SINTONIA DO CONTROLADOR DE NÍVEL DE UM SILO DE DOSAGEM DE...

UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ

PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO

DEPARTAMENTO ACADÊMICO DE ELETRÔNICA

ESPECIALIZAÇÃO EM AUTOMAÇÃO INDUSTRIAL

BRUNO MARIN

SINTONIA DO CONTROLADOR DE NÍVEL DE UM SILO DE

DOSAGEM DE COMBUSTÍVEL EM UM FORNO DE

CLÍNQUER

MONOGRAFIA DE ESPECIALIZAÇÃO

CURITIBA 2009

BRUNO MARIN



CLÍNQUER

Monografia de conclusão do curso de Especialização em Automação Industrial do Departamento Acadêmico de Eletrônica da Universidade Tecnológica Federal do Paraná apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Especialista em Automação Industrial. Professor Dr. Sérgio Leandro Stebel

CURITIBA 2009

BRUNO MARIN



CLÍNQUER

Esta Monografia foi julgada e aprovada como requisito parcial para a obtenção do grau de Especialista em Automação Industrial no Programa de Pós-graduação em Automação Industrial da Universidade Tecnológica Federal do Paraná.

Curitiba, 30 de outubro de 2009

Prof. M.Sc. Guilherme Alceu Schneider

Coordenador do Curso de Especialização em Automação Industrial

BANCA EXAMINADORA

Prof. Dr. Sérgio Leandro Stebel Universidade Tecnológica Federal do Paraná Orientador

Prof. M.Sc. Guilherme Alceu Schneider Universidade Tecnológica Federal do Paraná

Prof. M.Sc. Simone Massulini Acosta Universidade Tecnológica Federal do Paraná

RESUMO MARIN, Bruno. Sintonia do controlador de nível de um silo de dosagem de combustível em um forno de clínquer. 2009. 42 f. Monografia (Especialização em Automação Industrial) - Programa de Pós-Graduação em Automação Industrial, UTFPR. Curitiba, 2009. O desenvolvimento da presente pesquisa, de natureza científica aplicada e com trabalho em campo, foi motivado pelo acompanhamento dos efeitos gerados no processo de fabricação de clínquer para produção de cimento pelo controlador Proporcional-Integral-Derivativo (PID) responsável pelo controle de nível do silo pulmão de combustível (coque) de um forno de clínquer. Trabalhar com uma grande variação no peso deste silo significa gerar instabilidade na injeção de combustível causando a formação de monóxido de carbono (CO) dentro do forno devido à queima incompleta. Quanto maior a formação de CO, maior a formação de colagens dentro da torre de ciclones, o que por sua vez, pode causar o entupimento de ciclones com interrupção na operação do forno e a limitação operacional devido ao ventilador de exaustão da torre de ciclones não conseguir realizar a tiragem necessária. O controlador teve sua estrutura avaliada e para sua sintonia foi empregado o método de Ziegler-Nichols com auxílio do software Matlab®. O resultado final tem por objetivo demonstrar a necessidade de uma correta sintonização dos controladores PIDs de uma planta de clinquerização, o que impacta diretamente em sua produtividade. Palavras-Chaves: PID Sintonia Controle de nível Clinquerização

ABSTRACT MARIN, Bruno. Tuning of a fuel tank level controller into a clinker kiln. 2009. 42 f. Monografia (Especialização em Automação Industrial) - Programa de Pós-Graduação em Automação Industrial, UTFPR. Curitiba, 2009. This applied research, with work in field methods, was motivated by the effects of a Proportional-Integral-Derivative (PID) controller which is responsible for keeping the little fuel (petcoke) tank level stable into a clinker kiln for cement production. Working with tank level variation means to generate instability in the fuel injection that forms carbon monoxide (CO) inside the kiln caused by incomplete burn. The bigger the CO formation, the bigger the ring formation inside the cyclone tower which may interrupt the gas way, causing a kiln stop or reducing its production as consequence of cyclone tower fan work limitation. The PID performance was evaluated and Ziegler-Nichols method was applied in the software Matlab® to correct its tuning. The final result aims to demonstrate the necessity of a right tuning of a clinkering plant PID controller that affects the productivity in a straight way. Keywords: PID tuning Level Control Clinkering

LISTA DE FIGURAS

Figura 1 – Fluxograma do processo de injeção de coque ...................................................... 10 Figura 2 – Exemplo de um processo estável ......................................................................... 14 Figura 3 – Trocador de calor ................................................................................................ 15 Figura 4 – Resposta a um degrau de um processo estável ..................................................... 16 Figura 5 – Exemplo de um processo instável ........................................................................ 18 Figura 6 – Resposta a um degrau de um processo instável .................................................... 19 Figura 7 – Linha de produção de cimento ............................................................................. 25 Figura 8 - Esquema que representa a estrutura interna de um PID paralelo alternativo .......... 27 Figura 9 - Instrução PID dentro do CLP ............................................................................... 28 Figura 10 - Interface de configuração do PID no supervisório .............................................. 28 Figura 11 - Interface de configuração do PID dentro do CLP ............................................... 29 Figura 12 - Gráfico mostrando o funcionamento da banda morta .......................................... 29 Figura 13 - Gráfico que mostra o teste em malha aberta ....................................................... 30 Figura 14 - Simulador no Matlab em malha aberta ............................................................... 31 Figura 15 – Resposta do sistema simulado em malha aberta a um degrau de 30% na MV. .... 32 Figura 16 - Simulador no Matlab.......................................................................................... 32 Figura 17 – Resposta oscilatória do sistema, com amplitude constante ................................. 33 Figura 18 – Resposta do sistema ao teste com parâmetros obtidos a partir de Z&N .............. 34 Figura 19 – Resultado do PID sintonizado no Simulink ........................................................ 35 Figura 20 – Situação do processo antes da alteração nos parâmetros do PID......................... 36 Figura 21 – Gráfico do momento da alteração da sintonia do PID que controla o nível do silo pulmão de combustível do forno .......................................................................................... 37 Figura 22 – Resultado prático da sintonia do PID que controla o nível do silo pulmão de combustível do forno após alteração dos parâmetros ............................................................ 38

