Identification and implementation of a Predictive Control in a Thermal System

Autores

DOI:

https://doi.org/10.33448/rsd-v12i1.39862

Palavras-chave:

Sistema térmico; Identificação de sistemas; Controle Preditivo; Controle PID; Planta didática industrial.

Resumo

O presente trabalho consiste em realizar a identificação e a implementação de um controlador preditivo em um sistema térmico com objetivo de seguir uma metodologia didática de projeto para o aprendizado em identificação de sistemas, análise e projeto de controladores. Para a identificação do sistema térmico, o método dos mínimos quadrados foi o escolhido por permitir obter um modelo matemático fiel que descreva o sistema de temperatura. Os dados utilizados na etapa de identificação do sistema são de uma planta industrial didática de um sistema de temperatura. A partir do modelo obtido para o sistema em questão, realiza-se o projeto e implementação de um controlador do tipo Proporcional Integral Derivativo (PID) clássico e de um controlador do tipo preditivo com a finalidade de verificar o comportamento do sistema perante as atuações de ambos os controladores. Toda a implementação será realizada no ambiente de simulação computacional MATLAB/Simulink.

Biografia do Autor

Luiz Felipe Pugliese, Universidade Federal de Itajubá

Graduado em Engenharia de Controle e Automação pela Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI). Mestre (2015) e doutor (2019) em Engenharia Elétrica com ênfase em Automação e Sistemas Elétricos Industriais pela Universidade Federal de Itajubá. Professor da Universidade Federal de Itajubá campus Itabira. Pesquisador do Grupo de Pesquisa em Sistemas Dinâmicos (GPDIN).

Referências

Aguirre, L. A. (2004). Introdução à identificação de sistemas–Técnicas lineares e não-lineares aplicadas a sistemas reais. Editora UFMG.

Arnold, F., & King, R. (2021). State–space modeling for control based on physics-informed neural networks. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 101, 104195.

Åström, K. J., & Hägglund, T. (2004). Revisiting the Ziegler–Nichols step response method for PID control. Journal of Process Control, 14(6), 635-650.

Camacho, E. F., & Alba, C. B. (2013). Model predictive control. Springer science & business media.

de Moraes, A. T., Rossi, F. Q., Galvão, R. K. H., & Kienitz, K. H. (2013). Controle Preditivo com Restrições para Controle de Nível do Tanque de uma Planta-Piloto Industrial. In. Anais do XI Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente, Fortaleza – CE, Brasil.

Dorf, R. C., & Bishop, R. H. (2001). Sistemas de Controle Moderno. LTC.

Jaluria, Y. (2007). Design and optimization of thermal systems. CRC press.

Kaya, I. (2004). IMC based automatic tuning method for PID controllers in a Smith predictor configuration. Computers & Chemical Engineering, 28(3), 281-290.

Köche, J. C. (2016). Fundamentos de metodologia científica. Editora Vozes.

Nelles, O. (2020). Nonlinear system identification: from classical approaches to neural networks, fuzzy models, and gaussian processes. Springer Nature.

Nise, N. S. (2002). Engenharia de sistemas de controle. LTC.

Ogata, K. (2011). Engenharia de controle moderno. Prentice Hall.

Oliveira, M. D. M., Silva, R. C. M., & de Souza, D. L. (2020). Otimização multiobjetivo no projeto de controlador de nível em planta piloto. Research, Society and Development, 9(7), e743974794-e743974794.

Özerdem, Ö. C. (2016). Design of two experimental setups for programmable logic controller (PLC) laboratory. International Journal of Electrical Engineering Education, 53(4), 331-340.

Pinho, A. G., Olímpio, E. J. S., Cabral, L. M., de Oliveira Filho, R. M., Silva, B. C. R., Furriel, G. P. & de Melo Junior, G. (2021). Desenvolvimento de bancada didática contendo múltiplos sensores e atuadores. Research, Society and Development, 10(13), e222101321165-e222101321165.

Pugliese, L. F., de Oliveira, T. G., da Silva, D. L. F., Rodor, F. F., da Silva Braga, R. A., & Amorim, G. F. (2022). Modeling and development of a low-cost didactic plant for teaching in multivariable systems. Research, Society and Development, 11(7), e33011730249-e33011730249.

Qin, S. J., & Badgwell, T. A. (2003). A survey of industrial model predictive control technology. Control Engineering Practice, 11(7), 733-764.

Santos, L. S., de Moraes, M. N., Lopes, J. D. S., Bauer, L. C., Bonomo, P., & Bonomo, R. C. F. (2020). Modeling thermal properties of exotic fruits pulps: an artificial neural networks approach. Research, Society and Development, 9(11), e7509119806-e7509119806.

Santos, T. L. M. (2011). Contribuições para o controle preditivo com compensação de atraso robusta. Universidade Federal de Santa Catarina.

Shridhar, R., & Cooper, D. J. (1997). A tuning strategy for unconstrained SISO model predictive control. Industrial & Engineering Chemistry Research, 36(3), 729-746.

Tripp, D. (2005). Action research: a methodological introduction. Educação e pesquisa, 31(3), 443-466.

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Publicado

11/01/2023

Como Citar

PUGLIESE, L. F.; OLIVEIRA, T. G. de .; RODOR, F. F.; BRAGA, R. A. da S.; SILVA, D. L. F. da . Identification and implementation of a Predictive Control in a Thermal System. Research, Society and Development, [S. l.], v. 12, n. 1, p. e27312139862, 2023. DOI: 10.33448/rsd-v12i1.39862. Disponível em: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/39862. Acesso em: 22 dez. 2024.

Edição

Seção

Engenharias