Model predictive control of a simulated iron ore regrinding circuit.

Programa de P?s-Gradua??o em Instrumenta??o, Controle e Automa??o de Processos de Minera??o. Departamento de Engenharia de Controle e Automa??o, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto.Nessa disserta??o, ? abordada a aplica??o de Controle Preditivo por Modelo (MPC) em um circuito de remoagem com o objetivo de melhorar seu controle de granulometria. Para o estudo, uma linha do circuito industrial de remoagem da Samarco ? simulada utilizando-se um software industrial de simula??o de processos. S?o abordados os principais conceitos do MPC, sendo apresentado o desenvolvimento do Controle por Matriz Din?mica (DMC), em uma camada supervis?ria, aplicado ao processo simulado. As vari?veis percentual de s?lidos no moinho, carga circulante, granulometria do produto final e n?vel da caixa da descarga do moinho s?o as vari?veis controladas pelo DMC e os setpoints remotos dos controladores PID existentes no processo s?o as vari?veis manipuladas pelo DMC. Para o desenvolvimento, foi utilizada uma plataforma de testes hardware-in-the-loop que permite integrar o processo simulado com o sistema de controle distribu?do (DCS) da usina de beneficiamento mineral para a programa??o do algoritmo de controle. Para a avalia??o do desempenho do processo s?o aplicados dist?rbios, comuns na planta industrial, na alimenta??o do circuito de remoagem e s?o apresentados os resultados do processo sendo controlado por apenas controladores PID e por controlador MPC em uma camada supervis?ria.In this dissertation, the application of Model Predictive Control (MPC) in a regrinding circuit is approached in order to improve its granulometry control. For the study, a line of the industrial regrinding circuit of Samarco is simulated using industrial process simulation software. The main concepts of MPC are discussed, and the development of Dynamic Matrix Control (DMC) in a supervisory layer, applied to the simulated process, is presented. The mill solids concentration, circulating load, particle size of the nal product and the level of the mill discharge sump are the controlled variables by the DMC and the remote setpoints of the PID controllers, existing in the process, are the manipulated variables by the DMC. For development, a hardware-in-the-loop testing platform was used to integrate the simulated process with the distributed control system (DCS) of the mineral processing plant for the control algorithm programming. In order to evaluate process performance, disturbances, common to the industrial plant, are applied to the regrinding process feed and the results of the process are presented being controlled by only PID controllers and MPC controller in a supervisory layer