

substitua o trabalho humano e que vise a solues rpidas e econmicas para atingir os

complexos objetivos das indstrias.

Defina-se neste trabalho de pesquisa, controlador industrial todo sistema ou

equipamento capaz de atuar e/ou controlar um processo industrial. Dentro dos inmeros

controladores industriais para a automao, podem-se destacar trs mais utilizados,

denominados Single-Loop ou Multi-Loop, Controladores Lgicos Programveis (CLP) e

Sistema Digital de Controle Distribudo (SDCD).

2.4.1 Controladores Isolados de Malha - Single-Loop e Multi-Loop

Historicamente, os controladores isolados de malha, Single-loops (Figura 15),

foram os primeiros dispositivos utilizados para o controle de malha em processos

contnuos industriais. Em sua concepo inicial, os Single-loops eram dispositivos

eletrnicos analgicos de pequeno porte que eram dedicados a realizar uma nica ao

de controle PID, na qual seus ajustes de ganhos proporcional, integral e derivativo eram

realizados atravs de variao de potencimetros neste circuito eletrnico.

27

Figura 15 - Exemplo de Single-loop.

Atualmente, os Single-loops continuaram sendo de pequeno porte, mas evoluram

e deixaram de ser um dispositivo analgico, para ser digitais, possibilitando a utilizao de

microprocessadores e, conseqentemente, implementao de instrues mais avanadas

de controle de malha. Este avano tecnolgico tambm possibilitou a conexo de redes

industriais e o adjeto de entradas e sadas digitais nestes dispositivos, sendo isso

importante para a atuao dos equipamentos de automao industrial atuarem de forma

integrada.

Os Single-loops modernos podem operar desde em modo controle liga-e-desliga

at controle de malha mais avanado. Os controladores industriais que apresentam

tamanhos similares que os Single-Loops e podem implementar mais de uma malha de

controle, denomina-se Multi-loop.

A programao e a parametrizao do Single-loop atuais so realizadas pela

Interface Homem-Mquina (IHM) presente na parte frontal deste dispositivo, assim no

necessitando de microcomputadores e nem software de programao para a

implementao das aes de controle.

Ultimamente, os Single-loops so utilizados em poucas aplicaes industriais.

Mais precisamente, utiliza-se os Single-Loops em processos isolados no qual

controladores como CLPs e SDCDs so solues mais caras.

28

2.4.2 Controladores Lgicos Programveis - CLP

Durante a dcada de 50, nas indstrias manufatureiras, os dispositivos

eletromecnicos foram os recursos mais utilizados para efetuar controles lgicos e de

intertravamentos nas linhas de produo e em mquinas isoladas. Tais dispositivos so

baseados principalmente em rels (MIYAGI, 1996), tinham especial importncia na

indstria automobilstica em que a complexidade dos processos produtivos envolvidos

exigia, no raro, instalaes em painis e cabines de controle com centenas de rels e,

conseqentemente, um nmero maior ainda de interconexes deles.

Tais sistemas de controle, apesar de funcionais, apresentavam problemas de

ordem prtica bastante relevantes. Como as instalaes possuam uma grande

quantidade de elementos, a ocorrncia de uma falha qualquer significava o

comprometimento de vrias horas ou mesmo dias de trabalho de pesquisa e correo do

elemento faltoso. Alm disto, pelo fato de os rels apresentarem dimenso fsica elevada,

os painis ocupavam grande espao, o qual deveria ser protegida contra umidade, sobre

temperatura, gases inflamveis, oxidaes, poeira, etc.

Outro fator ainda comprometedor das instalaes a rels era o fato de que como

a programao lgica do processo controlado era realizada por interconexo eltrica com

lgica fixas, eventuais alteraes na mesma exigiam interrupes no processo produtivo a

fim de se reconectarem os elementos. Interrupes estas nem sempre bem-vindas na

produo industrial. Como conseqncia ainda, tornava-se obrigatria atualizao das

listas de fiao como garantia de manter a documentao do sistema.

