Desenvolvimento e implementação de um bloco de função lógica fuzzy parametrizado por software livre em um sistema distribuído fieldbus aplicado ao controle de temperatura em uma planta experimental de câmara frigorífica

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Faculdade de Engenharia Química

RICARDO AUGUSTO DE ALMEIDA

Desenvolvimento e Implementação de um Bloco de Função Lógica Fuzzy

parametrizado por Software Livre em um Sistema Distribuído Fieldbus

aplicado ao Controle de Temperatura em uma Planta Experimental de

Câmara Frigorífica.

CAMPINAS 2016

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Desenvolvimento e Implementação de um Bloco de Função Lógica Fuzzy

parametrizado por Software Livre em um Sistema Distribuído Fieldbus aplicado

ao Controle de Temperatura em uma Planta Experimental de Câmara

Frigorífica.

Tese apresentada à Faculdade de Engenharia Química, da Universidade Estadual de Campinas, como parte dos requisitos exigidos para a obtenção do título de Doutor em Engenharia Química.

Orientador:

Prof. Dr. Flávio Vasconcelos da Silva

ESTE EXEMPLAR CORRESPONDE Á VERSÃO FINAL DA TESE DE DOUTORADO EM ENGENHARIA QUÍMICA DEFENDIDA POR RICARDO AUGUSTO DE ALMEIDA E ORIENTADO PELO PROF. DR.

FLAVIO VASCONCELOS DA SILVA.

CAMPINAS 2016

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dezembro 2016 pela banca examinadora constituída pelos doutores:

__________________________________________ Prof. Dr. Flávio Vasconcelos da Silva - Orientador

___________________________________________ Prof. Dr. Anderson Luiz de Souza

___________________________________________ Prof. Dr. Carlos Umberto Lima

___________________________________________ Prof. Dr. Carlos Alexandre Moreira da Silva

___________________________________________ Prof. Dr. Ivan Carlos Franco

Ata da defesa com as respectivas assinaturas dos membros encontram-se no processo de vida acadêmica do aluno.

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À Deus que me deu oportunidade de aprender a viver com todos meus afetos e desafetos.

Ao professor Flávio Vasconcelos pela orientação, paciência, dedicação, mas principalmente por ter a oportunidade de ser amigo de um homem de bem.

Ao professor Vivaldo Silveira Junior por trabalhar junto a sua equipe de pesquisadores e por abrir novos horizontes na área de refrigeração.

A meu amigo irmão Samuel Scarassatti Freitas pelo companheirismo e pela paciência com seu amigo.

A minha amada Iris Gonçalves Costa a melhor companheira e pessoa que Deus concedeu o convívio.

Ao meu pai José Sebastião de Almeida, a minha mãe Rosa Maria de Almeida, pelo amor e educação que me deram todos os dias de nossa companhia.

A minha amada irmã Maria Luiza de Almeida sempre distante mas sempre presente nas horas que mais precisei.

Aos meus filhos Fabio Augusto Nascimento de Almeida e Beatriz Ludmila Nascimento de Almeida as motivações de lutar para viver melhor.

A amiga Cristiane Andrade, a amiga Marisa David e a amiga Milene Martins e a família de todos gratidão imensa.

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À Deus por prover de saúde, esperança, e amor nada seria realizado sem a força de Seu amor. Ao Nosso Mestre maior Jesus de Nazaré com muito amor.

Aos Mentores e Amigos espirituais que me guiam, sem suas inspirações e auxílio não conseguiria agregar nenhuma sábia decisão nesta passagem.

Ao professor Flávio Vasconcelos pela orientação, paciência, dedicação, mas principalmente por ter a oportunidade de ser amigo de um homem de bem.

Ao professor Vivaldo Silveira Junior por trabalhar junto a sua equipe de pesquisadores e por abrir novos horizontes na área de refrigeração.

À professora Ana Maria Frattini pela paciência, pelo apoio, e pela amizade, essenciais durante todo o trabalho.

Ao professor Carlos Umberto Lima por sua notável ponderação e amizade, exemplo de ser humano amável.

Ao professor Lincoln de Camargo Neves Filho pelas inúmeras contribuições de aprendizado e de bom humor.

Ao papai José e a mamãe Rosa que conseguiram vencer barreiras intransponíveis para muitas pessoas, fazendo seu filho vencer mais esta etapa de cabeça erguida e honesta.

À minha amada irmã Luiza e seu esposo Luís Mauro, devo-os tanto que um livro de agradecimentos seria pouco.

A meus filhos Fábio e Beatriz inspiração de querer sempre o melhor. À companheira Iris por me ensinar a ver um mundo feliz e ponderado.

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Ao professor José Vicente Halak D’ Ângelo pela paciência e oportunidade de aprender e trabalhar juntos.

Aos parentes e amigos enumerá-los seus nomes aqui e esquecer um seria um erro irreparável, todos são muito importantes em minha vida, obrigado pelos momentos alívio e lazer durante a exaustão do dia a dia, amo muito a todos.

Aos companheiros e amigos do LACPA e LCAP pela força de cada dia no laboratório.

A meu companheiro e amigo de trabalho no LACPA, Samuel Scarassatti Freitas, por inúmeras batalhas que perdemos e vencemos juntos.

Aos Professores Roger, Francisconi, Cobo, Bete, Elias, Sandra, Savio, Maria Teresa, pela confiança e respeito que passaram durante toda vida acadêmica.

Aos técnicos das Faculdades de Engenharias de Alimentos, Química e Mecânica, Isaias, Carlos e Setembrino pela amizade, boa vontade e apoio.

Aos funcionários da Faculdade de Engenharia de Alimentos e Química – UNICAMP pela colaboração e amizade.

À UNICAMP pelo acolhimento e estrutura. Ao CNPq e a CAPES pelo apoio financeiro.

À diretoria, coordenadores, professores, funcionários, amigos, estudantes de graduação, estudantes de pós-graduação da Universidade Paulista Campus Sorocaba pela confiança e pela experiência em trabalhar nestas equipes extremamente competentes e de alto astral.

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Tecnologia de Tatuí pela experiência obtida e pelas oportunidades na construção de atividades educacionais e pedagógicas singulares, tenho um imenso respeito e afeto por todos.

A todos os meus queridos alunos de graduação e pós-graduação, a todos meus orientandos de graduação, pós-graduação que seus caminhos sejam abençoados com sucesso e paz.

As Casas Espíritas Lar de Maria, Simão e Pedro, Casa de Jesus, Educandário Eurípedes e ao Centro Espírita Alan Kardec que me abriram novos horizontes entre a Filosofia, Ciência e a Religião.

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chama amanhã, portanto hoje é o dia certo para amar, acreditar, fazer e principalmente viver.” - Dalai Lama

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O trabalho consiste no desenvolvimento, implementação e validação de um bloco de função de Lógica Fuzzy parametrizado por código aberto em arquiteturas de automação distribuídas aplicado a uma Planta Experimental de uma Câmara Frigorífica. O desenvolvimento do Bloco de Função Lógica Fuzzy para uma Câmara Frigorífica foi elaborado em linguagem C++ e XML. O sistema de inferência Fuzzy foi estabelecido conforme a norma IEC 61131, em um ambiente de desenvolvimento de interfaces gratuito. A execução do Bloco de Função Fuzzy foi realizada dentro do instrumento de campo na planta experimental. O Bloco de função Fuzzy funcionou em tempo real com o servidor e o cliente de plataforma aberta de comunicação (OPC) no Dispositivo de Interface Fieldbus (DFI) ambos comunicando com o supervisório (SCADA) gerando a base de dados e o histórico de eventos e ações. O Bloco de regras, as variáveis linguísticas, os termos linguísticos e a lógica foram parametrizados para controlar a temperatura de evaporação em função do desvio provocado pela variação da carga térmica simulada na câmara frigorífica. A execução do bloco de função de Lógica Fuzzy dentro do instrumento, lendo a variável de processo (temperatura de evaporação) e alterando a variável manipulada (velocidade do compressor) em tempo real no sistema distribuído da Planta Experimental de uma Câmara Frigorífica validou a implementação do bloco. O Bloco de Função de Lógica Fuzzy em redes industriais é uma inovação na arquitetura de controle de processos em sistemas de refrigeração. O bloco de função Fuzzy desenvolvido e implementado para este sistema de refrigeração de câmara frigorífica utilizou programas de licenças livre e código aberto (Freeware - Open Source) onde o sistema da inferência Fuzzy foi validado no instrumento que o executou. A utilização destes tipos de licenças economizou gastos a pesquisa no desenvolvimento do sistema especialista e pode ser referência na elaboração de outros trabalhos de mesma natureza.

