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luiz filipe alves cordeiro eficiência energética no controle inteligente

1. z Uus U V B 3 y v U E y y2 2g 2g 2g 4 Sendo U1 U2 velocidade de arraste do fluido na suc o e sa da da bomba respectivamente U oR VU sua velocidade tangencial e Vr velocidade relativa ao ngulo das p s B O termo zn chamado de carga din mica e os termos NIE 8 8 e V 28 representam a carga est tica ou perdida pelo fluido em conseq ncia de sua passagem pelo rotor H f Q ideal Perda por fugas Perda por recircula o gt Perda por choque Perda por atrito Curva real Perda por turbul ncia Q Figura B 2 Curva caracter stica de uma bomba centr fuga mostrando a influ ncia das perdas sobre a curva ideal at a obten o da curva real H f Q Adaptado de Monterrey 1974 2 104 AP NDICE Durante todo o processo de bombeamento do fluido a energia adquirida pelo l quido no impulsor tende a diminuir devido resist ncia hidr ulica A carcaga da bomba respons vel pela primeira redu o de velocidade do fluxo As seguintes perdas s o constatadas como mostrado na Figura B 2 segundo Monterrey 1974 2 perdas por fugas ocorrem devido s fugas de fluido entre as partes m veis as partes fixas de uma m quina perdas por recircula o recircula o do fluido entre o impulsor e a carca a o fluido ao inv s de sair pelo bocal de descarga retorna ao impulsor perdas por atrito atrito entr
2. CLPs que permitem o desenvolvimento e a inclus o dessas op es de controle A utiliza o de sistemas de intelig ncia artificial em controle tem despertado grande interesse nos ltimos anos Dentre as t cnicas mais utilizadas est o as Redes Neurais Artificiais RNA e L gica Fuzzy 5 As t cnicas de Intelig ncia Artificial no que tange as aplica es em controle e automa o j est o atingindo o est gio de maturidade e as novas contribui es a rea t m sido embasadas em fundamentos claros e s lidos Uma importante constata o que essas t cnicas n o v m substituir as t cnicas cl ssicas de controle e automa o como controle timo controle robusto controle adaptativo controle estoc stico outros mas sim para complement las oferecendo alternativas antes n o dispon veis Assim n o se pretende que um sistema baseado em conhecimentos substitua um controlador PID mas regras podem ser utilizadas por exemplo para programa o de ganhos de controladores PID supervis o de agrupamentos de PID de subsistemas mais complexos reconfigura o de controladores PID em caso de falhas de sensores e outras tarefas apropriadas para utiliza o de t cnicas de intelig ncia artificial A bancada industrial de bombas dispon vel no Laborat rio de Sistemas Motrizes da UFPE constitu da de equipamentos modernos para obten o de medidas experimentais de processos reais presentes na ind stria nacional O treinam
3. num processo de aprendizagem Processo de treinamento chamado de CAP TULO 4 REDES NEURAIS ARTIFICIAIS Algoritmo de Aprendizagem que tem como finalidade ajustar os pesos sin pticos da RNA de uma forma ordenada para alcan ar um objetivo desejado e As conex es entre os neur nios conhecidos como pesos sin pticos s o utilizadas para armazenar o conhecimento adquirido 21 As Redes Neurais Artificiais s o sistemas paralelos distribu dos compostos por unidade de processamento chamados de nodos neur nios artificiais que calculam determinadas fun es matem ticas normalmente n o lineares Esta forma de computa o n o algor tmica caracterizada por um sistema que relembram a estrutura do c rebro humano O grande apelo destes modelos est em sua capacidade de aprender generalizar ou extrair regras automaticamente de conjuntos de dados complexos 21 As RNA se constituem em uma t cnica de intelig ncia artificial cuja utiliza o pr tica est se tornando cada vez mais presente no nosso dia a dia Aplica es realizadas com RNA t m apresentado desempenho satisfat rio em diversas reas de pesquisas tais como classifica o reconhecimento de padr o aproxima o de fun es processamento de s ries temporais otimiza o controle etc A aplica o de redes neurais para controle n o uma novidade Existem diversas aplica es na literatura t cnica A maior problem tica a sua
4. 33 PRECHELT L Probenl A Set of Neural Network Benchmark Problems and Benchmarking Rules Technical Report 1994 pp 21 94 34 DORF R C e BISHOP R H Modern Control Systems 7 ed Addison Wesley Reading MA 1995 35 CASTRUCCI P B L e BATISTA L Controle Linear M todo B sico Editora Edgard Blucher Ltda S o Paulo 1980 36 OGATA K Engenharia de Controle Moderno Prentice Hall do Brasil RJ 1990 37 BOTTURA C P Princ pios de Controle e Servomecanismos Guanabara Dois Rio de Janeiro RJ 1982 113 REFER NCIAS BIBLIOGR FICAS 38 GIARRATANO J C VILLARREAL J A SAVELY R T Future Impacts of Artificial Neural Systems on Industry ISA Transactions v 29 n 1 1990 39 LEE C C Fuzzy Logic in Control Systems Fuzzy Logic Controller Part 1 IEEE Transactions on Industrial Systems Man and Cybernetics vol 20 n 2 1990 40 MORAES C C CASTRUCCI P Engenharia de automa o industrial 1 ed Rio de Janeiro L TC 2001 A1 STR M K J e H GGLUND T 1995 PID Controllers Theory Design E Tuning Instrument Society of America 42 DESOBOROUGRH L e MILLER R Increasing Customer Value of Industrial Control Performance Monitoring Honeywell Experience 6Th International Conference on Chemical Process Control AIChE Symp Serie 326 New York 2002 43 ZIEGLER J G e NICHOLS B Optimum Settings for
5. es 3500 rpm AP NDICE C 1 ANALISADOR DE ENERGIA Analisador de energia MARH 21 Figura 1 Analisador de Energia do LAMOTRIZ O analisador de energia MARH 21 da Figura 1 um medidor e registrador de grandezas em tempo real para sistemas el tricos monof sicos bif sicos e trif sicos em 109 AP NDICE baixa m dia e alta tens o Possui tr s canais de entrada para sinais de tens o tr s canais de entrada para sinais de corrente e ainda tr s canais de entrada para grandezas auxiliares definidas pelo usu rio Enquanto indica os valores medidos o MARH 21 tamb m os armazena na sua mem ria de massa para que posteriormente os dados possam ser transferidos via RS232 para o computador e ent o analisados na forma de gr ficos e relat rios atrav s do ANAWIN Como o equipamento pode ser usado em diferentes situa es e para diferentes finalidades torna se necess rio adaptar o registrador a cada um atrav s da programa o de seus par metros Esta programa o realizada via teclado do MARH 21 ou atrav s do computador permite que o usu rio ajuste o equipamento para a situa o espec fica em que o mesmo ser usado Os circuitos internos respons veis pelo funcionamento do MARH 21 podem ser alimentados diretamente pela entrada de sinal de medi o de tens o pela entrada auxiliar em tens o alternada de 70 a 600 Vca ou por uma entrada em tens o cont nua de 11 a 60Vcc O MARH 21 a
6. estrangulamento de v lvula resultando em uma economia da ordem de 55 6 8 Conclus es do Cap tulo O controlador l gico program vel tornou se um equipamento fundamental nas ind strias As interfaces homem m quina complementando o sistema de aquisi o de dados e auxiliando o CLP est o bastante disseminadas Desta forma fazendo uso desta tecnologia poss vel implementar um algoritmo de RNA integrado ao sistema de supervis o A RNA auxilia o controle industrial tradicional do tipo PI tornando o energeticamente mais eficiente como se verifica nos resultados do trabalho Vale salientar que o controle com a utiliza o do inversor de freqii ncia associado ao sistema 93 CAP TULO 6 METODOLOGIA APLICADA E RESULTADOS controlado torna o mais vers til e din mico podendo ser aplicado a diversos outros tipos de sistemas encontrados na pr tica industrial Uma economia significativa do consumo de energia el trica pode ser obtida quando o sistema controlado auxiliado por uma rede neural artificial treinada visando efici ncia energ tica do sistema 94 CAP TULO 7 7 CONSIDERA ES FINAIS E TRABALHOS FUTUROS Os objetivos iniciais do trabalho foram alcan ados A eficientiza o energ tica do sistema de bombeamento do LAMOTRIZ foi analisada podendo ser utilizada como prot tipo de testes de grandes processos industriais que buscam aumentar a efici ncia energ tica e melhorar a qualidade de energia
7. exigido pela concession ria local 0 92 Em sistemas industriais utiliza se corre o de fator de pot ncia para solucionar o problema importante frisar que o motor utilizado na bancada um motor de alto rendimento 3 2 2 Partida com a SoftStarter A seguir analisado o comportamento da corrente tens o pot ncias ativa e reativa e fator de pot ncia na partida com a softstarter na bancada de bombas do LAMOTRIZ A Figura 3 5 apresenta a corrente registrada durante a partida com a softstarter na bancada de bombeamento 28 CAP TULO 3 AN LISE DA EFICI NCIA ENERG TICA o 10 20 30 40 50 60 70 80 Tempo s Figura 3 5 Gr fico da corrente na partida com a softstarter do conjunto motor bomba com as v lvulas 100 abertas para o reservat rio superior 5m Na Figura 3 5 pode se observar uma curva de corrente da partida com a softstarter com um pico de 4 7 A na fase C ou seja pr ximo do pico de corrente com a partida direta mostrada na Figura 3 1 Uma sofistarter mal regulada pode trazer resultados inesperados chegando at a apresentar picos de corrente na partida bem acima dos da partida direta o que mostra a Figura 3 6 20 40 60 80 100 120 Tempo s Figura 3 6 Gr fico da corrente na partida com uma softstarter n o ajustada do conjunto motor bomba com as v lvulas 100 abertas para o reservat rio superior 5m 29 CAP TULO 3 AN L
8. seguintes equa es m 2 wx tb 4 1 j l Yk 9 V 4 2 onde sinais x x S o os sinais de entrada wj wj S O os pesos sin pticos associado ao neur nio k definido um campo local induzido v como sendo sa da do combinador linear que ser aplicado fun o de ativa o obt m se a sa da do neur nio k yj 49 CAP TULO 4 REDES NEURAIS ARTIFICIAIS 4 2 3 Fun o de Ativa o A partir do modelo proposto por McCulloch e Pitts 22 em que a sa da do neur nio assume apenas valores bin rios O ou 1 foram derivados v rios outros modelos que permitem a produ o de uma sa da qualquer n o necessariamente sendo O ou 1 e com diferentes fun es de ativa o onde estas podem ser lineares ou n o conforme apresentado na Figura 4 2 Limiar Linear 1 5 05 0 0 5 5 0 5 5 0 5 y y Sigm ide Log stica Tangente Hiperb lica 1 1 05 0 1 5 0 5 5 0 5 y y Figura 4 2 Func es de ativac es 4 2 4 Processo de Aprendizagem A utiliza o de uma RNA na solu o de uma tarefa passa inicialmente por uma fase de aprendizagem Segundo 28 Aprendizagem o processo pelo qual os par metros de uma rede neural s o ajustados atrav s de uma forma continuada de est mulo pelo ambiente no qual a rede est operando O objetivo principal do processo de aprendizado conceder a RNA a capacidade de generalizar os resultados do treinamento Esta c
9. 2007 60 MACIEL S SILVA R D S LIM O R C TOSTES M E L PAIVA S DIAS J H Utiliza o de Redes Neurais Artificiais para Modelagem de Sistemas Motrizes Industriais SNPTEE Rio de Janeiro RJ outubro 2007 15
10. 81 6 3 1 Aplica o de um degrau de velocidade ao sistema 81 6 3 2 C lculo da fun o anal tica Q t a partir do conjunto de pontos Q t 81 6 3 3 Transformada de Laplace da fun o 0 82 6 3 4 C lculo da fun o H s do sistema sse 82 6 44 Implementa o do PLI us distr e nda RE p ed 83 6 5 Processo para Determina o da RNA 83 6 5 1 Defini o de uma Figura de M rito see 83 6 5 2 Coleta Tratamento dos Dados sese 84 6 5 3 Treinamento da RINA ass tido Deo tradi 85 6 5 4 Sele o da Melhor Arquitetutd ec br torte detener 85 6 5 5 Sele o do Melhor Algoritmo de 85 XI 6 6 Resultados em Simulink c rara 87 6 6 1 Implementa o da RNA em Simulink esses 87 6 6 2 Implementa o do PI em Simulink sq Re egest 87 Simulacao do Sistema RNA PI dee ete re e ee reet Ta 89 6 7 Resultados Experimentais uvae Re Pri t ascii 90 6 8 Conclus es do Capitulos ea secet ia 93 CAPITULO eb erc ONIS A EDI E 95 7 CONSIDERA ES FINAIS E TRABALHOS 95 AP NDICE ani 97 REFER NCIAS BIBLIOGR FICAS sese ttn 112 XII LISTA DE FIGURAS Figura 1 1 Consumo de ene
11. Como se pode ver na Figura 2 2 al m da bomba centr fuga P 1A 01 existem tr s reservat rios de gua sendo o primeiro T 1A 01 que fica na altura do solo e interno no laborat rio com uma capacidade de aproximadamente 1000 litros o segundo reservat rio T 1A 02 instalado na rea externa do LAMOTRIZ e situado a uma altura de 3 metros do solo com uma capacidade de aproximadamente 500 litros e o terceiro reservat rio T 1A 03 tamb m instalado na rea externa do galp o por m a aproximadamente 5 metros do piso com uma capacidade de aproximadamente 500 litros A bancada composta tamb m de tr s v lvulas com abertura de zero a cem por cento 0 100965 controladas remotamente Sendo a primeira FCV 1A 01 localizada na tomada de gua da bomba pr xima ao reservat rio do solo a segunda FCV 1A 02 que usada para simular opera o de by pass fazendo com que a gua retorne ao mesmo 12 CAP TULO 2 PROJETO DE OTIMIZA O DOS SISTEMAS MOTRIZES INDUSTRIAIS reservat rio do qual est sendo succionada e a terceira v lvula FCV 1A 03 localizada na tubula o de passagem para os dois reservat rios superiores e utilizada para simular estrangulamento de sa da em sistemas de bombeamento Na bancada existem tamb m tr s v lvulas do tipo on off que tamb m podem ser comandadas remotamente A primeira SV 1A 01 que conjuntamente com uma v lvula mec nica manual HV 1A 04 respons vel pelo controle aberto fec
12. Considerando uma bomba com rota o n em um ponto de opera o H e Q alterando se a velocidade dessa bomba para no o novo ponto de opera o com rendimento igual ao anterior ser Ho e Qo tal que A bomba presente na bancada possui a curva caracter stica apresentada na Figura B 3 106 AP NDICE Bomba Tipo Pump Type Tipo de Bomba KSB MEGANORM Tamanho p PE KSB MEGABLOC 232159 KSB b E Velocidade Nominal Nom Rotative Speed VOLTAR AO MENU Altura Manom trica Head Altura Manom trica Pot ncia Necess ria Shaft Power Potencia Necesaria Dados v lidos para densidade de t e viscosidade cinem tica at 20 mms Data to a density 1 Kg dm and Kinematical viscosity up to 20 m s Datos v lidos para densidad t Ky dm y viscosidad cinem tica hasta 20 mm s Garantia das caracteristicas de funcionamento conforme ISO 9906 anexo D Operating data accordmg to ISO 9906 attachment D Garantia de las caracteristicas de tuncionamiento seg n ISO 9906 suplemento D Figura B 3 Curvas caracter sticas da bomba Fonte Fabricante B 8 B 9 ux x lS S II PET NA N 10 II MN PES 107 AP NDICE u
13. O aj A0 se a derivada positiva aumentando o erro o peso diminu do do seu valor de atualiza o caso contr rio o valor ser adicionado Entretanto existe uma exce o se a derivada parcial muda de sinal ou seja o passo previsto foi muito grande a ponto de fazer o ponto passar do m nimo desejado ent o a atualiza o do peso deve ser revertida como segue QE apt 00 4 4 Ao A0 gt se 55 CAP TULO 4 REDES NEURAIS ARTIFICIAIS Conseq entemente de se esperar que no pr ximo passo essa derivada mude novamente seu sinal Para que n o haja uma segunda puni o ent o se deve prever uma maneira de n o fazer a adapta o do peso Na pr tica isto pode ser conseguido 1 1 fazendo 0 na regra de adapta o de A O Uma das principais vantagens do algoritmo RPROP est ligada ao fato de que para a maioria dos problemas n o necess rio fazer uma boa escolha dos par metros a fim de garantir converg ncia A seguir encontram se algumas dicas para a escolha de tais par metros e Seleciona se Um valor t pico A 0 1 mas varia es nesta inicializa o n o s o cr ticas para o algoritmo para evitar problemas e Satura se o valor m ximo e m nimo de A Aa e Amin de overflow e underflow e Experimentalmente determinou se 7 212 e 7 0 5 como bons valores para estes par metros O RPROP um algoritmo muito r pido
14. es de ativa o Neste projeto os dados foram normalizados de acordo com a Equa o 4 6 que limita os valores no intervalo de 0 1 0 9 0 9 norm T 4 6 84 09 LAO nin 4 6 4 4 3 Separa o dos dados para Treinamento e Avalia o As redes neurais aplicadas neste trabalho aprendem a partir de exemplos e as mesmas s o projetadas para serem capazes de generalizar o conhecimento adquirido durante o treinamento sendo assim necess rio dividir a base de dados nos seguintes conjuntos 50 para formar o conjunto de treinamento 25 para formar o conjunto de valida o e 25 para formar o conjunto de teste O conjunto de treinamento deve ser constitu do pela maior parte dos dados pois a partir deste conjunto que os pesos sin pticos dos neur nios ser o ajustados durante os treinamentos com objetivo de passar o conhecimento para as redes J o conjunto de valida o usado paralelamente com o conjunto de treinamento Entretanto o mesmo n o usado para ajustes dos pesos mas sim para verificar a capacidade de generaliza o da rede neural durante o treinamento Logo este conjunto utilizado como crit rio de parada de treinamento visto que dentre as capacidades das redes que se buscada neste trabalho a generaliza o dos resultados obtidos nos treinamentos quando a elas forem apresentados conjuntos desconhecidos 57 CAP TULO 4 REDES NEURAIS ARTIFICIAIS Assim como o conjunto de valid
15. outro lado o motor do autom vel um sistema quando se projeta um dispositivo que regula o fluxo do fluido de resfriamento de modo a se manter a temperatura em faixas seguras de opera o Uma parte do motor como o carburador tamb m pode ser um sistema no contexto por exemplo do projeto de um mecanismo que ajuste o n vel de combust vel do reservat rio O restante do universo que n o integra o sistema recebe o nome de meio ambiente Obviamente o meio ambiente interage com o sistema alterando as suas caracter sticas As intera es podem ser atrav s de transfer ncia de massa de energia ou mesmo de informa o considerando desprez vel a energia envolvida na transmiss o da informa o Uma estufa considerada como sistema pode receber uma massa que CAP TULO 5 CONTROLE E AUTOMA O DE PROCESSOS dever sofrer tratamento t rmico Um motor el trico considerado como sistema recebe energia atrav s de cabos de alimenta o Uma entidade financeira considerada como sistema pode receber informa es sobre as taxas de juros praticadas no mercado As grandezas envolvidas nas intera es do sistema com o meio ambiente podem ou n o serem ajustadas convenientemente de acordo com as especifica es de um projetista Essas grandezas s o didaticamente classificadas como entradas e sa das As entradas que n o podem ser ajustadas s o denominadas perturba es ou ru do A interfer ncia eletromagn tica em um equipamento de
16. prop em se os seguintes trabalhos futuros e Estudo pesquisa da modelagem de sistemas industriais atrav s de RNA com t cnicas de ajustes com l gica fuzzy CAP TULO 7 CONSIDERA ES FINAIS E TRABALHOS FUTUROS e Estudo de outros tipos de rede e algoritmos de treinamento aplicada em controle de sistemas industriais como por exemplo as redes Radial Basis Function Networks RBF e Desenvolver modelos mistos de controle que utilizem l gica fuzzy e redes neurais e Desenvolver novos ajustes de K e com RNA e Compara o de modelos de controle tais como o PID os baseados em Redes Neurais Artificiais e ou L gica Fuzzy PID com aux lio de RNA PID com ajustes de l gica fuzzy e Levantamento de plantas industriais com grandes sistemas de bombeamento e Avalia o de viabilidade de usos dos sistemas de controle nestas plantas industriais e Avalia o do impacto energ tico da implementa o do controle PID com aux lio da RNA no parque industrial NE 96 AP NDICE AP NDICE A INSTRUMENTOS UTILIZADOS NA BANCADA DE BOMBAS A 1 Medidor de Press o Figura A 1 Transmissor de Press o do LAMOTRIZ O transmissor inteligente da Figura A 1 utilizado para medi o de press o manom trica absoluta e diferencial com fun es de diagnostico integradas indicador digital comunica o HART PROFIBUS PA opcional etc teclado para opera o calibra o local ranges de 1 mbar a 400 bar classe
17. s do estrangulamento da v lvula 3 2 An lise dos Diferentes Tipos de Partida na Bancada de Bombas Iniciou se o ensaio das bancadas com os tr s tipos de partidas poss veis ou seja a partida direta PD a partida suave com a sofistarter SS e a partida controlada com o conversor de frequ ncia FC 3 2 1 Partida Direta A seguir analisado o comportamento da corrente tens o pot ncias ativas e reativas e fator de pot ncia na partida direta na bancada de bombas do LAMOTRIZ A Figura 3 1 apresenta a corrente registrada durante a partida direta na bancada de bombeamento CAP TULO 3 AN LISE DA EFICI NCIA ENERG TICA 30 Tempo s Figura 3 1 Gr fico da corrente na partida direta do conjunto motor bomba com as v lvulas 100 abertas para o reservat rio superior 5m Como nos mostra a Figura 3 1 as correntes da partida direta nas tr s fases est o equilibradas e apresentam um pico de corrente de 5 6 A A curva apresentada tem um desempenho conforme esperado para uma partida direta A Figura 3 2 apresenta a tens o registrada durante a partida direta na bancada de bombeamento 30 Tempo s Figura 3 2 Gr fico da tens o registrada na partida direta da bancada da bomba com a v lvula 100 aberta alimentando o reservat rio superior 5m Nota se na Figura 3 2 que as tens es nas tr s fases est o equilibradas Outro fator importante que essa a tens o de su