Com o advento da tecnologia de estado slido, desenvolvida a princpio em

substituio s vlvulas a vcuo, alguns dispositivos transistorizados foram utilizados no

final da dcada de 50 e incio dos anos 60, sendo que tais dispositivos reduziam muitos

dos problemas existentes nos rels. Porm, foi com o surgimento dos componentes

eletrnicos integrados em larga escala, que novas fronteiras se abririam ao mundo dos

computadores digitais e, em especial s tecnologias para a automao industrial. Assim,

CLP foi idealizado pela necessidade de poder se alterar uma linha de montagem sem

que tenha de fazer grandes modificaes mecnicas e eltricas. A Figura 16 ilustra um

CLP.

29

Figura 16 - Exemplo de CLP.

O CLP nasceu praticamente dentro da indstria automobilstica, especificamente

na Hydronic Division da General Motors, em 1968 (MIYAGI, 1996).

A idia inicial do CLP foi de um equipamento com as seguintes caractersticas

resumidas:

Facilidade de programao;

Facilidade de manuteno;

Alta confiabilidade;

Dimenses menores que painis de Rels, para reduo de custos;

Envio de dados para processamento centralizado;

Preo competitivo;

Expanso em mdulos;

Mnimo de 4000 palavras na memria.

Pode-se dividir a histria do CLPs de acordo com o sistema de programao por

ele utilizado:

30

1a. Gerao: Os CLPs de primeira gerao se caracterizam pela programao

intimamente ligada ao hardware do equipamento. A linguagem utilizada era o Assembly

que variava de acordo com o processador utilizado no projeto do CLP, ou seja, para

poder programar era necessrio conhecer o hardware do projeto do CLP. Assim a tarefa

de programao era desenvolvida por uma equipe tcnica altamente qualificada,

gravando-se o programa em memria EPROM, sendo realizada normalmente no

laboratrio junto com a construo do CLP.

2a. Gerao: Surgem as primeiras Linguagens de Programao no to

dependentes do hardware do equipamento, possveis pela incluso de um Programa

Monitorao no CLP, o qual converte as instrues do programa, verifica o estado das

entradas, compara com as instrues do programa do usurio e altera o estados das

sadas. Os Terminais de Programao eram na verdade Programadores de Memria

EPROM. As memrias depois de programadas eram colocadas no CLP para que o

programa do usurio fosse executado.

3a. Gerao: Os CLP's passam a ter uma Entrada de Programao, onde um

Teclado ou Programador Porttil conectado, podendo alterar, apagar, gravar o

programa do usurio, alm de realizar testes e depuraes no equipamento e no

programa. A estrutura fsica tambm foi alterada para os Sistemas Modulares com

Bastidores ou Racks.

4a. Gerao: Com a popularizao e a diminuio dos preos dos

microcomputadores, os CLP's passaram a incluir uma entrada para a comunicao

serial. Com o auxlio dos microcomputadores a tarefa de programao passou a ser

realizada nestes. As vantagens eram a utilizao de vrias representaes das

linguagens, possibilidade de simulaes e testes, treinamento e ajuda por parte do

software de programao, possibilidade de armazenamento de vrios programas no

micro, etc.

5a. Gerao: Atualmente existe uma preocupao em padronizar protocolos de

comunicao para os CLP's, de modo a proporcionar que o equipamento de um

fabricante comunique com o equipamento outro fabricante, no s CLP's, como

Controladores de Processos, Sistemas Supervisrios, Redes Internas de Comunicao e

etc., proporcionando uma integrao a fim de facilitar a automao, gerenciamento e

desenvolvimento de plantas industriais mais flexveis e normalizadas, fruto da chamada

31

Globalizao. Existem Fundaes Mundiais para o estabelecimento de normas e

protocolos de comunicao.

Para a programao e parametrizao dos CLP's utilizado software de

programao instalados em microcomputadores, no qual as lgicas so implementadas a

partir da linguagem denominada Ladder, conforme ilustrado na Figura 17. A linguagem

de programao Ladder baseada na lgica de contato, utilizada em circuitos de contator

e rel de painis eltricos.

Na programao Ladder, semelhante aos diagramas de circuitos de rels, cada

contato ao assumir dois estados (fechado ou aberto), representa uma varivel boolana, ou

seja, uma varivel que assume dois estados: verdadeiro ou falso. Ao contrrio dos

circuitos eltricos de rel, a programao Ladder apenas uma representao lgica,

trabalhando somente com smbolos, no considerando a tenso envolvida nas barras de

alimentao nem a intensidade da corrente que normalmente um diagrama de circuito a

rel apresentaria.