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The work consists in the development, implementation and validation of fuzzy logic function block parameterized by open source distributed automation architectures applied to a Cold Chamber Experimental Plant. The development of Fuzzy Logic Function block to a meat locker was developed in C++ and XML. The Fuzzy inference system was established as the norm IEC 61131, in a development environment of free interfaces. The application of fuzzy logic function block was held inside the field instrument in experimental plant. The fuzzy logic function block runing in real time with the server and the client to open platform of communication (OPC) on the Distributed Fieldbus Interface (DFI) both linked with the supervisory (SCADA) building a database with the history of events and actions plant’s. The block of rules, language variables, the linguistic terms and inference logic were parameterized to control the evaporation temperature by the deviation caused in thermal load variation simulated on the cold chamber. The application of fuzzy logic function block inside the instrument, reading the process variable (evaporating temperature) and changing the variable manipulated (compressor speed) on distributed system of Cold Chamber Experimental Plant has validated the implementation of fuzzy logic block. The fuzzy logic function block in industrial networks is an innovation in the architecture of process control in cooling systems. The fuzzy logic function block developed and implemented for this refrigeration system was developed with programs of Freeware and Open Source licenses, where Fuzzy Inference System was validated in the instrument that is running the algorithm. The use of these types of licenses saved expenses research in the development of expert system and can be reference to elaboration of other researches of the same stud of art state.

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Figura 1. Circuito de refrigeração simplificado...27

Figura 2. Fluxograma Chiller experimento...27

Figura 3. Fluxograma da Câmara Frigorífica...28

Figura 4. Curva de reação...35

Figura 5. Variáveis Linguísticas...44

Figura 6. Exemplo de um Bloco de Função...51

Figura 7. Elementos do Bloco de Função Fuzzy para CLP - IEC 61131-3...52

Figura 8. Texto Estruturado do FBD Fuzzy_FB...53

Figura 9. Declaração da variável linguística de entrada IEC 61131-7...53

Figura 10. Atributos de um termo linguístico IEC 61131-7...54

Figura 11. Especificação dos elementos DEFAULT e RANGE...55

Figura 12. Declaração da regra no elemento RULE...57

Figura 13. Declaração do elemento Subcondition no bloco de regra Fuzzy...58

Figura 14. Bloco de Função Fuzzy padrão IEC 61131-7...59

Figura 15. Bloco de Regras IEC 61131-7...60

Figura 16. Vista lateral da câmara frigorífica e evaporador...74

Figura 17. A PECF (a) câmara e (b) sistema de refrigeração...74

Figura 18. PECF diagrama com CLP e DFI em redes Modbus, FF-H1 e HSE...76

Figura 19. PEFC e os Subsistemas RS, CS e SS...78

Figura 20. Tela 1 do SS SCADA desenvolvido para a PECF...82

Figura 23. Tela 4 SCADA desenvolvido para a PECF...84

Figura 24. Início do ensaio 1...91

Figura 25. Aquisição de temperaturas em malha aberta...91

Figura 26. Aquisição de temperaturas alcançando o regime permanente...92

Figura 27. Aquisição das temperaturas em regime permanente...93

Figura 28. Variação da amplitude de frequência do inversor...94

Figura 29. Resposta da PECF ao controle ON/OFF...95

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Figura 31(b). Resposta da PECF ao decréscimo da carga térmica JIT 301...99

Figura 31(c). Resposta da perturbação as perturbações simultâneas...100

Figura 32. Variação de temperatura em função da referência do inversor de frequência...101

Figura 33. Inserção do Bloco de Função PID na rede FF-H1 dentro do instrumento...108

Figura 34. Estratégia PID na PECF por Blocos de função FF...109

Figura 35. Configuração do Bloco PID para PECF...110

Figura 36. Bloco FF PID do Syscon utilizado na PECF...111

Figura 37. Controlador PID do Simulink via OPC...115

Figura 38. Bloco de Parametrização do controlador PID...116

Figura 39. Resultado da função de autoajuste no Simulink...117

Figura 40. Execução do bloco PID no Simulink via OPC...117

Figura 41. Respostas das variáveis à perturbação...118

Figura 42.Componentes da arquitetura do processo de aplicação baseado em blocos funcionais...123

Figura 43. Caminho dos arquivos FF no Syscon...129

Figura 44. Trecho do BL-LF-FF em EDDML...131

Figura 45. Estrutura do BL-LF-FF em Open EDDL...132

Figura 46. Classe Device Descripition...133

Figura 47. Diagrama de classe em UML FuzzyOperator...134

Figura 48. Diagrama de classe FuzzyRule...135

Figura 49. Classe Hedges...136

Figura 50. Características dos termos linguísticos...137

Figura 51. Declaração das bibliotecas no Bloco de Função Fuzzy Fieldbus...138

Figura 52. Cabeçalho do Bloco de Função Fuzzy Fieldbus...139

Figura 53. Declaração da biblioteca de entradas e saídas...140

Figura 54. Declaração de outras variáveis...140

Figura 55. Declaração de outras variáveis...141

Figura 56. Instanciação do corpo do bloco de função...142

Figura 57. Instanciação do bloco de Fuzzificação no corpo do bloco...143

Figura 58. Instanciação do Bloco de Defuzzificação...145

(14)

Figura 61. Finalização do BF-LF-FF ...148

Figura 62. Interface FIS de parametrização do BF-LF-FF ...152

Figura 63. Declaração da Variável Linguística...153

Figura 64. Declaração do termo linguístico NL...154

Figura 65. Variável linguística de entrada e os termos linguísticos...155

Figura 66. Variável de saída Compressor e seus termos linguísticos...156

Figura 67(a)(b). Universo de discurso das variáveis linguísticas...156

Figura 67(c). Universo de discurso das variáveis linguísticas...157

Figura 68. Instanciação no campo de configuração de regras...159

Figura 69. Projeto BF-LF-FF salvo na interface FIS refrigeração2...160

Figura 70. Bloco de regras parametrizado para a PECF ...161

Figura 71. Bloco de regras do BF-LF-FF parametrizado na Interface FIS Fuzzylite...162

Figura 72. Tendência positiva das variáveis de entrada e resposta do BF-LF-FF...163

Figura 73. Tendência positiva maior e resposta do FIS na variável Compressor...164

Figura 74. Edição do BF-LF-FF no Syscon...168

Figura 75. Instanciação na linha 61 - Block Support...169

Figura 76. Instanciação nas linhas 234, 275 – Block Support...170

Figura 77. Declaração do Bloco de BF-LF-FF nos dispositivos FP 302 e FI 302...172

Figura 78. Novo Bloco Fieldbus Foundation...173

Figura 79. BF-LF-FF no instrumento FI101 na PECF...174

Figura 80. Aplicação para controle da PECF - CAM20130702...174

Figura 81. Estratégia de controle com seleção PID ou Fuzzy...175

Figura 82. Arquivo SYM do BF-LF-FF. ...176

Figura 83. Comportamento das temperaturas ao bloco de função PID na PECF...177

Figura 84. Resposta das temperaturas ao bloco de função PID na PECF...178

Figura 85. - Erro e Desvio médio do Erro x variável manipulada pelo bloco PID...178

Figura 86. Ensaios realizados com o BF-LF-FF na PECF...180

Figura 87. Respostas das temperaturas ao controle do BF-LF-FF na PECF...180

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Tabela 1. Método de Ziegler-Nichols...36

