Lógica Fuzzy para Controle de pH em um Processo Petrolífero

This work proposes the design, the performance evaluation and a methodology for tuning the initial MFs parameters of output of a function based Takagi-Sugeno-Kang Fuzzy-PI controller to neutralize the pH in a stirred-tank reactor. The controller is designed to perform pH neutralization of industrial plants, mainly in units found in oil refineries where it is strongly required to mitigate uncertainties and nonlinearities. In addition, it adjusts the changes in pH regulating process, avoiding or reducing the need for retuning to maintain the desired performance. Based on the Hammerstein model, the system emulates a real plant that fits the changes in pH neutralization process of avoiding or reducing the need to retune. The controller performance is evaluated by overshoots, stabilization times, indices Integral of the Absolute Error (IAE) and Integral of the Absolute Value of the Error-weighted Time (ITAE), and using a metric developed by that takes into account both the error information and the control signal. The Fuzzy-PI controller is compared with PI and gain schedule PI controllers previously used in the testing plant, whose results can be found in the literature.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

Propõem-se neste trabalho a concepção, a avaliação do desempenho e uma metodologia para sintonia dos parâmetros iniciais das funções de pertinência de saída de um controlador Fuzzy- PI, tipo Takagi-Sugeno-Kang, para o acompanhamento de referências de pH em um tanque reator com agitação contínua. O controlador é projetado para executar a neutralização do pH em plantas industriais, principalmente em unidades encontradas em refinarias de petróleo. O sistema emula, com base no modelo de Hammerstein, uma planta real que se ajusta às mudanças no processo de neutralização do pH, evitando ou reduzindo a necessidade de ressintonia. O desempenho do controlador é avaliado pelos overshoots, pelos tempos de acomodação, pelos índices Integral do valor absoluto do erro (IAE) e Integral do valor absoluto do erro com ponderação do tempo (ITAE), e através de um índice desenvolvido por Goodhart que leva em consideração tanto informações do erro quanto do sinal de controle. O controlador Fuzzy-PI é comparado com controladores PI e PI Escalonado utilizados previamente na planta de teste, cujos resultados estão disponíveis na literatura.