DOS CONTROLES FUZZY E ADAPTATIVO EM UMA MODELAGEM DE COLUNA DE DESTILAÇÃO

 

ANALISE COMPARATIVA DOS CONTROLES FUZZY E ADAPTATIVO EM UMA MODELAGEM DE COLUNA DE DESTILAÇÃO

G. C. Aquino F¹, K. E. G. Hora¹, M. S. Freitas¹, M. V. A. L. Filho¹, R.A.U. Barreto

1 Universidade Salvador – UNIFACS, coordenação de engenharia química

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        RESUMO – A destilação é o principal processo de separação usado na indústria, com principal aplicação na indústria petroquímica. O sistema de destilação é um processo difícil de ser controlado, pois apresenta muitas variações, o que provoca um estado transiente longo quando há perturbação na entrada do sistema, devido a isso há grande necessidade de se estudar sistemas de controle que melhore o desempenho da separação e mantenha o processo o mais estável possível, obedecendo a seus parâmetros. Esse artigo consiste em uma análise comparativa, por meios teóricos, dos sistemas de controle Fuzzy e adaptativo em uma modelagem de coluna de destilação com o intuito de entender como cada sistema funciona e qual melhor se adéqua ao processo em colunas de destilação.

 ABSTRACT – Distillation is the main separation process used in industry, with its main application in petrochemical industry. The distillation system is a difficult process to be controlled, the process presents many variations, which cause a long transient state when there is a disturbance in the entrance of the system, due to this there is a great need to study control systems that improve the separation performance and keep the process as stable as possible according to the parameters. This article consists of a comparative analysis, by theoretical methods, of Fuzzy and adaptive control systems in a distillation column modeling in order to understand how each system works and which better suits the process in distillation column.

1. INTRODUÇÃO  

 

Diversas modelagens de processo são necessárias para se elaborar bem um projeto industrial, sabendo disso é necessário serem feitos diversos estudos específicos das amplas opções para as situações previstas. Como é sabido, existem diferentes tipos de controle de processo e formas de aplicá-los nessas situações adversas. O mais importante de sistemas automatizados é que sempre que surgir uma oscilação no sistema, e isso irá acontecer com bastante frequência, o controlador será capaz de atuar sobre o erro entre o setpoint e o valor da variável controlada, tentando eliminá-lo o mais rápido possível.

Para isso, o controle adaptativo aborda situações em que o conjunto de controle é capaz de se reajustar ao longo do tempo, ou da campanha do equipamento, como uma resposta das condições impostas, tudo isso é feito com os conhecimentos cedidos para o controlador. Ou seja, ao invés de manter o valor estático, tentando controlar os desvios gerados pelas oscilações momentâneas, o controle adaptativo responde em busca de melhorar o determinado controle em estudo. Um exemplo clássico são os sistemas instáveis, como em aeronaves e nas campanhas de fornos industriais, onde a temperatura é elevada gradativamente para atender todo o projeto proposto.

A principal característica deste sistema é responder a condições para melhorar a precisão, eficácia e eficiência, e tornar mais segura à aplicação do processo proposto. Para projetar um sistema como esse, geralmente são integrados o uso de inteligência artificial, que tem a capacidade de analisar dados rapidamente, interpretá-los e transmitir para o controlador, sendo capaz de aprimorar a atividade a ser feita de maneira veloz, e com o mínimo de distúrbios, ocorrendo o aumento na velocidade de processamento de informações.

Assim como no adaptativo, o controlador Fuzzy faz uso da inteligência artificial, e representa uma inovação na engenharia como um todo. A principal razão disso, é que esse tipo de controle dispensa o trabalho de conhecer os modelos matemáticos coexistentes na planta que será controlada, simplificando os projetos nos softwares. Teoricamente, ele está relacionado com a teoria dos conjuntos. O controle do tipo Fuzzy, se baseia na lógica dos números 0 e 1, representando, respectivamente, afirmativas falsas e verdadeiras. Nesse caso especifico, ele reconhece algum valor aleatório como sendo um valor falso ou verdadeiro para o sistema. Pode parecer bastante diferente ser tão restrito, mas o sistema funciona satisfatoriamente. Na engenharia, podemos citar como exemplo a rotação do eixo de um motor de uma bomba centrífuga. Partindo do fato que não temos nenhuma informação sobre a função de transferência que rege esse tipo de controlador, ou seja, não sabemos como manipulá-lo. Se tivermos como recorrer à experiência dos operadores e projetistas, podemos transferir para o Fuzzy, pelo processo conhecido como inferência.

A inferência Fuzzy permite resolver problemas cujas variáveis apresentam imprecisões. Em geral, os modelos de inferência mais utilizados são: operadores booleanos (verdadeiro ou falso), sobreposição por índice ou média ponderada com pesos e Lógica Fuzzy. A escolha do modelo deve ser feita considerando o tipo de problema a ser solucionado. Para este trabalho, o objeto de estudo, a saber uma coluna de destilação, exige um modelo de controle que esteja além da lógica booleana, o que leva a escolha do modelo de lógica Fuzzy.

A destilação é o principal processo de separação mais usado industrialmente e é utilizada em diversos ramos, tendo assim diversas aplicações, a principal delas é na indústria Petroquímica, porém, a destilação é muito utilizada também nas indústrias farmacêutica, alimentícia, na produção de polímeros e na indústria de biocombustíveis como por exemplo na purificação de bioetanol.  Esse processo de baseia-se na separação de duas ou mais substâncias, com pontos de ebulição e volatilidades diferentes, através do fornecimento e remoção de calor. As colunas de destilação correspondem até 80% de todo o custo energético de uma planta (LONGO, 2003, pg. 11) logo, a garantia de um controle efetivo implicará em uma alta economia energética, e consequentemente, monetária para a empresa.

Uma análise comparativa foi feita entre o modelo de controle adaptativo e modelo de lógica fuzzy, afim de saber qual permite melhor controle de processo, proporcionando segurança e eficiência à uma coluna de destilação.

2. REVISÃO BIBLIOGRAFICA

Industrialmente, o controle de sistemas e processos, como o de uma coluna de destilação, é fundamental para segurança de operação e obtenção de resultados com maior confiabilidade.   

 

        2.1. Controle de uma coluna de destilação 

O controle de uma coluna de destilação é realizado através de pares de variáveis medidas e variáveis manipuladas, razão de refluxo e composição de topo, vazão de vapor no refervedor e composição de fundo, fazendo com que as malhas de controle fiquem localizadas apenas no topo e base de uma coluna conforme a Figura 1.