avalia ao de desempenho e

Technical Article

Novas

_tecnologias

_para

avalia

ao

de

desempenho

e

New

_{technologies for performance}

evaluation and control

_loops

auditat

_pulp

_{and paper}

_plants

Autores Bernardo Soares Torres M Sc I

Eduardo

_Shigueo

Hori Dr2

Palavras chave

otimiza9ao

de

processos processode

papel

e celulo

se malhas de controle

_manuten9ao

preditiva

o

_presente

trabalho visa apresen

tar atraves de

_{exemplos prMicos}

na

industria de celulose e

papel

novas

ferramentas para

avalia9ao

de desem

penho

eauditoria de malhas de con

trole 0 controle das diversas varia

veis deprocesso

disponiveis

e funda

mental para 0 born

_desempenho

da

planta

e _para a

qualidade

do

produto

final resultando numa maior lucrati

vidade Como as

_plantas

de celulosee

papel

possuem em

_geral

urnnumero

elevado de malhas emmuitoscasos

superior

amil torna se

praticamen

te

_impossivel

a

_avalia9ao

e 0

_diagnos

tico de cadaumadelas simultaneamen

te sem ferramentas _para tal finalida

de Poressemotivo 0software deava

lia9ao

de

_{desempenho pode}

listaras

malhas de acordo com 0

_desempenho

e 0 retorno economico tornandopos

o

Abstract

Thispaper

presents

through practical examples from pulp

andpaper

industry

new tools

_{for performance}

evaluation and

_{auditing of}

control

loops

The control

_of

several availableprocess variables is

fimdamental

for

a

_{good performance of}

the

_plant

and

_{for final product quality}

resul

ting

ina

_{larger profitability}

As

_pulp

andpaper

plants

have

_frequently

a

high

number

_{of loops}

several times

_surpassing

1000

_loops

it is almost

impossible

to evaluate and

_diagnose

each one

_of

them

_{simultaneously}

wi thouttools

_designedfor

this taskSo the

_performance

evaluation

_software

lists the

_{loops according}

to

_performance

and economicreturn

_making

possible

to

_prioritize

the

_loops

that present the worst

_performance

and

can

give

the best results

_{if optimized}

The use

_of

these

_loop

monitoring

technologies

allows alsoacontinuous

_improvement

_of

_process

_production

because it is

_possible

to actuateina

_proactive

_waywhen the evaluation

indices indicate a

performance

decrease

tendency avoiding larger

los

ses Besides

_diagnosing

the

_priorities

_for

_optimization

the

_software

has

several automatic

_diagnosing

indexes

_of

control

_loops

Italso has several

tools

_for

adetailed

_auditing

and

_loop

_tuning

This work will

_present

seve

ral

_examples

thatusethese tools in

_pulp

and_paper industrial

_plants

Keywords

process

optimization

pulp

andpaper process control

loops predictive

maintenance

sivel

_{priorizar aquelas}

_queapresentam

o

_{pior desempenho}

e _que

_podem

tra

zer melhores resultadosse forem oti

mizadas 0 usodessas

tecnologias

de

monitoramento de malhas

_permite

a

melhoria continua doprocessodepro

Referencias dos autores

1 _Departamento de _Otimizaao Atan Sistemas Belo Horizonte MG Brasil Email bemardo