LISTA DE TABELAS

Tabela 1 – Parâmetros de resposta a um degrau de um processo estável ............................... 17 Tabela 2 – Parâmetros de resposta a um degrau de um processo instável .............................. 19 Tabela 3 – Parâmetros do PID conforme regra do ajuste de Ziegler-Nichols para processos estáveis e instáveis ............................................................................................................... 23 Tabela 4 - Parâmetros para sintonização por Z&N................................................................ 33 Tabela 5 - Parâmetros gerados pelo método de Z&N ............................................................ 33

SUMÁRIO

1 INTRODUÇÃO ............................................................................................................. 8 1.1 TEMA ............................................................................................................................8 1.1.1 Delimitação do tema ................................................................................................... 10 1.2 PROBLEMA E PREMISSAS ..................................................................................... 10 1.3 OBJETIVOS ............................................................................................................... 11 1.3.1 Objetivo geral ............................................................................................................. 11 1.3.2 Objetivos específicos .................................................................................................. 11 1.4 JUSTIFICATIVA ....................................................................................................... 12

2 CONTROLADOR PID ............................................................................................... 13 2.1 PROCESSOS DESCONTÍNUOS E PROCESSOS CONTÍNUOS ............................... 13 2.2 PROCESSOS ESTÁVEIS E PROCESSOS INSTÁVEIS ............................................. 13 2.2.1 Processo Estável ......................................................................................................... 13 2.2.2 Processo Instável ........................................................................................................ 17 2.3 O CONTROLE PID .................................................................................................... 20 2.3.1 Ação Proporcional ...................................................................................................... 20 2.3.2 Ação Integral .............................................................................................................. 20 2.3.3 Ação Derivativa .......................................................................................................... 21 2.4 ESTRUTURA INTERNA DOS CONTROLADORES PID ......................................... 21 2.5 LEVANTAMENTO DA FUNÇÃO DE TRANSFERÊNCIA DE UM PROCESSO

INSTÁVEL ................................................................................................................ 22 2.6 MÉTODO DE SINTONIA DE ZIEGLER-NICHOLS ................................................. 22

3 METODOLOGIA E RESULTADOS......................................................................... 24 3.1 VISÃO BÁSICA DO PROCESSO DE FABRICAÇÃO DE CIMENTO ...................... 24 3.2 ESTUDO DO PROCESSO.......................................................................................... 25 3.3 ESTUDO DO PID INSTALADO ................................................................................ 26 3.4 PROCEDIMENTO EXPERIMENTAL ....................................................................... 30 3.4.1 Levantamento da função de transferência .................................................................... 30 3.4.2 Simulação em malha aberta ......................................................................................... 31 3.4.3 Sintonia do controlador ............................................................................................... 32 3.5 RESULTADOS .......................................................................................................... 35 3.5.1 Antes ...........................................................................................................................35 3.5.2 Durante ...........................................................................................................................36 3.5.3 Depois ...........................................................................................................................37

4 CONCLUSÕES ........................................................................................................... 39 4.1 SUGESTÕES DE TRABALHOS FUTUROS ............................................................. 39

REFERÊNCIAS ................................................................................................................. 41

8

1 INTRODUÇÃO

1.1 TEMA

O forno de clínquer é parte vital dentro do processo de fabricação do cimento, que nada

mais é que “o mais importante material de construção, com vastíssimo campo de aplicação,

incluindo desde a construção civil de habitações, estradas e barragens, a diversos tipos de

produtos acabados, como telhas de fibrocimento, pré-moldados, caixas d’água e outros”

(BNDES, 1995, p. 1). É no forno que acontecem as reações químicas que transformarão a

matéria-prima no principal componente do cimento portland, o clínquer.

Assim como a produção do cimento portland como um todo, a produção do clínquer ou

clinquerização é caracterizada como um processo contínuo e pode ser obtido basicamente a

partir de dois processos: via seca ou via úmida. A diferença principal entre os dois reside no

fato de que, no processo de via úmida, a matéria-prima é preparada em pasta, com adição de

água. A forma mais utilizada é a de via seca, por ser mais moderna e proporcionar razoável

economia no consumo de combustível quando comparada a de via úmida (BNDES, 1995).

Quanto ao controle, a clinquerização é considerada um processo termoquímico que pode

ser operado manualmente de modo satisfatório (SELLITTO, 2002). Entretanto, na busca por

otimizar o processo, atualmente emprega-se no controle de um forno de clínquer uma

combinação de um controlador baseado em lógica fuzzy – “que emula matematicamente o

raciocínio humano” (GUIA, 2008, p. 5) – e controladores Proporcional-Integral-Derivativo

(PID).

Segundo Campos e Teixeira (2006, p. 23), o controlador PID é o algoritmo de controle

mais tradicional na indústria em geral. Este fato deve-se principalmente à sua disponibilidade

e à facilidade em ajustar seus parâmetros de forma a obter um bom resultado. E, de acordo

com Aström e Hägglund (2006, p. 1), “em controle de processos, mais de 95% dos

controladores em malha fechada são do tipo PID”.

Com a migração da tecnologia pneumática e elétrica para digital, o controlador PID está

presente no mercado por intermédio de diversos fabricantes. A implementação na indústria

varia com cada um deles, mas a essência é sempre a mesma; podem estar na forma de

componentes de software em controladores lógico programáveis (CLP) e em sistemas digitais

de controle distribuído (SDCD) (ARRUDA et al. 2008).