Tabela 2. Método de sintonia do controlador PID por Cohen e Coon...36

Tabela 3. Parâmetros dos controladores P, PI e PID para controle regulador...38

Tabela 4. Parâmetros dos controladores PI e PID para controle servo...39

Tabela 5. Métodos de Defuzzificação...47

Tabela 6. Norma IEC 61131...49

Tabela 7. Parâmetros de Defuzzificação IEC 61131-7...54

Tabela 8. Operadores AND e programas emparelhados...56

Tabela 9. Operadores OR e programas emparelhados...56

Tabela 10. Método de Ativação e Método de Acumulação...57

Tabela 11. Prioridade de operadores Booleanos...58

Tabela 12. Arquivos dos subdiretórios gui e src...66

Tabela 13. Arquivos dos diretórios ui de Forms e Resources...66

Tabela 14. Reativação do sistema de refrigeração...71

Tabela 15. A modernização do sistema de refrigeração, troca e instalação...72

Tabela 16. A modernização do sistema de refrigeração, configuração e desenvolvimento...73

Tabela 17. Identificação das áreas de Instalação...75

Tabela 18. Configuração do rack do CLP-101...79

Tabela 19. Configuração do rack da DFI 501...80

Tabela 20. Equipamentos e Instrumentos Fieldbus com protocolos FF-H1...81

Tabela 21. Programas e aplicações que interagem com a PECF...82

Tabela 22. Legendas e descrição das variáveis de temperatura dos sensores na PECF...89

Tabela 23. Aquisição de temperaturas até o máximo da capacidade frigorífica...92

Tabela 24. Variações de temperatura na PECF...93

Tabela 25. Valores de referência para ajuste no inversor de frequência...96

Tabela 26. Resposta da variação da frequência do motor na PECF...97

Tabela 27. Valores de referência do inversor de frequência a serem utilizados na PECF...98

Tabela 28. Valores iniciais e finais do Ensaio 4...100

Tabela 29. Valores iniciais e valores finais do Ensaio 4...101

Tabela 30. Variação da temperatura conforme a mudança de frequência no inversor...101

Tabela 31. Valores de resposta à diminuição da referencia do inversor de frequência...102

(16)

Tabela 34. Condições iniciais em regime permanente da PECF...114

Tabela 35. BF - Simulink utilizados no projeto OPC_DFI2...115

Tabela 36. Condições de operação de controle...119

Tabela 37. Variações das temperaturas na PECF...119

Tabela 38. Tipos de variáveis especificados pela norma FF...124

Tabela 39. Tipos de variáveis especificados pela norma FF...125

Tabela 40. Intervalo dos termos linguísticos para ErroTev...157

Tabela 41. Intervalo dos termos linguísticos para DeltaErroTev...157

Tabela 42. Intervalos dos termos linguísticos para Compressor...158

Tabela 43. Definição da base de regras para o controlador Fuzzy-PI...158

Tabela 44. Descrição do BF-LF-FF no Syscon...168

Tabela 45. Linhas instanciadas no arquivo "Device Support.inf"...171

Tabela 46. Condições iniciais e de perturbação controlado pelo Bloco PID...176

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BF-LF-FF Bloco de Função de Lógica Fuzzy Fieldbus Foundation CLP Controlador Lógico Programável

DD Device Description

EDDL Eletronic Device Description Language EMCS Energy Management Control System DFI Distributed Fieldbus Intrface

FF Foundation Fieldbus

HVAC&R Heat, Ventilation, Air Conditioning & Refrigeration I/O Input Output

IDE Interface Development Environment

ISO/OSI International Organization for Standarization / Open System Interconection MAC Media Access Control

PC Personal Computer

PECF Planta Experimental de Câmara Frigorífica PID Proporcional Integral Derivativo

PUR Polyurethane Ultraviolet Rigid PWM Pulse-Width Modulation SC Sistema de Controle

SCADA Supervisory Control And Data Acquisition SD Sistemas Distribuidos

SR Sistema de Refrigeração SS Sistema de Supervisão

UPC Unidade de Processamento Central XML eXtend Module Language

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CAPÍTULO 1 ORGANIZAÇÃO ESTRUTURAL DA TESE...21

1.1 Introdução...21

1.2 Objetivo Geral...23

1.2.1 Objetivos Específicos...23

1.3 Justificativa...24

CAPÍTULO 2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA E REVISÃO BIBLIOGRÁFICA...25

2.2 Objetivo...25

2.4 Os sistemas de refrigeração com sistemas de automação...26

2.5 Estratégias de controle em sistemas HVAC&R...33

2.5.1 Estratégias de controle PID aplicadas a sistemas HVAC&R...34

2.6 Controladores Fuzzy aplicados a sistemas HVAC&R...40

2.6.1 Base de conhecimento e as variáveis linguísticas de um sistema HVAC&R...42

2.6.2 Regras de relacionamento entre as os termos linguísticos de entrada, as funções de pertinência e os termos linguísticos de saída (Lógica Fuzzy)...45

2.6.3 Obtenção da resposta com base no bloco de regras e suas funções de pertinência obtendo a resposta do sistema especialista (Defuzzificação)...47

2.7 Lógica Fuzzy em Controladores Lógico Programáveis...48

2.8 Norma IEC 61131-7 – Programando Controladores Fuzzy...50

2.8.1.Elementos da Linguagem de Controladores Fuzzy...51

2.8.2 Bloco de Regras Fuzzy...55

2.9 Sistemas distribuídos Foundation Fieldbus...60

2.10 Biblioteca de controlador de lógica Fuzzy escrito em C++...63

2.11 Conclusão do Capítulo 2...67

CAPÍTULO 3 MODERNIZAÇÃO E INSTRUMENTAÇÃO DA PLANTA EXPERIMENTAL DE UMA CÂMARA FRIGORÍFICA...69

3.2 Objetivo...69

3.4 A modernização do Projeto Chiller...71

3.5 Implementação da PECF...73

3.6 PECF: Subsistema de Refrigeração, Subsistema de Controle e Subsistema de Supervisão. . ...77

(19)

3.6.2 Subsistema de Controle...79

3.6.3 Subsistema de Supervisão...81

CAPÍTULO 4 ESTUDO DAS PERTURBAÇÕES APLICADA À PECF...86

4.2 Objetivo...86

4.4 Linearidade em processos dinâmicos...87

4.4.1 Princípios da superposição...88

4.4.2 Independência do caráter dinâmico da resposta e das condições do processo...88

4.4.3 Não linearidade em processos dinâmicos...88

4.5 Determinação das condições iniciais na PECF...89

4.6 Condições operacionais do Sistema de Refrigeração com a Câmara Frigorífica...90

4.7 Comportamento das variáveis monitoradas obtido pela função liga e desliga na referência de frequência do compressor...94

4.8 Aferição da amplitude de frequência do inversor para rotação no compressor...96

4.9 Variação das temperaturas monitoradas em função da perturbação na carga térmica e da perturbação na velocidade do compressor...98

CAPÍTULO 5 IMPLEMENTAÇÃO DE ESTRATÉGIAS DE CONTROLE TRADICIONAIS E AQUISIÇÃO DE DADOS DO COMPORTAMENTO DA PEFC...105

5.2 Objetivo...105

5.4 Configuração da estratégia de controle FF para a PECF...106

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CAPÍTULO 6 DESENVOLVIMENTO DO BLOCO DE FUNÇÃO DE LÓGICA FUZZY FIELDBUS FOUNDATION...121