18. utilizando se por exemplo o algoritmo Back Propagation juntamente com um percepton multicamadas necessita se de um Te CAP TULO 5 CONTROLE E AUTOMA O DE PROCESSOS mecanismo para gerar u que poderia ent o compor os pares e u para treinamento da rede ul u2 Planta Figura 5 4 Utilizac o de uma rede neural como controlador Uma alternativa para gerar u utilizar um controlador convencional de forma que a rede neural possa copiar as suas caracter sticas A Figura 5 5 ilustra uma forma de obter os pares entrada sa da do controlador que s o utilizados no treinamento da rede neural Uma outra alternativa seria realizar uma identifica o da planta a ser controlada A identifica o poderia conduzir a modelos diretos como a obtida por um esquema do tipo da Figura 5 6 ou inversos como as provenientes de arranjos como a Figura 5 7 SU CAP TULO 5 CONTROLE E AUTOMA O DE PROCESSOS u1 us y1 Planta y2 Figura 5 5 A rede neural pode ser utilizada para adquirir as caracter sticas de um controlador convencional u1 Planta u2 Figura 5 6 Identifica o de modelo direto atrav s da utiliza o de redes neurais 78 CAP TULO 5 CONTROLE E DE PROCESSOS Modelo identificado inverso Figura 5 7 Identificac o de modelo inverso atrav s da utilizac o de redes neurais 5 9 Conclus es do Cap tulo O conhecimento adquirido neste cap t
19. valido toda peleja tudo o que tiveres passado e que por amor ao fruto suportado Neste momento lembra te que tudo isso s foi poss vel pela Gra a de Deus Guarda isto como p rolas que se conservam no mais rec ndito do teu cora o VII Resumo da Disserta o como parte dos requisitos necess rios para obten o do grau de Mestre em Engenharia El trica EFICI NCIA ENERG TICA NO CONTROLE INTELIGENTE DE SISTEMAS DE BOMBEAMENTO Luiz Filipe Alves Cordeiro Novembro de 2008 Orientador Prof Ronaldo Ribeiro Barbosa de Aquino D Sc rea de Concentrac o Processamento de Energia Palavras chave Automa o Industrial Ffici ncia Energ tica Intelig ncia Artificial Sistemas de Bombeamento N mero de P ginas 132 Com a globaliza o e a competitividade em todos os n veis do setor industrial a conserva o de energia se tornou um fator importante na ind stria moderna O consumo de energia el trica do setor industrial representa 47 do consumo total do pa s A for a motriz representa a maior parte deste consumo chegando a ser superior a 80 nos setores t xtil de papel e celulose Este trabalho descreve a aplica o da modelagem controle e intelig ncia artificial para melhorar a efici ncia energ tica em sistemas industriais O trabalho apresenta um sistema de controle baseado em intelig ncia artificial aplicado a sistemas de bombeamento com objetivo de aumentar a efici ncia energ tica Neste tr
20. 300 5 Figura 6 11 Resposta do sistema completo solicita o de 300 litros em Simulink volume de 300 litros informado a RNA pelo operador do sistema atendido conforme Figura 6 11 6 7 Resultados Experimentais Seguindo a metodologia utilizada neste trabalho a RNA e o controle do tipo PI foram implementados na bancada de bombas presente no LAMOTRIZ com os seguintes 90 CAP TULO 6 METODOLOGIA APLICADA E RESULTADOS controles controle do tipo PI e o controle do tipo PI baseado em RNA com m xima efici ncia com o objetivo de obter os resultados experimentais e desta forma avaliar a viabilidade pr tica do controle do sistema de bombeamento com o aux lio das RNA Sendo assim o controle do tipo PI e a RNA melhor arquitetura e melhores pesos foram implementados no supervis rio da bancada de bombas Vale salientar que toda a implementa o pr tica do processo foi realizada utilizando scripts em Visual Basic no supervis rio da bancada seguindo a seguinte seq ncia Programa em VBScript implementado na bancada de bombas Declarag o das vari veis Normaliza o dos dados Pesos e Bias da melhor arquitetura RNA Implementa o da RNA camada entrada camada oculta e camada de sa da Desnormaliza o dos dados Obten o da Sa da vaz o e tempos ti t e t3 Implementa o do PI utilizando se da vaz o informada pela RNA Na Tabela 6 2 apresentada uma compara o en
21. 5 6 2 Efeitos da A o Integral O efeito da a o integral d se de acordo com a equa o abaixo ut e t dt 5 8 i 0 Quanto maior a pondera o da a o integral ou seja quanto maior for K T o sistema tende a apresentar comportamento mais oscilat rio e apresentar um sobrepasso mais elevado Por m devido a inser o do p lo na origem o sistema em malha fechada passa a ter erro nulo em regime permanente para refer ncias constantes 5 6 3 Efeitos da A o Derivativa A a o derivativa tem como prop sito melhorar o comportamento transit rio do sistema em malha fechada Devido din mica do processo uma mudan a na vari vel de controle somente ir aparecer na sa da do processo ap s algum tempo Assim a a o de controle ir corrigir o erro do sistema com um certo atraso Dessa forma a a o de um controlador com a o derivativa pode ser interpretado como sendo uma predi o da sa da do processo A estrutura b sica de um controlador PD dada por u t e T i 5 9 dt Por sua vez a expans o em s rie de Taylor de e t T 4 1 do Se 5 10 O sinal de controle ent o proporcional estimativa do erro de controle em um tempo Ta frente onde a estimativa obtida por extrapola o linear Portanto para um bom funcionamento do sistema o controlador deve ser sintonizado de maneira que as tr s a es proporcional integral e derivativa sejam adequadamente d
22. E AUTOMA O DE PROCESSOS do corpo humano enquanto um mapa seria um modelo de uma dada regi o da superf cie terrestre Nesse contexto um modelo matem tico uma representa o de como as diversas grandezas interagem entre si geralmente expressa na forma de equa es Como exemplo no caso de um sistema massa mola atrito viscoso ter se ia conforme Figura 5 1 Deslocamento x Constante de Mola k Atrito viscoso b Figura 5 1 Sistema massa mola d x t dx t A n Po ult 5 1 5 2 Sendo que o mesmo sistema pode ser modelado por uma fung o de transfer ncia G s X s eU lo G s U s 5 3 onde X s a Transformada de Laplace de x t e U s a de u t Ainda a fun o de transfer ncia G s pode ser apresentada de forma gr fica em vez de ser expressa como uma raz o de polin mios na vari vel s 36 Uma classe de problemas de controle muito encontrada na pr tica a de manter 664 99 r pr xima a um valor de refer ncia r uma grandeza de sa da y por exemplo o n vel de l quido em um tanque atrav s da manipula o de uma vari vel de controle u que pode ser como na Figura 5 2 e Figura 5 3 a velocidade de rota o do motor acoplado a uma bomba hidr ulica 64 CAP TULO 5 CONTROLE E DE PROCESSOS Controlador Bomba Controladora Figura 5 2 Sistema de controle de n vel de l quido de um reservat rio F
23. V lvula Estrangulada em 30 Iniciaram se as compara es fazendo os experimentos para a v lvula 30 estrangulada Observa se na Figura 3 18 a compara o entre as vaz es com a v lvula estrangulada e com o uso do inversor de frequ ncia 38 CAP TULO 3 AN LISE DA EFICI NCIA ENERG TICA Vaz o Inversor Vaz o V lvula 0 100 200 300 Tempo s Figura 3 18 Vaz o com a v lvula 30 estrangulada e utilizando o inversor de freqii ncia Na Figura 3 18 tem se a confirma o que as vaz es se mantiveram em valores bem pr ximos nas situa es de utiliza o de inversor de freq ncia e de v lvula estrangulada Desta forma o experimento validado De acordo com a Figura 3 19 na condi o de regime permanente observa se uma pot ncia consumida de aproximadamente 1220 W com a utiliza o do estrangulamento da v lvula a 30 e uma pot ncia consumida de cerca de 1150 W com a utiliza o do inversor de frequ ncia Isto representa uma redu o no consumo de energia el trica da ordem de 6 quando se utiliza o inversor ao inv s do estrangulamento da v lvula Pot ncia Inversor Pot ncia V lvula E z o 0 100 200 300 Tempo s Figura 3 19 Pot ncia ativa com a v lvula 30 estrangulada e utilizando o inversor de freqii ncia 39 CAP TULO 3 AN LISE DA EFICI NCIA ENERG TICA E importante frisar que procurou se calcular a economia de
24. Variable Speed Drives With Electric Motor Systems IEE Proc Electr Power Appl Vol 41 N 1 January February 2005 Pp 188 199 DE ALMEIDA A T FERREIRA F J T E FONSECA P CHERITIEN B FALKNER H REICHERT J C C WEST M NIELSEN S B and BOTH D VSDs for Eletric Motor Systems 2005 SANTOS V A PERRONE F P D FERREIRA A C OLIVEIRA L H SOARES G A MOTTA R B MOYA H C e PIFFER R 2005 Otimiza o de Sistemas Motrizes Industriais VI SBQEE p 727 732 21 a 24 de agosto de 2005 9 SOARES V A SOARES G A PERRONE F P D BR ULIO C H MOYA R PIFFER E Otimiza o de Sistemas Motrizes Industriais SNPTEE Outubro 2005 Brasil 10 SAHDEV M Centrifugal Pumps Basics Concepts of Operation Maintenance 6 7 8 and Troubleshooting The Chemical Engineers Resource Page 2003 IIIMONTERREY N L Turbom quinas Hidr ulicas principios fundamentales 1974 12 GREGORIG R M quinas Hidr ulicas volume 3 Se o Gr fica do DEE UFMG 1961 13 MACINTYRE A J Bombas e Instala es de Bombeamento Rio de Janeiro Guanabara Dois 1982 14 MONCHY Frangoies A fun o Manuten o Forma o para a Ger ncia da Manuten o Industrial S rie Tecnologias Ebras Durban 15 Associa o Brasileira de Normas T cnicas 1994 Rio de Janeiro NBR 5462 Confiabilidade e M
25. camada oculta para diminuir o esfor o computacional no experimento pr tico O crit rio adotado para escolha do n mero de neur nioS na camada oculta foi o de treinar v rias RNA com algoritmo gradiente descendente com momento variando este n mero de 2 a 6 tendo a arquitetura com 3 neur nios Figura 6 6 obtido a melhor performance menor erro m dio quadr tico sobre o conjunto de valida o na m dia de 10 dez inicializa es aleat rias de pesos 6 5 5 Sele o do Melhor Algoritmo de Aprendizagem 85 CAP TULO 6 METODOLOGIA APLICADA E RESULTADOS Ap s a escolha da melhor arquitetura verifica se qual o melhor algoritmo de aprendizagem Desta forma foram avaliados os algoritmos de treinamento apresentados no cap tulo 4 O algoritmo gradiente descendente com momento GDM 21 algoritmo Resilient Propagation Rprop 29 e o algoritmo Levenberg Marquardt LM 30 Camada Camada Camada de Oculta de Entrada Sa da Figura 6 6 Arquitetura da RNA aplicada O melhor algoritmo foi selecionado pela melhor performance menor erro m dio quadr tico sobre o conjunto de teste na m dia de 10 dez inicializa es aleat rias de pesos para cada algoritmo Sendo o algoritmo LM que apresentou menor erro na m dia Para finalizar o processo necess rio ser escolhida a RNA de melhor resultado para uso no sistema real Ou seja a de menor erro m dio quadr tico das dez criadas com o algoritmo LM Vale salientar
26. da v lvula e comprimir a mola Ao fim do percurso o n cleo deve permanecer est tico e geralmente a nica for a que se op e a esta situa o a da mola Como a for a exercida pelo n cleo tem origem no campo magn tico do solen ide quanto maior a corrente maior o campo magn tico e portanto maior a for a exercida pelo n cleo Assim pode se perceber que durante o per odo em que a v lvula deve permanecer acionada haveria uma necessidade maior de corrente no est gio inicial de acionamento e posteriormente apenas um valor suficiente para manuten o Normalmente a v lvula pode ser alimentada continuamente com o mesmo valor inicial de corrente por m isso leva a um consumo elevado de energia el trica e provoca o aquecimento e consequente desgaste prematuro do dispositivo A 6 V lvulas de Controle Na Figura A 6 apresentada a v lvula de controle 0 100 de vaz o do sistema de bombeamento do LAMOTRIZ Atrav s desta v lvula poss vel a simula o de mais ou menos consumidores na linha e ainda de um maior ou menor quantidade de volume em um processo industrial Figura A 6 V lvula de Controle 0 100 do sistema de bombeamento do LAMOTRIZ AP NDICE B 102 AP NDICE 1 BOMBA CENTR FUGA Bombas Industriais UGT O SISTEMAS Figura B 1 Bomba centr fuga acionada por um motor el trico de alto rendimento trif sico no LAMOTRIZ As bombas hidr ulicas s o m quinas capazes de conv
27. desses sistemas Al m disso a bancada de bombas agora est dotada de uma an lise qualitativa da confiabilidade e mantenabilidade possibilitando assim as pessoas que vierem a operar esse sistema um detalhamento t cnico das poss veis falhas que venham a ocorrer e impossibilite o desempenho de todas as fun es que possui esse sistema O sistema de bombeamento mostrou se suficientemente flex vel de modo a poder ser utilizado com o objetivo de v rias simula es de casos reais t o presentes na ind stria tais como os diferentes tipos de partida as diferentes formas de controle de vaz o atrav s do inversor de frequ ncia e por estrangulamento de v lvula maior ou menor n mero de consumidores na linha de fluxo de vaz o alturas diferentes e abertura controlada da v lvula diferentes tipos de controles de vaz o como o do tipo PI utilizado em mais de 90 das ind strias e ainda o controle sugerido neste trabalho que o controle do tipo PI auxiliado pelas RNA visando a redu o do consumo de energia el trica Assim sendo o sistema de bombeamento do LAMOTRIZ da UFPE est colaborando com as metas do PROCEL IND STRIA Programa de Efici ncia Energ tica Industrial pois esse trabalho traz um aumento na efici ncia energ tica e busca a redu o do consumo de energia el trica em sistemas industriais Apesar dos bons resultados a perspectiva que eles sejam estendidos ampliados s ind strias brasileiras continua Desta forma
28. do inversor de freq ncia no controle da vaz o V lvula Estrangulada em 70 Ainda foram realizadas as compara es fazendo os experimentos para a v lvula 70 estrangulada 42 CAP TULO 3 AN LISE DA EFICI NCIA ENERG TICA Vaz o Inversor Vaz o V lvula 100 200 400 5 Figura 3 24 Vaz o com v lvula 70 estrangulada e utilizando o inversor de freq ncia Verifica se na Figura 3 24 uma maior dificuldade em manter a vaz o constante devido ao grande n vel de estrangulamento solicitado por m procurou se manter as mesmas vaz es tanto no uso do inversor de freq ncia quanto no uso da v lvula parcialmente fechada Ent o na Figura 3 25 tem se a compara o entre as pot ncias ativas nas duas formas de controle Pot ncia Inversor Pot ncia V lvula 100 200 300 400 Tempo 5 Figura 3 25 Pot ncia ativa com a v lvula 70 estrangulada e utilizando o inversor de freq ncia A partir da Figura 3 25 constata se uma pot ncia consumida de aproximadamente 1035 W com a utiliza o do estrangulamento da v lvula a 70 e uma pot ncia consumida de cerca de 270 W com a utiliza o do inversor de freq ncia Isto 43 CAP TULO 3 AN LISE DA EFICI NCIA ENERG TICA representa uma redu o no consumo de energia el trica da ordem de 74 quando se utiliza o inversor ao inv s do estrangulame
29. enar Yer a e iE 60 CAPITULOS 2d a tod RANNE 61 5 CONTROLE E AUTOMA O DE PROCESSOS es 61 5 1 jean rr RE CC 61 5 2 Introdu o a Automa o Industrial sese 61 5 2 1 Estrutura de um problema de controle sess 63 5 2 2 Solu o de problemas de 1 66 5 3 Aspectos Te ricos do Controle e da Automa o de Processos 67 5 4 Tecnologias Associadas Automa o Industrial suus 69 5 5 Controladores PID em Sistemas Industriais sss 70 5 6 A es do Controlador PID eee get ta UR 71 5 6 1 Efeitos da A o Proportcional eee tet ert ep edet ts 71 5 6 2 Efeitos da A o Integral aa 72 5 6 3 Efeitos da A o Detivativa AAA J2 5 6 4 Estrutura do Comodo t Live pog ebrietate a egit 73 5 7 Sintonia dos 1 5 ai arr da ed a n 73 5 8 Aplica es de Redes Neurais Artificiais em Controle 76 5 9 vGonel soes To C ecce etudes een ad ce Rt Y RET 79 CAPITULO Cuerda end 80 6 METODOLOGIA APLICADA E 80 6 1 A epa E A quM EcL eM a E CA cS 80 6 2 Processo Industrial Proposto sas eec ee oue tenes De esten vei PR 80 6 3 Modelagem do SISLeHid ose videt ia Ue AS e RR E
30. energia no regime permanente entre 100s e 350s desprezando os transit rios de partida Na Figura 3 20 feita uma compara o entre as press es utilizando o inversor ao inv s de v lvula estrangulada para o controle da vaz o 2 5 2 Press o Inversor 15 Press o V lvula e o 10 P 9 1 a 0 5 0 T T T 0 100 200 300 Tempo s Figura 3 20 Press o com a v lvula 30 estrangulada e utilizando o inversor de freq ncia Conclui se a partir da Figura 3 20 que na condig o de regime permanente a press o com a v lvula estrangulada aproximadamente 1 2 vezes maior que com o uso do inversor de freq ncia no controle da vaz o Esta press o mais elevada submete as tubula es e os equipamentos do sistema a um maior desgaste V lvula Estrangulada em 50 Seguindo a metodologia foram realizadas as compara es fazendo os experimentos para a v lvula 50 estrangulada 40 CAP TULO 3 AN LISE DA EFICI NCIA ENERG TICA Vaz o Inversor Vaz o V lvula 0 100 200 300 400 500 Tempo s Figura 3 21 Vaz o obtida com a v lvula 50 estrangulada e utilizando o inversor de freq ncia Observa se na Figura 3 21 que tanto na utiliza o de inversor de frequ ncia quanto de v lvula 50 fechada os valores de vaz o se mantiveram bem pr ximos tornando assim o experimento v lido Na Figura 3 22 os gr
31. es do Cap tulo Neste cap tulo aten o especial foi dada as Redes Neurais Artificiais RNA Sendo assim foi apresentada toda a teoria necess ria para o desenvolvimento e implementa o de um controle eficiente utilizando se da intelig ncia artificial e mais especificamente as redes neurais Desta forma os conhecimentos adquiridos s o de grande utilidade para um melhor desenvolvimento deste trabalho 60 CAP TULO 5 5 CONTROLE E AUTOMA O DE PROCESSOS 5 1 Introdu o Este cap tulo tem por objetivos fazer uma breve introdu o a automa o industrial e apresentar a teoria de controle Sendo assim analisado o principal tipo de controle na ind stria PI e suas principais peculiaridades Ressalta se que esta teoria juntamente com o que fora exposto no cap tulo anterior servir o de base para simula o e implementa o pr tica do controle do tipo PI que com aux lio das RNA ser o aplicados no sistema de bombeamento do LAMOTRIZ e descrito no pr ximo cap tulo 5 2 Introdu o a Automa o Industrial Entende se por sistema em um dado problema de controle e automa o uma parte do universo sobre a qual se fixa a aten o do projetista Um sistema constitu do em geral de diversos componentes que interagem entre si em conformidade com as leis da natureza Assim um autom vel um sistema quando se estuda o seu comportamento na estrada ou se projeta um regulador autom tico de velocidade Por
32. ficos da pot ncia ativa no tempo com a v lvula 5096 estrangulada e utilizando o inversor de freq ncia para o controle da vaz o s o apresentados Pot ncia Inversor Pot ncia V lvula 100 200 300 400 500 Tempo s Figura 3 22 Pot ncia ativa com a v lvula 50 estrangulada e utilizando o inversor de freq ncia Conforme a Figura 3 22 s o estimadas a pot ncia consumida de aproximadamente 1100 W com a utiliza o do estrangulamento da v lvula a 50 e a pot ncia consumida de 670 W com a utiliza o do inversor de frequ ncia Isto 41 CAP TULO 3 AN LISE DA EFICI NCIA ENERG TICA representa uma redu o no consumo de energia el trica da ordem de 39 quando se utiliza o inversor ao inv s do estrangulamento da v lvula Semelhantemente an lise anterior utilizou se a parte em regime permanente do gr fico de 150s a 500s desprezando o transit rio da partida A Figura 3 23 mostrada com o intuito de comparar os n veis de press o a que o sistema submetido quando se utiliza tanto v lvula estrangulada como inversor de freq ncia Press o Inversor Press o V lvula Press o bar 0 100 200 300 400 500 Tempo 5 Figura 3 23 Press o com a v lvula 50 estrangulada utilizando o inversor de freqii ncia Como se observa na Figura 3 23 a press o com a v lvula estrangulada chega a ser 1 8 vezes maior que com o uso
33. fregii ncia do motor do sistema PI em Simulink 88 Figura 6 9 Diagrama de blocos utilizando PI com a RNA em Simulink 89 Figura 6 10 Representa o do sistema versus RNA em Simulink sss 90 Figura 6 11 Resposta do sistema completo a solicita o de 300 litros em Simulink 90 XV LISTA DE TABELAS Tabela 3 1 ndices de Economia utilizando Inversor de Frequ ncia ao inv s de V lvula Estrang ladd A A O 44 Tabela 6 1 Resultado das Inicializa es dos Algoritmos de Aprendizagem 86 Tabela 6 2 Compara o do consumo de energia para reservat rio a 3m com e sem RNAS T A PP 91 Tabela 6 3 Compara o do consumo de energia para reservat rio a 5m com e sem RN cm CTA RE E VE ah 92 Tabela 6 4 Compara o do consumo de energia para os reservat rio a 3m com RNA e com controle tradicional estrangulamento de v lvula sss 95 XVI CLP CSV EQM FC GD GDM IHM IP LAMOTRIZ LEEQE LM MAE MARH MAPE MID MLP MSE OS PA PD PIB PID PROCEL RNA RPROP SS LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS Automation Station Balan o Energ tico Nacional Controlador L gico Program vel Common Separated Values Erro Quadr tico M dio Frequency Converter Algoritmo Gradiente Descendente Algoritmo Gradiente Descendente com Momento Interface Homem M quina ndice de Pr