Figura 17 - Linguagem de programao de Ladder.

2.4.2.1 Arquitetura do CLP

Um CLP constitudo basicamente de:

32

Fonte de Alimentao;

CPU;

Memrias dos tipos fixo e voltil;

Dispositivos de entrada e sadas (cartes I/O);

Terminal de Programao;

FONTE DEALIMENTAO

Figura 18 - Principais partes do CLP.

A fonte de alimentao converte corrente alternada em continua para alimentar o

controlador. Caso falte energia, h uma bateria que impede a perda do programa do

usurio. Ao se retornar a energia, o programa se reinicia.

A Unidade Central de Processamento responsvel pela execuo do programa

do usurio, atualizao da memria de dados e memria-imagem das entradas e sadas.

As memrias podem ser divididas em quatro partes, memria EPROM, memria

do usurio, memria de dados e memria-imagem das entradas e sadas. A memria

EPROM contm o programa monitor elaborado pelo fabricante que faz o inicializao do

controlador, armazena dados e gerencia a seqncia de operaes. Este tipo de memria

no est acessvel ao usurio do controlador programvel. A memria do usurio

armazena o programa aplicativo do usurio. A CPU processa esse programa, atualiza a

memria de dados internos e imagem entrada e sadas e retorna novamente para essa

33

rea da memria. Ela possui dos estados: em operao, com varredura cclica; e parado,

quando se carrega o programa aplicativo no CLP. Na memria de dados so

encontrados os dados referentes ao processamento do programa do usurio, isto , uma

tabela de valores manipulveis. A memria-imagem das entradas e sadas reproduz os

estados dos perifricos ligados nas entradas e sadas do CLP.

Os mdulos de entradas e sadas correspondem aos cartes nos quais so feitos

as ligaes fsicas dos sensores, atuadores chaves, seletoras, botes, etc provenientes

do processo de controle.

O terminal de programao, normalmente, microcomputador, um acesso para

o usurio do CLP ter ao programa ou memria do CLP, normalmente pode ter esse

acesso via porta serial localizada na CPU. Uma outra possibilidade o CLP ter cartes

de comunicao de rede, tal como um carto de comunicao Ethernet.

2.4.2.2 Funcionalidade do CLP

Inicialmente os CLP foram desenvolvidos para controle de lgica de

intertravamento, conforme j descrito neste trabalho. Normalmente este tipo de controle

realizado em pontos especificos e isolados do processo industrial.

Com a evoluo da tecnologia dos CLP e seus componentes, e o advento dos

sistema supervisrios, possibilitou-se o desenvolvimento de Sistemas de Controle,

Supervisrio e Aquisio de Datas (SCADA). Este sistema destinado automao e

controle de processos com predominncia de sisnais discretos, e foram concebidos para

integrar diversas mdulos de entradas e sadas ligados em rede. Assim, o controle dos

processos passaram a ser integrados, ou seja, cada parte da planta industrial poderia

trocar informaes com a outra.

Atualmente, com a crescente reduo no custo do CLP e incorporao de

instrues funes cada vez mais avanadas como, por exemplo, lgica Fuzzy, controle

de batelada conforme ISA SP88, etc. observa-se o incremento de sua utilizao nas

indstrias em geral, independente de seu porte ou ramo de atividades. Os CLP

modernos so capazes de processar grande quantidade de informaes, controlando

sistemas de variveis discretas e continuas. Apesar desta evoluo, ainda no existem

aplicaes de controle Avanado utilziando como controlador o CLP.

A grande conseqncia desta evoluo tecnolgia o aumento da funcionalidade

e por conseqncia das aplicaes dos CLP, porm a configuraes dessas

34

funcionalidade so cada vez mais complexas e exigem do engenheiro de automao

investimento de tempo e recursos para implementar alguma destas.

2.4.3 Sistema Digital de Controle Distribudo - SDCD

Os Sistemas Digitais de Controle Distribudo (SDCDs) foram concebidos

inicialmente para substituir os Single-loops analgicos e incrementar novas

funcionalidades automao industrial. Sua principal aplicao foi nas indstrias de

processo contnuo como as indstrias qumicas, petroqumicas, etc.