6.2 Objetivo...121

6.4 Estrutura e parâmetros do BF-FF...122

6.5 Estrutura de configuradores FF conforme a norma IEC 61804...128

6.6 Requisitos para o desenvolvimento do Bloco de Função Fuzzy...130

6.7 Estrutura do BF-LF-FF e suas Classes em XML...131

6.7.1 Classe 1 Device Description (Descrição do Dispositivo)...132

6.7.2 Classe 2 Library Declaration (Declaração das Bibliotecas)...133

6.7.3 Classe 3 Function Block Declaration (Declaração do Bloco de Função)...138

6.7.4 Classe 4 IO Desclaration (Declaração de Entradas e Saídas) ...139

6.7.5 Classe 5 Other Variable Declaration (declaração de outras variáveis)...140

6.7.6 Classe 6 Function Block Body (corpo do Bloco de Função)...141

6.7.7 Classe 7 Fuzzify Block (bloco de fuzzificação)...142

6.7.8 Classe 8 Defuzzify Block (bloco de defuzzificação)...144

6.7.9 Classe 9 Rule Block (bloco de regras)...145

6.7.10 Classe 10 Option Block (bloco optional)...147

CAPÍTULO 7. PARAMETRIZAÇÃO E SIMULAÇÃO DO BF-LF-FF...150

7.2 Objetivo...150

7.4 – Parametrização do BF-LF-FF pelo FIS FuzzyLite para a PECF...151

(21)

7.7 Desenvolvimento da base de regras para o bloco de regras no BF-LF-FF...159

8. CAPÍTULO 8 VALIDAÇÃO DO BF-LF-FF NA PECF...166

8.2 Objetivo...166

8.4 Transferência do BF-LF-FF parametrizado para a PECF...167

8.4.1 Diretório do programa configurador – Syscon...167

8.4.2 Diretório de blocos funcionais FF - Block Support...169

8.4.3 Diretório de instrumentos e dispositivos FF - Device Support e interface de novos Blocos FF...170

8.5 Caracteristicas entre a estratégia de controle do bloco de função PID FF e a estratégia de controle do BF-LF-FF...175

9 CONCLUSÃO FINAL DE TESE...183

10 SUGESTÕES DE TRABALHOS FUTUROS...184

11. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS...185 12. ANEXO A...189 13. APENDICE A...191 14. APENDICE B...195 15. APENDICE C...201 16. APENDICE D...202 17. APENDICE E...205 18. APENDICE F...206 19. APENDICE G...207

(22)

CAPÍTULO 1 ORGANIZAÇÃO ESTRUTURAL DA TESE.

1.1 INTRODUÇÃO

A tese está organizada em nove capítulos para proporcionar melhor disposição dos conteúdos que serão abordados.

No primeiro Capítulo é descrito o conteúdo da tese de modo geral, introduzindo ao tema e forma de elaboração da tese.

O segundo Capítulo apresenta a revisão bibliográfica e a fundamentação teórica do tema abordado, apresentando uma visão geral sobre a utilização de lógica fuzzy o controle da temperatura em sistemas de refrigeração.

No terceiro Capítulo é relatada a adequação do projeto e da infraestrutura dos projetos anteriores ao experimento projeto realizado. Neste Capítulo é apresentada a reestruturação de parte da planta do projeto de um Chiller (SILVA, et al.,2006) e do projeto de termo acumulação em uma câmara frigorífica (SCARASSATTI et al.,2013). O experimento neste projeto utilizou parte da planta dos dois projetos anteriores que para o desenvolvimento e implementação do Bloco de Função de Lógica Fuzzy Fieldbus Foundation (BF-LF-FF) foi denominada na tese de Planta Experimental de uma Câmara Frigorífica (PECF) e foi dividida em três subsistemas: O Subsistema de Refrigeração (SR); O Subsistema de Controle (SC); O Subsistema de Supervisão (SS).

O quarto Capítulo são descritas as perturbações aplicadas à PECF para obter-se o conhecimento do processo por meio de perturbações individuais. Por meio destas perturbações individuais nas variáveis de controle pode se obter tanto o comportamento do sistema de refrigeração, como também pode se observar o comportamento das temperaturas no interior da câmara frigorífica. Este Capítulo também descreve os métodos aplicados às perturbações simultâneas com base no conhecimento obtido pelo comportamento dinâmico das variáveis monitoradas e variáveis manipuladas. Estes dados foram obtidos pelo sistema de Supervisão e Aquisição de Dados (SCADA – Supervisory Control And Data Acquisition) em tempo real e gravados em planilhas eletrônicas que foram armazenados em um banco de dados. Este histórico de planilhas descrevem o comportamento dinâmico da planta

(23)

experimental em malha aberta. As perturbações ocorreram de forma automática e pré-programada por um algoritmo que ocasionaram perturbações intercaladas de velocidade do compressor e de carga térmica durante um período de dez dias.

O quinto Capítulo é descrita a implementação de controladores convencionais como o controlador Proporcional Integral e Derivativo (PID), adicionado na PECF por meio dos Blocos de Função padrões dos instrumentos Fieldbus Foundation (FF). As malhas de controle no configurador Fieldbus foram elaboradas e implementadas com base nos Capítulo quatro e no Capítulo cinco. Os ensaios realizados foram registrados e armazenados no banco de dados, finalizando o conhecimento especialista que foi adquirido ao implementar o controlador PID.

O sexto Capítulo é descrito o desenvolvimento do Bloco de Função Fuzzy no ambiente de desenvolvimento de interfaces QtCreator (IDE – Interface Development

Entrerprise) utilizando a biblioteca FuzziLite v1.3 (RADA-VILELA, 2013). O Capítulo

apresenta o desenvolvimento da Interface do Sistema de Inferência Fuzzy (FIS – Fuzzy

System Inference), com os métodos para a edição das variáveis linguísticas, termos

linguísticos, as regras de inferência fuzzy e o bloco de regras. Também é mostrado o desenvolvimento do Bloco de Função Fuzzy Fieldbus Foundation utilizando: A interconectividade entre linguagens de programação (C++, XML, Open EDDL, VBScript), que seguiram as normas: Blocos de Função Fieldbus Foundation (IEC 61804); Blocos de Função Fuzzy em Controladores Lógicos Programáveis (CLP) (IEC 61131-7); Arquitetura das redes Fieldbus Foundation (IEC 61178-4).

O sétimo Capítulo descreve a parametrização e simulação do Bloco de Função Fuzzy Fieldbus Foundation com base no conhecimento adquirido nos ensaios realizados no Capítulos quatro e cinco, que representam a base do conhecimento especialista do comportamento dinâmico adquirido na PECF gravados na base de dados. A parametrização do sistema especialista na biblioteca Open Source FuzzyLite e a transferência do Bloco de Função Fuzzy Fieldbus Foundation dentro do instrumento na PECF foi testada com ensaios de simulação off-line para o ajuste dos parâmetros do programa do sistema especialista (FIS).

(24)

O oitavo Capítulo apresenta o programa do sistema especialista desenvolvido em código aberto na biblioteca FuzzyLite, onde foi realizada a parametrização e configuração do controlador do Bloco Fuzzy Fieldbus Foundation para a PECF. São também mostrados os comportamentos dinâmicos do Bloco de Função PID e do Bloco de Função Lógica Fuzzy Fieldbus Foundation dentro do sistema distribuído Fieldbus Foundation. Os blocos de função funcionaram dentro do Instrumento Fieldbus, porém BF-PID foi desenvolvido pelo fabricante do instrumento em plataformas que não são gratuitas e com o código fonte inacessível aos usuários da plataforma, enquanto o BF-LF-FF que foi desenvolvido por meio de um FIS em código aberto (C++) integrado por uma linguagem de descrição de equipamentos eletronicos (OpenEDDL – Open Eletronic Device Description Language) em XML em conformidade com as normas vigentes para sistemas distribuídos de automação.

O nono Capítulo apresenta as principais conclusões desta tese.

Os Apendicês apresentam os resumos dos trabalhos publicados resultando em cinco trabalhos acadêmicos resultados deste estudo. As publicações estão conforme a formatação solicitada pelo editor.

Nos Anexos, os diagramas, fluxogramas e os programas estão anexados no final da tese.

1.2 – OBJETIVO GERAL

Este trabalho consistiu no desenvolvimento e validação de um bloco de função de lógica Fuzzy parametrizado por código aberto (Open Source) em arquiteturas de automação distribuídas (Fieldbus) aplicado a uma Planta Experimental de uma Câmara Frigorífica (PECF).