_torres@atan

combr

dU9ao

pois pode

se atuar de forma

pro

ativa

_quando

osindices de avalia

9ao

ja

estiverem

_apontando

umaten

dencia de

_queda

de

_desempenho

evi

tandose

perdas

maiores Alem dein

dicar as

_prioridades

_para

_otimiza9ao

osoftware

_ja

colocaa

_disposi9ao

de

zenasde indices automaticosde

_diag

nostico das malhas de controle Pos

sui ainda diversas ferramentas para a

realiza9ao

deumaauditoria detalhada

e sintonia das malhas Este trabalho

ira

_apresentar

varios

_exemplos

de uti

liza9ao

dessas ferramentas em

_plantas

industriais de celulose e

_papel

Plantas de

_papel

ecelulosepossuem

urnnumero elevado de malhas decon

trole devidoa

_complexidade

doproces

so

produtivo

Nesse

tipo

de

planta

0

controle de diversas variaveis como os

valores de

_kappa

nasaida do

_digestor

na

_produ9ao

de celulose eda consisten

cia da caixa de

alimenta9ao

de uma

maquina

de

_papel

e fundamentalparaa

qualidade

finaldo

_produto

Amedidae

ocontrole da consistencia da

_polpa

e ab

solutamente critica a

_qualidade

do_pro

dutonaindustria de celulose e

_papel

Variav5es

nesse

_parametro

chave afetam todo0_processo desde a

forma9ao

da

folha ateabase massicae aumidade a

resistencia a

_opacidade

e

_qualquer

ou

tro

_aspecto

_importante

do

_produto

As

sim 0controle da consistencia eurndos

fatores fundamentais _para

_garantir

a

qualidade

do

_produto

BuckbeeeSwartz

2001 Alem disso e necessarioque se

controlem

_{temperaturas pressoes}

e ni

veis entre outrasvariaveis numtotal

aproximado

de milmalhas de controle

por

planta

Dessasmalhas cercade20

tipicamente

operam emmodo manual

aumentandoavariabilidade do_proces

so Alem disso haa_presen9a de fortes

acoplamentos

entreas malhas os

_quais

devemserreduzidos_{para aumentar}0de

sempenho

doprocesso

Considerando se _que 0custo me

dioem

instrumenta9ao

deumamalha

de controle e decercadeUS 15 mil

umaindustria de

_papel

e celulosetern

investidocercadeUS 15milh5esso

mente emmalhas de controle Tendo

seissoemvista

_percebe

seclaramen

te anecessidade de se otimizar0 in

vestimento

_ja

realizado monitorando

e avaliando de forma continuaas ma

Ihas de controle da

_planta

e fazendo

os

_ajustes

necessarios_{para que atuem}

de forma otimizada

o

_procedimento

_para

_verifica9ao

das malhaseratradicionalmente feito

atraves de

_inspe9ao

de

_graficos

deten

dencia em softwares

_{supervisorios}

e

relatorios fomecidos

_{pelos operadores}

do sistema Procurava se atuar nas

malhas de controle apenas

quando

consequencias

relevantes do baixo de

sempenho

dessas malhas

_prejudicavam

o_processo Contudo novastendenci

as_para

monitora9ao

continua dasma

Ihas de controle

_diagnosticos

automa

ticos de

_problemas

e ferramentas para

auditoria de malhas

_{podem garantir}

nao soa

_opera9ao

do sistema dentro

dos

_patamares

_desejaveis

de

_qualida

de comotambema

_redu9ao

doconsu

mode insumos

A

utiliza9ao

dessas ferramentas_per

mite monitorar continuamente as ma

Ihas de controle atraves denotasindivi

duais_paracada malhae tambemnotas

globais

para asareas do_processo As

sim a

_equipe

de

Manuten9ao

pode agir

nomomentaem_quea_{malha comel}ar a

apresentar

perda

de

_desempenho

ou

seja

antes queissocause

problemas

_gra ves na

_opera9ao

doprocesso

Alem da sintonia dos controlado

res PID varios outros

_problemas

_po

dem

_{prejudicar significativamente}

0

desempenho

do processo comonao

linearidades ruidos

oscila9oes

aco

plamentos

histeresee

_agarramento

de

valvulas Assim e

_importante

tambem

que a ferramenta de monitoramento

seja

capazde detecta los

Neste trabalho sera

_apresentada

umaferramenta de monitoramento e

avalia9ao

de malhas de controle dota

da de todas as caracteristicas citadas

anteriormente como

avalia9ao

conti

nua sintonia e

detec9ao

automaticade

problemas

de malhas 0usodessa fer

ramenta

_pode

aumentar

_{significativa}

menteaeficiencia dos trabalhos deau

ditoria de malhas de modo areduzir

significativamente

os

_gastos

com ma

nuten9ao

e consumode insumos

E

pos

sivel obter

redu90es

significativas

na

variabilidade no

_desgaste

de atuado

res e nonumero de malhasque operam

emmodo manual entre outros

_proble

mas Este trabalhoira

_apresentar

vari

os

exemplos