9

Na indústria, segundo Van Overschee e De Moor (2000), 30% dos PIDs operam em

manual, 80% não estão corretamente sintonizados, 30% deles são muito instáveis,

normalmente devido ao parâmetro integral muito alto, e 25% utilizam os parâmetros

configurados pelo fabricante, ou seja, nunca foram sintonizados.

Arruda et al. (2008, p.2) explicam que em boa parte dos casos o problema está na

própria sintonia do PID e é causado por:

ausência de conhecimento dos operadores e engenheiros de processo;

adoção de métodos de sintonia genéricos, os quais em muitos casos não são

compatíveis com as características do processo em análise;

grande variedade de estruturas de controladores PIDs existentes, o que acaba

levando a erros na aplicação das regras de sintonia.

Simplificadamente, um PID calcula o erro, que é a diferença entre a variável de

processo (medida) e o set-point. De acordo com o valor do erro, o controlador manda um sinal

para o elemento final de controle com o objetivo de zerar este desvio (CAMPOS; TEIXEIRA,

2006).

Para sintonia correta de PIDs, em primeiro lugar é fundamental uma boa identificação

do sistema em questão. De acordo com Campos e Teixeira (2006, p.12), a identificação nada

mais é que o ajuste estatístico de um modelo do processo a partir de dados experimentais.

Após a identificação, empregam-se métodos conhecidos para sintonia do controlador.

Berto et al. (2004, p. 479) define como os mais utilizados:

curva de reação do processo proposta por Cohen & Coon;

método heurístico de Ziegler e Nichols, baseado na obtenção de uma oscilação

sustentada na variável de processo;

metodologia de Aström & Hägglund, que é uma modificação de Ziegler e

Nichols.

Por fim, como o objetivo final é a estabilidade da malha de controle, a sintonia deve

fazer com que todos os pólos da função de transferência do sistema em malha fechada tenham

a parte real negativa (CAMPOS; TEIXEIRA, 2006).

Analisando tais informações, observa-se quão importante é a sintonia correta de um

controlador PID para a indústria atual. E, baseado nisto, esta pesquisa procura comprovar que

uma sintonia bem feita resulta de fato em ganhos para um processo químico.

10

1.1.1 Delimitação do tema

O presente trabalho está focado em empregar métodos conhecidos e descritos na

literatura para a resolução de um problema específico encontrado em uma linha de produção

de clínquer de uma cimenteira localizada na região metropolitana de Curitiba.

1.2 PROBLEMA E PREMISSAS

A oscilação no peso do silo pulmão de combustível (responsável por equalizar a

quantidade de combustível que é dosado para o forno), causada pela falta de uma sintonização

adequada do controlador PID responsável por controlar a velocidade da eclusa dosadora, gera

variação na injeção de coque no forno de clinquerização com consequente formação de CO. O

fluxograma de injeção de coque no forno pode ser observado na figura 1.

Figura 1 – Fluxograma do processo de injeção de coque no forno de clinquerização Fonte: Autoria própria

A formação de CO durante a queima do coque prejudica a performance do forno, pois é

resultado de combustão incompleta que, por sua vez, libera menos calor que a reação de

combustão completa. Como a quantidade de calor necessária para formação de certa massa de

Silo de coque moído

Eclusa dosadora

Silo pulmão

Rosca dosadora de coque para o forno

Moinho de coque

Forno

11

clínquer é fixa, menos calor gerado pelo maçarico significa que é necessário injetar-se mais

combustível no forno, elevando assim o seu consumo térmico.

Durante a análise em busca da resolução do problema de formação de CO no forno foi

utilizada a ferramenta de análise de anomalias “cinco porquês” para chegar-se à causa raiz

(CAMPOS, 2004). São eles:

Por que ocorre a formação de CO no forno?

Porque varia a quantidade de combustível injetada no forno.

Por que varia a quantidade de combustível injetada no forno?

Porque ocorre variação no peso do silo pulmão de coque, responsável

pela dosagem de combustível no forno.

Por que ocorre variação no peso do silo pulmão de coque?

Porque o controlador não consegue manter a variável de processo no set-

point (peso do silo).

Por que o controlador não consegue manter a variável de processo no set-point?

Porque o sistema está instável.

Por que o sistema está instável?

Porque o controlador não está corretamente sintonizado.

Acredita-se que fazendo uma correta sintonia do PID em questão, é possível resolver-se

os problemas descritos anteriormente a partir da estabilidade do peso do silo de coque.

1.3 OBJETIVOS

1.3.1 Objetivo geral

Sintonizar o controlador PID responsável pelo controle do peso do silo pulmão de

combustível.

1.3.2 Objetivos específicos

Estudar o PID instalado.

12

Determinar qual o tipo do PID e suas características (unidades dos controladores

e qual seu tempo de amostragem).

Levantar a função de transferência do controlador.

Colocar o processo em malha aberta, gerando degraus no elemento final de

controle a fim de identificar a função de transferência do processo.

Escolher o modelo que seja mais adequado para este tipo de processo.

Simular o sistema em malha fechada no software Simulink (Matlab).

Testar os vários tipos de sintonia, com definição da melhor.

Testar na prática os parâmetros encontrados.

Monitorar o processo para verificação se o resultado ficou dentro do esperado.

1.4 JUSTIFICATIVA

Faz parte das responsabilidades de um engenheiro de processos buscar a maior

produtividade possível do equipamento que está sob sua responsabilidade. Diante disso,

destaca-se a importância de se conseguir um bom desempenho dos controladores do processo,

principalmente dos controladores contínuos, caso dos PIDs.

Alcançar o objetivo proposto significa melhorar a produtividade do forno e evitar

desligamentos de eletrofiltro, causados por excesso de formação de CO durante a queima, e

que provocam excesso de emissão de material particulado para atmosfera.

Além disso, o sucesso deste trabalho pode comprovar a teoria encontrada na literatura e

abrir a possibilidade de replicação das ações para outros PIDs existentes no próprio processo e

em outros fornos.