1.2.1 – Objetivos Específicos

a- Realizar perturbações de carga térmica na PECF para conhecer o comportamento e a sensibilidade do sistema de refrigeração;

(25)

b- Implementar estratégias convencionais de controle embarcadas para mostrar o funcionamento dos Blocos de Função no sistema FF;

c- Adquirir e gravar o histórico de eventos e ações realizadas nos itens “a” e “b” PECF para construção do sistema especialista;

d- Utilizar a comunicação via OPC entre o CLP, DFI e SCADA para realizar a integração entre as redes Modbus, H1, H2 e Ethernet com os aplicativos compatíveis ao Sistema Operacional na PECF;

e- Utilizar a base de dados no desenvolvimento do FIS para o Bloco de Função Fuzzy Fieldbus Foundation;

f- Controlar a temperatura de evaporação na PECF pelo BF-LF-FF dentro do instrumento de campo assim como realizado no item “b” com blocos de função padrão.

1.3 - JUSTIFICATIVA

O sistema especialista parametrizado no Bloco de Função Fuzzy Fieldbus Foundation viabilizou o controle descentralizado que nesta aplicação controlou a temperatura de evaporação na Planta Experimental de uma Câmara Frigorífica.

Esta tese possibilitou o desenvolvimento de programas em Lógica Fuzzy com código aberto (Open Source) de licenças livres (Free Licence ou Freware) para experimentos em laboratórios de pesquisa que desejam desenvolver aplicações de controle de processos controlados por sistemas especialistas. As aplicações Open Source e Free Licence evitam a necessidade de investimentos na compra de licenças para Ambientes de Desenvolvimento de Interfaces (IDE). Os IDE’s utilizados no desenvolvimento de programas científicos e de automação são pagos e evitar o investimento a estas licenças diminuem significativamente o custo de implementações tais como aplicações experimentais.

A outra vantagem do desenvolvimento nesta arquitetura de sistemas foi que a parametrização, configuração e simulação do Bloco de Função Fuzzy Fieldbus Foundation pode ser efetuada remotamente em dispositivos móveis e sua execução nas redes Fieldbus Foundation H1 e HSE (High Speed Ethernet) podem ser monitoradas em tempo real à distância possibilitando o acesso e a interação de pesquisadores em experimentos de outras localidades.

(26)

CAPÍTULO 2 – FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA E REVISÃO

BIBLIOGRÁFICA.

2.1 INTRODUÇÃO

O Capítulo 2 apresenta a fundamentação teórica e a revisão bibliográfica da tese, este capítulo está dividido em onze sessões, as três primeiras Sessões são as de: Introdução; Objetivo; Justificativa do capítulo, as demais sessões abordam métodos, técnicas, materiais ou tecnologias que foram estudados para a elaboração da tese. A Sessão 2.4 aborda os sistemas de refrigeração com sistemas de automação, nesta abordagem são apresentados o funcionamento de um ciclo de refrigeração simplificado, um exemplo de aplicação com Chiller (SILVA, et al.,2006) e outra aplicação de termo acumulação com Câmara Frigorífica (SCARASSATTI et al,.2013), exemplificando aplicações com automações em sistemas centralizados e sistemas distribuídos de automação. A Sessão 2.5 aborda a utilização de estratégias de controle convencionais em sistemas de trocadores de calor, ventilação, ar-condicionado e refrigeração (HVAC&R - Heating Ventilation Ar Condition & Refrigeration). A Sessão 2.6 aborda a utilização de controladores nebulosos (Fuzzy) aplicados a sistemas HVAC&R e como são os métodos de Fuzzificação, Lógica Fuzzy e Defuzzificação. A Sessão 2.7 aborda a utilização de Lógica Fuzzy em Controladores Lógico Programáveis que são sistemas centralizados de automação. A Sessão 2.8 aborda a Norma IEC 61131-7 (1997) que apresenta o exemplo de um Diagrama em Bloco de Função, os elementos da linguagem de Controladores Fuzzy, a constituição do Bloco de Regras Fuzzy. A Sessão 2.9 aborda os sistemas distribuídos Foundation Fieldbus (FF) que são dispositivos e equipamentos de automação que trabalham em rede de comunicação digital industrial de campo (Fieldbus – Barramento de campo). A Sessão 2.10 aborda a elaboração de Controlador de Lógica Fuzzy por biblioteca de linguagem C++ em Código Aberto (Open Source) e com licença gratuita (Freeware) (RADA-VILELA, 2012). A Sessão 2.11 apresenta a conclusão do Capítulo 2. 2.2 OBJETIVO

Apresentar a revisão bibliográfica e a fundamentação teórica para verificar nas bases de pesquisa internacionais os trabalhos que fundamentam a hipótese da originalidade do tema.

(27)

2.3 JUSTIFICATIVA

O Capítulo 2 aborda exemplos de sistemas de refrigeração (ciclo simplificado, Chiller e Câmara Frigorífica), automação centralizada (CLP), automação distribuída (FF), estratégias de controle convencionais (Liga e Desliga / PID) em sistemas HVC&R, a utilização de Lógica Fuzzy em sistemas HVAC&R, a Lógica Fuzzy em CLP, o desenvolvimento de Lógica Fuzzy em CLP conforme a Norma IEC 61131-7 (1997), sistemas distribuídos FF e o desenvolvimento de Lógica Fuzzy por biblioteca C++. Estes temas foram abordados para esclarecer que a elaboração desta tese dependeu do estudo dos métodos, tecnologias, materiais e trabalhos anteriormente publicados e para verificar originalidade do Objetivo Geral (Sessão 1.2).

2.4 OS SISTEMAS DE REFRIGERAÇÃO COM SISTEMAS DE AUTOMAÇÃO

Os sistemas de refrigeração tem sido objeto de estudo em diversas técnicas de controle avançado devido ao comportamento dinâmico complexo e ao comportamento não linear. O circuito frigorífico aplica na prática as características termodinâmicas de uma substância onde o contínuo ciclo de evaporação e de condensação são submetidos a condições de pressão e temperaturas controladas. O circuito de refrigeração básico é composto por componentes e equipamentos dimensionados a uma determinada aplicação. O fluído refrigerante, o evaporador, o compressor, o condensador e o dispositivo de expansão são fazem parte deste circuito básico.

O fluido refrigerante é deslocado por um compressor que obtém o vapor de refrigerante (sucção) na saída evaporador, assim o gás é comprimido a uma pressão suficiente para condensar o gás a uma temperatura superior que a do ambiente. O vapor de refrigerante pressurizado e aquecido (descarga) é deslocado para o condensador, onde um trocador calor com uma outra linha de menor temperatura muda a fase gasosa para a fase líquida, condensando vapor. Após o fluído deixar o condensador o líquido pressurizado é armazenado em um reservatório e a partir deste é deslocado para a válvula de expansão. Na válvula de expansão o fluido perde a pressão até que possa evaporar a uma menor temperatura cujo

(28)

equipamento foi dimensionado deve atingir (JOFFILY et al., 2004). Na Figura 1 é ilustrado o circuito de refrigeração, onde a cada estágio do circuito há uma relação com o estado termodinâmico do fluído refrigerante, no centro do diagrama é apresentado pelo gráfico de Pressão por Entalpia (diagrama de MOILER).

Figura 1. - Circuito de refrigeração simplificado (SCARASSATI et al., 2013).

A planta de refrigeração desenvolvida por SILVA (2006) consistia em um sistema de refrigeramento de líquido (Chilller), onde o evaporador (EV-01) trocava calor entre o refrigerante R404A e a linha de Propileno Glicol. Conforme mostra a Figura 02 -Fluxograma Chiller (SILVA et al., 2006).

(29)

Esta planta posteriormente teve a instalação adaptada a uma câmara frigorifica com um sistema de termo-acumulação por uma solução de Etanol (SCARASSATTI et al., 2013) e o evaporador (EV-01) onde realizava-se a circulação do Propileno Glicol foi desativado.

Abaixo na Figura 3 segue a planta simplificada da Câmara Frigorífica conforme o projeto de termo acumulação.

Figura 3. -Fluxograma da Câmara Frigorífica experimento (SCARASSATTI et al., 2013).