34. implementa o que depende de equipamentos com capacidade de c lculo A aplica o das redes neurais para controle apresenta diversos pontos positivos dentre eles pode se destacar flexibilidade do controle em operar em diferentes condi es e diferentes processos grande flexibilidade em se adaptar s condi es novas automaticamente com a mudan a de par metros no processo a rede neural pode identificar a altera o e corrigir poss vel com a rede neural implementar um sistema multi objetivo onde a efici ncia energ tica pode ser inclu da como um dos objetivos do processo sem alterar as outras diretrizes Devido a velocidade de processamento com o uso de redes neurais o aumento dos loops de controle para atender as novas diretrizes de efici ncia energ tica n o demandar tanto tempo do sistema de controle proposto 4 2 1 Hist rico das Redes Neurais Historicamente o in cio das RNA se deu em 1943 com o psiquiatra e neuroanatomista McCulloch e o matem tico Pitts 22 que modelou o funcionamento am CAP TULO 4 REDES NEURAIS ARTIFICIAIS do neur nio o neur nio de McCulloch e Pitts foi proposto com pesos fixos isto n o ajust veis e s conseguem implementar fun es linearmente separ veis limitando sua utiliza o Em 1949 houve um avan o e pela primeira vez foi apresentada uma regra de aprendizado fisiol gico para as modifica es sin pticas que afirma que a efici ncia de uma sinapse v
35. indu o trif sicos de alto rendimento Assim al m de apresentar um grande potencial de redu o de consumo este projeto tem como objetivo uma redu o dos custos com os insumos energ ticos o que refletiria diretamente na lucratividade das empresas 2 2 2 Metas do Projeto O projeto tem como metas principais a identifica o de diversas oportunidades de economia de energia em acoplamento motor carga super dimensionamento de motores utiliza o de acionamentos eletr nicos entre outros como tamb m a diminui o dos n veis de perdas dos sistemas sem necessidade de grandes investimentos e ainda a implementa o deste projeto em 2000 estabelecimentos resultando em uma economia de energia para o pa s de 2 TWh 2 2 3 Suporte ao Projeto Capacita o Laboratorial o programa atrav s de conv nios com universidades implanta laborat rios de sistemas motrizes para fins did ticos no tema efici ncia energ tica em sistemas motrizes industriais CAP TULO 2 PROJETO DE OTIMIZA O DOS SISTEMAS MOTRIZES INDUSTRIAIS 2 3 Apresenta o da Bancada de Bombas A bancada de bombas de acionamento do sistema industrial presente no LAMOTRIZ tem como finalidade o estudo de efici ncia energ tica Para tanto composta de um prot tipo de sistema motriz industrial O sistema operado e supervisionado atrav s da esta o de opera o chamado normalmente de OS que serve de Interface Homem M quina IHM entre o
36. neural implementar um sistema multi objetivo onde a efici ncia energ tica pode ser inclu da como um dos objetivos do processo sem alterar as outras diretrizes Devido velocidade de processamento com o uso de redes neurais o aumento dos loops de controle para atender as novas diretrizes de efici ncia energ tica n o demandar elevado tempo do sistema de controle proposto As redes neurais artificiais podem ser utilizadas em uma vasta gama de aplica es podendo se citar como exemplos processamento de sinais cancelamento de ru dos reconhecimento de voz e caracteres codifica o compress o de dados diagn sticos m dicos e outros controle de sistemas din micos manipuladores mec nicos processos industriais ve culos auto guiados e outros sistemas de decis o terap utica m dica an lise financeira e outras e numerosas possibilidades descritas na literatura especializada 55 56 57 Em particular neste cap tulo s o enfatizadas as aplica es de redes neurais artificiais empregadas como controladores cl ssicos gerando um sinal u a ser enviado para o atuador a partir do sinal de erro e entre a sa da e a refer ncia Um dos problemas encontrados na utiliza o de redes neurais no controle de sistemas din micos a sele o das informa es necess rias para o treinamento De fato na Figura 5 4 nota se que de in cio os sinais u que originam a resposta y adequada podem n o ser conhecidos Nesse caso
37. o inversor de freq ncia na bancada de bombas apresentou um pico de corrente da ordem de 2 65 A ou seja aproximadamente a corrente nominal do motor como era de se esperar para este tipo de partida 36 CAP TULO 3 AN LISE DA EFICI NCIA ENERG TICA 3 3 Compara o entre Inversor de Freq ncia Estrangulamento de V lvula no controle de vaz o No meio industrial pr tica comum a utiliza o de m todos mec nicos de controle de vaz o de fluido baseados em estrangulamento do fluido em sistemas hidr ulicos Esta pr tica apesar da f cil operacionalidade resulta em significativo aumento das perdas mec nicas proporcionadas pelo estrangulamento que podem tamb m resultar em um maior desgaste dos equipamentos envolvidos Em sistemas de bombeamento existem diversas formas de se aumentar a efici ncia energ tica conforme apresentado em 17 18 De maneira resumida pode se citar a sele o do conjunto motor bomba mais apropriado ao sistema a associa o de bombas seja em paralelo ou em s rie e o ponto comparado neste trabalho que a redu o da demanda atrav s da utiliza o de inversores de frequ ncia na alimenta o de conjuntos de motor bomba Desta forma apresenta se a aplica o de t cnicas de aumento da efici ncia energ tica atrav s da aplica o de inversores de frequ ncia para o controle da vaz o de fluidos j sendo apontado h algum tempo como uma boa solu o na efici ncia energ tic
38. reservat rio superior 5 26 Figura 3 3 Gr fico das pot ncias ativas e reativas na partida direta do conjunto motor bomba com as v lvulas 100 abertas para o reservat rio superior 5m 27 Figura 3 4 Gr fico do fator de pot ncia na partida direta do conjunto motor bomba com as v lvulas 100 abertas para o reservat rio superior 5 28 Figura 3 5 Gr fico da corrente na partida suave com a sofistarter do conjunto motor bomba com as v lvulas 100 abertas para o reservat rio superior 5m 29 Figura 3 6 Gr fico da corrente na partida suave com uma softstarter n o ajustada do conjunto motor bomba com as v lvulas 100 abertas para o reservat rio superior Du c 29 Figura 3 7 Gr fico da tens o na partida suave com a softstarter do conjunto motor bomba com as v lvulas 100 abertas para o reservat rio superior 5m 30 Figura 3 8 Gr fico das pot ncias ativa e reativa na partida suave com a softstarter do conjunto motor bomba com as v lvulas 100 abertas para o reservat rio superior DO OI 3l Figura 3 9 Gr fico do fator de pot ncia na partida suave com a softstarter do conjunto motor bomba com as v lvulas 100 abertas para o reservat rio superior 5m 31 Figura 3 10 Gr fico da corrente na partida cont
39. tamb m pela efic cia da produ o 4 Fase A partir de 1966 at a poca atual com a expans o das ind strias e a difus o dos computadores a mantenabilidade passa a estar inserida em processos mais sofisticados tais como de controle e an lise utilizando em seu dia a dia n o somente uma caixa de ferramentas mas tamb m f rmulas matem ticas mais complexas visando antecipar se s falhas determinando os melhores e mais econ micos per odos para execu o de determinada manuten o preventiva que na maioria dos casos deixava de ser apenas baseada no tempo Estes crit rios s o tamb m conhecidos como controles preditivos que visam prever ou monitorar a condi o dos equipamentos trazendo sua manuten o para uma situa o controlada e consequentemente mais econ micos para a empresa com menos impacto ao processo produtivo e principalmente com maior seguran a para os envolvidos e para o meio ambiente A Figura 2 4 apresentada a seguir visa resumir a discuss o em quest o onde demonstra que a mantenabilidade industrial vem cada vez mais posicionando se para ser um poss vel fator de diferencia o entre as empresas modernas e competitivas SITE CAP TULO 2 PROJETO DE OTIMIZA O DOS SISTEMAS MOTRIZES INDUSTRIAIS Manutenc o passa a At 13 Grande Guerra N O existem deptos de manuten o se fazer perceber 1 Fase mesmo sendo um y departamento sem Ap s 1 Guerra s o criados dept
40. 1 Estabiliza o de sistemas cuja parte n o est vel n o control vel 111 Estima o de estados de sistemas n o observ veis iv Controle de sistemas com taxas de amostragem inferior s frequ ncias de interesse Sele o da metodologia de projeto Uma vez que se verificou que o problema admite pelo menos uma solu o o projetista deve selecionar uma metodologia apropriada para busc la As solu es podem ser obtidas por m todos gr ficos anal ticos num ricos ou heur sticos sendo que usualmente utilizada uma combina o destas Por exemplo as Cartas de Nichols Curvas de Bode e o Lugar Geom trico das Ra zes s o m todos predominantemente gr ficos Entretanto m todos num ricos podem ser integrados em pacotes computacionais que permitem trabalhar com esses m todos gr ficos M todos heur sticos podem envolver desde t cnicas tipo tentativa e erro at sistemas especialistas Projeto do controlador Selecionada uma metodologia para a solu o de um problema de controle autom tico o projetista deve utilizar a sua experi ncia para determinar a estrutura e os par metros do controlador Simula o Uma primeira verifica o do desempenho do controlador projetado pode ser realizada utilizando se recursos de simula o A simula o pode ser anal gica empregando computadores anal gicos digital empregando computadores digitais ou h brida onde uma parte simulada atrav s de circuitos e a outra imp
41. 7 Um neur nio uma unidade de processamento de informa o que fundamental para a opera o de uma rede neural A Figura 4 1 mostra o modelo de um neur nio de onde se identificam tr s partes b sicas do modelo neuronal e Um conjunto de sinapse ou elos de conex es caracterizado por um peso ou for a pr pria Especificamente um sinal x na entrada da sinapse j conectada ao neur nio k multiplicado pelo peso sin ptico Wy 48 CAP TULO 4 REDES NEURAIS ARTIFICIAIS e Um somador para somar os sinais de entradas ponderado pelas respectivas sinapses e Uma fun o de ativa o para restringir a amplitude da sa da de um neur nio A fun o de ativa o tamb m referida como fun o restritiva j que pode restringir limitar o intervalo admiss vel de amplitude do sinal de sa da de um valor finito Tipicamente o intervalo normalizado da amplitude da sa da de um neur nio escrito como o intervalo fechado 0 1 ou alternativamente 1 1 Entrada fixa x 1 Func o de ativa o Sinais de entrada Jun o aditiva Pesos Sin pticos Figura 4 1 Modelo de um neur nio artificial O modelo neural da Figura 4 1 inclui tamb m um bias aplicado externamente representado por wo O bias tem o efeito de aumentar ou diminuir a entrada l quida da fun o de ativa o dependendo se ele positivo ou negativo Em termos matem ticos podemos descrever um neur nio k conforme as
42. Automatic Controllers Transactions ASME 65 pp 433 444 1943 44 BIALKOWSKI W L Dream vs Reality A View from both sides of the gap Pulp Paper Can pp 94 1993 45 ENDER D B Process Control Performance Not as good as your think Control Engineering pp 40 51 1993 46 MCMILLAN G K Tuning and Control Loop Performance Instruments Society of American 1994 47 HERSH M A e JOHNSON M Study of Advanced Control Systems in the Workplace Control Engineering Practice pp 5 755 1997 43 DESOBOROUGRH L e MILLER R Increasing Customer Value of Industrial Control Performance Monitoring Honeywell Experience 6Th International Conference on Chemical Process Control AIChE Symp Serie 326 New York 2002 49 BARTOS F J Artificial Intelligence Smart Thinking for Complex Control Control Engineering July pp 44 52 1997 50 COELHO L S e COELHO A A R Algoritmos H bridos Inteligentes Aplicados no Controle de um Ve culo de Carga III Congresso Brasileiro de Redes Neurais Caloba L Barreto J M eds Florian polis SC pp 419 424 1997 51 COELHO L S e COELHO A A 1997b Controlador Nebuloso com Otimiza o Evolutiva Aplicado em Controle de Processos Um Estudo de Caso II Simp sio Nacional de Inform tica Santa Maria RS pp 16 20 1997 522 MANDANI E H 1974 Applications of Fuzzy Algorithms for Control of Simple Dynami
43. CLPs s o controladores e dispositivos digitais com capacidade de processamento aut nomo de uma forma geral possuindo uma intercomunica o por meio f sico adequado de forma a obter grandes topologias dentro de regras gerais e procedimentos definidos para a transmiss o de dados Cria se ent o o sistema de comunica o em rede de forma a permitir a comunica o do computador com o CLP e os dispositivos utilizados no processo O CLP para a implementa o de controle discreto se configura como o principal equipamento utilizado pelas ind strias e deve continuar a ser largamente utilizado pois a cada dia novos recursos s o adicionados tornando o cada vez mais pr tico e eficiente nas tarefas a que destinado Dentre os recursos atuais especialmente em n vel de comunica o que se observam as principais inova es Tanto na comunica o entre os operadores e os sistemas interfaces homem m quina como na comunica o entre m quinas redes de campo as facilidades atuais s o in meras com uma grande diversidade de op es de mercado 40 Em alguns casos mais vi vel a implementa o de processos no supervis rio instalado em um computador ao inv s de implement los no pr prio CLP Isso se deve tanto a c lculos complexos que poder o ser executados com menor restri o quanto facilidade de realizar esses processos em linguagens de programa o de alto n vel 69 CAP TULO 5 CONTROLE E AUTOMA O DE PROCES
44. ISE DA EFICI NCIA ENERG TICA Como se pode ver a corrente atingiu um pico de 9 7A na fase quase o dobro da mostrada na partida direta Portanto ao utilizar uma softstarter em um sistema industrial necess rio ter cuidado com alguns ajustes para n o ocorrer resultados surpreendentes como o mostrado na Figura 3 6 principalmente em sistemas de bombas onde um tempo mal dimensionado pode vir a causar golpe de ar ete sobrecorrente etc Ao falar em ajustes da sofistarter refere se entre outros aos ajustes no potenci metro presente na parte externa da sofistarter onde podemos variar o tempo da rampa de subida 0 a 20 segundos a tens o de m nima at a m xima 30 a 100 e o tempo de rampa de descida 0 a 20 segundos A Figura 3 7 apresenta a tens o registrada durante a partida com a softstarter na bancada de bombeamento 3 E 40 5 Figura 3 7 Gr fico da tens o na partida com a softstarter do conjunto motor bomba com as v lvulas 100 abertas para o reservat rio superior 5m Como mostra a Figura 3 7 a sofistarter presente nesta bancada tem um comportamento bem diferente do que se est acostumado a ver em livros pois a tens o na fase apresenta um formato diferente das demais Isso acontece porque a softstarter presente no LAMOTRIZ s possui controle em duas fases Ou seja no nosso caso nas fases A e Da tamb m a explica o da corrent
45. L IBL L LIL Sensor V lvula V lvula Medidor Medidor N vel 0 100 96 0 100 96 Vaz o Press o Comunica o PROFIBUS Comunica o Ethernet Cabeamento Figura 2 6 Diagrama do sistema de bombeamento do LAMOTRIZ da UFPE Em particular na bancada de bombas montada no LAMOTRIZ torna se dif cil a determina o dos ndices de confiabilidade devido ao fato de a bancada de bombas ser relativamente nova Entretanto foi realizada a an lise qualitativa da confiabilidade da bancada Logo o objetivo analisar a confiabilidade da bancada de bombas de forma qualitativa ou seja fazer com que as pessoas que vierem a trabalhar no sistema de bombeamento do laborat rio tenha algo documentado para que possam desempenhar suas atividades de forma segura e confi vel Desta forma para facilitar a an lise o diagrama de funcionamento da bancada de bombas poderia ser simplificado conforme Figura 2 7 Sensores Figura 2 7 Diagrama simplificado de funcionamento do sistema de bombeamento do LAMOTRIZ Sendo assim cada bloco da Figura 2 7 ser analisado detalhadamente no que diz respeito a sua confiabilidade O primeiro bloco de funcionamento do sistema de bombeamento que o de alimenta o composto dos seguintes itens conforme Figura 2 8 20 CAP TULO 2 PROJETO DE OTIMIZA O DOS SISTEMAS MOTRIZES INDUSTRIAIS Alimenta o Transformador Fonte 380 380 220 V 220 12V F
46. LUIZ FILIPE ALVES CORDEIRO EFICI NCIA ENERG TICA NO CONTROLE INTELIGENTE DE SISTEMAS DE BOMBEAMENTO Recife Pernambuco Brasil Novembro de 2008 UNIVERSIDADE FEDERAL DE PERNAMBUCO CENTRO DE TECNOLOGIA E GEOCI NCIAS PROGRAMA DE P S GRADUA O EM ENGENHARIA EL TRICA EFICI NCIA ENERG TICA NO CONTROLE INTELIGENTE DE SISTEMAS DE BOMBEAMENTO por Luiz FILIPE ALVES CORDEIRO Disserta o submetida Coordena o do Programa de P s Gradua o em Engenharia El trica da Universidade Federal de Pernambuco como requisito parcial para obten o do t tulo de Mestre em Engenharia El trica ORIENTADOR PROF RONALDO RIBEIRO BARBOSA DE AQUINO Recife novembro de 2008 OLuiz Filipe Alves Cordeiro 2008 ES Cordeiro Luiz Filipe Alves Efici ncia energ tica no controle inteligente de sistemas de bombeamento Luiz Filipe Alves Cordeiro Recife O Autor 2008 115 f il grafs tabs Disserta o Mestrado Universidade Federal de Pernambuco CTG Programa de P s Gradua o em Engenharia El trica 2008 Inclui Refer ncias Bibliogr ficas 1 Engenharia El trica 2 Automa o Industrial 3 Efici ncia Energ tica 4 Intelig ncia Artificial 5 Sistemas de Bombeamento I T tulo 621 3 CDD 22 ed UFPE BCTG 2008 213 HI Universidade Federal de Pernambuco P s Gradua o em Engenharia El trica PARECER DA COMISS O EXAMINADORA DE DEFESA DE DISSERTA O DO MES
47. SOS dispon veis em v rios softwares de supervis rio Sendo esta o tipo de implementa o utilizado para o desenvolvimento deste trabalho 5 5 Controladores PID em Sistemas Industriais A ess ncia da teoria de controle est na sua vasta aplica o representando papel vital na engenharia Al m de fazer parte de sistemas complexos como sistema de pilotagem de avi o m sseis guiados ve culos espaciais o controle uma parte integrante e muito importante de processos relativamente simples como processos industriais Como exemplo em processos industriais o controle essencial a fim de manter determinados n veis press o temperatura umidade viscosidade fluxo e diversas outras vari veis 36 A fim de controlar diferentes processos diferentes controladores s o utilizados dependendo dos requisitos de performance do sistema Por esse motivo para processos mais complexos s o necess rios controladores tamb m mais complexos que necessitam mais informa es sobre o sistema a fim de garantir a performance desejada Por m para muitos processos industriais cujos requisitos de performance n o s o muito r gidos o controle pode ser realizado por controladores simples os quais necessitam de poucas informa es sobre o processo para serem adequadamente sintonizados Apesar do constante avan o da tecnologia e do conhecimento cient fico na rea de controle controladores proporcional integral derivativo comumente conheci
48. TRADO ACAD MICO DE LUIZ FILIPE ALVES CORDEIRO T TULO EFICI NCIA ENERG TICA NO CONTROLE INTELIGENTE DE SISTEMAS DE BOMBEAMENTO A comiss o examinadora composta pelos professores RONALDO RIBEIRO BARBOSA DE AQUINO DEESP UFPE MARCELO CABRAL CAVALCANTI DEESP UFPE e BENJAMIM RODRIGUES DE MENEZES DEE UFMG sob a presid ncia do primeiro consideram o candidato LUIZ FILIPE ALVES CORDEIRO APROVADO Recife 07 de novembro de 2008 poU RE Eu Ldk VeL bos A EE S t EDUARDO FONTANA RONALDO RIBEIRO BARBOSA DE AQUINO Coordenador do PPGEE Orientador e Membro Titular Interno ERN Mis re da amp 3 E BENJAMIM RODRIGUES DE MENEZES MARCELO CABRAL CAVALCANTI Membro Titular Externo Membro Titular Interno DEDICAT RIA A DEUS pelo dom da vida A Luiz Fernando e Maria do Carmo meus pais fontes de inspira o para realiza o de todos os projetos de minha vida A Mois s e Mar lia meus irm os anjos de Deus em minha vida A minha amada Isabela Rosa Divina em toda essa jornada Ao meu Sin sio pelo homem s bio e justo que Ao meu querido av Zacarias in memorian As minhas av s Ana e Lourenga por me envolver todos os dias de minha vida sob o manto acolhedor de Nossa Senhora A todos os meus familiares que sempre foram porto seguro durante toda a jornada Eu dedico este trabalho AGRADECIMENTOS A Deus pela sua presenga constante em minha vida por colocar t