reais eresultados

ja

obti

dosnasindustrias de

_papel

ecelulose

DE

DE DE

A

_comunica9ao

do software deava

lia9ao

de

_desempenho

com os sistemas

de controle SDCDs CLPs instrumen

tos etc e realizada atraves do

_proto

coloOPC

_ja

considerado

_padrao

indus

trial para conectividade de sistemas

Podese fazeracoleta de dados atraves

de OPC DA em

_tempo

real ou OPC

HDA dados historicos Osdados co

letadossaoutilizados

_pelo

softwarepara

avaliaremedir0

_desempenho

da

_plan

ta _processo oumalhas de controle 0

desempenho

e

_padronizado

de acordo

com 0

_periodo

de

_tempo

durante0

_qual

a

planta

trabalha em seu

desempenho

otimo

_desejado

Urn

_periodo

de avalia

9ao

e definidocomo

_{aquele apos}

0

_qual

osKPIs

_Key

Performance Indicators

saocalculados Vale informarquemais

de45 KPIs saocalculadosemcada_pe

riodo de

avalia9ao

Esses KPIsinfor

mam a_grupos de usuarios

_gerentes

engenheiros equipes

de

Opera9ao

e

Manuten9ao

0

_desempenho

dos _pro cessos edas malhas de controle

_dispo

nibilidade dos

_equipamentos

presen9a

e fontes de

oscila9ao

e

condi9oes

_ope

racionais dos

_equipamentos

Como os KPIsfomecem medidas

do

_desempenho

de seusativos de_pro

dUl

ao

_{especificamente}

malhas decon

troleneste

_artigo

osusuarios

_podem

focarseus

_esfor90s

nos

_pontos

em_que

o

impacto

na

qualidade

da

produ9ao

fomece0maiorretomo de investimen

1

Figura

1 Software de avalia ao dedesempenho lista atraves de relatorios

naWeb as mal hascom _{pior desempenho}e_quepodemtrazer0 melhor re

torno economico Emond et al 2004 Quanto maioranotapercentual mai

or 0 potencial de

_ganho

com aotimiza ao

plantas

0 software calcula continua

mente diversos indices de

_diagnosti

co comovariabilidade erro medio

absoluto Harris index modelos da

planta

nivel de ruido

_percentual

de

tempo

que a _{malha permanece} em

modalidade manualou com suasaida

saturada

_desgaste

dos atuadores en

tre outros Fonseca etal 2004 Tor

resetal 2004a Torresetal 2004b

Paraanalise detalhada 0 software

de

_{avalia9ao apresenta}

varias ferramen

tas de

_diagnostico

eanalise como cor

rela9ao

cruzada

autocorrela9ao

grafi

code robustez

verifica9ao

de histerese

e

_agarramento

de valvula

identifica9ao

de

oscila9oes

suas causas e

_periodos

determinados atraves de densidadees

pectral

de

_{potencia histogramas}

eana

lises estatisticas entre outras Todasas

avalia90es

e 0historico dos dados cole

tados sao armazenados em banco de

dados

_proprio

com

_capacidade

atual de

armazenamento para ate dois anos

Figura

2 Sintonia

_agressiva

em umamalha detemperatura causavaoscila 6es emvarias outras mal has Atraves da sintoniaadequada das mal has foi

_possivel

eliminarasoscila 6es Emond et al 2004

o

to ROI A

_Figura

1 ilustraurn exem

plo

deuma

_planta

canadense de

_pape1

Emond etal 2004 _que listaasdez

malhas com 0

_{pior desempenho}

mas

que

podem

trazer maiores beneficios

financeirosseforem otimizadas

Alem de

_apresentar

umanota

_glo

balparaasmalhas de controle arease

DE

3 1

_Oscilal

oes esintonia

A

_Figura

2ilustraaanalise de osci

la90es

em uma

maquina

de

papel

Asin

tonia

_agressiva

deumamalha de tem

peratura

TIC

_Glycol

causava

_oscilav5es

queafetavama

distribui9ao

de_vaporda

maquina

de

_papel

levandoa

_oscilavao

outrasoito malhas Utilizandose 0sof

twarede

avaliavao

de

_desempenho

ob

servou se_queosindices de

oscilavao

das

malhas dessa unidade estavam em

100 ou

_seja

antesmesmo de obser

var 0

_{grafico temporal}

exibidona

_Figu

ra2

ja

foi

possivel

identificar as ma

Ihasque estavamoscilando e os

_perio

dos de

oscila9ao

Identificam se os_pe

riodos de

oscila9ao

atraves de analise de

densidade

_espectral

de

_potencia

queuti

lizatransformada de Fourier_para iden

tificar de forma confiaveleeficienteos

picos

de

oscila9ao

e sua

_potencia

_espec

tral Ruel and

_Gerry

1998 Ordenan

dose

_{pelos periodos}

de

oscila9ao

foram

identificados

_periodos

coincidentespara

todasasmalhas com 0 mesmo

periodo

damalhade

_glicol

Atraves da

Figura

3 Graficos de robustez e_{simula oes indicam que}os novos

_parametros

de sintonia serao mais conservati

vos ou

_seja

mais robustose com menorprobabilidade de levar0sistemaaoscila oes Acurva emazul _apresenta

