Aplicação e melhorias do método de controle VRFT para sistemas multivariáveis

Abstract

O projeto de controladores baseado em dados tem como finalidade o ajuste dos parâ- metros de controle através de experimentos realizados no sistema, sem considerar mode- los que descrevem a dinâmica ou identificação do processo. Na literatura existem diferen- tes abordagens para este tipo de controle, e a análise e a aplicação de um destes métodos é o propósito desta dissertação. O objetivo deste trabalho é apresentar uma melhoria ao mé- todo de sintonia de controladores baseado em Referência Virtual (VRFT) para sistemas multivariáveis (MIMO), visto que a metodologia apresentada na literatura limita a apli- cação do método a uma classe restrita de processos. A metodologia de controle baseado em dados pode ser considerada consolidada para implementação em sistemas monovariá- veis, porém a extensão desta metodologia a sistemas MIMO é uma necessidade a fim de acrescentar a aplicabilidade em processos cujas diferentes variáveis a serem controladas interferem umas nas outras. Diferente do método apresentado na literatura, o método pro- posto neste trabalho permite a aplicação do VRFT em sistemas MIMO onde os requisitos de desempenho podem ser escolhidos de forma específica para cada variável. Além disso, a utilização de variável instrumental e/ou um filtro mostram-se adequadas para estimar os controladores quando os dados são afetados por ruído. Considerando que a eficácia da metodologia depende de fatores como as características da planta, o modelo de referên- cia e estrutura do controlador escolhidos, e a presença ou não de ruído, realiza-se uma comparação de resultados a fim de avaliar as melhorias obtidas. Finalmente, testes foram conduzidos em uma planta de nível do laboratório de controle, implementado o método proposto, o qual apresentou um desempenho satisfatório mostrando a aplicabilidade desta metodologia em sistemas reais.

Data-driven control methods are a variety of control designs that are developed to use batches of input-output data collected, from the process to be controlled without mak- ing explicitly use of parametric models of these processes. Although data driven control methods have been largely used in SISO systems, the extent of this methodology to mul- tivariable processes is yet a necessity, considering that the control design must take into account the multivariable nature of the process, that is, the interaction between different variables involved. The analysis and application of one of these methods is the main objective of this work, which is intended to present and improvement to the existing Virtual Reference Feedback Tuning Method (VRFT) for Multivariable systems, since the methodology disclosed in the literature restricts the application to a limited class of pro- cesses. Moreover, in this work it is proposed an extension of the VRFT method to the MIMO case, which does not present restrictions and closed loop performance of each variable can be determined accordingly. The method can be used to tune a centralized or decentralized controller. Furthermore, when the signals are corrupted by noise the use of an instrumental variable and/or an appropriate filter is proposed. All these contributions are demonstrated through simulations as well as tests conducted in a real plant, which showed satisfactory performance demonstrating the applicability of this method in real systems.