O SDCD composto basicamente por um conjunto integrado de dispositivos que

se completam no cumprimento das suas diversas funes - o sistema controla e

supervisiona o processo produtivo da unidade. Utilizam-se tcnicas de processamento

digitais (discreto) em oposio ao analgico (contnuo), com o objetivo de proporcionar

uma manuteno no comportamento de um referido processo na planta da indstria,

dentro de parmetros j estabelecidos.

O sistema dotado de processadores e redes redundantes, normalmente

proprietria, e permite uma descentralizao do processamento de dados e decises,

atravs do uso de unidades remotas na planta. Alm disso, o sistema oferece uma IHM

que permite o interfaceamento com CLP, controladores PID, equipamentos de

comunicao digital e sistemas em rede.

atravs das Unidades de Processamento, distribudas nas reas, que os sinais

dos equipamentos de campo so processados de acordo com a estratgia programada.

Estes sinais, transformados em informao de processo, so atualizados em tempo real

nas telas de operao das Salas de Controle.

Os SDCDs foram introduzidos no mercado mundial em 1975, pioneiramente e

simultaneamente pelas empresas Honeywell, de origem norte-americana, e Yokogawa, de

origem japonesa, que desenvolveram respectivamente os sistemas TDC 2000 e

CENTUM. Posteriormente, no mesmo ano, a empresa US-based Bristol lanou o

sistema denominado UCS 3000. Em 1980, a empresa norte-americana Bailey

(atualmente conhecida como ABB) introduziu no mercado o sistema NETWORK 90.

35

Atualmente os SDCD utilizam linguagem de programao denominada Function

Block (exemplificado na Figura 19), na qual utilizados para a programao de lgicas e

parametrizao as estaes de Engenharia que compe o SDCD.

A Function Block um meio de programao que permite especificar algoritmos

ou conjuntos de aes aplicados aos dados de entrada. A estruturao desta

programao realizada atravs de conexes de blocos, e cada bloco possui uma funo

definida. Por exemplo, o bloco OR que executa a operao de lgica booleana OR.

Figura 19 - Linguagem de Programao de SDCD Function Block.

2.4.3.1 Arquitetura do SDCD

Um SDCD um sistema composto de diversos equipamentos, sendo que os

principais so:

Unidade de Controle de Processo (PCU);

Rede de comunicao entre PCU;

Rede de comunicao entre Estaes;

Estao de Operao;

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Estao de Engenharia;

Central de Dados;

A arquitetura de um SDCD tpico mostrada na Figura 20.

PCU PCU

REDE DE COMUNICAO ENTRE PCU (REDUNDANTE)

PCU

ESTAO DE OPERAOCENTRAL DE DADOS ESTAO DE OPERAO ESTAO DE ENGENHARIA

PCU (REDUNDANTE)REDE DE COMUNICAO ENTRE

Figura 20 - Arquitetura SDCD.

A programao da lgica e do controle, e a parametrizao do sistema so

realizadas na Estao de Engenharia do SDCD. As Estaes de Operao responsvel

pela superviso e operao do sistema quando este se encontra em funcionamento

controlando o processo, sendo que estas estaes no permitem parametrizaes ou

mudanas da lgica ou do controle do sistema.

A Central de Dados responsvel pela armazenagem de parmetros do sistema

e do histrico de algumas variveis do sistema. Este pode ser considerado um servidor

de dados do SDCD.

O SDCD possui basicamente dois nveis de rede, que normalmente apresenta

caracterstica determinstica e proprietrias. O primeiro nvel a rede responsvel pela

comunicao entre as PCU, na qual os controladores trocam informaes entres as reas

controladas. O segundo nvel a rede responsvel pela transmisso de informaes

entre PCU e as Estaes de Operao e Engenharia.

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A PCU funciona como sub-sistemas de controle do SDCD, ela possui arquitetura

semelhante aos CLPs conforme ilustrao.

Fonte de Alimentao;

CPU;

Memrias dos tipos fixo e voltil;

Dispositivos de entrada e sadas (cartes I/O);

PCU

FONTE DE

Figura 21 - Arquitetura do PCU.

