Performance assessment of advanced process control algorithms using an interacting tank system

Jota, F.G.; Braga, A.R.; Pena, R.T.

doi:10.1109/ias.1995.530490

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“…A Tabela I destaca todas as malhas monitoradas. Os cálculos do IAE, de VarY e VarU para cada instante k são dados por (6) e (7) (Sousa, 2015, Jota;Pena, 1995):…”

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“…Além de verificarem se a operação da malha está dentro de níveis aceitáveis, métricas de desempenho dinâmico fornecem suporte para detectar e apontar situações que requerem novas sintonias, ou mesmo a substituição de componentes de instrumentação. Dos vários índices de desempenho encontrados tanto na literatura científica quanto nos manuais de softwares comerciais (Campos;Teixeira, 2010;Controlsoft, 2019;Jota;Pena, 1995;Metso Expertune, 2019), este trabalho aplica três: a integral do erro absoluto (IAE), a variabilidade (desvio padrão) da variável controlada (VarY) e a variabilidade da variável manipulada (VarU).…”

Section: Introductionunclassified

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Monitoramento Estatístico Multivariado e de Desempenho de Malhas de Controle de uma Caldeira

Braga

Sousa

2019

Anais Do 14º Simpósio Brasileiro De Automação Inteligente

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Thermoelectric power plants have critical units, e.g. boiler that is a complex multivariable system in itself. Such complex units present non-stationary behavior and multiple points of operation, which implies constant changes in variables' setpoints. This work presents a multivariate statistical monitoring methodology, combined with Principal Component Analysis (PCA), to detect changes in operational conditions, adapted to changing process conditions, since strict PCA technique requires stationarity that is not ensured. In addition, performance indices of regulated control loops are used to assess changes in dynamical behavior, which also indicates degradation of a boiler-unit performance. The proposed methodology was implemented in a PIMS environment, integrating a monitoring system, installed in a thermoelectric power plant used as a case study. Experimental results based on actual operational data from the case study power plant are given to illustrate results of the proposed methodology. Resumo: Usinas termelétricas (UTEs) possuem unidades críticas, como caldeira, que é uma unidade multivariável complexa em si. Tais unidades apresentam comportamento não estacionário e múltiplos pontos de operação, o que implica mudanças constantes de referências de variáveis de processo. Apresenta-se uma metodologia de monitoramento estatístico multivariado, combinado com análise de componentes principais, para detecção de mudanças nas condições operacionais, adaptada às condições do processo, uma vez que o uso destas técnicas requer estacionariedade e este não a possui. Além disso, são utilizados índices de desempenho de malhas de controle para auxiliar na indicação de mudanças no comportamento das mesmas e no rastreamento das variáveis mais influentes na degradação de desempenho da caldeira. A metodologia proposta foi implementada numa plataforma PIMS, integrando um sistema de monitoramento, instalado numa UTE usada como estudo de caso. Resultados experimentais com dados de operação da usina estudada validam a proposição e ilustram a metodologia.

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“…A Tabela I destaca todas as malhas monitoradas. Os cálculos do IAE, de VarY e VarU para cada instante k são dados por (6) e (7) (Sousa, 2015, Jota;Pena, 1995):…”

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