asintonia atual e a curva emvermelho a novasintonia

damalhade

_glicol

edas demais malhas

utilizandose 0software de

monitoravao

de

_desempenho

e analise foram adota

dos

parametros

mais conservativos eli

minandose as

_oscilavoes

e

_garantindo

a

_opera9ao

mais estavel do sistema A

verifica9ao

da robustez dos

_parametros

de sintonia tambem

_pode

serfeita atra

yes do software conformeseobservana

Figura

3 No

_grafico

de robustez a cruz

representa

0 modelo identificado da

malha

e aareaemazul claro uma re

giao

de instabilidade ou

_seja

se 0_pro

cesso mudar e a

simula9ao

em malha

fechada da sintonia estiver dentro dessa area curvas emazulevermelhono

_gra

fico 0sistema

_pode

serlevadoainsta

bilidade

_Quanto

mais

_longe

estivermos

da area azul clara maior seraarobus

tezdos

parametros

de sintonia Nesta

figura

por

exemplo

a curvavermelha

apresenta comportamento

mais robusto

estando mais

_longe

da area azul clara

3 2 Aumento de eficiencia em uma

_maquina

de

_papel

Umafabrica

_apresentava

_proble

mas de eficiencia em umade suas

maquinas

de

_papel

em

_compara9ao

as demais Ruel 2000 0

_tempo

de

usodessa

_maquina

erade 83 Si

multaneamente sua variabilidade

apresentava

se alta de 1 4 _para a

base massicaede6 1 _para aumi

dade ATabela 1

_apresenta

os valo

resde

_tempo

de

utiliza9ao

da

_maqui

naantes desua

otimiza9ao

1997 1998 1999 83 3 84 3 83 2 83 6 Media

Tabela 1 Tempo de utiliza ao da

maquina

depapel nos anosanterio

resa otimiza ao

Nov1999 901

Dez1999 83 3 _paradade Natal

Jan2000 884

Fev2000 88 6

Mar2000 894

Abr2000 90 2

Media 88 3

Tabela 2 Tempo de utiliza ao da

maquina

de papel nos meses_pos

teriores a otimiza ao

Apos

a

otimiza9ao

0

_tempo

de uti

liza9ao

da

_maquina

aumentouem5

resultandonumaumento de lucrativi

dade deUS 1 8milhaoao anoAlem

disso 0

produto

setomou mais uni

forme e de melhor

_qualidade

com

menorvariabilidade 0 71 _parabase

mas sicae de2 91 _paraumidade A

Tabela 2

_apresenta

os

_tempos

de utili

za9ao

da

_maquina

nos seismeses se

guintes

a

_otimiza9ao

3 2 1 Beneficios da auditoria da

maquina

de pape

Uma

etapa

muito

_importante

na

auditoria da

_maquina

de

_papel

foiade

calculo dos

_ganhos

obtidos Paraisso

foram coletados dados de todasas ma

Ihas

_importantes

da

_maquina

de

_papel

sendo que cada variavel foi analisada

de formaadetectaras

_oscilavoes

escon

didas usando

correla9ao

e analise de

densidade

_espectral

de

_potencia

Os dados analisados foram os

seguintes

variabilidade

densidade

_espectral

de

_potencia

desempenho

das valvulas histere

se

_agarramento

e

_ganho

doprocesso

Umavez resolvidos os

_principais

problemas

e

_ajustadas

as malhas cor

retamente osdados foramnovamente

coletadosparaessasmalhas analisan

do se as mesmas variaveis _{para que}

fosse

_possivel

calcular0

_ganho

econo

mico da auditoria

A

_Figura

4

_apresenta

os

_graficos

temporais

antes e

_apos

a

otimiza9ao

da

_maquina

de

_papel

obtidos

_pelo

sis

temade monitoramento de

_qualidade

para base massica umidade e massa

seca Como os

graficos

ternas mes

mas escalas notase claramente a re

dU9ao

da variabilidade do processo

apos

aauditoria

A

_Figura

5

_apresenta

aanalise de

densidade

_espectral

de

_potencia

antese

depois

da auditoriaparaabase massica

Como

_pode

servisto

_{pelos graticos}

de

1

Figura

4

_Compara

ao entreos

_graficos

temporaisantese

_apos

a _otimizaao da

_maquina

depapel Estes

_graticos

foram

_gerados