Em 2010 o experimento foi adaptado e redimensionado a uma câmara frigorifica com um sistema de fluido secundário com tanque de termo acumulação (SCARASSATTI et al.,2013) e para o experimento utilizado como objetivo da elaboração desta tese. A descrição das alterações realizadas no projeto original (SILVA et al.,2006) estão descritas no Capítulo 3.

(30)

A planta foi composta por: uma câmara frigorífica industrial, um evaporador, válvula de expansão, compressor, condensador e torre de resfriamento. O experimento neste trabalho foi denominado de Planta Experimental de uma Câmara Frigorífica (PECF) e foi readequado e restaurado no Laboratório de Automação e Controle de Processos de Alimentos (LACPA) da Faculdade de Engenharia de Alimentos (FEA) da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Detalhes sobre a especificação do circuito frigorífico esta documentado no trabalho de termo acumulação (SCARASSATTI, et al.,2013).

O comportamento dinâmico dos sistemas de refrigeração com métodos de controle convencionais são similares aos de Lógica Fuzzy e possuem características favoráveis para a implementação de uma ou de outra estratégia de controle .

A Lógica Nebulosa (Fuzzy) é um método de inteligência artificial que utiliza o conhecimento de um processo para realizar ações adequadas a seu comportamento dinâmico (MAMDANI et al., 1999).

A configuração do conhecimento na Lógica Fuzzy para aumentar a performance e eficiência de um sistema de refrigeração é um dos métodos que a Engenharia Química e a Engenharia de Alimentos utiliza devido à facilidade de adaptação dos parâmetros de controle determinado pelas variáveis linguísticas, suas funções de pertinência e as suas regras (FILETTI et al., 2007).

Os sistemas de refrigeração que utilizam os sistemas de controle e de gestão de energia (EMCS - Energy Management Control System) foram utilizados inicialmente para a melhoria do conforto térmico em aplicações de ar-condicionado. A diversificação dos métodos e estratégias de controle aplicadas aos EMCS aumentam o desempenho dos equipamentos de refrigeração em geral, portanto abrangem equipamentos tais como: Aquecedores, Ventilação, Ar condicionado e Refrigeração (HVAC&R - Heating Ventilation Ar Condition &

(31)

O desempenho dos equipamentos em aplicações HVAC&R dependem do dimensionamento apropriado da aplicação e da metodologia mais adequada de controle do processo (NAIDU et al., 2011).

O processo de refrigeração não obtém um alto desempenho e uma eficiência energética otimizada em sistemas especialistas se o engenheiro de processo não conhecer o comportamento dinâmico do sistema de refrigeração e não aplicar o controle avançado adequado.

O conhecimento do comportamento de um sistema de refrigeração é obtido por meio da experiência de operação e do histórico de eventos que é caracterizado pelas medições e pelas ações realizadas no controle do processo durante um dado período.

Os EMCS’s que utilizam métodos de controle avançados para aplicações HVAC&R tais como o uso da Lógica Fuzzy são habitualmente desenvolvidos em Ambientes de Desenvolvimento de Interfaces (IDE - Interface Development Enterprise).

Alguns IDE’s possuem bibliotecas para executarem os métodos de controles avançados que são muito utilizados nas engenharias e em estudos científicos tais como: MATLAB, LabView - National Intruments (NI), etc. Os IDE’s que criam e simulam aplicações científicas podem ou não ser integrados a Ambientes de Desenvolvimento de Programas para Automação, tais como: System 302 SMAR, Step 7 Siemens, LOGIX -Allen Bradley, Indusof Web Studio – Schnneider, etc.

Os equipamentos de automação utilizados no controle de processos industriais que executam os métodos avançados de controle ou sistemas especialistas como a Lógica Fuzzy, necessitam de IDE’s integrados. Estes ambientes são desenvolvidos por empresas privadas da área científica e de automação ou de áreas similares, porém existem no mercado versões de ambientes de desenvolvimento com licenças gratuitas e/ou em código aberto. Como exemplo: Scilab, QtCreator, NetBeans, Eclipse, BRSCADA, Indusoft Web Studio Educational, etc.

(32)

Na automação industrial alguns dos equipamentos capazes de processarem os métodos avançados de controle são: a Unidade Central de Processamento em computadores pessoais (UCP-PC – Unit Center Process – Personal Computer), Controlador Lógico Programável (PLC – Programmable Logic Control), Interface Distribuída Fieldbus (DFI – Distributed

Fieldbus Interface), microprocessadores (Arduino, Cortex, etc) dentre outros equipamentos

que suprem o custo computacional requerido pelo método de controle avançado aplicado. Os equipamentos e instrumentos de automação de arquitetura em Sistemas Distribuídos (SD) utilizados no controle de processos ou em sistemas de manufatura fazem parte do novo cotidiano do setor industrial (FADEI et al., 2008).

A engenharia de processos nas indústrias busca nesta tecnologia um formato flexível e de alto desempenho. Os sistemas distribuídos suprem uma aplicação ou muitas aplicações que envolvam a automatização, o controle e a supervisão de plantas de médio e grande porte (FADEI et al., 2008). Neste conceito distribuído a tese de doutorado trabalhou com o sistema Fieldbus Foundation.

O sistema de automação Fieldbus Foundation pode ser definido como:

[...] um sistema distribuído composto por dispositivos de campo e equipamentos de controle e de monitoramento integrados em um ambiente físico de uma planta ou uma fábrica. Os dispositivos de rede Fieldbus trabalham em conjunto para realizar I/O e controle de operações e processos automáticos (FIELDBUS FOUNDATION, 1999).

As arquiteturas Fieldbus padrão Foundation Fieldbus (FF) são muito utilizadas no controle de processos químicos e de alimentos e são encontrados na literatura acadêmica em publicações desde 1991 até os dias atuais (AMERICA, 1991).

Os equipamentos e instrumentos FF geralmente são configurados e programados por aplicações desenvolvidas pelo fabricante destes sistemas.

(33)

A configuração dos instrumentos pode ser realizada por plataformas abertas baseada em linguagens de hipertexto (eXtend Module Language - XML) como o OpenEDDL (PANTONI, 2009).

O desenvolvimento da lógica de controle e programação é dado pela associação de Blocos de Função nos sistemas padrão Fieldbus Foundation. A associação dos Blocos de Função (estratégia de controle) é responsável pelo controle e o fornecimento de dados de monitoramento de uma planta. A planta controlada e monitorada por um sistema Fieldbus Foundation pode ser responsável por um ou mais processos .

O ambiente de desenvolvimento de interfaces IDE QtCreator é um ambiente com licença gratuita e que possui extensa biblioteca em código aberto, apropriado para desenvolver aplicações em linguagem de programação C++, HTML, Java, PHP, XML em equipamentos computadores pessoais ou em dispositivos móveis.

Esta tese de doutorado o processo de refrigeração foi estudado e o sistema de controle foi elaborado nas linguagens C++ e XML e compiladas pelo IDE QtCreator com o nome de : “Bloco de Função Fuzzy para Dispositivos Fieldbus”. Esta aplicação simulou e recebeu os parâmetros numéricos no Bloco de Função Fuzzy (BFF) Fieldbus Foundation. O IDE QtCreator utilizou a biblioteca FuzzyLite (RADA-VILELA, 2013) para executar a fuzzyficação e a defuzzyficação com opção de operar pelo método desenvolvidos por Takashi e Sugeno ou pelo método de Mamdani.

A aplicação desenvolvida pode ser executada em estações de trabalho, sistemas distribuídos ou em dispositivos móveis desde que compiladas adequadamente para os microprocessadores designados a estes dispositivos.

O equipamento testado para a validação do Bloco Fuzzy Fieldbus Foundation foi a PECF devidamente adequada para o desenvolvimento e simulação. A exemplo de um sistema de controle e de gestão de energia (EMCS) convencional foi utilizado um controlador por Bloco de Função Proporcional Integral e Derivativo (PID).

(34)

A planta experimental possuiu uma supervisão e controle de aquisição de dados (SCADA) ligado a um banco de dados que armazenou o histórico de ações e eventos do Bloco de Função PID. A planta foi desenvolvida para testes de performance em sistemas do tipo HVAC&R e para o desenvolvimento de métodos avançados de controle de processos e Lógica Fuzzy. As pesquisas nestas áreas abrangem a Engenharia de Alimentos, a Engenharia Química e provem áreas multidisciplinares da ciência.

