TRANSP1

Controle Preditivo de Processos Químicos
Incentivos Econômicos para Projetos de Automação

Figura 1 Incentivos econômicos para projetos de automação nas indústrias de processos
Tempo de retorno: de 3 a 12 meses

Integração de MPC e Otimização Em Linha

Figura 2 Controle hierárquico

Primeiras técnicas MPC foram desenvolvidas nos anos 70:
• Controle algoritmico com modelo (MAC, do inglês “Model
Algorithmic Control”) comercializada como IDCOM, foi publicada por uma companhia francesa, Adersa/Gerbios, em 1978 (Richalet et al., 1978)
• Shell Oil (Houston, Texas) reportou o seu controle por matriz dinâmica (DMC, do inglês “Dynamic Matrix Control”) em 1979
(Cutler e Ramaker, 1979)
• Primeira exposição ampla do controle preditivo generalizado (GPC)
(Clarke et al., 1987a,b)
Desde 1980, existem mais de 5000 aplicações dessas e de outras técnicas MPC nas refinarias de petróleo, plantas petroquímicas e indústrias de papel e celulose no mundo inteiro (Qin e Badgwell,
2003).

Introdução
Controle “feedback” clássico PID: controlador atua em cima de erros para calcular as ações de controle

Figura 3 Estrutura “feedback” convencional

Controle baseado em modelo (MBC, do inglês “Model Based
Control”): técnica de controle em que há a utilização direta de um modelo do processo para calcular essas ações:

Figura 4 Estrutura IMC

Dentre as técnicas MBC, a que vem sendo mais usada na indústria de processos é o controle preditivo com modelo (MPC, do inglês “Model
Predictive Control”).

Vantagens do MPC:
1. É uma estratégia de controle geral para processos MIMO com restrições de desigualdade nas variáveis de entrada e saída.
2. Pode acomodar facilmente comportamentos dinâmicos pouco comuns ou difíceis, tais como tempo morto grande e resposta inversa. 3. Desde que as ações de controle são calculadas baseado na performance de sistemas de controle otimizante, o MPC pode ser prontamente integrado com estratégias de otimização “on-line” para otimizar a performance da planta.
4. A