49. a es com outras t cnicas convencionais e avan adas O desenvolvimento da tecnologia de processamento de informa o aliado s t cnicas de intelig ncia computacional tornou poss vel o desenvolvimento de sistemas de controle autom ticos ditos inteligentes como uma solu o para suprir as defici ncias dos sistemas de controle convencionais Desde que a intelig ncia computacional apresenta aspectos relativos incorpora o de caracter sticas da intelig ncia humana os sistemas de controle inteligentes tendem a imitar a maneira de tomada de decis es humana As 74 CAP TULO 5 CONTROLE E DE PROCESSOS vantagens potenciais oferecidas em rela o aos esquemas convencionais de controle s o 1 menor depend ncia de modelos quantitativos 11 algoritmos de tomada de decis es estruturados de maneira simples iii capacidade de aprendizado e iv maior grau de autonomia 49 50 e 51 Os sistemas de controle inteligentes t m habilidades de aprendizado racioc nio e tomada de decis o Numa tentativa de tornar claro o conceito de sistemas inteligentes pode se dizer que os sistemas de controles convencionais apresentam certo grau de intelig ncia O controlador PID convencional por exemplo tem um baixo n vel de intelig ncia devido sua estrutura fixa sua incapacidade de tomada de decis o baseada apenas na realimenta o do erro e sua incapacidade de auto reconfigura o O controlador PID adaptat
50. a o o conjunto de teste n o utilizado para ajustes dos pesos durante o treinamento ele s apresentado rede neural para estimar o desempenho das mesmas quando estas estiverem em opera o j que este conjunto Jamais fora apresentado para RNA 4 4 4 Experimentos para Escolha da Arquitetura sabido que o desempenho das RNA fun o de v rias vari veis e a arquitetura uma delas Com isso importante criar alguma estrat gia para selecionar uma arquitetura ideal na aplica o do trabalho O crit rio aqui adotado de treinar v rias redes neurais modificando os n meros de neur nios nas camadas ocultas Sendo portanto selecionada a arquitetura que obtiver menor erro durante os treinamentos sobre o conjunto de valida o Assim como a arquitetura a inicializa o dos pesos sin pticos que realizada aleatoriamente pode influenciar a performance dos treinamentos Portanto para cada arquitetura testada os pesos s o inicializados dez vezes para garantir que a sele o da melhor arquitetura n o tenha sido ocasionada por uma inicializa o tima dos pesos 4 4 5 Avalia o de Desempenho Durante os treinamentos das redes neurais o tipo de erro calculado foi o erro m dio quadr tico MSE determinado pela Equa o 4 7 Sendo este utilizado para calcular os erros durante os treinamentos sobre o conjunto de treinamento e valida o L S y P N MSE m x m n L 1 LU 2 S ELS 2 2 Lu Ty 4 7 Os r
51. a utilizando o controle de vaz o com o inversor de frequ ncia e com a v lvula estrangulada No que diz respeito s partidas constata se que a partida direta apresenta um pico de corrente muito grande podendo vir a causar danos el tricos ao sistema por m durante um intervalo de tempo muito pequeno diferente do que ocorre na partida com a softstarter picos de corrente pequenos mais que podem ser mais duradouros a depender dos ajustes realizados No que diz respeito aos picos de corrente o inversor de freq ncia apresenta valores bem pr ximos ao nominal J em rela o a compara o do consumo de energia el trica obteve se uma significativa redu o da pot ncia ativa consumida representando uma economia de energia de at 74 utilizando a vaz o controlada pelo inversor de freq ncia ao inv s do estrangulamento da v lvula a 70 Este trabalho confirma que a utiliza o do inversor de frequ ncia pode proporcionar significativa economia de energia no controle de vaz o a partir da utiliza o do inversor de freq ncia associada com menores n veis de press o de trabalho do sistema hidr ulico A economia de energia total com a utiliza o do inversor depender do tempo em que o sistema ficar em funcionamento e isto ser fator relevante na an lise econ mica do sistema a ser projetado ou melhorado 45 CAP TULO 4 4 REDES NEURAIS ARTIFICIAIS 4 1 Introduc o Este cap tulo tem como objetivo apresentar um
52. a em sistemas industriais 19 20 Ent o s o realizadas compara es de demanda de motores el tricos acionando bombas de gua no intuito de controlar a vaz o de fluidos seja utilizando o m todo convencional de estrangulamento de v lvulas ou com o uso de t cnicas de controle com inversores de frequ ncia onde o motor el trico tem sua frequ ncia ajustada para atender a uma vaz o espec fica O sistema de bombeamento possui diferentes op es de controle de vaz o e foram utilizadas duas op es e Controle atrav s de uma v lvula de estrangulamento na sa da da bomba e Controle atrav s de um inversor de frequ ncia na alimenta o el trica do conjunto motor bomba Com as diferentes op es de controle dispon veis foram realizados experimentos em regime permanente para caracterizar cada sistema em alguns par metros O principal par metro avaliado a demanda el trica dos sistemas em cada op o de controle de vaz o para diferentes op es de carga vaz o exigida pelo sistema Ent o foram avaliadas as opera es em regime permanente dos sistemas para acompanhar uma demanda de um sistema de bombeamento criado no pr prio 3575 CAP TULO 3 AN LISE DA EFICI NCIA ENERG TICA laborat rio para avaliar o atendimento dessas demandas em fun o do tempo e da precis o dos instrumentos 3 3 1 Metodologia Para a realiza o dos experimentos foi desenvolvida uma metodologia que envolve desde as op es d
53. a introdu o s Redes Neurais Artificiais e sua import ncia em controle Sendo assim explica se como feita a an lise da melhor arquitetura para escolha da melhor rede neural a ser aplicada e com isso s o descritos os principais algoritmos de treinamento e suas peculiaridades Por fim mostra se a import ncia da aplica o da intelig ncia artificial para efici ncia energ tica em controle de processos industriais 4 2 Introdu o as Redes Neurais Artificiais As redes neurais artificiais RNA s o uma das reas de pesquisa da grande rea intelig ncia artificial e t m sido baseadas nos estudos de como o c rebro processa informa es Na sua forma mais geral rede neural uma m quina projetada para modelar a maneira como o c rebro realiza uma tarefa particular ou fun o de interesse A RNA normalmente implementada utilizando se componentes eletr nicos ou simulada por programa o em um computador digital Para alcan arem bom desempenho as redes neurais empregam uma interliga o maci a de c lulas computacionais simples denominadas neur nios ou unidades de processamento Uma rede neural um processador paralelo distribu do constitu do de unidades de processamento simples que t m a propens o natural para armazenar conhecimentos experimentais e torn los dispon vel para o uso que se assemelha ao c rebro em dois aspectos e O conhecimento adquirido pela rede neural por meio de dados do ambiente
54. a no o de pre o de servi o prestado ap s certo tempo determinado reduzindo assim falhas e custos desnecess rios em um futuro pr ximo 18 CAP TULO 2 PROJETO DE OTIMIZA O DOS SISTEMAS MOTRIZES INDUSTRIAIS A Figura 2 5 bastante conhecida na literatura de mantenabilidade industrial Falhas iniciais Falhas aleat rias Mt Taxa de falha h t Figura 2 5 Curva da Taxa de falha curva da banheira Em uma an lise superficial da Figura 2 5 constata se que um ponto chave para um bom gerenciamento da mantenabilidade industrial um bom projeto inicial Pois nele evitam se grandes quest es que podem vir a existir durante a vida do equipamento Da tamb m a import ncia da mantenabilidade dentro de uma planta industrial evitando se assim grandes preju zos durante toda a vida do equipamento na planta 2 6 Aplicac o da Confiabilidade na Bancada de Bombas De acordo com a norma 15 o conceito de confiabilidade o seguinte Confiabilidade Capacidade de um item de desempenhar a fun o requerida sob condi es especificadas durante um intervalo de tempo De posse do conceito e equa es de confiabilidade presentes em 16 O circuito de confiabilidade da Bancada de Bombas poderia ser representado como o apresentado a seguir 19 CAP TULO 2 PROJETO DE OTIMIZA O DOS SISTEMAS MOTRIZES INDUSTRIAIS Alimenta o Transfmador 380 V 380 220 V L T ILL L AL
55. abalho s o apresentadas as condi es de contorno de aplica o de redes neurais em algoritmos de controle com objetivo de reduzir o consumo de energia el trica A implementa o aplicada em sistemas de bombeamento apresentada com os dados experimentais obtidos no Laborat rio de Sistemas Motrizes da Universidade Federal de Pernambuco Compara es quanto ao consumo de energia s o realizadas usando as estrat gias de controle convencionais e a proposta neste trabalho VIII Abstract of Dissertation as a partial fulfillment of the requirement for the Master s degree in Electrical Engineering ENERGY EFFICIENCY IN THE INTELLIGENT CONTROL OF PUMP SYSTEMS Luiz Filipe Alves Cordeiro November de 2008 Supervisor Prof Ronaldo Ribeiro Barbosa de Aquino D Sc Area of Concentration Energy processing Keywords Artificial Intelligence Energy Efficiency Industrial Automation Pump Systems Number of Pages 132 With the globalization and the competitiveness in all the levels of the industrial sector the energy saving became an important factor in modern industry The consumption of electric energy in the industrial sector represents 4796 of the total consumption of the country The motor force represents most of this consumption arriving to be superior of 80 in the textile paper and cellulose sectors This work describes the application of modeling control and artificial intelligence to improve energy efficiency in pump s
56. ado solicita se um volume desejado e a RNA fornece as quatro vari veis Qm t1 t2 t3 necess rias para que o sistema controlado forne a este volume desejado com a m xima efici ncia energ tica poss vel A partir da integra o da vaz o de acordo com a Figura 6 1 durante os tempos tl t2 e t3 o volume real obtido e este valor aproximadamente igual ao valor do volume desejado O bloco trap zio da Figura 6 9 controla o tempo de simula o do sistema em Simulink amp e fornece o valor da vaz o desejada Volume Processo Saida Heural e Saida Processo Volume Saida Neural Desejado Rede Heura Trap zio Figura 6 9 Diagrama de blocos utilizando com a RNA em Simulink Observa se na Figura 6 10 o gr fico da vaz o em fun o do tempo Duas curvas s o tra adas a curva desejada fornecida pela RNA e a curva do sistema controlado 89 CAP TULO 6 METODOLOGIA APLICADA E RESULTADOS RNA Sistema vaz o L h co 0 50 100 150 200 250 300 Tempo s Figura 6 10 Representa o do sistema versus RNA em Simulink O sistema consegue responder de forma satisfat ria s vari veis informadas pela rede neural e de acordo com a Figura 6 10 traca uma curva semelhante a da RNA A Figura 6 11 apresenta a resposta do sistema quando solicitado um volume de 300 litros volume L a mM co co cen Lal cen c cn cn o 0 50 100 150 200 250
57. ais o quadro econ mico de instabilidade e um processo competitivo global pelo qual tem passado a sociedade nestes ltimos tempos tem exigido a minimiza o dos custos otimizando os investimentos levando nos inexoravelmente conserva o de energia nos setores industrial comercial e residencial Na ind stria isto vem sendo feito diminuindo se as perdas de energia no processo produtivo especificando se equipamentos com m xima efici ncia e operando os o mais pr ximo desta condi o A conserva o de energia mais do que uma quest o de custos tamb m uma quest o ambiental contribuindo definitivamente para a preserva o do meio ambiente A conserva o de energia el trica equivale a contribuir com a redu o da emiss o de atrav s do ac mulo de cr ditos de carbono 1 O consumo de energia el trica no Brasil alcan ou 419 3 TWh em 2006 sendo distribu do em setores mais significativos como verificado na Figura 1 1 2 3 CAP TULO 1 INTRODU O E Industrial B Residencial Outros E Comercia 16 8 E Outros Industrial 47 Comercia 14 2 Residencial 22 Figura 1 1 Consumo de energia el trica no pa s entre os principais setores Fonte BEN 2007 Por outro lado a necessidade de se controlar sistemas e processos industriais existe e tem sido crescente ao longo do tempo O controle manual a primeira forma de controle utilizada pelo homem ainda est presente em muitos proc
58. am aplicadas em 58 e 59 O conjunto de treinamento deve ser constitu do por 50 dos dados pois a partir deste conjunto que os pesos sin pticos dos neur nios ser o ajustados durante o treinamento J o conjunto de valida o deve ser constitu do de 25 dos dados sendo usado paralelamente com o conjunto de treinamento Entretanto o mesmo n o usado para ajustes dos pesos mas sim para verificar a capacidade de generaliza o da rede neural durante o treinamento visto que dentre as capacidades das RNA buscadas neste trabalho uma a generaliza o dos resultados obtidos nos treinamentos quando a elas forem apresentados conjuntos de dados desconhecidos Assim como o conjunto de valida o o conjunto de teste deve ser constitu do de 25 e n o utilizado para ajustes dos pesos durante o treinamento Ele s apresentado rede para estimar o desempenho da mesma quando estiver em opera o j que este conjunto jamais fora apresentado para a RNA Para o treinamento os dados de entrada V L e os dados de sa da ti s to s ts s e Qu L h s o apresentados RNA Figura 6 6 Antes do treinamento os conjuntos de dados foram normalizados na faixa entre 0 1 e 0 9 para cada tipo de vari vel seguindo metodologia estabelecida em procedimentos padr es 33 6 5 4 Sele o da Melhor Arquitetura Para escolha da arquitetura tendo sido estabelecida uma entrada e quatro sa das foi definido que a RNA teria apenas uma
59. antas pessoas maravilhosas ao meu redor e principalmente pelo dom da sabedoria para o desenvolvimento deste trabalho Ao meu pai Luiz Fernando pelo amor dedica o apoio e ao incentivo para seguir sempre em frente e por me ensinar a enxergar as maravilhas da natureza que Deus colocou a nossa disposi o A minha m e Maria do Carmo pelo amor que s as m es s o capazes de oferecer pelas ora es e presen a constante em todos os momentos de minha vida E por me ensinar que temos um Deus que nos segura no Colo em todos os momentos de nossa vida A meus irm os Mois s e Mar lia pela uni o que ajudou a tornar o caminho mais suave A minha amada Isabela por todo amor carinho alegria e por compartilhar todos estes momentos ao meu lado Especialmente ao Prof Dr Ronaldo Aquino pela dedica o e alegria verdadeiro professor PAI e amigo de todas as horas A todos os professores do mestrado ao Prof Dr Manoel Afonso que sempre apoiou este projeto Aos meus amigos do LEEQE Priscila e Jorge pelo apoio incentivo e compartilhar todas as dificuldades da vida de mestrando A todos do grupo cat lico gua Viva ao Prof Jaime Cabral pela linda miss o de levar Cristo a todos A todos do GEPAE a Fabr cio e Felipe pelo apoio e aten o dispensada nos momentos que mais precisamos Outrossim agrade o a todos que auxiliaram a tornar este projeto poss vel VI PENSAMENTO Depois vir o tempo da colheita e a ter
60. antenabilidade terminologia Rio de Janeiro 37 I6 SANTOS C cero M P Engenharia de Manuten o Confiabilidade Mantenabilidade e Disponibilidade Recife 2006 17 PROCEL SANEAR Efici ncia Energ tica em Sistemas de Bombeamento Ed FUPAI 2005 Brasil 18 FILHO E F F Conserva o de Energia em Sistemas Fluidomec nicos XVIII SNPTEE Outubro 2005 Brasil REFER NCIAS BIBLIOGR FICAS 19 HOWARD H H Introduction to Solid State Adjustable Speed Drives Agosto 1990 IEEE Transaction on Industry Applications 20 MOREIRA A B An lise da Opera o de Sistema de Ventila o Industrial Visando a Efici ncia Energ tica Disserta o de Mestrado UFC Fortaleza Dezembro 2006 21 HAYKIN S Redes neurais princ pios e pr tica Porto Alegre RS 2 edi o BOOKMAN Editora S A 2001 22 MCCULLOCH W S Pitts W A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity Bulletin of Mathematical Biophysics vol 5 pp 115 133 1943 23 ROSENBLATT Frank The Perceptron A probabilistic model for information storage and organization in the brain Psychological Review v65 No 6 pp 386 408 1958 24 WINDROW Bernard and HOFF JR Marcian Edward Adaptive switching circuits Institute of radio engineers Western electronic show and convention 1960 25 KOHONEN Tuevo Self organized formation of topologically correct feature maps Biologica
61. apacidade da RNA conhecida como processo de generalizac o O processo de aprendizagem das RNA realizado basicamente a partir de dois grandes paradigmas aprendizado supervisionado tamb m conhecido como aprendizado 50 CAP TULO 4 REDES NEURAIS ARTIFICIAIS com um professor e aprendizado n o supervisionado O paradigma a ser utilizado na solu o do problema depende do tipo de problema e do tipo de RNA Aprendizado Supervisionado Este paradigma de aprendizagem tamb m conhecido como aprendizagem com um professor o mais comum nos treinamentos das RNAs Neste paradigma as entradas e sa das desejadas s o fornecidos por um supervisor externo professor Suponha que o professor e a rede neural sejam expostos ao conjunto de treinamento retirado do ambiente Em virtude do seu conhecimento pr vio o professor capaz de fornecer rede neural a resposta desejada para o conjunto de treinamento Na verdade a resposta desejada representa a a o tima a ser realizada pela rede neural Desta forma os par metros livres das redes neurais pesos sin pticos e bias s o ajustados conforme a regra definida pelo algoritmo de aprendizagem sobre a influ ncia combinada do vetor de treinamento e do sinal de erro que calculado pela diferen a entre o valor de sa da da RNA e valor apresentado pelo professor Estes ajustes s o realizados passo a passo com o objetivo de a rede neural emular o professor at atingir a melhor pre
62. ari vel entre dois neur nios aumentada pela ativa o repetida de um neur nio causado pelo outro neur nio atrav s daquela sinapse 22 Em 1958 Rosenblatt demonstrou o seu novo modelo o perceptron e em 1962 apresentou o Teorema de Converg ncia do Perceptron 23 Nesse per odo muitos pesquisadores deram timas contribui es ao campo de redes neurais Em 1960 Widrow e Hoff baseados no m todo do gradiente para minimiza o do erro na sa da de um neur nio com resposta linear apresentaram uma regra de aprendizado conhecida como Regra de Widrow e Hoff ou Regra Delta 24 Durante os anos 70 muitos pesquisadores exceto os psic logos e neurocientistas desistiram desse campo Nos anos 80 ressurge o interesse por RNA com a publica o de v rios trabalhos como Kohonen self organizing maps 25 Em 1986 Rumelhart Hinton e Williams apresentaram a descri o do algoritmo retropropaga o de erro 26 Hoje RNA representa uma vigorosa rea de pesquisa multidisciplinar e frequentemente identificada como uma sub especialidade de Intelig ncia Artificial outras vezes como uma classe de modelos matem ticos para problemas de classifica o e reconhecimento de padr es finalmente uma categoria de modelos em ci ncia da cogni o e conexionismo 4 2 2 Neur nio Artificial Ap s v rias pesquisas chega se a uma rede neural artificial constitu da de v rios neur nios artificiais que est o altamente conectados 21 2
63. bradas e apresentam valores em torno de 217 V A Figura 3 12 apresenta as pot ncias ativa e reativa registradas durante a partida controlada com o inversor de freq ncia na bancada de bombeamento 20 30 40 50 60 Tempo s Figura 3 12 Gr fico das pot ncias ativa e reativa na partida controlada com o inversor de freqii ncia do conjunto motor bomba com as v lvulas 100 abertas para o reservat rio superior 5m Como se pode ver na Figura 3 12 tem se um pico de pot ncia reativa 1470Var bem superior ao pico de pot ncia ativa 1260W na partida Ap s a partida permanece uma diferenga consider vel entre as duas pot ncias 1320Var versus 1200W mas E m CAP TULO 3 AN LISE DA EFICI NCIA ENERG TICA mesmo assim inferior as pot ncias registradas na partida direta e na partida com a softstarter conforme Figura 3 5 A Figura 3 13 apresenta o fator de pot ncia registrado durante a partida controlada com o inversor de freq ncia na bancada de bombeamento de 9 c 2 o o o 2 20 30 40 50 60 5 Figura 3 13 Gr fico do fator de pot ncia partida controlada com o inversor de freq ncia do conjunto motor bomba com as v lvulas 100 abertas para o reservat rio superior 5m O fator de pot ncia mostrado na Figura 3 13 est em um valor baixo de 0 67 bem inferior ao da partida direta e da softstarter Analisando os resul
64. c Plant Proc IEE 121 12 pp 1585 1588 1974 53 ALMEIDA O M LIMA S E U REIS L L N e BEZERRA L D S A MIMO Fuzzy Logic Autotuning PID Controller Method and Application In 9th Online World Conference on Soft Computing in Industrial Applications Beijing Australia Oxford New M Anais do 9th Online World Conference on Soft Computing in Industrial Applications 2004 54 KIM E LEE H e PARK M Limit Cycle Prediction of a Fuzzy Control System Based on Describing Function Method IEEE Transactions on Fuzzy Systems Vol 8 No 1 pp 11 22 2000 55 HASSOUN M H Fundamentals of Artificial Neural Networks MIT Press 1995 56 ZURADA J M Introduction to Artificial Neural Systems West Publishing 1992 aid REFER NCIAS BIBLIOGR FICAS 57 REED D e MARKS II R J Neural Smithing Supervised Learning in Feedforward Artificial Neural Networs MIT Press 1999 58 AQUINO R R B SILVA G B LIRA M M S FERREIRA A A CARVALHO M A OLIVEIRA J B Combined Artificial Neural Network and Adaptive Neuro Fuzzy Inference System for Improving a Short Term Electric Load Forecasting Lecture Notes in Computer Science 4669 779 788 2007 59 AQUINO R B NETO O N LIRA M M S FERREIRA A A SANTOS K F Using Genetic Algorithm to Develop a Neural Network Based Load Forecasting Lecture Notes in Computer Science v 4669 p 738 747
