Um método evolucionário para sintonia de controladores PI/PID em processos multivariáveis

Em instalações industriais, é comum a existência de processos multivariáveis que possuem variáveis com fortes interações entre si, além de não linearidades e de objetivos de controle conflitantes Assim, a sintonia de diversos controladores em plantas industriais complexas constitui um desafio aos engenheiros de processo e operadores. Este artigo aborda o problema de sintonizar n controladores PI/PID (Proporcional, Integral e Derivativo) em processos multivariáveis como um problema de otimização multiobjetivo. Um algoritmo genético multiobjetivo, modificado por uma técnica de nicho e formação de castas, é proposto para resolver o problema. A otimização é realizada em dois níveis. No primeiro, uma função local que agrupa os critérios ITSE (Integral Time Squared Error) e variância mínima é calculada para avaliar separadamente o desempenho de cada malha. Em seguida, uma função de custo global, considerando todas as malhas é usada para calcular um conjunto de soluções (conjunto de parâmetros do controlador PI/PID) para o problema de otimização. A metodologia foi aplicada no controle PI de uma unidade de craqueamento catalítico e o seu desempenho foi comparado ao de um controlador preditivo por matriz dinâmica. Os resultados mostram a aplicabilidade e eficiência da metodologia proposta. Nonlinear multiple-input multiple-output (MIMO) processes which are common in industrial plants are characterized by significant interactions and nonlinearities among their variables. Thus, the tuning of several controllers in complex industrial plants is a challenge for process engineers and operators. This paper addresses the problem of simultaneously tuning n proportional-integral-derivative (PI/PID) controllers in a coupled multivariable process as a multi-criteria optimization problem. A multi objective genetic algorithm modified by a niching technique with castes formation is proposed to solve this problem. The optimization is carried out in two levels. In the first level a local function that considers both the integral time squared error (ITSE) and the minimum variance criteria is computed to separately evaluate the performance of each closed loop. Thereafter, a global cost function that considers all the loops is used to compute a set of solutions (a set of PI/PID parameters) to the optimization problem. The proposed system was applied to the control of a fluid catalytic cracking (FCC) unit, and its performance was compared to dynamic matrix control (DMC). The results show the applicability and effectiveness of the proposed method.