13

2 CONTROLADOR PID

Para entender o conceito de Controlador PID, em primeiro lugar são apresentadas as

definições de processos contínuos, descontínuos, estáveis e instáveis. Na sequência, ao entrar

em PID propriamente dito, explica-se como funcionam as ações proporcional, integral e

derivativa. Para finalizar, mostra-se como levantar a função de transferência de um tipo de

processo instável.

2.1 PROCESSOS DESCONTÍNUOS E PROCESSOS CONTÍNUOS

Processos descontínuos são os processos em batelada, normalmente utilizados quando a

produção é pequena ou quando, por razões de segurança, exige-se que sejam operados com

pequenas quantidades, como no caso da fabricação de explosivos (SHREVE; BRINK, 1977).

Em processos de grande escala, o processamento contínuo é preferido, pois reduz o

custo por unidade produzida e esta redução representa um fator econômico fundamental na

opção por um ou outro tipo de processo.

Em contrapartida, os processos contínuos necessitam de uma instrumentação de

processo que não apenas registre, por exemplo, temperatura, pressão e volume, mas que

também faça a correção automática dos desvios indesejáveis a partir de um sistema eficiente

de controle (SHREVE; BRINK, 1977).

2.2 PROCESSOS ESTÁVEIS E PROCESSOS INSTÁVEIS

A resposta de um processo a um determinado estímulo define-o como estável ou

instável (OLIVEIRA, 1999).

2.2.1 Processo Estável

Um processo é dito estável quando, após um degrau na Variável Manipulada (MV), a

Variável de Processo (PV) se altera, mas estabiliza em um novo patamar após certo tempo.

14

No exemplo da figura 2, a vazão de saída (Qs) é função do nível (L). No instante t0

provoca-se um degrau na válvula (MV). O nível do tanque (PV) sofre um aumento até a vazão

de entrada (Qe) se igualar a vazão de saída (Qs), ponto este em que o processo estabiliza,

estando agora em um no novo patamar (OLIVEIRA, 1999).

Figura 2 – Exemplo de um processo estável Fonte: Oliveira (1999, p. 19)

Para definir os parâmetros de resposta de um processo estável, considera-se o exemplo

de um trocador de calor, mostrado na figura 3. Com o controlador em manual, provoca-se um

degrau (ΔMV) no sinal da variável manipulada (MV) e observa-se a evolução da temperatura

Ts.

15

Figura 3 – Trocador de calor Fonte: Oliveira (1999, p. 20)

O gráfico apresentado na figura 4 é uma resposta típica de um processo estável. O

intervalo entre o tempo de início do degrau (t0) e o instante em que a variável de processo

(PV) estabiliza (t3) é chamado de Regime Transitório.

16

Figura 4 – Resposta a um degrau de um processo estável Fonte: Oliveira (1999, p. 21)

17

A tabela 1 mostra a relação dos parâmetros de resposta.

Tabela 1 – Parâmetros de resposta a um degrau de um processo estável

Parâmetros Denominação Definição

Tempo morto

Intervalo de tempo entre a aplicação do degrau e o início da evolução da variável do

processo. = t1 – t0

tea Tempo de resposta ou tempo de estabilização em malha aberta

Intervalo de tempo entre a aplicação do degrau até o instante onde a variável do

processo atingir 95% de seu valor final ou tea = t2 – t0

Gp Ganho Estático do processo Relação entre a variação de ΔPV e a variação ΔMV.

Fonte: Oliveira (1999, p. 21)

2.2.2 Processo Instável

Um processo é dito instável quando, após um degrau na Variável Manipulada (MV), a

Variável de Processo (PV) continua se alterando por tempo indeterminado.

No exemplo da figura 5, a vazão de saída (Qs) é constante. No instante t0 provoca-se um

degrau na válvula (MV). O nível do tanque (PV) não atinge a estabilidade (OLIVEIRA,

1999).

18

Figura 5 – Exemplo de um processo instável Fonte: Oliveira (1999, p. 20)

A figura 6 mostra a resposta de um processo instável a um estímulo em degrau.

19

Figura 6 – Resposta a um degrau de um processo instável Fonte: Oliveira (1999, p. 22)

A tabela 2 mostra a relação dos parâmetros de resposta.

Tabela 2 – Parâmetros de resposta a um degrau de um processo instável

Parâmetros Denominação Definição

Tempo morto Intervalo de tempo entre a aplicação do degrau até o

início da evolução da PV: = t1 – t0

K Coeficiente de integração

Coeficiente característico do processo

TMVPVK

.


20

2.3 O CONTROLE PID

O algoritmo de um PID paralelo alternativo pode ser definido pela equação (2.1):

dt

tdeTdeT

teKptu d

t

i

0

1. , (2.1)

onde:

u – Sinal de controle

e – erro (PV-SP ou SP-PV)

Kp – Ganho proporcional

Ti – Tempo integral

Td – Tempo derivativo

O sinal de controle nada mais é que a soma de três termos: o primeiro é o coeficiente

proporcional do erro; o segundo é o coeficiente integral do erro; e o terceiro é o coeficiente

derivativo do erro (ASTRÖM; HÄGGLUND, 2006) (CAMPOS; TEIXEIRA, 2006).

2.3.1 Ação Proporcional

A ação de controle proporcional é, como o próprio nome a define, proporcional ao valor

do erro (ASTRÖM; HÄGGLUND, 2006). Neste caso a equação (2.1) do PID se transforma na

(2.2).

buteKptu )(. , (2.2)

onde ub é o sinal de saída inicial, ou seja, se o erro for igual a 0, o sinal de saída do

controlador irá manter o elemento final de controle na mesma posição (OLIVEIRA, 1999).