65. cia cos CAP TULO 2 PROJETO DE OTIMIZA O DOS SISTEMAS MOTRIZES INDUSTRIAIS Fator de pot ncia por linha 5 0 cos cos s 2 3 1 Modo de Opera o das Bancadas OPERA O LOCAL Este modo de opera o destina se basicamente s demonstra es permitindo assim que a bancada seja parcialmente operada sem a esta o de opera o Quando em modo local a bancada comandada por chaves e bot es instalados na porta do painel de automa o O pr requisito fundamental para a opera o local que a chave local remoto existente na porta do painel de automa o esteja voltada para a op o Local De modo an logo ao que ocorre em plantas industriais a opera o local das bancadas restrita Isto significa que opera es como setpoints de aberturas de v lvulas e ajustes em malhas de controle n o ser o poss veis atrav s deste modo de opera o Os comandos dispon veis localmente s o 1 Ligar motor 2 Desligar motor 3 Reconhecer falha 4 Ajustar a velocidade do inversor de freq ncia Para executar qualquer dos comandos listados acima basta pressionar o bot o correspondente fun o desejada Sinaliza es em modo local Todos os bot es de comando s o sinalizados Os leds de sinaliza o dos bot es s o utilizados para mostrar informa es localmente As informa es dispon veis est o listadas abaixo 1 Motor ligado 2 Motor desligado 3 Fal
66. cis o A Figura 4 3 representa o esquema em digrama de blocos da aprendizagem supervisionada Vetor descrevendo o estado do ambiente Ambiente Professor Resposta real Sistema de aprendizagem Figura 4 3 Diagramas de Blocos da Aprendizagem com Professor O Aprendizado supervisionado pode utilizar v rias regras ou algoritmo de aprendizagem com o objetivo de minimizar os erros ou seja corrigi los 23 24 26 A 5s CAP TULO 4 REDES NEURAIS ARTIFICIAIS maioria das aplica es de redes neurais utiliza as redes Perceptrons M ltiplas Camadas MLP que foram tamb m aplicadas para o desenvolvimento deste trabalho Aprendizado n o Supervisionado Neste paradigma o aprendizado ocorre sem a tutela do professor Isto significa que n o h exemplos rotulados do problema a ser resolvido pela rede neural Este paradigma ilustrado pelo diagrama de blocos da Figura 4 4 Sistema de Ambiente gt aprendizagem Figura 4 4 Aprendizado n o supervisionado O processo de aprendizagem atrav s deste paradigma consiste em modificar repetidamente os par metros livres das redes neurais em resposta as entradas de acordo com a regra ou algoritmo de aprendizagem Como exemplo de regra de aprendizagem que utiliza este paradigma tem se o aprendizado por competi o A id ia neste processo de aprendizagem consiste em fazer com que os neur nios das unidades de sa da disputem entre si para serem ativados Durante a etapa de
67. comunica es um ru do Por outro lado as entradas que podem ser ajustadas s o chamadas de vari veis de controle ou vari veis manipuladas Em um avi o o ngulo de deflex o das superf cies de comando uma vari vel de controle A concentra o de uma determinada subst ncia em um reator ajust vel atrav s de a es sobre uma bomba dosadora poderia ser uma vari vel de controle As sa das s o as grandezas que foram selecionadas como de interesse e s vezes referem se a leituras de instrumentos de medida A temperatura pode ser considerada a grandeza selecionada como a sa da de uma estufa A velocidade de deslocamento pode ser selecionada como a sa da para um autom vel considerando como um sistema claro que outras grandezas poderiam ter sido escolhidas como as vari veis de interesse como a temperatura do motor no caso do autom vel Controlar justamente atuar sobre essas grandezas de modo que o sistema possua um comportamento adequado de acordo com as especifica es fornecidas a priori Considerando como especifica o a manuten o de um n vel aproximadamente constante em uma caixa d gua poderia ser proposto um controlador que ligue ou desligue uma bomba de acordo com as indica es de um sensor com b ia Em uma outra aplica o a especifica o poderia ser a maximiza o da produ o de uma linha de montagem onde o controle seria a aloca o de recursos humanos em cada etapa do processo Quando o contr
68. controladores lineares poss vel Como por exemplo para o caso de um PI multi elementos a efici ncia energ tica poderia ser levada em conta Por m utilizando RNA o controle torna se din mico e adapt vel a diferentes situa es Os dados obtidos atrav s de experimentos reais para o reservat rio a 3 metros do solo apresentam uma sens vel redu o no consumo de energia quando o processo controlado com o PI auxiliado pela RNA Em termos percentuais com a RNA controlando o sistema os ganhos s o da ordem de 30 Pode se observar tamb m que a economia de energia W h aumenta significativamente com o aumento do volume requerido Ou seja em sistemas de grande porte milhares de litros a economia de energia ser significativa Com o objetivo de obter novos resultados experimentais a metodologia proposta neste trabalho tamb m foi utilizada para o outro reservat rio 5 metros de altura do sistema de bombeamento Os resultados confirmam o ganho em efici ncia energ tica com a utiliza o da metodologia proposta conforme pode ser visualizado na Tabela 6 3 Tabela 6 3 Compara o do consumo de energia para reservat rio a 5m com e sem RNA Energia Energia Volume Consumida Consumida Economia 1 s RNA W h pec 50 33 26 7 21 1 100 64 47 17 26 6 150 99 77 22 22 2 200 128 101 27 21 1 300 192 151 41 21 4 400 256 202 54 21 1 500 320 254 66 20 6 Os dados obtidos atrav s de experimentos reai
69. d abertura da v lvula de sa da da bomba ponto de opera o curvas do sistema 9 Figura B 4 Ponto de opera o de uma bomba e curva do sistema influ ncia da abertura de uma v lvula de sa da na bomba Com o aumento da abertura da v lvula de sa da da bomba a vaz o aumenta e a altura manom trica diminue aumento da velocidade da bomba Q Figura B 5 Influ ncia da velocidade angular de uma bomba em seu ponto de operac o Com o aumento da velocidade a vaz o e a altura manom trica aumentam A bomba centr fuga KSB Meganorm indicada para o bombeamento de gua e de l quidos limpos ou turvos sendo suas principais aplica es e Abastecimento de gua e Drenagem e Irriga o e Ind stria de a car e lcool e Ar condicionado e Instala es prediais e industriais e Combate a inc ndios Descri o Geral 108 AP NDICE Execu o horizontal est gio nico de suc o simples horizontal e recalque na posi o vertical para cima De constru o back pull out permite os servi os de manuten o e reparo pela parte traseira sem afetar o alinhamento e fixa o das tubula es Tabela B 1 Dados de placa da bomba presente na bancada Modelo KSB MEGANORM Di metro Nominal do Rotor 200mm Di metro Nominal do Flange de 80mm Recalque m h At 2 5m h mca At 30m Temperaturas At 105 C Rota
70. de Sistemas Motrizes da UFPE LAMOTRIZ dada uma vis o geral dos equipamentos e sistemas utilizados na bancada de bombas para o desenvolvimento deste trabalho Por fim feita a descri o do sistema de bombeamento como um todo o sistema de comunica o do LAMOTRIZ as formas de comunica o do operador com a bancada e as principais caracter sticas do supervis rio Al m disso disserta sobre as pol ticas de CAP TULO 1 INTRODU O mantenabilidade e confiabilidade que podem ser utilizadas no sistema de bombeamento de gua para uma melhor eficientiza o energ tica O cap tulo 3 tem como objetivo apresentar os tipos de partida dispon veis no LAMOTRIZ e realizar uma an lise quanto qualidade de energia el trica Assim s o mostradas as compara es obtidas de experimentos na redu o do consumo de energia el trica utilizando o inversor de freq ncia ao inv s da v lvula estrangulada No cap tulo 4 apresentada uma introdu o de RNA e sua import ncia em controle Descrevem se os principais algoritmos de treinamento e suas peculiaridades Explica se como feita a an lise da melhor arquitetura para escolha da RNA a ser aplicada Mostra se a import ncia da aplica o da intelig ncia artificial em controle O cap tulo 5 tem como objetivo fazer uma introdu o a instrumenta o controle e automa o de processos industriais Apresentam se os controladores mais utilizados na pr tica industrial e por fim a
71. de al m de limita es para o operador manual ou por condi es insalubres que impossibilitam o trabalho como por exemplo sistemas com grande radia o ou perigo de explos o Nesse contexto a efici ncia energ tica tem sido pouco explorada com algumas exce es como o exemplo da aplica o de controles autom ticos que permitem a redu o e at mesmo o desligamento de equipamentos Por m uma aplica o de controle autom tico integrando a diretriz de eficientiza o energ tica no contexto macro de controle do processo com o objetivo de redu o do consumo de energia pouco tem sido encontrado na ind stria como o caso dos controladores baseados em intelig ncia artificial 38 39 Um dos problemas da aplica o deste tipo de controle reside na necessidade de um sistema de controle flex vel para permitir operar em diferentes condi es com diferentes tipos de processos De outra maneira os custos de desenvolvimentos podem se tornar proibitivos com o desenvolvimento de algoritmos para cada tipo de processo ou aplica o industrial Aliado a essa problem tica tamb m existem problemas de ordem tecnol gica com a inexist ncia de componentes de controle que permitem a aplica o de sistemas com multi objetivos ou multitarefas at pouco tempo atr s Atualmente j existem dispon veis no mercado CLP s com capacidade de implementa o de novos algoritmos demandando a necessidade de programadores desenvolvendo assim esta
72. de efici ncia do sistema em an lise n o linear assim para que o processo ocorra com a melhor efici ncia poss vel escolheu se a melhor faixa de valores entre 750 L h e 1500 L h 6 5 2 Coleta Tratamento dos Dados Visto que as RNA aprendem a partir de exemplos e as mesmas s o projetadas para serem capazes de generalizar o conhecimento adquirido durante o treinamento importante definir quais as vari veis necess rias para a constru o da RNA Em nosso caso s o V tl t2 t3 dessa forma curvas trapezoidais que representam processo Figura 6 1 foram criadas com o aux lio do Matlab Dentre todas as curvas geradas 10 000 foram escolhidas 464 que apresentam a melhor efici ncia energ tica do sistema com base na Figura 6 5 e respeitando as condi es operacionais do inversor de freq ncia tempo de rampa acelera o e desacelera o Em seguida ap s a coleta dos dados eles s o tratados normalizados e embaralhados e encaminhados para treinamento De posse dos par metros V t1 t2 t3 de todas as curvas selecionadas fez se a normaliza o dos dados do tipo __ 0x 09x4 _ UT T Ixa 0 9x min 6 11 84 CAP TULO 6 METODOLOGIA APLICADA E RESULTADOS 6 5 3 Treinamento da RNA Os dados s o divididos em conjuntos de treinamento valida o e teste Estes procedimentos e outros de padroniza o de procedimentos para estudos de RNA est o de acordo com a refer ncia 33 e for
73. do Projeto eon m eid te estes a 7 2 3 Apresenta o da Bancada de Bombas sse 8 2 3 1 Modo de Opera o das Bancadas sse 9 2 32 Descri o da Bancada de Bomboas sess 10 2 3 3 Descri o da Bancada de Bombas no Supervis rio 11 2 4 Sistema de Comunica o Presente na 14 2 5 A Mantenabilidade Industrial essen 14 2 5 1 A Evolu o da Mantenabilidade Industrial suse 15 2 5 2 Aplica o dos ndices da Mantenabilidade na Bancada de Bombas 18 2 6 Aplica o da Confiabilidade na Bancada de 19 2 7 COonclusoesdo C apttulg i ue eere dto rte tiere te ede hee 23 CAPITULO aa tema ei 25 3 AN LISE DA EFICI NCIA ENERG TICA ssseeeeeeteettetnntnnees 25 3 1 A DELE 25 3 2 An lise dos Diferentes Tipos de Partida na Bancada de Bombas 25 32 1 Partida A A eM LE 25 3 2 2 Partida com a O 28 3 2 3 Partida Controlada com o Inversor de Freq ncia 32 3 3 Compara o entre Inversor de Freq ncia e Estrangulamento de V lvula no Pontrole de yaza ccce p eite E Lat 37 3 3 1 Metodo od srna cua a e o tuae EL 38 3 3 2 Resultados M a 38 V lvula Estrangu
74. do controlador O controlador PID a principal estrutura de controle convencional e a sintonia tima ou o auto ajuste dos seus par metros constitui ainda hoje um desafio tanto a n vel acad mico quanto industrial Entretanto os controladores baseados em t cnicas convencionais por serem projetados considerando se apenas as rela es lineares entre as vari veis do modelo do processo a ser controlado apresentam limita es frente a sistemas que possuem caracter sticas complexas como n o linearidades atrasos de transporte e par metros variantes no tempo Para superar as limita es do controle convencional t cnicas de controle avan adas podem ser empregadas A maioria dos especialistas em controle denomina controladores avan ados quando referem se a controladores inteligentes adaptativos n o lineares e ou preditivos As estrat gias de controle avan adas permitem o aprimoramento do desempenho dos sistemas de controle quando comparadas s t cnicas convencionais Por outro lado para a implementa o do controle avan ado h a necessidade da configura o de um elevado n mero de par metros o que requer conhecimento especializado e de t cnicas matem ticas complexas Entre as t cnicas de controle avan ado os controladores inteligentes v m sendo implementados com sucesso inclusive em CLP s do fabricante Fuji principalmente pela capacidade de incorporarem conhecimento especializado e pela possibilidade de associ
75. do inicial para que possam ser corrigidos os pequenos defeitos e incorporadas melhorias gerais 5 3 Aspectos Te ricos do Controle e da Automa o de Processos A seguir s o feitas as descri es dos aspectos te ricos de controle e automa o de processos A automa o de um processo industrial pode justificar se economicamente com base em um ou mais dos crit rios abaixo a A qualidade devido padroniza o dos elementos de fabrica o com o uso de um processo autom tico conduzindo a produ o dentro de uma pequena faixa de toler ncia Assim o uso de controle autom tico torna poss vel uma compensa o das defici ncias do processo al m de alterar processos de fabrica o para outros modos mais sofisticados AT CAP TULO 5 CONTROLE E AUTOMA O DE PROCESSOS b A flexibilidade admite com facilidade e rapidez altera es nos par metros do processo de fabrica o em fun o de inova es dos produtos atendimentos espec ficos dos clientes e produ o de pequenos lotes c O aumento da produtividade basicamente pelo uso mais eficiente da mat ria prima equipamentos e instala es Isto leva redu o de refugo como conseq ncia da supervis o da qualidade d A viabilidade t cnica permite a execu o de opera es antes imposs veis de serem realizadas por m todos convencionais Isso se deve necessidade de processamento imediato de grande volume de informa es e ou complexida
76. dos como PID ainda s o muito utilizados na ind stria Controladores PID s o facilmente implement veis de baixo custo robustos e vers teis com a capacidade de fornecer comportamentos transit rios e de regime permanente satisfat rios para uma grande variedade de processos encontrados na ind stria Os controladores PID apresentam importantes caracter sticas que permitem atingir os objetivos de controle mais comuns erro nulo em regime permanente e desempenho transit rio adequado S o controladores de estrutura e implementa o simples por m suficientes para controlar diversos processos diferentes o que faz com que sejam largamente utilizados 41 De fato pesquisas realizadas e apresentadas em artigos t cnicos e cient ficos t m demonstrado que mais de 95 das malhas de controle de processos industriais dos pa ses desenvolvidos usam controladores PID sendo que a maioria destes controladores s o do tipo PI 41 42 Devido a sua grande utiliza o a sintonia de controladores PID 70 CAP TULO 5 CONTROLE E AUTOMA O DE PROCESSOS em sistemas industriais tem sido bastante estudada desde a teoria que justifica as f rmulas utilizadas na sintonia as diferentes maneiras de identificar as grandezas necess rias para a utiliza o das f rmulas e os efeitos que produzem nos sistemas controlados 5 6 A es do Controlador PID Um controlador atuando em malha fechada como o caso dos PID tem a tarefa de gerar um s
77. e Pot ncia ISOBRAEP 2008 aceito em fase de revis o CAP TULO 2 2 PROJETO DE OTIMIZA O DOS SISTEMAS MOTRIZES INDUSTRIAIS 2 1 Introduc o Neste cap tulo apresenta se o projeto de otimiza o de sistemas motrizes que deu origem ao Laborat rio de Sistemas Motrizes da UFPE LAMOTRIZ Descreve se minuciosamente a bancada de bombas presente neste laborat rio com todo o aparato dispon vel para o desenvolvimento da disserta o Tamb m feita a descri o do sistema de bombeamento como um todo o sistema de comunica o do LAMOTRIZ as formas de comunica o do operador com a bancada as principais caracter sticas do supervis rio Por fim feita uma introdu o sobre as pol ticas de Mantenabilidade e uma an lise qualitativa da confiabilidade que podem ser utilizadas no sistema de bombeamento de gua para uma melhor eficientiza o energ tica E desta forma fornecendo subs dios t cnicos a todos que venham a operar a bancada de bombas 2 2 Apresenta o do Projeto de Otimiza o dos Sistemas Motrizes Industriais O consumo de energia el trica do setor industrial representa 47 do consumo total do pa s E dentro do setor industrial os sistemas motrizes representam cerca de 49 da energia el trica consumida Os motores el tricos est o presentes acionando as mais variadas cargas mec nicas no processo industrial tais como ventiladores bombas compressores esteiras entre outras Na ind stria nacio
78. e apresenta erros muito pequenos 4 3 3 Algoritmo LM A algoritmo de Levenberg Marquadt considerado uma modifica o do m todo de Gauss Newton 30 conforme Equa o 4 5 Aw 277 1 J e 4 5 O par metro multiplicado por um fator caso um passo for resultar em um aumento da fun o de custo Quando um passo reduz a fun o de custo y dividido Como pode ser visto na Equa o 4 5 quando u grande o algoritmo torna se o algoritmo da m xima declividade com passo 4 enquanto para um y pequeno o algoritmo torna se o de Gauss Newton 30 O LM tamb m r pido apresenta erros pequenos por m para problemas que envolvam um volume muito grande de dados n o se consegue bons resultados 56 CAP TULO 4 REDES NEURAIS ARTIFICIAIS 4 4 Prepara o da RNA 4 4 1 Prepara o dos Dados Na sele o da melhor RNA uma etapa muito importante a sele o e tratamento dos dados portanto deve se escolher bem os dados fazer o embaralhamento e logo ap s envi lo para a etapa de normaliza o dos dados 4 4 2 Normaliza o dos dados No caso das RNA a normaliza o realizada para assegurar que todas as vari veis usadas nos modelos tenham igual aten o durante o treinamento Al m disto os neur nios artificiais geralmente s o compostos de fun es de ativa o que s o limitadas Assim a normaliza o deve limitar os valores dos dados utilizados nos extremos das fun
79. e controle de vaz o defini o dos pontos operacionais O primeiro passo para o desenvolvimento das medidas experimentais foi determinar as op es de controle dispon veis e as caracterizar de maneira apropriada Para o sistema de bombeamento existe a op o convencional de controle da vaz o atrav s do uso de v lvulas control veis que permitem um controle de O a 100 de sua abertura A precis o dessas v lvulas permite um controle de posi o de 0 1 no seu controle Essa v lvula opera na posi o de O a 100 relacionada com 0 a 100 de vaz o caracterizando assim a v lvula de estrangulamento Na bancada de bombas os experimentos foram realizados estrangulando se o fluxo via v lvula a 30 50 e 70 Posteriormente novas medi es foram realizadas com o inversor de frequ ncia com o objetivo de manter a vaz o nos mesmos valores obtidos anteriormente Desta forma o experimento se torna v lido e assim podem ser feitas compara es de pot ncia consumida e press o a que o sistema fica submetido Nos ensaios realizados na bancada de bombas utilizou se a bomba do fabricante KSB modelo MEGANORM 25 150 com uma vaz o e press o nominais de 250 m h e 30 mca respectivamente O motor utilizado nas montagens motor bomba do fabricante WEG do tipo de alto rendimento com as seguintes caracter sticas nominais 1 1 kW 1 5 CV 220 380 V 4 2 32 A rendimento 83 fator de pot ncia 0 87 e velocidade 3400 rpm 3 3 2 Resultados