Os dispositivos, a instrumentação e os equipamentos instalados na planta experimental se comunicaram pelos protocolos de rede RS232-C, Modbus-RTU, Ethernet, Fieldbus FF H1 e FF HSE (HSE – High Speed Ethernet - Ethernet de Alta Velocidade), além de utilizarem sinais padrões de entrada e saída de 4 a 20 mA.

2.5 - ESTRATÉGIAS DE CONTROLE EM SISTEMAS HVAC&R.

Fanger (1984) determinou que a minimização da energia consumida e a maximização do conforto do usuário pôde ser dadas por dois índices, o valor médio predito (PMV – Predic-ted Medium Value) e o percentual de insatisfação predito (PPD - Pecentage PredicPredic-ted Dissa-tisfaction) estes índices serviram de base para a normalização de padrões que indicam o con-forto humano ISO -1984, ISO – 1995, ISO – 1995, ISO – 2005 (FANGER et al., 1984).

Pesquisadores como Marquang et al., (2000), focados em outros dispositivos HVAC&R realizaram testes de performance de capacidade entre bombas de calor controladas por controladores “liga e desliga” (TASSOU et al., 1983). Existindo diversas linhas de estudo em equipamentos diferentes que convergiram para o avanço de sistemas de controle em siste-mas HVAC&R..

Posteriormente estes estudos serviram de base o estudo do controle da capacidade de sistemas de refrigeração usando como variável manipulada a variação da velocidade do com-pressor (QURESHI et al., 1996).

Com base nos índices propostos por Fanger, foram publicados diversos trabalhos na área de HVAC&R que utilizaram controladores automáticos operados por termostatos

(35)

inclusive estudos que apontam as diferenças de conforto térmico entre pessoas do gênero masculino e feminino (KARJALAINEN, 2007).

Após Fanger et al. (1984), o estado da arte do comportamento de sistemas HVAC&R evoluiu e outras literaturas específicas mostraram trabalhos realizados de grande relevância.

Um destes trabalhos foi dos pesquisadores Haines e Hittle que descrevem de 1971 até 2003 os sistemas de controles utilizados para HVAC&R (HAINES et al., 1971; HAINES et al., 2003).

Na ação de controle Liga/Desliga, o atuador somente possui duas posições, ligado ou desligado, na Equação (1) é demonstrado o funcionamento deste tipo de controle.

(

t

)

<0

)

(1)

O modelo da Equação 1 demonstra que a função u(t) atribui o valor U1 se o erro e(t)

for maior que zero (0) e atribui o valor U2 se o valor de e(t) for menor que zero (0).

2.5.1 – Estratégias de controle PID aplicadas a sistemas HVAC&R.

Os estudos realizados em sistemas HVAC&R com controladores automáticos liga/desliga, se mostram ineficientes, comparados aos métodos de controle Proporcional (P), Proporcional e Integral (PI), Proporcional, Integral e Derivativo (PID). O controlador PID é um controlador comum nas aplicações industriais.

O PID pode ser ajustado por meio da obtenção de três parâmetros:

O ganho proporcional (Kc), ganho integral (Ki) e o ganho derivativo (Kd). A ação de controle “u(t)” para a correção do erro “e(t)”, observando a variável de processo (VP), ocorre conforme a Equação (2):

(36)

u

(

t

)

=

K

_c

e

(

t

A função de transferência da Equação (2), referente ao controlador PID é dada pela aplicação da transformada de Laplace expressa na Equação (3 ) abaixo:

H

_c

(

s

)

=

U

(

s

)

E

(

s

)

=

K

p

+

K

_i

s

+

K

d

s

(3)

Um dos métodos de sintonia mais utilizados para a estimação dos parâmetros de controle é o método de sintonia de Ziegler e Nichols (1943). Os autores propuseram um conjunto de equações para determinação dos parâmetros Kc ,Ki e Kd, considerando novos parâmetros estimados pelo comportamento dos controladores PID por meio do método de curva de reação mostrado na Figura 4.

Figura 4 – Curva de reação (SILVA,2012).

Neste método uma reta é traçada tangenciando o ponto de inflexão, a partir do ponto 0 de y(t) até o valor final atingido (Amplitude * Ganho do processo=A.Kp). A partir deste método são encontrados os parâmetros de: tempo morto (td) e tempo do processo (τ). Com este método são obtidos os parâmetros de ganho crítico (Kc), período integral (τi) e período

derivativo (τd). Estes parâmetros foram aplicados em modelos experimentais cujo

comportamento serve em modelos de equações de primeira e de segunda ordem ambas com tempo morto.

(37)

A função de transferência do controlador é apresentada na Equação (4).

G

c

(

s

)

=

K

c

*

(

1+

1 τ

_i

* s

+

τ

D

* s

)

(4)

As equações da Tabela 1 são válidas dentro da relação da Equação (5). 0,1<

(

τd

τ

)

<1 (5)

As equações para o cálculo dos parâmetros do controlador PID por meio do método de Ziegler-Nichols (1943), são mostrados na Tabela 1.

Tabela 1. - Método de Ziegler-Nichols.

Kc

τi

τ

d P t_d* Kτ _p ∞ -PI t0,9 * τ_d* K_p 3,33 *

t

d -PID t1,2* τ_d* K_p 2 *

t

d td 2

τ_d/τ

₎

)

(38)

Os métodos de sintonia para controladores PID evoluíram e muitos deles são baseados em critérios de desempenho antecipadamente definidos.

Os critérios de desempenho de um controlador PID podem ser medidos pelo método baseado em critérios de integração do erro, após a malha de controle estar sintonizada por um dos métodos de sintonia acima propostos.

Segundo Stephanopoulos (1984) e Ogata (1985) os critérios de erro mais frequentes são os apresentados na Equação (6), a Equação (7) e a Equação (8).

Estas equações determinam respectivamente os valores da “Integral do valor absoluto do erro” (IAE), a “Integral do erro ao quadrado” (ISE) e a “Integral do valor absoluto do erro ponderado no tempo” (ITAE), quando o processo é perturbado na carga:

I A E=

∫

0 ∞

(

e

(

t

)

d t

(6)

I S E=

∫

₀∞

[

e

(t

)

]

2

d t

(7)

I T A E=

∫

0 ∞

t .|e

(

t

)

|

d t

(8)

Por meio das equações acima, a sintonia é realizada utilizando a escolha de um método integral, então os parâmetros serão calculados para cada tipo de controlador a ser implementado.

Os valores dos parâmetros, conforme o controlador pode ser determinado pela Tabela 3, caso o processo possua um controlador P, PI ou PID com o tipo de controle regulador (perturbações na carga).

(39)

Tabela 3. Parâmetros dos controladores P, PI e PID para controle regulador (LOPEZ et al.,1967).

Parâmetros

ISE

IAE

ITAE

P Kc=

a K.

(

td τ

)

b a=1,411 a=0,902 a=0,490

3 b a3=0,56 a3=0,482 a3=0,381 b₃=1,006 b₃=1,137 b₃=0,995

Para a obtenção das relações de sintonia em controladores PID com o tipo de controle servo (perturbações no ponto de ajuste - set-point) a Tabela 4, demonstra os valores dos parâmetros para este caso.

A Tabela 4 demonstra os parâmetros considerando que o critério ISE não é adequado, pois a resposta oscilatória no controle servo é inapropriada.

A Tabela 4 apresenta portanto, as equações para cálculos dos parâmetros relativos aos controladores PI e PID, considerando os critérios de desempenho IAE e ITAE.

(40)

Tabela 4. Parâmetros dos controladores PI e PID para controle servo (LOPEZ et al.,1967).

Parâmetros

2 b a2=0,7400 a2=0,7960 b₂=−0,13 b₂=−0,147 τ_d=a_3.τ .