2.3.2 Ação Integral

A principal função da ação integral é ter certeza que a variável de processo coincide

com o set-point. Apenas com a ação proporcional, quase sempre existe um pequeno erro –

quando ocorre um distúrbio qualquer no processo – chamado de off-set. Com a ação integral,

esse erro provocará sempre um aumento ou uma diminuição na variável manipulada, sem

importar qual o seu tamanho (ASTRÖM; HÄGGLUND, 2006).

21

Assim, a relação matemática entre o sinal de erro e de controle na ação integral é

representada pela equação (2.3).

dtteT

tui

1 , (2.3)

2.3.3 Ação Derivativa

O objetivo da ação derivativa é melhorar a estabilidade do sistema em malha fechada,

através da adição de um caráter antecipativo ou preditivo ao sistema. Com isso, o sistema

responde de forma mais rápida às excitações de entrada, diminuindo a diferença de tempo

entre o momento em que o controlador percebe o erro e o momento em que toma uma ação

para corrigi-lo (ASTRÖM; HÄGGLUND, 2006) (LIMA, 2008).

Na ação derivativa, a relação matemática entre o sinal de erro e de controle é dada pela

equação (2.4).

tedtdTtu d (2.4)

2.4 ESTRUTURA INTERNA DOS CONTROLADORES PID

De acordo com cada fabricante, a estrutura interna do controlador pode variar. Além

disso, o próprio usuário pode configurá-lo de acordo com sua necessidade.

Os controladores podem ser:

Proporcional.

Proporcional + integral em série.

Proporcional + integral em paralelo.

Proporcional + derivativo em série.

Proporcional + derivativo em paralelo.

PID em série, com ação derivativa no erro.

PID em série, com ação derivativa na PV (variável de processo).

PID em paralelo, com ação derivativa no erro.

PID em paralelo, com ação derivativa na PV (variável de processo).

22

PID misto, com ação derivativa no erro.

PID misto, com ação derivativa na PV (variável de processo).

2.5 LEVANTAMENTO DA FUNÇÃO DE TRANSFERÊNCIA DE UM PROCESSO

INSTÁVEL

Considere-se o controle de nível de um tanque. Como este sistema é integrador, ou

instável, colocando-se o controlador em manual e diminuindo-se a saída em, por exemplo,

5%, o nível irá subir sem limite. O ganho do integrador pode então ser calculado de acordo

com a equação (2.5), como demonstrado no item 2.2.2 (CAMPOS; TEIXEIRA, 2006).

tuyKVASO

1 , (2.5)

onde:

KVASO – Ganho do sistema (s-1)

y – Variação do nível (%)

u – Variação da variável manipulada (%)

t – Variação do tempo (s)

A partir da equação (2.5) e com a utilização da transformada de Laplace obtém-se a

função de transferência deste tipo de processo, representada pela equação (2.6) (CAMPOS;

TEIXEIRA, 2006).

s

KsUsY VASO (2.6)

2.6 MÉTODO DE SINTONIA DE ZIEGLER-NICHOLS

Como citado no capítulo 1, um dos métodos de sintonia de controladores PID mais

utilizados é o método de Ziegler-Nichols. Este método sugere a execução de um teste com o

processo em malha fechada onde, com valores de Ti= e Td=0, se aumenta o ganho

proporcional (Kp) gradativamente até se obter uma resposta oscilatória com amplitude

constante. Neste ponto, o valor de Kp é chamado de ganho último (KU) e o período de

oscilação constante, de período crítico (PU) (BERTO et al. 2004).

23

De acordo com o método, utiliza-se a tabela 3 para se obter os parâmetros do

controlador.

Tabela 3 – Parâmetros do PID conforme regra do ajuste de Ziegler-Nichols para processos estáveis e instáveis

Controlador Kc Ti Td

P KU.5,0 0

PI paralelo 2,2

KU

KUPU.2 0

PID paralelo 7,1

KU

KUPU.85,0

3,13.PUKU


24

3 METODOLOGIA E RESULTADOS

Neste capítulo será abordado o procedimento utilizado no desenvolvimento prático da

pesquisa em questão; desde o estudo inicial da instalação até a verificação dos resultados.

Além disso, será mostrada uma visão geral sobre o processo em que está sendo utilizado o

controlador PID.

3.1 VISÃO BÁSICA DO PROCESSO DE FABRICAÇÃO DE CIMENTO

O cimento moderno, conhecido como cimento portland, é definido como um pó fino

com propriedades aglomerantes, aglutinantes ou ligantes, que endurece sob ação da água

(VOTORANTIM, 2009).

O processo de fabricação de cimento é contínuo, dividido em três partes principais e

pode ser descrito com base na figura 7.

I. Mineração e preparação da matéria-prima

1. Mineração – Calcário e argila são extraídos através de técnicas de perfuração e

desmontagem das rochas.

2. Britagem – O material extraído é diminuído em partículas menores por

compressão ou impacto

3. Transporte – A matéria-prima é então transportada para a planta de produção

através de correias transportadoras, teleférico ou linha férrea.

II. Produção de clínquer

4. Pré-homogeneização – O calcário, a argila e os aditivos são misturados entre si e

homogeneizados.

5. Moagem de Cru – O material homogeneizado é alimentado ao moinho para

secagem e moagem, obtendo-se a farinha.

6. Filtro de pó – Filtros de mangas ou eletrostáticos são utilizados para abater o pó

arrastado pelos gases provenientes do forno de clinquerização e da própria

moagem de cru.

7. Pré-aquecedor (Torre de ciclones) – A farinha é alimentada no forno através do

pré-aquecedor, onde acontece sua secagem e iniciam as reações de

clinquerização.

25

8. Forno de clinquerização – Em temperaturas de até 1450°C acontecem as reações

de formação dos minerais sintéticos do clínquer. O combustível utilizado é o

coque de petróleo, previamente moído.

9. Resfriamento do clínquer – O clínquer é rapidamente resfriado para manter suas

propriedades químicas.