_pelosistema de monitora ao daqualidade Como ambos tema mesmaescala podese_{observar que} avariabilidadesereduziu bastante Ruel 2000

densidade

_espectral

de

_potencia

as os

cila90es

reduziramse

_{significativamen}

te sendo queos mesmosresultados fo

ramobservados _para asdemais malhas

Comosdados obtidosantese

_apos

a auditoria foi

_possivel

calcular os

seguintes

beneficios

melhor

_desempenho

da

_maquina

de

papel

a

_partida

e feita mais facilmen

te

_apos

varia9ao

na

_gramatura

e _que

bra com menor

_frequencia

maior eficiencia

aumento da

_{produtividade}

ganho

economico estimadoemUS

1 8 milhao

Alem disso aauditoria_gerou

outros

_ganhos

que apesardenao men

suraveis sao tao

_importantes

_quanta

osmensuraveis como

melhor conhecimento da

_maquina

de

papel

melhor

_{operabilidade}

pessoal

mais bem treinadopara re

solver

_problemas

na

_maquina

melhor

_qualidade

do

_produto

final

conhecimento

_replicavel

para outras

maquinas

de

_papel

opera9ao

suave

menor

_desgaste

dos

_equipamentos

ferramentasedados

_disponiveis

para

manutenlao

_preditiva

redu9ao

da necessidade de

manuten9ao

o

Como oscustos estimados daau

ditoria foram decercadeUS 68 mil

conclui se _que 0 retorno do investi

mentoocorre em menos de urnmeso

Talresultadomostra que a

_otimiza9ao

de processo fornece urndos maiores

retornos de investimento em

plantas

pois

tern0

_objetivo

de otimizar0 uso

de

_{equipamentos ja disponiveis}

3 3

_Identifical

ao de

_oscilal

oes

atravesdeanalise

espectral

Urn

_problema

muito

_importante

na

industria de

_papel

consistena intera

9ao

entreasdiversas malhas decontro

Ie Ruel and

Gerry

1998 _{Isso faz que}

problemas

comovariabilidade tendam

a se

_{espalhar pela maquina}

de forma

oscilatoria As

_oscila9oes

_permanecem

como umadas maiores fontes de varia

bilidade no _processode

_produ9ao

de

papel

desdea

_prepara9ao

da

_polpa

ate a_secagemfinalA

_redu9ao

ou aelimi

na9ao

desse ambiente dclico

_pode

re

sultarnuma

_redu9ao

_expressiva

deva

riabilidade Em

_geral

as

oscila9oes

sao

a causade cercade 50 da variabili

dade da

_maquina

Uma

_maquina

de

_papel

estava

produzindo papel

fora de

_especifica

9ao

devidoa urnciclo de 16 minutos

na base massica umidade e massa

seca _{que estava}causandourn aumen

toinaceitavel de variabilidade do_pro

duto Ruel and

_Gerry

1998

A

_maquina

de

_papel

recebe

_polpa

em tres formas kraft

_termoquimica

TMP ereciclada EssaUltima

_polpa

e

obtida a

partir

do

produto rejeitado

enviadoa umabatedeira onde ocorria

sua misturacom

_agua

e enffio dilui

9ao

Todasas

_maquinas

de

_papel

sao

alimentadas com as mesmas

_polpas

krafteTMP A

_polpa

reciclada e dife

renteemcada

_{maquina pois}

deriva de

seu

_{proprio papel}

fora de

_{especifica9ao}

osoftware foi utilizado_para cal

cular adensidade

_espectral

de

poten

ciacom 0 uso dos dados obtidos em urn

_ponto

localizadoantesda

_maqui

nade

_papel

0 _{espectro e}

_apresentado

na

_Figura

6

_{pela qual}

se

_pode

notar

claramenteque adensidade de

poten

cia da

_frequencia

de 1 000

_segundos

16

5 minutos sedestaca das demais

o _que

_corresponde

exatamenteaoci

clo vistonorestantedoprocesso

Para

_verifica9ao

coletaram se

dados da saida da

_maquina

de

_papel

e

obteve se adensidade

_espectral

depo

tencia

_apresentada

na

_Figura

7 na

_qual

se observa_que a

_frequencia

de 1 000

segundos

sedestaca das demais

Figura

5 Analise da base massica pelo software de monitoramento A variabilidade foi reduzida de 1 41 para 0 685 AIl mdisso pelos