80. e freq ncia possibilita o controle do motor CA variando a frequ ncia mas tamb m realiza a varia o da tens o de sa da para que seja respeitada a Caracter stica V F Tens o Frequ ncia do motor para n o produzir aquecimento excessivo quando o motor opera em baixas rota es A Figura 3 10 apresenta a corrente registrada durante a partida controlada com o inversor de frequ ncia na bancada de bombeamento 20 30 40 50 60 70 5 Figura 3 10 Gr fico da corrente na partida controlada com o inversor de freq ncia do conjunto motor bomba com as v lvulas 100 abertas para o reservat rio superior 5m Como mostrado na Figura 3 10 as correntes da partida controlada com o inversor de frequ ncia nas tr s fases est o equilibradas e com um pico de corrente de 2 344 ou seja aproximadamente a corrente nominal e menos da metade da apresentada na partida direta conforme Figura 3 1 A Figura 3 11 apresenta a tens o registrada durante a partida controlada com o inversor de freq ncia na bancada de bombeamento De CAP TULO 3 AN LISE DA EFICI NCIA ENERG TICA 30 40 50 Tempo s Figura 3 11 Gr fico da tens o na partida controlada com o inversor de freq ncia do conjunto motor bomba com as v lvulas 100 abertas para o reservat rio superior 5m Como podemos ver na Figura 3 11 as tens es nas tr s fases est o equili
81. e na fase possuir picos t o elevados A Figura 3 8 apresenta as pot ncias ativa e reativa registradas durante a partida com a sofistarter na bancada de bombeamento 30 CAP TULO 3 AN LISE DA EFICI NCIA ENERG TICA 40 Tempo s Figura 3 8 Gr fico das pot ncias ativa e reativa na partida suave com a softstarter do conjunto motor bomba com as v lvulas 100 abertas para o reservat rio superior 5m Como observado na Figura 3 8 tem se um pico de pot ncia reativa 2760Var bem superior ao pico de pot ncia ativa 2010W na partida Ap s a partida permanece uma diferen a consider vel entre as duas pot ncias 890 Var versus 1270W A Figura 3 9 apresenta o fator de pot ncia registrado durante a partida com a softstarter na bancada de bombeamento 40 Tempo s Figura 3 9 Gr fico do fator de pot ncia na partida com a softstarter do conjunto motor bomba com as v lvulas 100 abertas para o reservat rio superior 5m O fator de pot ncia mostrado na Figura 3 9 est em um valor aceit vel de 0 82 semelhante ao da partida direta Als CAP TULO 3 AN LISE DA EFICI NCIA ENERG TICA 3 2 3 Partida Controlada com o Inversor de Freq ncia A seguir analisado o comportamento da corrente tens o pot ncias ativa e reativa e fator de pot ncia na partida controlada com o inversor de freq ncia na bancada de bombas do LAMOTRIZ Vale ressaltar que o inversor d
82. e o fluido e os dutos de circula o do fluido resist ncia hidr ulica Em baixas velocidades o atrito praticamente nulo perdas por choque e turbul ncia ocorrem quando a bomba opera fora da especifica o de seu projeto Em baixas velocidades ocorrem os choques e em altas velocidades turbul ncias causando atrito entre as part culas do fluido entre estas e os componentes mec nicos da bomba No contexto de perdas do sistema um importante fen meno pode ser citado a cavita o A cavita o respons vel por uma diminui o do rendimento hidr ulico da m quina podendo afetar tamb m a estrutura f sica da mesma como por exemplo fratura do rotor e da carca a causando ainda ru do e vibra es Esse fen meno acorre quando h forma o de bolhas de vapor na suc o da bomba devido queda de press o abaixo da press o vapor do l quido Por causa do r pido aumento de press o no interior da bomba as bolhas se fundem formando cavidades com aus ncia de l quido surgindo o nome de cavita o Gregorig 1961 3 O dimensionamento correto da bomba e da tubula o associada reduzem as chances de cavita o e tamb m diminuem significativamente os seus efeitos prejudiciais Outros fatores como diminui o da temperatura da gua e aumento da press o na suc o da bomba ajudam a inibir o aparecimento da cavita o As curvas caracter sticas de uma bomba centr fuga refletem o seu comportamento sob diversas co
83. entemente determinar os devidos ajustes dos pesos em todos os neur nios da RNA a fim de minimizar o erro durante o treinamento da mesma 4 3 Algoritmos de Treinamento Utilizando como estrutura b sica da rede neural o Neur nio da Figura 4 1 tipicamente a rede neural possui uma camada de entrada uma ou mais camadas ocultas e uma camada de sa da A Figura 4 5 mostra a arquitetura de uma rede perceptron de m ltiplas camadas com uma camada de entrada uma oculta e uma de sa da e totalmente conectado Isso significa que um neur nio em qualquer camada da rede est conectado a todos os neur nios da camada anterior Sinal de Entrada Sinal de sa da est mulo resposta Camada Camada Camada de entrada oculta de sa da Figura 4 5 Arquitetura perceptron de m ltiplas camadas com uma camada oculta Para o desenvolvimento deste trabalho foram utilizados tr s algoritmos de treinamento para definir a melhor arquitetura da RNA que posteriormente foi aplicada no controle inteligente do sistema de bombeamento do LAMOTRIZ A seguir s o 53 CAP TULO 4 REDES NEURAIS ARTIFICIAIS feitas algumas breves considera es sobre os tr s tipos de algoritmos utilizados Gradiente Descendente com Momento Resilient Propagation e Levenberg Marquadt 4 3 1 Gradiente Descendente com Momento GDM O algoritmo de treinamento GDM surgiu com o objetivo de aumentar a taxa de aprendizagem do algoritmo de retropropaga o 21 vist
84. ento da RNA foi realizado a partir de resultados experimentais obtidos nesta bancada e o sistema foi modelado digitalmente com o intuito de permitir a determina o dos par metros necess rios ao controle visando redu o do consumo de energia do processo Este trabalho apresenta t cnicas de efici ncia energ tica e uma proposta de controle autom tico baseado em intelig ncia artificial com RNA aplicada a processos industriais com o foco em efici ncia energ tica do processo como um todo apresentada uma aplica o com a metodologia proposta no sistema de bombeamento de fluidos do LAMOTRIZ 1 2 Contribuic o da Pesquisa Baseados em casos de sucesso como na Uni o Europ ia cujo potencial de economia de energia el trica nos setores terci rio e industrial na ordem de 8 TWh ano at 2015 com aplica o de inversores em cargas como ventiladores bombas compressores e esteiras transportadoras 6 7 e no intuito de promover a efici ncia CAP TULO 1 INTRODU O energ tica no parque industrial atual no panorama energ tico nacional a ELETROBR S atrav s de seu programa de conserva o de energia el trica na ind stria PROCEL Ind stria tem firmado conv nios com v rias universidades para implanta o do Laborat rio de Efici ncia em Sistemas Motrizes LAMOTRIZ Desta parceria entre a ELETROBR S e a Universidade Federal de Pernambuco resultou o LAMOTRIZ UFPE com os seguintes objetivos Colaborar com a f
85. erter a energia mec nica oriunda de um motor el trico por exemplo em energia cin tica e de press o do fluido bombeado A bomba utilizada neste trabalho uma bomba centr fuga conforme ilustrado na Figura B l As transforma es de energia acontecem em virtude de duas partes principais da bomba o impulsor ou rotor e a voluta ou difusor Por meio do impulsor a bomba transmite uma acelera o ao fluido fazendo com que o mesmo adquira energia cin tica e de press o A voluta parte estacion ria da bomba respons vel pela convers o da energia cin tica em energia de press o Na sa da da bomba bocal de descarga a energia cin tica do fluido convertida em energia de press o de acordo com o princ pio de Bernoulli Equa o B 1 dp gy cons tan te B 1 0 p 2 2 p y gy z cons tan te B 2 103 AP NDICE A quantidade de energia fornecida pela bomba ao fluido depende de uma s rie de fatores tais como Sahdev 2003 1 propriedades do l quido como por exemplo a densidade e a viscosidade dimens es da bomba por exemplo se es de entrada e sa da e tamanho do impulsor velocidade de rota o do impulsor forma das cavidades entre as p s temperatura e press o da suc o e descarga da bomba A curva ideal que relaciona a altura manom trica e a vaz o de uma bomba centr fuga H f Q determinada da seguinte forma baseando se na Figura B 2 1
86. essos e apresenta a necessidade de um operador com conhecimento do processo assim como do sistema Esse operador precisa possuir larga experi ncia e habilidade para evitar acidentes e conseguir obter o m ximo rendimento energ tico dos equipamentos e por conseguinte do processo como um todo O operador mesmo bem treinado e qualificado est sujeito a cometer erros que podem resultar em falhas no controle do processo Assim hoje em dia para garantia de uma opera o com maior confian a e maior padroniza o tem se aplicado sistemas autom ticos de controle na ind stria 4 Contudo com o avan o da tecnologia os sistemas de controle autom tico de processos ficaram ainda mais complexos tornando se muitas vezes ineficazes em termos de redu o do consumo de energia por contrastar com outras diretivas de controle devido sobretudo inexperi ncia do programador em adicionar aspectos de economia de energia ao controle Algumas vezes os sistemas de controle convencionais n o permitem a inclus o de tais diretivas Isso tem desencadeado uma busca por novos m todos e estrat gias de controle tais como controle multivari vel controle adaptativo controle preditivo e sistemas de controle inteligente baseado em intelig ncia artificial para incluir no sistema a es visando efici ncia energ tica do sistema Para tal CAP TULO 1 INTRODU O necess rio o uso de equipamentos tais como os Controladores L gicos Program veis
87. esultados das simula es das redes neurais ser o aferidos a partir de diversos c lculos de erros tais como percentagem do erro m dio absoluto MAPE calculado pela Equa o 4 8 pelo erro m dio absoluto MAE dado pela Equa o 4 9 1_ Y LED el 00 4 8 Tpi SS Tpi 4 9 N P 1 1 onde Lmax e Lmin s o os valores de m ximo e m nimo dos coeficientes de sa da na representa o do problema N o n mero de unidades de sa da da rede neural P o 58 CAP TULO 4 REDES NEURAIS ARTIFICIAIS n mero de padr es da base de dados considerada Lpi a sa da calculada por cada unidade de sa da da rede neural e Tpi a sa da desejada da rede neural para cada unidade 4 4 6 Crit rios de Parada dos Treinamentos Em geral n o se pode demonstrar que o algoritmo de treinamento convergiu e n o existem crit rios bem definidos para encerrar a sua opera o Em vez disso h v rios m todos particulares cada um com o seu m rito que podem ser usados para finalizar os treinamentos das redes neurais Todos os crit rios de parada t m objetivo de evitar overfiting dos pesos o que prejudica a capacidade de generaliza o das redes Foram adotados os seguintes crit rios de parada de treinamentos 4 4 6 1 N meros de pocas E estipulado um n mero m ximo de pocas de treinamentos nos projetos dos modelos de previs es onde se define poca como sendo o n mero de vezes q
88. ha presente 4 Par metros do inversor de frequ ncia CAP TULO 2 PROJETO DE OTIMIZA O DOS SISTEMAS MOTRIZES INDUSTRIAIS OPERA O REMOTA Este modo destina se opera o supervis o e aquisi o de dados via esta o de opera o computador Uma vez em modo remoto a bancada exclusivamente operada via computador O pr requisito fundamental para a opera o remota que a chave local remoto existente na porta do painel de automa o esteja voltada para op o Remoto Uma vez em modo remoto a bancada totalmente operada atrav s da esta o de opera o 2 3 2 Descri o da Bancada de Bombas A bancada de bombas utilizada para o desenvolvimento deste trabalho pode ser visualizada conforme a Figura 2 1 ES Figura 2 1 Foto do circuito hidr ulico da bancada de bombas localizada no LAMOTRIZ utilizada para os experimentos deste trabalho 10 CAP TULO 2 PROJETO DE OTIMIZA O DOS SISTEMAS MOTRIZES INDUSTRIAIS A Figura 2 1 apresenta uma foto da parte hidr ulica com o medidor de vaz o medidores de press o v lvulas manuais e v lvulas controladas assim como o conjunto motor bomba e o sensor de torque e velocidade Finalmente o reservat rio de piso apresentado ao fundo da figura Na Figura 2 1 s o apresentados os principais equipamentos com a legenda a seguir V lvula mec nica manual na tomada da gua V lvula de controle 0 100
89. hado da gua de descida dos dois reservat rios superiores para o reservat rio do piso importante ressaltar que al m dessas duas v lvulas citadas existe uma v lvula mec nica manual de descida independente para cada reservat rio superior Sendo a v lvula mec nica HV 1A 03 para o reservat rio situado a cinco metros do piso e a v lvula mec nica HV 1A 02 para o reservat rio situado a tr s metros Al m das v lvulas mec nicas citadas acima existe a v lvula manual respons vel pela drenagem do reservat rio do piso HV 1A 06 A bancada possui ainda 2 v lvulas do tipo on off comandadas remotamente e que s o respons veis pelo controle de subida da gua aos reservat rios sendo a v lvula SV 1A 02 respons vel pela subida ao reservat rio situado a tr s metros do piso e a v lvula SV 1A 03 respons vel pela subida ao reservat rio situado a cinco metros do piso Al m de tudo 1sso a bancada ainda nos fornece a medig o de vaz o atrav s do transdutor de vaz o FT 1A 01 a medi o de press o atrav s do transdutor de press o PT 1A 01 a medi o de press o pr xima ao reservat rio do piso atrav s do transdutor de press o PT 1A 02 a medi o do torque e da rota o da bomba atrav s do transdutor de torque e rota o na bomba WT 1A 01 e tamb m a medi o de n vel de gua do reservat rio do piso atrav s do medidor de coluna d gua LT 1A 01 importante frisar ainda que a bancada possui os
90. iagn stico Aplica o e Medi o Identifica o em texto simples e registo de erros n veis de erro funcional alarme permanente e grave autoverifica o do transmissor incluindo sinais de sa da e precis o verifica o do sensor alarme de vaz o alta tubo vazio enchimento parcial baixa condutividade deteriora o de el trodos verifica o do sistema com o verificador MAGFLO Figura A 2 Transmissor de Vaz o do LAMOTRIZ 99 AP NDICE A 3 Medidor de N vel Na Figura A 3 mostrado o transmissor de n vel do reservat rio situado dentro do LAMOTRIZ Figura A 3 Transmissor de N vel do LAMOTRIZ A Figura A 3 mostra o SITRANS P MPS Pressure Transmitter for Level Measurement que um transmissor submers vel para medi o de n vel por press o hidrost tica atrav s de um sensor piezoresistivo com aux lio de um circuito eletr nico Aplic vel para fluidos agressivos e que associado a um circuito eletr nico alcance ate 20 mca precisao lt 0 25 e apresenta uma sa da anal gica de 4 20 A 4 Medidor de Grandezas El tricas Atrav s do Multi Indicador Digital MID da Figura A 4 conectado rede PROFIBUS de cada bancada est o dispon veis as seguintes informa es tens o de linha corrente de linha pot ncia ativa pot ncia reativa e pot ncia aparente energia consumida e fornecida ngulo de defasagem entre tens o e corrente fator de pot ncia THD e ainda realizar a capt
91. igura 2 8 Circuito de confiabilidade da alimenta o do sistema de bombeamento do LAMOTRIZ Como pode ser visto na Figura 2 8 a alimenta o do sistema de bombeamento do LAMOTRIZ est representada por tr s blocos sendo o primeiro a alimenta o de 380V fornecida pela concession ria e distribu da atrav s da subesta o do Centro de Tecnologia e Geoci ncias CTG ao Laborat rio de Efici ncia Energ tica e Qualidade de Energia LEEQE onde est presente o LAMOTRIZ o segundo bloco da alimenta o o transformador de 380 220V presente no painel da bancada que em conjunto com o terceiro bloco que denominado de fonte 220 12V respons vel pela alimenta o dos equipamentos com funcionamento em 12V O segundo bloco de funcionamento do sistema de bombeamento representado pelo Controlador L gico Program vel CLP O CLP muito importante para o funcionamento do sistema pois ele respons vel pela comunica o entre o operador e v rios dispositivos presentes na bancada al m de permitir a implementa o de algoritmos para o controle inteligente da bancada Sem o funcionamento do CLP torna se invi vel o funcionamento da bancada de bombas Um outro bloco de suma import ncia para o funcionamento da bancada de bombas o sistema supervis rio pois ele o respons vel pela Interface Homem M quina HMI Assim seu diagrama de funcionamento est representado na Figura 2 9 Comunica o Ethernet Cabeament
92. igura 5 3 Diagrama de uma malha de controle autom tico 25 Assumindo que existem sensores que fornecem a leitura da sa da o objetivo projetar um equipamento que construa o sinal u a partir do sinal de erro e 66 9 66 09 Note se que o sinal de erro e a diferen a entre o que se deseja r e as sa das de fato Apenas por facilidade de nota o assume se que t pertence a R r t pertence a R y t pertence a R u t pertence a R e e t pertence a R Os sinais n t e w t s o perturba es externas ru dos interfer ncias tend ncias derivas 37 65 CAP TULO 5 CONTROLE E AUTOMA O DE PROCESSOS 5 2 2 Solu o de problemas de controle Um problema de controle bem formulado deve incluir como visto anteriormente um modelo matem tico qualitativo ou quantitativo do sistema e as especifica es desejadas De posse de um problema de controle os passos b sicos para a sua solu o envolvem a An lise de solvabilidade consiste em verificar se o problema autom tico admite b d ou n o uma solu o Muitas vezes as especifica es de desempenho s o tais que o problema insol vel Nesses casos necess rio que a formula o do problema seja revista antes que sejam desperdi ados esfor os na busca de solu es imposs veis S o exemplos de problemas mal formulados 1 Minimiza o de fun es que n o possuem pontos m nimos 1
93. inal de controle u t que seja capaz de corrigir a diferen a entre o sinal de refer ncia r t e o sinal de sa da y t do processo que est controlando No caso do PID a lei de controle descrita pelo controlador dada por lp de t A qo 1 elo 54 Onde e t r t y t o erro de controle ou seja a diferen a entre o sinal de refer ncia e o sinal de sa da 5 6 1 Efeitos da A o Proporcional O efeito da a o proporcional d se de acordo com a equa o abaixo 0 Kp t 5 5 O aumento do ganho proporcional do controlador tem impacto direto na rapidez da resposta do sistema no m ximo sobrepasso do sinal de sa da e no valor do erro de regime permanente A rapidez da curva de resposta do sistema e o m ximo sobrepasso devem se ao fato de que o incremento do ganho proporcional ocasiona um incremento na freq ncia aumentando indiretamente a largura de banda do sistema em malha fechada Uma vez que a curva de fase do sistema permanece igual independente do valor de K a margem de fase do sistema diminuir implicando em um aumento do m ximo sobrepasso Al m disso considerando um sistema G s em que n o existam p los na origem o erro em regime permanente dado por e 5 6 1 K p Sendo K lim G s 5 7 sajes CAP TULO 5 CONTROLE E AUTOMA O DE PROCESSOS Portanto o aumento do ganho proporcional diminuir o erro em regime permanente do sistema por m jamais o tornar nulo
94. ivo por outro lado apresenta um n vel m dio de intelig ncia desde que atrav s da identifica o do sistema apresenta mecanismos de auto reconfigura o dos ganhos do controlador Algumas caracter sticas portanto diferenciam os sistemas inteligentes dos sistemas convencionais Os sistemas de controle inteligentes devem possuir a habilidade de tratar um vasto conjunto de incertezas aspectos qualitativos da informa o que recebem estruturas de dados complexas e longa quantidade de dados n o estruturados A primeira aplica o industrial de um controle utilizando intelig ncia artificial foi o Controlador Nebuloso CN realizada por Mandani em 1974 52 A metodologia baseada em conjuntos nebulosos neste caso visou a aquisi o da experi ncia operacional dos operadores e engenheiros no controle manual do processo industrial Ap s este trabalho pioneiro as vantagens e a simplicidade do projeto dos controladores utilizando intelig ncia artificial motivaram o emergente desenvolvimento acad mico e comercial de ambientes e ferramentas de software e hardware Ao contr rio dos controladores convencionais em que o algoritmo de controle descrito analiticamente por equa es matem ticas alg bricas ou diferenciais um controlador com intelig ncia artificial utiliza regras l gicas e mecanismos de racioc nio na sua estrutura Hoje em dia o controlador com intelig ncia artificial mais especificamente o CN para uma ou duas dimens e
95. junto controlador e processo Ender 45 pesquisou a ind stria de manufatura malhas de temperatura fluxo vaz o press o e mostrou que 30 das malhas operam em modo manual 20 utilizam a sintonia do controlador que veio da f brica n o importando as caracter sticas espec ficas de cada malha ou suas condi es de funcionamento 30 apresentaram problemas relativos ao pobre desempenho dos sensores e elementos de atuadores Mcmillam 46 pesquisou a ind stria qu mica e verificou que 50 dos problemas estavam relacionados com as v lvulas de controle que estavam inadequadamente especificadas ou precisavam de uma rotina de manuten o adequada Hersh amp Johnson 47 realizaram uma pesquisa sobre os de CAP TULO 5 CONTROLE E AUTOMA O DE PROCESSOS processos na ind stria de manufatura e verificou que os engenheiros e operadores de processos consideravam a sintonia das malhas de controle PID como um problema de dif cil solu o Desoborough amp Miller 48 pesquisaram mais de 26000 malhas de controle em refinarias ind strias qu micas e de papel e relataram que 32 das malhas de controle apresentaram um desempenho excelente ou aceit vel 32 dos controladores foram classificados com pobremente ajustados 36 trabalham em malha aberta com sintonias manuais e funcionando em regimes de satura o 97 das aplica es utilizam controladores PID Somente 3 das malhas utilizam controladores avan ados para superar defici ncias