III. Moagem de cimento e distribuição

10. Armazenagem do clínquer – O material resfriado é armazenado em silos.

11. Moagem de cimento – O clínquer é moído com aproximadamente 5% (m/m) de

gesso e outros aditivos como filler, cinza, escória e material pozolânico,

dependendo do tipo de cimento.

12. Distribuição – O cimento é distribuído em sacos ou a granel (HOLCIM, 2008).

Figura 7 – Linha de produção de cimento Fonte: Holcim (2009)

O objeto de estudo deste trabalho, detalhado no item 3.2, encontra-se dentro da etapa 8

do processo de fabricação de cimento.

3.2 ESTUDO DO PROCESSO

Como combustível para geração de calor para o forno de clinquerização (item 8 da

figura 7) utiliza-se o coque de petróleo, que é o “produto resultante do processo de

craqueamento de resíduos pesados (coqueamento)”, produzido pelas Refinarias de petróleo

(PETROBRAS, 2009).

Antes de ser utilizado para queima no forno, o coque é finamente moído para melhorar a

qualidade da chama resultante de sua queima.

26

O coque moído então abastece o silo de coque e este, por sua vez, abastece – através de

uma eclusa – o silo pulmão. Este alimenta coque ao forno através da bomba de coque,

conforme mostrado na figura 1.

Um controlador PID é empregado para fazer o controle do peso do silo pulmão. Este

peso deve permanecer constante para evitar variações na entrada de combustível no forno e,

assim, manter estável a sua queima.

Como explicado anteriormente, manter a queima estável significa a manutenção de uma

temperatura constante na zona de queima do forno e a não formação de monóxido de carbono

(CO) – o que causa esfriamento do forno e, dependendo da concentração, desligamento do

eletrofiltro. Desligamentos de eletrofiltro significam que naquele momento o processo estará

emitindo uma quantidade de material particulado acima do limite exigido no Estado do Paraná

a resolução SEMA 54/06, que é de 70 mg/Nm³ (PARANÁ, 2006).

Além disso, a queima estável contribui para uma boa produção e uma boa qualidade do

clínquer formado.

Este PID tem como variável de controle (PV) o peso do silo pulmão e como elemento

final de controle (MV) a rotação da eclusa.

O processo em questão é caracterizado como contínuo e instável (ou integrador).

3.3 ESTUDO DO PID INSTALADO

O controlador está integrado ao processo através do Controlador Lógico Programável

(CLP) Família 5 (Rockwell-Allen Bradley) e do Sistema Supervisório Wonderware InTouch

HMI. O software de programação é o RSLogix 5 da Rockwell.

A estrutura interna do controlador PID define-o como paralelo alternativo, conforme a

figura 8.

27

Figura 8 - Esquema que representa a estrutura interna de um PID paralelo alternativo

Fonte: Stebel (2008)

A instrução PID está inserida dentro do CLP, figura 9, e utiliza a equação (3.1) como

função de transferência (ROCKWELL AUTOMATION, 1998). A equação (3.1) é equivalente

à equação (2.1), ou seja, corresponde a equação do controlador PID paralelo alternativo.

dtEdKdtEKEKCV dC

t

iCPC 0

, (3.1)

onde:

CV – Saída do controlador

KPC – Ganho proporcional do controlador = 100.PK

KiC – Ganho integral do controlador = iT

610

KdC – Ganho derivativo do controlador = 100.dT

t – Tempo de amostragem

E – Erro = (SP – PV)

SP – Set Point

PV – Variável de processo

28

Figura 9 - Instrução PID dentro do CLP

O bloco de controle do PID pode ser configurado no supervisório, figura 11, onde se

tem acesso apenas a limitação do elemento final de controle, a banda morta e aos parâmetros

Kp (ganho proporcional), Ki (ganho integral) e Kd (ganho derivativo), ou a partir da interface

dentro do CLP, figura 10.

Figura 10 - Interface de configuração do PID no supervisório

29

Figura 11 - Interface de configuração do PID dentro do CLP

Dentro do CLP, figura 10, podem ser configurados, entre outros parâmetros, o tipo da

equação do PID, o modo do controlador (automático ou manual), a sua ação (direta ou

reversa), o setpoint, os ganhos proporcional, integral e derivativo e o tempo de amostragem

(Loop Update Time). Neste caso, nota-se que o tempo de amostragem do controlador está

configurado para gerar uma atualização a cada 0,1s.

A ação do controlador é reversa, ou seja, um aumento na variável de processo (peso do

silo) provoca um decréscimo no sinal de saída (CV).

A banda morta está configurada como 0,05% do valor. O valor pode ser de 0 a 4095

para representar 0 a 100%. De acordo com o manual do PID, o ajuste da banda morta permite

selecionar um intervalo, dentro do qual o erro não provoca alteração na variável manipulada

(ROCKWELL AUTOMATION, 1998, p. 14-6). Na figura 12, observa-se o gráfico

exemplificando o funcionamento da banda morta (DB).

Figura 12 - Gráfico mostrando o funcionamento da banda morta Fonte: Rockwell Automation (1998, p. 14-6)

alarme máx

alarme mín

variável de processo

erro dentro do intervalo da banda morta

tempo

30

3.4 PROCEDIMENTO EXPERIMENTAL

3.4.1 Levantamento da função de transferência

O objetivo deste levantamento é a obtenção da função de transferência que representa o

processo de enchimento e esvaziamento do silo pulmão.

Para tanto, inicialmente colocou-se o processo em malha aberta e foram gerados

degraus na MV, como observado na figura 13.

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

130

761

391

912

2515

3118

3721

4324

4927

55

3061

3367

3673

3979

4285

4591

4897

5203

5509

5815

6121

6427

6733

7039

Tempo (s)

Peso Silo de Coque Rotação Eclusa

Figura 13 - Gráfico que mostra o teste em malha aberta

Em seguida, a partir dos testes e de acordo com a sequência demonstrada no capítulo 2

(item 2.5), foi levantada a função de transferência que representa o processo em questão.

a) Tempo morto – Calculado como o tempo de resposta do processo após a geração

do degrau.