graticos

de densidadeespectral de

_potencia

verifica se _queas _oscilafoes tambem se

reduziram de forma

_{significativa}

espectral

de

_potencia

mostramclara

mente urn

_problema

de

oscilavao

na

frequencia

de 16 minutos Alem dis

so concluiu se_que0

problema

se en

contrava antesda

_maquina

de

_papel

Sabendo se disso decidiu severificar

se a causado

_problema

seria 0reciclo de

_{polpa desligando}

o

_temporaria

mente

_Apos

duas horas a

_oscila9ao

doprocesso

desapareceu

0_que

_signi

ficaque a fonte do

_problema

foi en

contrada 0

_produto

voltouaestarem

conformidadecomvalores aceitaveis

Feito isso 0

_problema

foi desco

brir doquedecorriaa

_oscila9ao

no re

ciclo de

_polpa

Em pouco

tempo

des

cobriu se_quea causa eraumabomba

de

circula9ao

projetada

para bombe

arfluidocombaixa consistencia No

entanto como esse

_equipamento

cir

culava a

_polpa

aconsistenciase tor

navamais _espessana

_suc9ao

e ava

zaose reduziaa_quasezeroAo mes

mo

_tempo

na saida da

_maquina

a

polpa

sediluia Aose misturara

_pol

pa grossacom afina abomba

_gradu

almente voltava abombear Esse ci

1

Figura

6 Analise da densidadeespectralde

potencia

de dados obtidosnum

ponto localizado antes da

_maquina

depapel

Figura

7 Analise da densidadeespectralde

_potencia

de dados obtidosnum

ponto localizadodepoisda

_maquina

depapel

clo duravacercade 16minutos

_parte

do

_tempo

bombeando e

_parte

sem

bombear Para confirmar esse resul

tado abomba de

circula9ao

foi desli

gada

e introduziu se novamente a

polpa

recicladana

maquina

de

papel

Nessa

_situa9ao

nao haviaa_presen9a

de

oscila9ao

que

porem reaparecia

quando

se

religava

abomba

Esse

_exemplo

mostra como as

malhas de controle tern

_{significativo}

impacto

na variabilidade do

_produto

final e comoaanalise de densidade

espectral

de

_{potencia pode rapidamen}

te identificara fonte dos

_problemas

de

oscila9ao

Conhecendo se os

_perio

o

dos de

oscila9ao

os

problemas

relaci

onadosa

vibra9ao

ajuste

de malhas

intera9ao

entremalhasemecanicasao

prontamente

solucionados

3 4

_Modelagem

esintonia

Uma ferramenta

_importante

do

software de monitoramentoesintonia

de malhas ea

capacidade

de modelar

o _processo

_Gerry

and Ruel 2002

Para se modelar amalha 0software

necessita dos dados das variaveisma

nipuladas

ede_processo

_apos

uma va

ria9ao

feita na malha No

_exemplo

apresentado pela Figura

8 em urntan

que de mistura de

polpa

osdados fo

ramcoletados

_pelo

softwaree 0mode

10 foi calculado

_Figura

9

Com0 uso deste modelo e

_possi

vel

_ajustar

os

_parametros

do controla

dor_queresultamnomelhor

desempe

nho doprocesso Alem disso tambem

se

_pode

simulara

_resposta

doproces

so adisturbiosna_cargaou no_{set po}

int como seve na

_Figura

10 Nessa

figura

a curvaazul

_representa

a res

posta

doprocesso

quando

se usam os

valores

_antigos

dos

parametros

de sin

tonia

_enquanto

a curvaverde_apresen

taa

_resposta

com a

_utiliza9ao

dosno vos

_parametros

Verifica se_que0

_ajus

te

_antigo

e muito

_agressivo

causando

oscilavao

navariavel de _processo e

consequentemente

emtodaa

_maqui

nade

_papel

Osnovos

_parametros

_por

outro lado resultam numa

_resposta

mais amortecida sem causar

oscila9ao

navariavel deprocesso