96. l Cybernetics 43 1982 6 RUMELHART David Everett HINTON Geoffrey E and WILLIAMS Ronald J Learning representations by back propagating errors Nature 323 533 536 1986 27 BRAGA Ant nio CARVALHO Andr LUDERMIR Teresa Redes Neurais Artificiais Teoria e Aplica es Rio de Janeiro RJ LTC 2000 28 MENDEL J M and MCLAREN R W Adaptive Learning and Patten Learning and Patten Recognition Theory and application chapter reinforcement learning control and pattern recognition systems pages 287 318 New York Academic press 70 29JRIEDMILLER M BRAUN H A direct adaptive method for faster backpropagation learning The RPROP algorithm IEEE International Conference on Neural Networks vol 1 1993 pp 586 591 30 M T MENHAJ M B Training Feedforward Networks with Marquardt Algorithm IEEE Transactions on Neural Networks Vol 5 NO 6 November 1994 p 989 993 31IN BREGA Otoni Aplica o de redes neurais artificiais e algoritmos gen ticos na previs o de carga el trica em m dio prazo Recife PE 2006 Disserta o de mestrado UFPE 32 AQUINO Ronaldo SILVA Geane LIRA Milde FERREIRA Ainda CARVALHO JR Manoel OLIVEIRA Josinaldo Combined Artificial Neural Network and Adaptive Neuro Fuzzy Inference System for Improving a Short Term Electric Load Forecasting Lecture Notes in Computer Science v 4669 779 1611 3349 788 2007
97. lada em 30902 coin eris 38 V lvula Estranculada em 50 a 40 V lvula Estrangulada em 7096 esent es 42 3 4 uConel sces do Capi erat t etos aten Napa qe dao 45 CAPITULOS da 46 4 REDES NEURAIS ARTIFICIAIS retina 46 4 1 Inttoduoa04 2 ye Al 46 4 2 Introdu o as Redes Neurais Artificiais ooooooccononccononcconanononanononanononanonnnanos 46 421 Hist rico das Redes NUAS qe pe a run 47 4 2 2 Neur nio Artificial iii cita trece tene d eode etta eee ea 48 4 2 3 Fun o de va o ach st bee epe ue Hoi e t ast 50 4 2 4 Processo de Aprendiz o eene 50 4 2 5 Redes Perceptron M ltiplas ii 52 4 3 Algoritmos de re marmentO u uu td date 53 4 3 1 Gradiente Descendente com Momento 54 4 3 2 O etus uc vates tee tate adea S 54 4 3 3 Piante LM Tr 56 Ad Prepara o da RNA sin ais ste ds 57 4 4 1 Prepara o dos Das qe 57 442 Normaliza o dos dados id 37 4 4 3 Separa o dos dados para Treinamento e Avalia o 57 444 Experimentos para Escolha da Arquitetura 58 4 4 5 Avalia o de Desempenho ure tp er 58 4 4 6 Crit rios de Parada dos Treinamentos sse 59 4 4 7 Selecao de QUIM ctl poles d RR 60 4 5 Conclus es do Capitulo 2t A
98. lecionado o aumento da disponibilidade do sistema visando sempre a melhoria da produtividade do sistema Este trabalho faz parte de um conjunto de recomenda es para procedimentos que visam uma melhor utiliza o dos Sistemas de Bombeamento importante ainda frisar que a bancada de bombas montada no LAMOTRIZ uma bancada com apenas um ano sendo assim n o permite uma an lise quantitativa dos ndices de mantenabilidade e da confiabilidade Por m a confiabilidade do sistema analisada de forma qualitativa Como o foco deste t pico a mantenabilidade industrial pretende se fazer uma r pida demonstra o de seu perfil apresentado a dentro de uma contextualiza o hist rica demonstrando sua evolu o e principais desafios enfrentados ao longo do tempo e os principais conceitos para ent o serem aplicados a bancada de sistema de bombeamento montada no LAMOTRIZ 2 5 1 Evolu o da Mantenabilidade Industrial Com o objetivo de propor um posicionamento hist rico visando proporcionar um melhor entendimento ou at mesmo um nivelamento dos conceitos e ou conhecimentos b sicos sobre a mantenabilidade industrial que se julgou conveniente a apresenta o de um breve hist rico de como se deu a evolu o da mantenabilidade ao longo dos ltimos anos Esta evolu o hist rica esta baseada em quatro marcos evolutivos aqui est o sendo ressaltados apenas os marcos considerados como sendo os mais expressivos destacad
99. lementada em computador digital Usualmente s o 66 CAP TULO 5 CONTROLE E AUTOMA O DE PROCESSOS e g utilizados modelos mais detalhados modelos de valida o para simular a planta controlada com o intuito de se obter uma melhor aproxima o em rela o ao sistema f sico real Implementa o do controlador Ap s a verifica o em ambiente simulado que o projeto atende as especifica es estabelecidas a priori o controlador deve ser implementado A implementa o de controladores envolve desde uma riqueza de detalhes tecnol gicos econ micos sociais requerendo um sinergismo de natureza interdisciplinar Por exemplo as implementa es de controladores para aplica es aeroespaciais biom dicas e nucleares podem exigir n veis especiais de confiabilidade e seguran a exigindo materiais e componentes no estado da arte eventualmente de elevado custo severas implica es sociais Teste de bancada e sintoniza o final Tendo se implementado o prot tipo do controlador podem ser realizados ensaios utilizando se de testes plantas pilotos e simula es Usualmente controladores que s o produzidos em s rie possuem rigs de testes associados para ensaio e manuten o Nesta fase s o realizados os ajustes finos dos par metros do controlador sintoniza o Opera o assistida Mesmo ap s a homologa o do controlador para utiliza o no campo comum que a sua opera o seja assistida durante um per o
100. leta de dados realizada atrav s do supervis rio Estes dados s o armazenados no computador em arquivos CSV Separated Value para posterior avalia o ajustes do processo O supervis rio implantado no sistema de bombeamento o WinCC Este software oferece a possibilidade de implementar scripts utilizando o Visual Basic Assim poss vel construir desde simples algoritmos como os de escalonamento de alguma vari vel at algoritmos sofisticados como a implementa o de uma RNA 2 5 Mantenabilidade Industrial A atual conjuntura econ mica mundial determina um novo par metro de comportamento s organiza es industriais Neste cen rio a fun o mantenabilidade 14 CAP TULO 2 PROJETO DE OTIMIZA O DOS SISTEMAS MOTRIZES INDUSTRIAIS representa um papel de fundamental import ncia para o desenvolvimento positivo do meio de produ o industrial Particularmente em plantas industriais onde grande parte dos equipamentos instalados pode estar em fase avan ada de sua vida til Nestes casos os ganhos de produtividade advindos do desenvolvimento tecnol gico quando aplicado na fun o mantenabilidade podem de certa forma compensar o transcorrer da vida til dos ativos industriais seu consequente aumento da taxa de falhas Com isso as empresas s o levadas a definir suas estrat gias competitivas como forma de orientar suas a es e aplica es de recursos onde um elemento comumente se
101. m a modelagem da planta calculada deve se implementar o controle PI a fim de controlar a vaz o do sistema atrav s da velocidade do motor numis 0 2355 Processo Desejada Saida Processo Figura 6 4 Diagrama de blocos utilizando controlador PI em Simulink L K v t K e t K ele dt v s K E s 2 E s 6 10 5 Assim foi feita a implementa o do PI logo ap s os ganhos utilizados para os controladores PI foram determinados com base nas equa es de projeto posteriormente ajustados por simula o e na pr tica Seus valores s o K 0 055 0 006 6 5 Processo para Determina o da RNA Adequada 6 5 1 Defini o de uma Figura de M rito A fim de que o sistema apresente a melhor efici ncia energ tica poss vel importante definir a figura de efici ncia do sistema que est diretamente relacionada com o rendimento do conjunto motor bomba visto que o rendimento dado pela raz o entre a pot ncia hidr ulica de sa da Ph e a pot ncia el trica de entrada P que pode ser simplificada pela raz o entre a vaz o associada L h e a pot ncia el trica consumida W conforme Figura 6 5 83 CAP TULO 6 METODOLOGIA APLICADA E RESULTADOS 2 O ss Vaz o Pot ncia L W h 0 500 1000 1500 2000 Vaz o L h Figura 6 5 Curva de efici ncia do sistema de bombeamento Da Figura 6 5 pode se observar que a curva
102. modo realiza se o registro cont nuo de todas as amostras feitas nos sinais de corrente e tens o e ser poss vel obter as formas de ondas dos sinais de cada uma das janelas captadas Neste modo a taxa de amostragem de tens o e corrente de 192 amostras por ciclo ou seja isto permite analisarmos os transit rios das diferentes partidas presentes na bancada de bombas do LAMOTRIZ Como citado anteriormente o MID n o indicado para transit rios pois a taxa m nimo de amostragem registro dos dados de 15 111 REFER NCIAS BIBLIOGR FICAS 1 SAVOLAINEN A Hacia um futuro major Revista ABB March 2004 pp 34 38 2 Minist rio das Minas e Energia Balan o Energ tico Nacional BEN Bras lia 2007 Dispon vel www mme gov br Acessado em 21 de mar o de 2008 3 Minist rio das Minas e Energia Balan o de Energia til BEU Bras lia 2007 Dispon vel www mme gov br 2008 4 ZHANG 1 W C JING Y D An Study of Neural Network PID Control in Variable frequency Air conditioning System IEEE International Conference on Control and Automation China 2007 5 GUERRA F LOPES J S GUEDES L A et al Implementa o de Controladores PID Utilizando L gica Fuzzy e Instrumenta o Industrial VII Simp sio Brasileiro de Automa o Inteligente SBAI S o Lu s MA 2005 ALMEIDA A T FERREIRA F J T E and BOTH D Technical and Economical Considerations in the Application of
103. na tomada da gua Bomba centr fuga Ap ndice B Acoplamento motor bomba Motor de alto rendimento V lvula manual para a drenagem V lvula de controle 0 100946 para by pass V lvula de controle 0 100956 para subida da gua aos reservat rios superiores 0 t hh QU Nel Transmissor de press o 10 V lvula manual para descida da gua dos reservat rios superiores ao do piso 11 V lvula solen ide on off para subida da gua ao reservat rio a 3m do piso 12 V lvula solen ide on off para subida da gua ao reservat rio a 5m do piso 13 Transmissor de n vel do reservat rio do piso 14 V lvula manual para descida da gua do reservat rio a 3m do piso 15 V lvula manual para descida da gua do reservat rio a 5m do piso 16 Transmissor de Vaz o 2 3 3 Descri o da Bancada de Bombas no Supervis rio A bancada representada no computador atrav s do programa WinCC onde s o modelados todos os componentes do sistema incluindo v lvulas tanques bombas sensores etc Para a configura o estudada a representa o no programa WinCC tem a tela principal conforme se verifica na Figura 2 2 jis CAP TULO 2 PROJETO DE OTIMIZA O DOS SISTEMAS MOTRIZES INDUSTRIAIS E Tm e Dreno de limpeza o fornecimento do cliente Mi O 8 M Mx WESS Figura 2 2 Tela de visualiza o da bancada de bombas do LAMOTRIZ em WinCC
104. nal a pot ncia instalada em sistemas de ventila o compress o e bombeamento alcan am aproximadamente 75 da pot ncia total 8 Diante dessa grande participa o dos sistemas motrizes na ind stria no consumo total de energia el trica no Brasil foi lan ado o projeto de otimiza o dos sistemas CAP TULO 2 PROJETO DE OTIMIZA O DOS SISTEMAS MOTRIZES INDUSTRIAIS motrizes industriais pelo Procel onde atualmente atingiu os onze principais estados das cinco regi es geogr ficas que s o respons veis por 70 setenta por cento do PIB industrial do pa s O laborat rio implantado na UFPE chamado de LAMOTRIZ situado no Laborat rio de Efici ncia Energ tica e Qualidade de Energia LEEQE composto de tr s sistemas motrizes completos aut nomos e automatizados permitindo que sejam variadas as condi es operativas de equipamentos como bombas centr fugas compressores de ar e ventiladores Este projeto resultado das realiza es e metas do Projeto de Otimiza o de Sistemas Motrizes Industriais desenvolvido pelo PROCEL IND STRIA Programa de Efici ncia Energ tica Industrial que busca reduzir um acentuado potencial de perdas e promover o uso eficiente da energia nestes sistemas 9 2 2 1 Objetivos do Projeto Os principais objetivos do projeto s o a minimiza o das perdas dos sistemas motrizes industriais j instalados na ind stria brasileira e a acelera o da penetra o no mercado de motores de
105. nclus es do Cap tulo Neste cap tulo foi apresentado o sistema de bombeamento do Laborat rio de Sistemas Motrizes da UFPE LAMOTRIZ desenvolvido pelo PROCEL IND STRIA Programa de Efici ncia Energ tica Industrial que busca promover o uso eficiente da energia nestes sistemas Desta forma o sistema de bombeamento utilizado para o desenvolvimento deste trabalho foi descrito e analisado minuciosamente e tal conhecimento ser de grande valia nos cap tulos seguintes 98 CAP TULO 2 PROJETO DE OTIMIZA O DOS SISTEMAS MOTRIZES INDUSTRIAIS Outro t pico descrito foi a aplica o das pol ticas de mantenabilidade e a an lise qualitativa da confiabilidade em sistemas industriais pois tudo isso de suma import ncia para a qualidade e efici ncia energ tica desses sistemas 24 CAP TULO 3 3 AN LISE DA EFICI NCIA ENERG TICA 3 1 Introdu o Sabe se que a qualidade de energia e a redu o do consumo de energia s o os maiores desafios de grandes empresas no mundo atual Assim sendo este cap tulo tem como objetivo apresentar os tipos de partida dispon veis no LAMOTRIZ e realizar uma an lise quanto qualidade de energia el trica Al m disso s o realizadas compara es obtidas de experimentos buscando a redu o do consumo de energia el trica utilizando se para isso o controle de vaz o com o inversor de freq ncia ao inv s do m todo tradicional das ind strias que o controle da vaz o atrav
106. ndi es de opera o As principais curvas utilizadas para representar uma bomba s o curva de altura manom trica em fun o da vaz o f Q curva de rendimento em fun o da vaz o g Q curva de pot ncia de acionamento em fun o da vaz o P h Q 105 AP NDICE O rendimento obtido com a seguinte equa o n 5 B 5 P P VI B 6 P pghQ B 7 Sendo P a pot ncia el trica de entrada no sistema hidr ulico Ph a pot ncia hidr ulica na sa da do sistema V e I a tens o e a corrente el trica do motor respectivamente Como exposto anteriormente h diversas alternativas de opera o de uma bomba Dois s o os fatores que alteram o ponto de opera o de uma m quina a velocidade da bomba e a varia o da curva do sistema A curva do sistema como pode ser modificada por meio de abertura ou fechamento de uma v lvula situada logo na sa da da bomba conforme Figura B 4 A influ ncia do aumento da velocidade de uma bomba em seu ponto de opera o pode ser visto na Figura B 5 apresenta as curvas caracter sticas de uma bomba mantendo se a velocidade da mesma constante sendo todos os seus par metros P y e apresentados em percentagem em rela o ao seu ponto de opera o timo ponto de ocorr ncia do maior rendimento da m quina Para se obter pontos de igual rendimento da m quina em diferentes velocidades adota se as equa es conhecidas como Lei das Afinidades
107. nto da v lvula Como vem sendo realizado procurou se calcular a economia de energia no regime permanente entre 100s e 350s desprezando os transit rios de partida apresentada na Figura 3 26 a compara o entre as press es para os dois m todos de controle de vaz o o inversor de frequ ncia e a v lvula estrangulada 3 5 Press o Inversor 3 Press o V lvula 2 5 1 5 Press o bar 0 5 0d T 100 200 300 400 Tempo s Figura 3 26 Press o com a v lvula 70 estrangulada e utilizando o inversor de freq ncia Assim de acordo com a Figura 3 26 a press o com a v lvula estrangulada chega a ser 7 vezes maior que utilizando o inversor de frequ ncia controlando a vaz o Este um valor bastante significativo no que diz respeito ao desgaste dos equipamentos utilizados durante um processo industrial Na Tabela 3 1 os ndices de economia energ tica obtidos durante os experimentos s o apresentados de forma resumida Tabela 3 1 ndices de Economia utilizando Inversor de Frequ ncia ao inv s de V lvula Estrangulada Estrangulamento da V lvula Economia 3096 6 50 39 70 74 44 CAP TULO 3 AN LISE DA EFICI NCIA ENERG TICA 3 4 Conclus es do Cap tulo Neste cap tulo foi analisada a qualidade da energia nos diferentes tipos de partidas presentes no LAMOTRIZ e ainda a compara o do consumo de energia el tric
108. o Supervisor Figura 2 9 Circuito de confiabilidade do sistema supervis rio do LAMOTRIZ Tue CAP TULO 2 PROJETO DE OTIMIZA O DOS SISTEMAS MOTRIZES INDUSTRIAIS Como pode ser visto na Figura 2 9 a confiabilidade do sistema supervis rio depende de tr s itens importantes O primeiro que a CP Lean o segundo a comunica o Ethernet cabeamento e o terceiro bloco que o pr prio supervis rio No caso do LAMOTRIZ este supervis rio o WinCC respons vel pela interface entre o operador e a bancada sendo assim ele permite ao usu rio abrir ou fechar uma v lvula monitorar grandezas implementar algoritmos entre outros O quarto bloco para o funcionamento do sistema de bombas do LAMOTRIZ o do conjunto motor bomba cujo circuito de confiabilidade est representado na Figura 2 10 Comunica o PROFIBUS Figura 2 10 Circuito de confiabilidade do conjunto motor bomba do LAMOTRIZ Como se pode ver na Figura 2 10 existem tr s tipos de partidas dispon veis para o funcionamento do conjunto motor bomba sendo a partida direta a partida suave com a sofistarter e a partida controlada atrav s do inversor de frequ ncia que no que diz respeito a confiabilidade est atrelado com o cabo de comunica o do tipo PROFIBUS ou seja h uma redund ncia em rela o a partida do motor no sistema de bombeamento Por fim tem se a bomba e o seu acoplamento com o motor para que o conjunto motor bomba possa desempenhar a
109. o da RNA 60 Ap s a modelagem realizada anteriormente pode se implementar o controle do tipo PI finalidade automatizar o processo ajustando a vaz o atrav s da varia o da rota o do motor Pode se observar na Figura 6 7 o comportamento do sistema automatizado quando foi solicitada uma vaz o de 1500 L h 87 CAP TULO 6 METODOLOGIA APLICADA E RESULTADOS vaz o L h co T 1 20 40 60 80 100 120 140 Tempo s Figura 6 7 Resposta do sistema controlado em Simulink De acordo com a Figura 6 7 o sistema controlado consegue atender a demanda de vaz o solicitada pela RNA atingindo o valor requerido Na Figura 6 8 mostrado o comportamento da freqii ncia do motor quando solicitada uma vaz o de 1500L h 60 58 1 Frequ ncia Hz cn cn o T T 1 1 cen RI T 1 DD MH __ 1 0 2 3 40 850 60 70 60 W W Tempo s Figura 6 8 Curva da freq ncia do motor do sistema PI em Simulink Observa se na Figura 6 8 que a frequ ncia estabiliza se em torno de 50Hz este o valor de frequ ncia para o qual o controlador PI estabelece para a obten o da vaz o desejada do processo 88 CAP TULO 6 METODOLOGIA APLICADA E RESULTADOS Simula o do Sistema RNA e PI Com treinamento da rede neural e a modelagem completa do sistema com controle do tipo PI pode se simular o sistema como um todo em Simulink conforme Figura 6 9 Como pode ser observ
110. o que o algoritmo de retropropaga o fornece uma aproxima o para a trajet ria no espa o de pesos calculada pelo m todo da descida mais ngrime ou seja quanto menor for o par metro da taxa de aprendizagem n menor ser a varia o dos pesos sin pticos da RNA de uma itera o para a outra e mais suave ser a trajet ria no espa o de pesos Essa melhoria entretanto obtida custa de uma taxa de aprendizagem lenta Por outro lado se o par metro da taxa de aprendizagem m for muito grande para acelerar a taxa de aprendizagem as grandes modifica es nos pesos sin pticos resultantes podem tornar a rede inst vel i e oscilat ria Um m todo simples de aumentar a taxa de aprendizagem evitando no entanto o perigo de instabilidade incluindo um termo de momento 21 como Aw aw 11 76 4 3 onde a usualmente um n mero positivo chamado de constante de momento A incorpora o do momento no algoritmo de retropropaga o representa uma modifica o pequena na atualiza o dos pesos contudo pode haver alguns efeitos ben ficos sobre o comportamento de aprendizagem do algoritmo O termo de momento pode tamb m ter o benef cio de evitar que o processo de aprendizagem termine em um m nimo local raso na superficie de erro Atualmente o algoritmo de treinamento n o muito utilizado devido a exist ncia de algoritmos de controle mais r pidos e que apresentam erros menores 4 3 3 Alg