Igualmente como o CLP, a fonte de alimentao converte corrente alternada em

continua para alimentar o controlador. Caso falte energia, h uma bateria que impede a

perda do programa do usurio. Ao se retornar a energia, o programa se reinicia.

A Unidade Central de Processamento responsvel pela execuo do programa

do usurio, atualizao da memria de dados e memria-imagem das entradas e sadas.

As memrias podem ser divididas em quatro partes, memria EPROM, memria

do usurio, memria de dados e memria-imagem das entradas e sadas. A memria

EPROM contm o programa monitor elaborado pelo fabricante que faz o inicializao do

controlador, armazena dados e gerencia a seqncia de operaes. Este tipo de memria

no est acessvel ao usurio do controlador programvel. A memria do usurio

armazena o programa aplicativo do usurio. A CPU processa esse programa, atualiza a

memria de dados internos e imagem entrada e sadas e retorna novamente para essa

rea da memria.

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Os mdulos de entradas e sadas correspondem aos cartes nos quais so feitos

as ligaes fsicas dos sensores, atuadores chaves, seletoras, botes, etc provenientes

do processo de controle.

2.4.3.2 Funcionalidade do SDCD

Inicialmente os SDCDs era empregados para controle de plantas indstrias de

processos contnuos que possuem predominncia sinais analgicos. Ao contrrio dos

CLP, os SDCDs foram desenvolvidos de forma integrada, sendo implementados para

controlar deste parte de uma planta industrial at mesma a planta inteira.

Ao decorrer da evoluo tecnolgica, os SDCDs tiveram seu custo reduzido e

diminuiram seu porte fsico, sendo que atualmente um SDCD possui tamanho simular ao

CLP.

Devido a sua configurao mais complexa, os SDCDs so capazes de realizar

funcionalidades mais complexas como MES (normalizados pela ISA SP 95), que consiste

na organizao do fluxo de informaes, e permite o gerenciamento do processo

produtivo pelo sistema coorporativo, e at mesmo aplicaes mais sofisticadas como o

controle Avanado.

2.4.4 Convergncia das Tecnologias de Automao Industrial

Historicamente, os SDCD foram fortemente difundidos na automao de

indstrias de processo contnuos, por outro lado os CLP foram empregados na indstria

manufatureira. Todavia, com os avanos tecnolgicos tanto no campo da microeletrnica

quando no campo da informtica resultou na convergncia das tecnologias de automao

industrial.

Atualmente um CLP possui funcionalidades que antes s eram possveis aos

SDCD, ainda se agregado s tecnologias das redes indstrias de protocolo aberto, os

CLPs podem realizar funes antes apenas dedicadas aos SDCDs. Por outro lado, os

SDCDs tiveram seu custo reduzido ao longo dos anos e deixaram de possuir redes de

comunicao com protocolo fechado.

Atualmente, devido a protocolos de comunicao abertos e redes no

proprietrias, os sistemas de automao industrial modernos utilizam-se equipamentos de

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diversos fabricantes. As sistemas de automao industrial que utilizam controladores do

tipo SDCD e CLP em conjunto so denominados sistemas hbridos.

Os sistemas hbridos no possuem influncia direta nas instrues PID, j que

funcionalmente a atuao em conjunto dos cotnroladores no afeta o desempenho

induvidual de cada controlador. Mas os sistemas hbridos fornecem uma flexibilidade na

soluo de automao industrial muito importante atualmente.

Como as instrues PID no apresentam caracteristicas diferentes de uma

instruo PID implementa em outros controladores, tambm recomenda-se a utilizao da

metodologia sugerida neste trabalho de pesquisa para aferir os sistemas hbridos.

2.5 Instrues PID em Controladores Comerciais

As instrues PID apresentadas no captulo 2.2.3.2. so padres de

implementao das equaes PID. Porm, para utilizao em processos industriais,

alguns detalhes devem ser considerados para garantir a funcionalidade e

operacionalidade do sistema de controle. Adicionalmente, cada fabricante implementa o

algoritmo de forma particular, de acordo com a tecnologia desenvolvida pelo mesmo.

Dessa forma, grande o nmero de parametrizaes de controladores PID existentes em

plataformas comerciais e operando diariamente nas indstr