(

td τ

)

3 b a3=0,348 a3=0,308 b3=0,914 b3=0,9292

As relações das equações da Tabela 4 são válidas para as funções de transferências mostradas na Equação 3. As equações mostradas na Tabela 4 são válidas para a relação da Equação 5.

Outro método proposto para a sintonia automática de controladores PID foi demonstrado por (ÅSTRÖM et al., 1993), os quais propuseram a sintonia automática e adaptativa para controladores PID, a determinação do modelo com o comportamento de primeira ordem com tempo morto é obtido pela curva de resposta e a obtenção dos parâmetros propostos por Ziegler e Nichols.

Este método é muito utilizado na indústria, baseia-se em parâmetros estimados por meio do limite de estabilidade do controlador Proporcional.

Os controladores PID têm sido utilizados para proporcionarem um controle adequado de processos industriais que possuem características de atraso de transporte, não linearidades,

(41)

modelos de elevada ordem entre outros fatores que ocasionam mudanças repentinas do modelo (ALMEIDA, 1999).

Os sistemas HVAC&R necessitam do controle de variáveis ambientais, tais como temperatura e umidade. O histórico das aplicações na indústria mostram que os controladores PID são muito utilizados em diversos setores (BI et al., 2000).

A manipulação da frequência de rotação do compressor em malha fechada de um controlador PID mostrou-se muito eficiente quando aplicado a um sistema do tipo Chiller cuja manutenção da temperatura de evaporação teve pertubações na carga térmica e no ponto de ajuste (set-point) (SILVA et al.,2006).

2.6 – CONTROLADORES FUZZY APLICADOS A SISTEMAS HVAC&R.

A teoria de controle clássica apresenta uma limitação de performance quando aplicadas em sistemas altamente complexos, onde o comportamento não-linear e o comportamento dinâmico complexo estão presentes (SILVA et al., 2006).

A lógica Fuzzy pode substituir um método de controle complexo utilizando informações imprecisas, ambíguas e incertas.

O processamento da informação em uma lógica Fuzzy é muito parecido com a capacidade humana de procurar informações e definir conclusões partindo de informações aproximadas. Em contraste com a lógica clássica que depende de informações precisas para a definição do modelo de equações matemático para caracterizar o fenômeno.

A lógica Fuzzy foi introduzida por Zadeh em 1965 e propõe que um conjunto universo “U”, e um subconjunto Fuzzy A⸦U onde A é definido por uma função de pertinência que associa cada elemento xϵU, em um grau μA(x) entre 0 e 1. Assim infinitos valores podem ser

usados. Nesse modelo, em vez de pertencer ou não a um conjunto, o elemento tem um grau de pertinência ao conjunto, como é demonstrado na Equação (9).

(42)

μ

_A

(

x

)

: U →

(

0,1

)

(9)

Na lógica Fuzzy é necessário que a experiência e o conhecimento humano sobre o processo fenomenológico seja informado ao programa Fuzzy. Portanto este tipo de sistema valida uma solução de controle para sistemas não-lineares e de controle de processos complexos cujo comportamento é conhecido por um especialista.

Para que valores absolutos sejam processados em lógica Fuzzy é necessário que os valores sejam convertidos em valores Fuzzy. O processo de transformar um valor real na sua representação Fuzzy, com o objetivo de expressá-lo com uma medida de imprecisão, denomina-se Fuzzificação.

Os controladores Fuzzy são muito utilizados em aplicações tipo HVAC&R, em particular nas aplicações que fazem o controle de temperatura de sistemas de refrigeração.

O controle de temperatura em sistema de refrigeração por meio da manipulação de um inversor de frequência alterando a velocidade do motor do compressor e controlado por lógica Fuzzy mostrou as diferenças de transferência de calor entre fluidos refrigerantes como o R407C e o R507 em substituição ao fluído refrigerante R22 (APREA et al., 2004).

Segundo APREA et al.,(2004) a aplicação do inversor de frequência em sistemas de refrigeração por compressão devem possuir uma faixa mínima dos valores de referência de frequência para que compressores com lubrificação interna por palheta possam operar sem danos, a faixa de operação proposta neste trabalho está entre 30-50 Hz mas estes valores podem mudar em função da especificação de cada projeto.

Em aplicações de sistemas de refrigeração de pequeno porte os controladores Fuzzy foram abordados para o controle da vazão mássica por meio do acionamento de válvulas de expansão eletrônicas (EVV – Eletronic Expansion Valve). O trabalho apresentado por LI et al., (2004) mostrou o comportamento de um controlador Fuzzy que estimou os valores dos

(43)

parâmetros Kp ,Ki e Kd em um algoritmo de autoajuste para um controlador PID no acionamento da EVV para o ar-condicionado de um automóvel.

Nesta área de otimização de parametros para processos termicos a estimação para os parametros de controle PID um aumento efetivo da eficiencia do contolador (MANSOUR et al., 2005).

O uso de controladores Fuzzy em processos industriais têm crescido nas últimas décadas, especialmente em processos onde existe dificuldade no desenvolvimento do modelo matemático (SILVA, 2006).

2.6.1 – Base de conhecimento, variáveis linguísticas de entrada e de saída, termos linguísticos (Fuzzificação).

Uma variável linguística (entrada ou saída) é composta por conjuntos de variáveis numéricas associadas às variáveis gramaticais em formato de texto que são denominadas “variáveis fuzzificadas” ou termos linguísticos. Os termos linguísticos pertencem a um universo de discurso denominados conjuntos Fuzzy ou variáveis linguísticas.

Portanto o conjunto Fuzzy (universo ou variável linguística) é composto de conjuntos fuzzificados (termos linguísticos) que podem ser associados às entradas e ou às saídas por meio de regras lógicas. Este algoritmo lógico que compara e associa as variáveis linguísticas de entrada às variáveis linguísticas de saída produzem um sistema de inferência especialista ou sistema de inferência Fuzzy (FIS – Fuzzy Inference System) desde que parametrizado por meio da base do conhecimento de funcionamento de um sistema ou processo.

Uma faixa de valores numéricos adquiridos por meio de um sensor de temperatura poderá ter seus valores associados a um determinado termo linguístico. Exemplo: Um conjunto de valores numéricos {25, 26, 27, 28, 29, 30} em unidades graus Centigrados pode ser associado ao termo linguístico “Quente”. Enquanto uma faixa de valores numéricos enviados para um inversor de frequência poderá ter seus valores a associados a outro termo

(44)

linguístico. Exemplo: Um conjunto de valores numéricos {56,57,58,59,60} em unidades de Hertz pode ser associados ao termo linguístico “Rapido”.

Exemplo: No universo de discurso da entrada do sistema ou do processo térmico que esteja associado a variável linguística “Temperatura_ambiente”, quando o valor lido do sensor de temperatura for pertinente a faixa de valores do termo linguístico “Quente” e a variável linguística “Temperatura_ambiente” identificar, comparar, executar e realizar esta associação então esta operação é chamada de “Fuzzificação”.

Então a Fuzzificação é uma operação que lê uma variável numérica e a modifica para um valor gramatical, caracterizando-o como um termo linguístico contido em uma variável linguística de entrada.

Outro exemplo: A variável linguística de entrada “ErroTev” (erro absoluto da temperatura de evaporação) e a variável linguística de saída “Compressor” (frequência de referência do inversor do compressor) ao serem declaradas assumiram valores fuzzificados (conjuntos fuzzy) tais como NL, NM, ... , PL, (LI et al., 1996) estes conjuntos fuzzy representam valores numéricos denominados como “Negative Large”, Negative

Medium”, ... , “Positive Large”.

Dá-se a designação a estes conjuntos fuzzy de “termos linguísticos” que caracterizam a variável linguística. Portanto a variável linguística “ErroTev” possiu os termos linguísticos NL, NM, ... , PL e a variável linguística DeltaErroTev (variação do erro da temperatura de evaporação) possui os termos linguísticos NL, NM, ... , PL.

Neste exemplo de variáveis linguísticas o erro pode tender a um valor negativo ou a um valor positivo sendo que os valores dos desvios podem ser grande (Large), médio (Medium), pequeno (Small).