Osresultados acimacomprovam

que a

_simula9ao

deurnborn modelo

pode auxiliarnadecisao da escolha

dos melhores

_ajustes

dos

parametros

do pm

A

_otimiza9ao

deprocessoeumadas

areas com maior retorno de investi

mentoem

plantas pois

_{tern por}

obje

tivo

_garantir

que 0

_equipamento

atual

trabalhe em seu melhor

_patamar

ou

seja

sem anecessidade denovasins

tala9oes

comtodososcustosdeenge nharia

_instala9ao

e

_manuten9ao

Outro_{ponto de}

_grande

retornoea

manutenvao

preditiva pois

0

_pessoal

de

Manuten9ao

possui

asferramentas

e ashabilidades necessarias_paraman

teros

_ganhos

Elessao capazesde de

tectar e consertar os

_problemas

antes

mesmo de _gerarem

_imp

acto sobre a

produ9ao

As mesmastecnicas

podem

serusadasemoutras

_maquinas

depa

pel

e emoutras

_se9oes

Asmalhas de controletern

_impac

tos

_{significativos}

navariabilidade do

produto

finalNeste caso ferramen

tas como adensidade

espectral

de_po

de simulara

_resposta

do_processodi

antede tais

varia9oes

Osresultados

_apresentados

com

provam 0

_potencial

de

_ganho

econo

micono usodo software de monitora

mento

_avalia9ao

_diagnostico

e sinto

nia de malhas

Figura

8 Dados coletadospelo software para obten ao do modele dinami

co _{do processo A} curvasuperior representaa _{variafao da variavel de pro} cesso e ainferior a _alterafao nasaida do controlador

Figura

9 Modelo obtidoa_partirdos dados obtidospelosoftware

afonte de

_problemas

de _oscilaao Pelo

conhecimento dos

_{principais periodos}

de

oscila9ao

e

_possivel

saberse a cau sa e

vibra9ao

ajuste

das malhas inte

raoes entre malhas ou

_problemas

mecanicos histerese

_agarramento

Se0

_problema

identificado for de

ajuste

nas malhas 0 uso de modelos

destas malhas

_permite

calcular em

poucosminutos os

_ajustes

doPID que

fomecemos melhores resultados em

face de

varia90es

tantona_{carga quan}

tonoset

_point

alem da

_{possibilidade}

Figura

10 Resposta do sistema a variafao na _carga e no set point com 0 uso dos

_{parametros antigos}

emazul e novos emverde

BUCKBEE G SWARTZ J Con

sistently controlling

consistency

Ins

trumentation

Systems

and Automati

on

_Society

2001

EMOND M NAUD S LAGA

CE

J New

_Performance

_Monitoring

software

cutting

edge technologies

Pulp

Paper

Canada 105 5

_Pags

19

a23 2004

FONSECA M a Scixa Filho _C

TORRES B S

_Avaliac

ao de desem

penho

eauditoria de malhas decon

trole Intech 63 32 37 2004 GERRY J RUEL M Simulation

on the road to

_optimization

Control

Solutions November 2002

RUEL M PID

_Tuning

and Process

Optimization

Increased

_Performance

and

_{Efficiency of}

a

_Paper

Machine ISA 2000 NewOrleans USA

RUEL M GERRY J

_Quebec

quandary

solved

_by

Fourier

_transform

Intech 45 8 53 55 1998

TORRES B S FONSECA M 0

_AQUINO

R D FARIA D C

Aplicac

ao de

_software

_{dedicado para}

diagn6stico

de malhas de controle sintoniae

_reduc

ao de variabilidade de processos 40

Congresso

Intemacional

de

Automa9ao

Sistemas eInstrumen

ta9ao

ISAShow South America Sao

PauloSP 2004a

TORRES B S FONSECA M 0 PASSOS L F FARIA D C Ava

liac

ao de

_desempenho

_diagn6stico

automatico e sintonia de malhas de controle auxiliados

por

software

de dicado Revista Controle Instrumen

ta9ao

Ano 10 Numero98 Novembro

Pags

69 75

1