49712901787 TempoMorto s

b) t – Intervalo entre o início do degrau e o fim da análise.

177312903063 t s

c) y – Calculado como a variação do peso do silo (PV) durante o período

considerado.

31

%1010,0484,0584,0 y

d) u – Calculado como a variação da rotação da eclusa (MV) durante o período

considerado.

%30%55%85 u

e) KVASO – Calculado de acordo com a equação 2.5.

1.000188,01773

1%30%101

sstu

yKVASO

Chegando-se finalmente na função de transferência:

ssUsY 000188,0

3.4.2 Simulação em malha aberta

Para avaliação da função de transferência do processo levantada experimentalmente, a

equação obtida foi testada em um simulador elaborado no Matlab/Simulink, apresentado na

figura 14. Neste caso, o simulador foi configurado em malha aberta.

Figura 14 - Simulador no Matlab em malha aberta Fonte: Stebel (2008)

O resultado da aplicação do mesmo degrau na MV (variável manipulada) do teste real

demonstra que a função de transferência levantada é fiel ao processo real, visto que o

resultado gráfico, mostrado na figura 15, é muito semelhante ao resultado prático, mostrado

na figura 13.

32

Figura 15 – Resposta do sistema simulado em malha aberta a um degrau de 30% na MV.

3.4.3 Sintonia do controlador

Para simulação do processo e avaliação dos parâmetros do controlador foi utilizado o

simulador em malha fechada, ilustrado na figura 16.

Figura 16 - Simulador no Matlab Fonte: Stebel (2008)

Em primeiro lugar, foi aplicado o método de Ziegler-Nichols (item 2.6) com o

controlador em malha fechada, o tempo integral com valor infinito (99999999...) e o tempo

%

tempo (s)

33

derivativo com valor 0. Foram testados valores de ganho proporcional até chegar-se a uma

resposta oscilatória com amplitude constante, figura 17.

Figura 17 – Resposta oscilatória do sistema, com amplitude constante

Os valores obtidos para o ganho último (KU) e para o período de oscilação (PU) estão

apresentados na tabela 4.

Tabela 4 - Parâmetros para sintonização por Z&N

Ku 22,5 Pu 1850

A partir destes valores e com o auxílio da tabela 3 (parâmetros para o PID paralelo)

obtêm-se os valores de Kp, Ti e Td, mostrados na tabela 5.

Tabela 5 - Parâmetros gerados pelo método de Z&N

Kp 13,2 Ti 69,9 Td 3202

Testando no PID os novos valores de Kp, Ti e Td, chegou-se ao resultado mostrado na

figura 18, onde nota-se ainda a necessidade de novos ajustes nos parâmetros. Para tanto, foi

aplicado o método da tentativa sistemática.

%

tempo (s)

34

Figura 18 – Resposta do sistema ao teste com parâmetros obtidos a partir de Z&N

Finalmente, após as tentativas sistemáticas, e pelo processo ser instável, foi necessário

apenas um ganho Kp=5,3 para manter o sistema estável. O resultado pode ser conferido na

figura 19.

%

tempo (s)

35

Figura 19 – Resultado do PID sintonizado no Simulink

3.5 RESULTADOS

3.5.1 Antes

Nota-se pela figura 20 que o processo estava muito instável antes da alteração nos

parâmetros do PID. O peso do silo pulmão oscilava bastante, causando variação na injeção de

combustível e consequente geração de CO durante a queima do combustível, comprovados

pelos picos no gráfico.

%

tempo (s)

36

Figura 20 – Situação do processo antes da alteração nos parâmetros do PID

3.5.2 Durante

No dia 05 de dezembro de 2008, às 08h40min foram alterados os parâmetros do PID

estudado, de acordo com a simulação a partir do método de Ziegler-Nichols.

Pela figura 21, observa-se que o resultado foi exatamente o esperado. Após a alteração,

o peso do silo pulmão estabilizou, a indicação de concentração de oxigênio na saída do forno

demonstra que o processo ficou muito mais estável, e os picos de CO diminuíram.

Oxigênio na saída

Peso do silo pulmão

CO na saída

37

Figura 21 – Gráfico do momento da alteração da sintonia do PID que controla o nível do silo pulmão de combustível do forno

3.5.3 Depois

Os benefícios gerados pela alteração na sintonia do PID podem ser observados na figura

22. O forno passou a trabalhar de forma mais estável (comprovado pela estabilidade em sua

velocidade de rotação), o que culminou em uma alimentação de matéria-prima praticamente

constante. Também se observa que o peso do silo (variável de processo) ficou muito mais

estável, mudando de patamar sempre que o operador alterava o seu set-point. Esses fatos

acabaram por impactar diretamente de forma positiva na produtividade do equipamento.

Na figura 22, nota-se que o período analisado é diferente. Durante uma parada longa do

forno em dezembro, os parâmetros do PID foram alterados involuntariamente, fazendo com

que o sistema voltasse à antiga instabilidade. Assim que os novos parâmetros foram

novamente inseridos, o sistema retornou a sua melhor condição.

Oxigênio na saída


CO na saída

Antes Após Alteração

38

Figura 22 – Resultado prático da sintonia do PID que controla o nível do silo pulmão de combustível do forno após alteração dos parâmetros

Rotação do forno

Alimentação do forno


39

4 CONCLUSÕES

Os objetivos propostos no início da pesquisa foram atingidos. Conforme se destacou na

apresentação dos resultados, foi observado que o forno teve seu rendimento otimizado em

relação aos problemas apresentados antes da sintonia. O principal responsável por tal

resultado foi, sem dúvida, a diminuição na formação de CO na zona de queima, causada, por

sua vez, pela correta sintonização do PID que faz o controle do nível do silo pulmão de

combustível.

