Controle preditivo multiobjetivo para processos com atraso

Abstract

Esta tese apresenta contribuições para a melhoria da solução do controle de processos com atraso, através de estratégias de controle preditivo baseado no modelo (MPC) que incorporam aspectos como robustez, restrições e otimização multiobjetivo. As contribuições estão relacionadas à duas áreas: (i) controle de processos com atrasos dominantes e (ii) otimização multiobjetivo do controle. Para análise do efeito do atraso no comportamento do sistema em malha fechada, desenvolve-se uma nova formulação do controlador preditivo por matriz dinâmica (DMC), mostrando que este é composto por um controlador primário mais um preditor. Esta formulação permite avaliar analiticamente o efeito do atraso no DMC, comparado a outros controladores MPC, através de índices de robustez. Esta análise possibilita selecionar o algoritmo MPC mais adequado à implementação prática em processos com atraso, especialmente quanto à robustez do controle frente a variações paramétricas na planta. Do ponto de vista da otimização do controle, busca-se desenvolver estratégias de controle preditivo que consideram aspectos econômicos no projeto de controle, além das restrições técnicas e/ou operacionais que habitualmente constam nos requisitos de aplicações reais. As estratégias de controle propostas utilizam um nível supervisório para determinar as referências ótimas de controle para um nível regulatório. O nível supervisório baseia-se em um otimizador de múltiplos objetivos, projetado a partir de regras que integram heurística, lógica e dinâmica do processo por meio de expressões descritas através de lógica proposicional, ou por estruturação formulada através de regras de decisão. As soluções ótimas obtidas via otimização multiobjetivo funcionam como referências desejadas para o cálculo da lei de controle do algoritmo MPC. Diversas aplicações em plantas piloto e industriais ilustram os resultados obtidos com as diferentes estratégias desenvolvidas.