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PID com Controle Adaptável de Lógica Difusa O Melhor dos Dois Mundos

Panorama Tecnológico

Controladores de Processo Controle Proporcional Integral Derivativo (PID) é um método muito consolidado de direcionar um sistema a uma posição ou nível determinado. Ele é praticamente onipresente como meio de controlar a temperatura, e tem aplicação em um grande número de processos químicos e científicos, assim como em automação. Entretanto, o controle PID não é isento de problemas. Ele pode proporcionar resultados aquém dos ideais em situações onde o valor alvo muda, seja como função escalonada ou como parte de um perfil de "rampa e patamar".

Em um esforço para melhorar o desempenho, alguns fabricantes de instrumentação estão explorando a utilidade de se usar "lógica difusa" para controle de processo. Esse Guia de Referência da OMEGA Engineering aborda tanto as fraquezas dos sistemas PID quanto os potenciais benefícios da lógica difusa, particularmente em relação a assuntos de controle de temperatura. As seções individuais abordam:
  • Princípios dos loops de controle PID
  • Desafios do PID
  • Introdução à lógica difusa para controle
  • PID junto com lógica difusa adaptável
  • Aplicações

Princípios dos Loops de Controle PID

Controladores de Processo
Controladores de Temperatura e Processo da Série PLATINUM™
Na forma mais básica de realimentação de loop de controle, um sinal de saída como temperatura é medido e comparado a um valor alvo. Baseando-se na diferença entre estes valores, um fator de correção é calculado e aplicado ao sinal de entrada. Se um forno estiver mais frio do que o requerido, o calor será aumentado. No controle proporcional (o primeiro termo na sigla PID), o fator de correção é proporcional à diferença. Consequentemente, o valor alvo nunca é alcançado, pois quanto mais a diferença se aproxima de zero, mais se aproxima de zero também a correção aplicada.

A ação integral, o segundo termo em "PID", tenta resolver isso. Ela efetivamente acumula o resultado de erro da ação de "P", usando isso para aumentar o fator de correção. Se o forno permanecer abaixo da temperatura, "I" atuará para aumentar o calor implementado. Entretanto, em vez de parar o aquecimento quando o alvo é alcançado, "I" tenta levar o erro cumulativo até zero, acabando por se exceder, ou seja, passando do ponto.

A terceira letra, D de derivativo, tenta minimizar esse excesso. Isso é realizado reduzindo-se a velocidade do fator de correção conforme se chega perto do alvo.

Desafios do PID

A matemática em uma equação de controle PID é complexa, com múltiplas variáveis e constantes interagindo. Em qualquer aplicação, elas são selecionadas para seguir o alvo o mais próximo possível, dentro das restrições impostas pelo próprio processo e a instrumentação.

Três assuntos comuns a quase todas as aplicações de controle de processo são:
  • Tempo de atraso ou defasagem
  • Resposta de função escalonada
  • Resposta de função de "Rampa e Patamar"
Demonstrador de Controladores de Processo
Demonstrador de Controlador PID da Série PLATINUM™
Em muitas situações, o sinal de saída pode levar bastante tempo (sendo que este intervalo pode também variar) para reagir a mudanças no sinal de entrada. Para dar um exemplo, uma fornalha pode esfriar quando "carregada" com novo metal e pode levar vários minutos para voltar a subir até a temperatura anterior. Isso pode levar a excessos de temperatura que podem danificar o conteúdo. Outra possibilidade é que o aquecimento seja lento demais, reduzindo-se a eficiência de processo e causando-se efeitos prejudiciais ao produto ou material.

Quando o valor alvo muda de repente, o PID força o sistema a aplicar um grande fator de correção, o que novamente pode levar a um excesso. Outra possibilidade é que o sistema fique saturado, incapaz de aplicar suficiente correção, somando-se isso ao impacto do termo "I".

Estes problemas também ocorrem em situações de "rampa e patamar", onde a temperatura é aumentada gradualmente e então mantida. Acompanhar uma mudança gradual em valor alvo pode ser um desafio para sistemas de controle PID.

