Identificação de processo de nível de líquidos de fase não mínima

Trabalho de conclusão de curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Curso de Graduação em Engenharia de Controle e Automação, 2017.Esse texto traz o trabalho de identificação em uma planta industrial de nível de líquidos de 4 tanques do Laboratório de Controle de Processos da Universidade de Brasilia. Em um sistema de nível de líquidos composto por 4 tanques, duas bombas e uma instrumentação de uma planta industrial, será realizada a identificação de uma configuração MIMO de fase não mínima. A planta é ajustável de modo a ser possível realizar configurações de 1 a 4 tanques com acoplamento realizado por válvulas. O processo possui perdas de carga não desprezíveis e limitações críticas nos atuadores e sensores. Visando avaliar o comportamento do processo analisou-se o escoamento do fluído através de ensaios de enchimento e esvaziamento, resultando em modelos não lineares que foram propostos como uma alternativa aos tradicionais escoamentos laminare turbulento. O processo foi identificado utilizando modelos lineares de função de transferência, primeiramente avaliados em função do ajuste dos dados de saída do processo e do modelo. Posteriormente um controle é apresentado projetado com o modelo linear identificado, o desempenho dos controle será utilizado como segunda avaliação para o modelo.This text present the system identification’s work of the 4 tanks liquid level industrial plant located at University of Brasília’s Laboratory Process Control. In a 4 liquid level system with 4 tanks, two pumps and industrial instrumentation, a identification of a MIMO non minimal phase will be performed. The plant can be adjusted to configure process with 1 to 4 tanks coupled by valves. The process load losses is not negligible and the actuators and sensors has critical limitations. In order to evaluate the process behavior the flow was analyzed with filling and emptying experiments, which resulted in models non linear models proposed as alternatives to the traditional turbulent and laminar models. The process was identified using transfer function models, firstly evaluated according to the data process and models output fitness. After a control system will be proposed designed using linear models, the performance will be a second model evaluation