Diante dos resultados atingidos, comprova-se que correta sintonia de um PID é

fundamental para um bom rendimento da planta. Uma sintonia ruim pode ser responsável por

uma queda significativa na produtividade do equipamento controlado.

Com este trabalho, também pode ser destacada a importância de realizarem-se

simulações offline, onde é possível analisar o resultado de diferentes combinações de

parâmetros. Dessa forma, consegue-se diminuir ou até eliminar o risco de insucesso na

alteração da sintonia de um controlador PID.

Além disso, o presente trabalho foi uma prova de que a engenharia de controle vem

ganhando a cada dia mais espaço e se tornando fundamental na otimização de plantas

industriais.

Não obstante, mostra também que a equipe de processos deve ir além da zona de

conforto e procurar o ponto de encontro entre a teoria e a prática e entre a pesquisa e a

realidade na busca pela melhor eficiência dos equipamentos de uma planta industrial.

4.1 SUGESTÕES DE TRABALHOS FUTUROS

O poder de replicação da atividade descrita neste trabalho é grande. Apenas na unidade

onde este foi desenvolvido, existem seis fornos, onde o que tem menos conta com um número

de cinco controladores PID instalados.

A sugestão deixada aqui é a de realizar a revisão de todos os controladores PIDs

existentes na planta, priorizando aqueles de pior resultado.

A metodologia utilizada nesta pesquisa para o levantamento da função de transferência

do processo é muito específica para o caso apresentado. Sugere-se então, para esta finalidade,

40

a utilização da ferramenta específica de identificação de sistemas do software Matlab,

indicada na literatura como uma boa opção.

41

REFERÊNCIAS

ARRUDA, Lúcia Valéria R. De et al. Um método evolucionário para sintonia de controladores PI/PID em processos multivariáveis. SBA Controle & Automação, v. 19, n. 1, p.1-17, mar. 2008. ASTRÖM, Karl J.; HÄGGLUND, Tore. Advanced PID control. Research Triangle Park, North Carolina: Instrument Society of America, 2006. BERTO, Maria Isabel; SA, Fabiana Rodrigues de; SILVEIRA JR., Vivaldo. Avaliação de controles PID adaptativos para um sistema de aquecimento resistivo de água. Ciênc. Tecnol. Aliment. 2004, vol.24, n.3, p. 478-485. BNDES (BANCO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO ECONÔMICO SOCIAL). Relatos Setoriais (1995). Disponível em: <http://www.bndes.gov.br/conhecimento/relato/cim.pdf> Acesso em: 27 mai. 2009. CAMPOS, Mario Massa de; TEIXEIRA, Herbert C. G.. Controles típicos de equipamentos e processos industriais. São Paulo: E. Blücher, 2006. CAMPOS, Vicente Falconi. Gerenciamento da rotina do trabalho do dia-a-dia. 8. ed. Belo Horizonte: INDG Tecnologia e serviços, 2004. GUIA de aplicação aborda benefícios da lógica fuzzy... Automation Today, São Paulo, a. 8, n. 23, p. 5, mar. 2008. HOLCIM LTD. Cement Production Process. Disponível em: <http://www.holcim.com/holcimweb/gc/ID/uploads/Cement%20Production%20process.pdf> Acesso em: 12 abr. 2009. LIMA, Carlos Raimundo Erig. Fundamentos de Controle. Especialização em Automação Industrial, Universidade Tecnológica do Paraná, Curitiba: 2008. OLIVEIRA, Adalberto Luiz de Lima. Instrumentação: fundamentos de controle de processos. Espírito Santo: SENAI-CST, 1999. Disponível em: <www.enq.ufrgs.br/cursos/grad/Instrum/Apostila/controle.pdf> Acesso em: 12 abr. 2009.

42

PARANÁ. Resolução SEMA n° 54 de 22 de dezembro de 2006. Disponível em: <http://www.iap.pr.gov.br/arquivos/File/meioambiente/res_054_06.pdf> Acesso em: 04 jul. 2009. PETROBRAS. Espaço conhecer: produtos. Disponível em: <http://www2.petrobras.com.br/EspacoConhecer/Produtos/coque.asp> Acesso em: 16 mai. 2009. ROCKWELL AUTOMATION. Instruction Set Reference Manual PLC-5. Estados Unidos: Rockwell International Corporation, 1998. 372 p. Disponível em: <http://literature.rockwellautomation.com/idc/groups/literature/documents/rm/1785-rm001_-en-p.pdf> Acesso em: 07 nov. 2008. SELLITTO, Miguel Afonso. Inteligência artificial: uma aplicação em uma indústria de processo contínuo. Gestão & Produção. v. 9, n. 3, p. 363-376, dez. 2002. SHREVE, R. Norris; BRINK, Joseph A. Indústrias de processos químicos. 4. ed. Rio de Janeiro: Editora Guanabara Dois S.A., 1977. STEBEL, Sergio Leandro. Notas de aula de sintonia de controladores e estratégias de controle. Especialização em Automação Industrial, Universidade Tecnológica do Paraná, Curitiba: 2008. Van Overschee, P.; De Moor, B.. RaPID: the end of heuristic PID tuning. In: IFAC WORKSHOP ON DIGITAL CONTROL: PAST, PRESENT AND FUTURE OF PID CONTROL, 2000, Terrassa, Espanha. Preprints: CBS S.A., p. 687-692. VOTORANTIM CIMENTOS. Produtos. Disponível em: <http://www.votorantimcimentos.com.br/hotsites/cimento/base.htm> Acesso em: 03 jul. 2009.

SINTONIA DO CONTROLADOR DE NÍVEL DE UM SILO DE DOSAGEM DE...

Documents

Transcript of SINTONIA DO CONTROLADOR DE NÍVEL DE UM SILO DE DOSAGEM DE...