Como resultado, a seleção dos valores mais adequados é feita por um processo de tentativa e erro chamado de "sintonização". Ao longo dos anos, muitas abordagens de sintonização foram desenvolvidas, sendo que a mais satisfatória delas parece ser o método Ziegler-Nichols. Entretanto, isso produz altos níveis de oscilação, que podem ser problemáticos em algumas situações.

Introdução à Lógica Difusa para Controle

A computação convencional está baseada na lógica Booliana, o que significa que tudo é representado como zero ou um. Em algumas situações, isso leva a supersimplificação e resultados inadequados. A lógica difusa, e por extensão, o controle difuso, procuram lidar com a complexidade criando uma heurística que se alinha mais proximamente à percepção humana de problemas.

A lógica difusa proporciona uma forma de se lidar com imprecisão e não linearidade em situações de controle complexas. Os sinais de entrada são passados a uma "máquina de dedução", onde regras humanas ou baseadas na experiência são aplicadas para produzir um sinal de saída.

PID Junto Com Lógica Difusa Adaptável

A sintonização de loops PID depende da heurística, mas frequentemente acaba tendo resultados não otimizados. A lógica difusa proporciona uma alternativa a abordagens como a de Ziegler-Nichols, e uma quantidade crescente de pesquisas sugere que ela proporciona melhores resultados. Assim, pareceria que a forma ideal de controlar muitos processos complexos é com um controlador PID sintonizado com lógica difusa.

Um produto disponível comercialmente que incorpora essa abordagem é a Série PLATINUM™ de controladores de temperatura e processo da OMEGA™. Essa família de compactos controladores PID baseados em microprocessadores, disponível em três tamanhos DIN, está projetada para ser fácil de configurar e usar. Todos os termopares e RTDs comuns podem ser conectados, com o sistema automaticamente habilitando somente as funções relevantes para o tipo de sinal de entrada selecionado. Sinais de entrada de voltagem e corrente também estão disponíveis, permitindo o uso com quase qualquer unidade de engenharia. Esses controladores proporcionam uma solução PID completa, suportando programas complexos com até 16 sequências de Rampa e Patamar. Autossintonização está disponível para aplicações PID com lógica difusa adaptável para ajudar a obter resultados otimizados.

Aplicações

A não ser no caso de controle sem realimentação ser aceitável, praticamente todas as aplicações de controle de processo se beneficiam de um controle PID. Em termos de controle de temperatura, bons exemplos são:
  • Tratamento térmico de metais. Sequências de "Rampa e Patamar" precisam de controle preciso para assegurar que as propriedades metalúrgicas desejadas sejam alcançadas.
  • Secagem/evaporação de solventes de superfícies pintadas. Temperaturas altas demais podem danificar os substratos, enquanto que temperaturas baixas demais podem ocasionar danos ao produto e aparência ruim.
  • Cura de borracha. Controle de temperatura preciso garante que a cura completa seja alcançada sem que se afete adversamente as propriedades do material.
  • Cozimento. Fornos comerciais precisam seguir estritamente sequências prescritas de aquecimento e esfriamento para assegurar que as reações necessárias ocorram.
  • Cerâmicas. Fornalhas contínuas precisam produzir altos níveis de calor, mas estão sujeitas a cargas térmicas variáveis. Isso as torna uma aplicação ideal para o controle PID.
Além disso, muitos processos científicos e químicos dependem de controle preciso e cuidadoso da temperatura.

Tratamento térmico de metais
Tratamento térmico de metais.
Instalações de cozimento comerciais
Instalações de cozimento comerciais.

Principais Conclusões

O controle com realimentação tem como objetivo manter o sinal de saída real de um processo o mais próximo possível do sinal de saída alvo ou ponto de ajuste.

O controle PID é um método estabelecido de proporcionar esse controle, mas requer sintonização para ter um desempenho otimizado. Essa sintonização é complexa e difícil, e portanto são normalmente utilizadas técnicas heurísticas, como o método Ziegler-Nichols.

Processos que requerem mudança escalonada ou controle de "Rampa e Patamar" são especialmente difíceis de se lidar utilizando as técnicas PID convencionais. Para resolver isso, fabricantes de controladores como a OMEGA estão incorporando capacidades de autossintonização baseadas em lógica difusa. Técnicas computacionais avançadas são usadas para ajudar a otimizar loops PID, e proporcionam níveis ampliados de controle de processo.