111. o um processo industrial hipot tico que necessita de certo volume V com curva de vaz o do fluido bombeado como mostrada na Figura 6 1 tl t2 t3 t Figura 6 1 Curva hipot tica simulando um processo real Como observado na Figura 6 l poss vel definir quatro vari veis que claramente descrevem o processo proposto comportamento da curva trapezoidal que simula um processo industrial sendo as quatro vari veis tempos t1 tempo de in rcia CAP TULO 6 METODOLOGIA APLICADA E RESULTADOS desde o acionamento do processo at a sua opera o em regime permanente t2 instante de tempo de in cio de desligamento e t3 instante de tempo de t rmino do processo e a quarta vari vel a vaz o especificada para o processo definida como Dessa maneira o volume bombeado pelo processo pode ser calculado atrav s da Equa o 6 1 fi y Os 6 1 6 3 Modelagem do Sistema A modelagem do sistema realizada segundo algumas etapas conforme vistas a seguir 6 3 1 Aplica o de um degrau de velocidade ao sistema O primeiro passo para a modelagem do sistema aplicar um degrau de velocidade na entrada do sistema e capturar os pontos da curva da vaz o no tempo 4000 4000 Vaz o 3500 3500 Velocidade g 3000 3000 E 2500 2500 2000 2000 5 o 1 o 1500 1500 io gt 2 1000 1000 500 500 0 0 0 5 10 15 20 25 30 Tempo s Figura 6 2 Respo
112. ole realizado com pouca ou nenhuma interven o humana diz se que do tipo autom tico Por outro lado se o operador humano necessita estar constantemente assistindo a opera o do sistema diz se tratar de controle manual Nesse contexto automatizar dotar os sistemas de mecanismos ou dispositivos que com um m nimo de interven o humana permitam que sejam alcan adas as especifica es de seguran a produtividade qualidade conforto e outras Um alimentador autom tico de chapas para estamparia pode melhorar a seguran a em rela o a prensas Um manipulador mec nico hidr ulico poderia melhorar a 62 CAP TULO 5 CONTROLE E DE PROCESSOS produtividade em transporte de materiais de massa significativa Um ajuste autom tico eficiente de laminadores para a produg o de chapas de ago poderia ter repercuss es em termos de qualidade atrav s de uma melhor uniformidade de espessura Um equipamento autom tico de controle de temperatura ambiente poderia melhorar o conforto dos funcion rios de um escrit rio Portanto a automatiza o tem como objetivos a Conforto do operador a automatiza o de uma estufa pode diminuir a exposi o de operadores humanos a ambientes de temperaturas elevadas b Aumento da Seguran a a alimenta o autom tica de prensas evita que ocorram acidentes do tipo esmagamento das m os c Aprimoramento da Qualidade um controle autom tico de velocidade de rota o de
113. operador e o sistema de controle chamado normalmente de AS da bancada carga A bancada composta por um conjunto painel de automa o mais prot tipo de O Painel de Automa o PA com grau de prote o IP 55 inclui diversos dispositivos eletr nicos com grau de prote o inferior a IP42 a b d e O sistema possui as seguintes caracter sticas Interface entre o Controlador L gico Program vel CLP e os dispositivos de medi o e controle da bancada via rede PROFIBUS DP Conex o entre a esta o de opera o OS da bancada e o sistema de controle AS via rede INDUSTRIAL ETHERNET total via sistema OS ou parcialmente operadas atrav s de dispositivos de acionamento local dispostos na porta do painel Atrav s de diversos dispositivos de manobra a carga da bancada pode ser conectadas aos tr s tipos de acionamento dispon veis partida controlada com o inversor de freq ncia partida suave com a softstarter e chave de partida direta A bancada dotada de dispositivo de prote o e seguran a com intertravamento l gico via AS Atrav s do multimedidor MID de vari veis el tricas conectado rede PROFIBUS da bancada est o dispon veis as seguintes informa es Tens es de linha Correntes de linha Pot ncias ativa reativa e aparente Energia consumida e fornecida ngulo de defasagem entre tens o e corrente Fator de pot n
114. oritmo RPROP O algoritmo RPROP Resilient Propagation um tipo de retropropaga o que apresenta um eficiente esquema de aprendizagem o qual tem como caracter stica uma adapta o direta do peso baseada na informa o do gradiente local Diferentemente dos outro algoritmo GDM a adapta o do RPROP n o interferida pelo comportamento da magnitude do gradiente da fun o erro 29 54 CAP TULO 4 REDES NEURAIS ARTIFICIAIS Para conseguir isto cada peso ser alterado individualmente atrav s de um valor adaptativo A Durante o processo de aprendizagem A baseado na fun o do erro de acordo com a seguinte regra de aprendizagem E 1 1 t n Aj se E O0 t 1 t AY n AC se E E lt 0 i T Af caso contr rio EmqueO m 1 m Em palavras a regra de adapta o deste algoritmo funciona da seguinte maneira cada vez que a derivada parcial da fun o erro em rela o ao peso muda seu sinal indicando que a ltima atualiza o foi muito grande tal que fez o erro da fun o ultrapassar o m nimo local ent o o valor A decrementado pelo fator 7 Sea derivada mant m seu sinal ent o A permanecer o mesmo a fim de acelerar a converg ncia Sabendo os valores adaptativos para cada peso ent o estes ser o alterados da maneira seguinte 5 gt 0 00 1 Aa 3 A se gt lt 0 ij 0 caso contr rio t1
115. orma o de engenheiros no mbito da conserva o de energia Expandir conhecimentos de efici ncia energ tica no meio acad mico e industrial Criar crit rios de efici ncia energ tica em for a motriz Avaliar as oportunidades de economia de energia nos sistemas motrizes j instalados Desenvolver pesquisa de alto n vel em acionamentos industriais eficientes Este trabalho a primeira pesquisa desenvolvida no LAMOTRIZ UFPE cujo objetivo abordar a efici ncia energ tica em sistemas de bombeamento Desta forma torna se um incentivo a outras pesquisas tanto de mestrado como de inicia o cient fica ampliando assim as reas de atua o do LAMOTRIZ UFPE O presente estudo em um primeiro momento trata da qualidade dos diferentes tipos de partida presente na ind stria partida direta suave e controlada Posteriormente analisa a opera o de um sistema de bombeamento industrial para o controle da vaz o a partir de velocidade constante por estrangulamento de v lvula e de velocidade vari vel utilizando o inversor de frequ ncia Por fim realizada uma aplica o de redes neurais artificiais no controle do sistema de bombeamento Vale salientar que foram realizadas compara es atrav s de medi es experimentais de forma a avaliar os resultados visando sempre a eficientiza o energ tica de sistemas industriais 1 3 Organiza o do Trabalho No cap tulo 2 apresentado o projeto que deu origem ao Laborat rio
116. os de manuten o a j que se SUBORDINADOS aos departamento de produ o vislumbra a Executam apenas CORRETIVAS necessidade de te la Manuten o j passa a ser vista como parte importante do processo Ap s 2 Guerra criado um depto de manuten o 2 Fase INDENPENDENTE j com preocupa es de se evitarem as quebras O primeiro salto para a manuten o moderna pE Advento da avia o comercial com in cio das ase manuten es PREVENTIVAS j n o era mais poss vel executar apenas as corretivas Saltos para os atuais conceitos de manuten o moderna A partir de 1966 at os dias atuais a manuten o atinge 4 Fase seu atual est gio que s o as t cnicas que buscam se antecipar as falhas Figura 2 4 Evolu o hist rica da Mantenabilidade 2 5 2 Aplica o dos ndices da Mantenabilidade na Bancada de Bombas Por ser a bancada de bombas montadas no LAMOTRIZ relativamente nova 1 ano n o poss vel a aplica o dos ndices acima citados devido a falta de um hist rico dos itens nela presentes Por m importante refletir sobre um ponto importante em um sistema industrial Eis o ponto n o h confiabilidade sem qualidade inicial 14 Numa economia moderna a no o de mantenabilidade est diretamente atrelada ao projeto inicial Pois como se sabe no projeto inicial a manuten o tem custo zero Com isso deve se substituir a no o de pre o de compra pel
117. os por meio de fases bastante distintas entre si que trouxeram em seu momento um catalisador que alavancou de certa forma a evolu o do conceito de mantenabilidade industrial e de sua forma de atua o Diante desta premissa temos 15 CAP TULO 2 PROJETO DE OTIMIZA O DOS SISTEMAS MOTRIZES INDUSTRIAIS 1 Fase Posiciona se at o ano de 1914 onde a mantenabilidade ainda chamada de manuten o industrial tinha uma import ncia tida como secund ria dentro do processo produtivo sendo que as pr prias ind strias n o mantinham equipes pr prias de manuten o e trabalhavam extraindo o m ximo de produ o poss vel de seus equipamentos at que estes apresentassem falhas e viessem a quebrar Era o que hoje se costuma chamar de manuten o corretiva A partir da Primeira Guerra Mundial as f bricas de um modo geral visando manter uma produ o m nima passaram a criar um rg o subordinado a produ o cujo objetivo b sico era fazer a manuten o corretiva de seus equipamentos ou seja quando estes equipamentos parassem de produzir a manuten o seria acionada para que fizessem o conserto retornando os ao processo produtivo o que para a poca era suficiente uma vez que a demanda de servi os at ent o era pequena devido ao superdimensionamento e a robustez dos equipamentos instalados o que lhe garantia uma longa vida til de produ o 2 Fase A situa o apresentada na primeira fase a era do quebra conser
118. osadas de acordo com as especifica es de projeto 72 CAP TULO 5 CONTROLE E AUTOMA O DE PROCESSOS 5 6 4 Estrutura do Controlador Atrav s da lei de controle dada por lp de t E u t K elt E e t at T P podemos representar o controlador PID pela fun o de transfer ncia 1 5 11 sT Este controlador chamado de controlador n o interativo pelo fato de que o tempo integral T n o interfere na parte derivativa e o tempo derivativo T n o interfere na parte integral 5 7 Sintonia dos Controladores Ap s 60 anos da publica o das primeiras regras sistem ticas de sintonia de par metros do controlador PID 41 43 e com a publica o de v rios artigos de sintonia de controladores PID seria de se esperar que a pr tica no projeto de malhas de controle industrial estivesse mais pr xima da realidade te rica desenvolvida no meio acad mico e cient fico Entretanto dados da literatura t m mostrado que mesmo com todo o avan o as malhas de controle PID n o s o adequadamente sintonizadas Bialkowski 44 pesquisou mais de 2000 malhas na ind stria de papel com o seguinte resultado apenas 20 das malhas apresentaram um bom funcionamento 30 apresentaram um pobre desempenho quanto sintonia dos controladores 30 apresentaram desempenhos afetados por ru dos transit rios satura es e zonas mortas e 20 apresentaram problemas de controle relacionados concep o no projeto inicial do con
119. ote o Laborat rio de Sistemas Motrizes da UFPE Laborat rio de Efici ncia Energ tica e Qualidade de Energia Algoritmo de Levenberg Marquat Erro M dio Absoluto Analisador de Energia Erro M dio Absoluto Percentual Multi Indicador Digital Multi Layer Perceptron Erro M dio Quadr tico Operation Station Painel de Automa o Partida Direta Produto Interno Bruto Controlador que utiliza a o Proporcional Integral e Derivativa Programa de Conserva o de Energia El trica Redes Neurais Artificiais Algoritmo Resilient Propagation Partida Suave utilizando a Softstarter XVII ess HMT PUES S E0X T lt gt 4sD lt LISTA DE S MBOLOS Erro em estado estacion rio Altura manom trica Total m Fun o custo gen rica Ganho proporcional Ganho Integral Ganho Derivativo Velocidade angular rpm Velocidade angular espec fica rpm Pot ncia el trica KW ou HP Pot ncia hidr ulica KW ou HP Vaz o l h Tempo Proporcional Tempo integral Tempo derivativo Velocidade do fluido m s Rendimento e taxa de aprendizagem da RNA Densidade espec fica kg m3 Sinal de entrada gen rico da RNA Sinal de sa da gen rico da RNA bias gen rico da RNA campo local induzido Erro gen rico Fun o de ativa o XVIII XIX CAP TULO 1 1 INTRODU O 1 1 Efici ncia Energ tica na Ind stria A escassez de recursos natur
120. presenta v rias diferentes formas de funcionamento que podem ser selecionadas via programa o Cada uma dessas possibilidades denominada de Modo de Opera o Os Modos de Opera o possuem caracter sitcas pr prias no que se refere a grandezas registradas valores indicados no mostrador tempos de integraliza o program veis taxa de amostragem tempo de mem ria autonomia forma de acionamento de capta o etc Cada Modo de Opera o pode tamb m ser configurado pelo usu rio dentro de certos limites caracter sticos atrav s da programa o dos par metros No Modo 0 por exemplo entre todas as grandezas integralizadas que s o registradas poss vel escolher quais as desejadas e excluir algumas que n o s o interessantes para um determinado trabalho de medi o Isto visa possibilitar ao usu rio otimizar a utiliza o da mem ria quando necess rio Os Modos de Opera o utilizados para este trabalho foram Modo 0 Medi o e Registro de Grandezas Integralizadas 10 AP NDICE Atrav s desse modo poss vel registrar as mais diversas grandezas el tricas e comparar com o MID presente na bancada desta forma comparar o valores obtidos nos experimentos em regime permanente visto que neste modo o per odo m nimo de integra o de 100milisegundos Como citado anteriormente o MID apresenta uma desempenho satisfat rio em regime permanente Modo 1 Capta o da Forma de Onda Atrav s desse
121. presentam se as principais aplica es da intelig ncia artificial no controle e automa o de processos industriais No cap tulo 6 apresentada a comprova o te rico experimental descrevendo assim a metodologia aplicada para a implementa o do controle do tipo PI com o aux lio das RNA no sistema de bombeamento do LAMOTRIZ da UFPE Foram realizados ensaios para obten o de dados para tra arem se as curvas de desempenho da bomba Os dados experimentais foram confrontados com os dados simulados e validaram a t cnica de controle de vaz o com aux lio da RNA resultando em ganhos significativos no consumo de energia el trica No cap tulo 7 s o apresentadas s considera es finais do trabalho analisando a import ncia da eficientiza o energ tica em sistemas industriais bem como os m ritos obtidos com o aux lio da intelig ncia artificial no controle de vaz o em processos industriais e as sugest es de trabalhos futuros 1 4 Publica o Relacionada com a Pesquisa 1 AQUINO R R B LINS Z D ROSAS P A C CORDEIRO L F A RIBEIRO J R C TAVARES I A AMORIM P S Eficientiza o Energ tica em M todos de Controle de Vaz o INDUSCON 2008 2 AQUINO R R B LINS Z D ROSAS P A C CORDEIRO L F A RIBEIRO J R C AMORIM P S TAVARES I A Efici ncia Energ tica no Controle e Automa o de Processos Industriais Utilizando Redes Neurais Artificiais Revista Eletr nica d
122. primento do motor quando de sua partida O 26 CAP TULO 3 AN LISE DA EFICI NCIA ENERG TICA valor nominal do sistema 220V sendo alcan ada durante o experimento uma tens o de 222V representando uma pequena eleva o de tens o inferior a 1 A Figura 3 3 apresenta as pot ncias ativa e reativa registradas durante a partida direta na bancada de bombeamento E o 30 5 Figura 3 3 Gr fico das pot ncias reativas na partida direta do conjunto motor bomba com as v lvulas 100 abertas para o reservat rio superior 5m Como observado na Figura 3 3 tem se um pico de pot ncia reativa 2580Var bem superior ao pico de pot ncia ativa 1450W na partida Por m ap s a partida a pot ncia ativa bem superior a reativa 900Var versus 1350W Todas as observa es citadas est o dentro do esperado devido a caracter stica do sistema A Figura 3 4 apresenta o fator de pot ncia registrado durante a partida direta na bancada de bombeamento 27 CAP TULO 3 AN LISE DA EFICI NCIA ENERG TICA 8 Lu 30 Tempo s Figura 3 4 Gr fico do fator de pot ncia na partida direta do conjunto motor bomba com as v lvulas 100 abertas para o reservat rio superior 5m O fator de pot ncia mostrado na Figura 3 4 embora na partida tenha assumido 0 48 posteriormente assume um valor aceit vel de 0 83 visto que o que
123. que todo o treinamento da RNA foi realizado utilizando o software Matlab Tabela 6 1 Resultado das Inicializac es dos Algoritmos de Aprendizagem Erro do Algoritmo MSE Inicializa o GDM Rprop LM 1 2 3 4 5 6 7 8 9 h 86 CAP TULO 6 METODOLOGIA APLICADA E RESULTADOS Percebe se pela tabela que do ponto de vista do erro de classifica o o algoritmo LM foi sempre mais satisfat rio 6 6 Resultados em Simulink 6 6 1 Implementa o da RNA em Simulink Com o treinamento finalizado carrega se os melhores pesos e bias para que a rede da Figura 6 6 possa ser implementada simulada em Simulink Os resultados da simula o da rede implementada s o mostrados da seguinte forma apresenta se rede neural o volume desejado e esta fornece as quatro vari veis que melhor se adequam ao volume apresentado visando sempre efici ncia energ tica do sistema Seguindo a metodologia utilizada realiza se a modelagem e a implementa o do controle acionamento do sistema inicialmente em Simulink e posteriormente implementa se no sistema real de bombeamento do LAMOTRIZ 6 6 2 Implementa o do PI em Simulink O primeiro passo para a implementa o do controle do tipo PI a modelagem do sistema Utilizando se m todos matem ticos obt m se a fun o de transfer ncia que caracteriza o sistema Vale ressaltar que a modelagem do sistema pode ser realizada com a utiliza
124. r de Energia 21 36 Figura 3 18 Vaz o com a v lvula 30 estrangulada e utilizando o inversor de mne prt 39 Figura 3 19 Pot ncia ativa com a v lvula 30 estrangulada e utilizando o inversor de frequencia a valute m dace Ga Va 39 Figura 3 20 Press o com a v lvula 30 estrangulada e utilizando o inversor de o ECT 40 Figura 3 21 Vaz o obtida com a v lvula 50 estrangulada e utilizando o inversor de MEU cd e ie codo i 41 Figura 3 22 Pot ncia ativa com a v lvula 50 estrangulada e utilizando o inversor de TETU E MEE en 41 Figura 3 23 Press o com a v lvula 50 estrangulada utilizando o inversor de UR DAL O ad 42 Figura 3 24 Vaz o com a v lvula 70 estrangulada e utilizando o inversor de env 43 Figura 3 25 Pot ncia ativa com a v lvula 70 estrangulada e utilizando o inversor de FEU ida A e Te f pd 43 Figura 3 26 Press o com a v lvula 70 estrangulada e utilizando o inversor de yocp 44 Figura 4 1 Modelo de um neur nio artificial eee 49 Figura 4 2 Fun es de A 50 Figura 4 3 Diagramas de Blocos da Aprendizagem com Profes
125. ra 3 15 a partida com a sofistarter apresenta um estranho comportamento na fase C com um pico de corrente de aproximadamente 10 3A nesta fase isto representa 4 3 vezes a corrente nominal do motor Desta forma foram feitas outros ensaios com o analisador de energia para descobrir o estranho comportamento da fase C Na Figura 3 16 tem se as formas de ondas de tens o e corrente registradas pelo MARH 21 na partida com a sofistarter 35 CAP TULO 3 AN LISE DA EFICI NCIA ENERG TICA Va Vb Vc Figura 3 16 Formas de onda registradas durante a partida com a softstarter da bancada de bombas do LAMOTRIZ momento inicial de ligac o dos tiristores na fase A e B Com o aux lio da Figura 3 16 pode se perceber claramente que a softstarter n o possui controle algum na fase Da o fato tamb m da corrente na fase apresentar um comportamento t o diferente das outras fases e um pico t o elevado Pode se ainda ver claramente a rampa de tens o e o controle atrav s de tiristores na softstarter nas fases e Na Figura 3 17 apresentado o registro da corrente na partida controlada utilizando o inversor de freq ncia para o reservat rio de 5m do sistema de bombeamento do LAMOTRIZ Figura 3 17 Registro da corrente na partida controlada com o inversor de freq ncia na bancada de bombas utilizando Analisador de Energia MARH 21 Como se pode ver na Figura 3 17 a partida controlada com
126. resenta sa da anal gica de 4 20 mA proporcional vaz o instant nea em todos os modelos possibilitando sua liga o a outros dispositivos como CLPs indicadores remotos registradores de dados entre outros Caracter sticas Sem partes m veis Um nico tamanho de sensor pode cobrir diferentes di metros Aplic veis em tubula es de at 40 Sa da 4 20 mA Modelo com indicador local e sa da pulso Indicador remoto com totaliza o opcional Vantagens N o gera perda de carga N o possui partes m veis Longa vida til de trabalho Alta precis o 98 AP NDICE Independe da viscosidade temperatura press o e densidade do fluido a ser medido O Medidor Eletromagn ticos de Vaz o SITRANS F M MAGFLO da Figura A 2 presente na bancada facilita comprovadamente a gest o da vaz o permitindo uma gama de vantagens tais como Maior flexibilidade Instala o compacta ou remota usando o mesmo transmissor e sensor Plataforma de comunica o USM II para integra o f cil com todos os sistemas Opera o e Manuten o facilitadas Sem pe as m veis materiais constru o robustos interface de usu rio padr o Possibilidade de expans o integra o Os m dulos de comunica o plug amp play est o dispon veis em v rios protocolos de comunica o Os m dulos de comunica o opcionais permitem expandir funcionalidades sem investimento em um novo medidor D
127. rgia el trica no pa s entre os principais setores Fonte BEN 2007 ente o ds om dft SN loeo Kot oap 2 Figura 2 1 Foto do circuito hidr ulico da bancada de bombas localizada LAMOTRIZ utilizada para os experimentos deste trabalho sss 10 Figura 2 2 Tela de visualiza o da bancada de bombas do LAMOTRIZ em WinCC 12 Figura 2 3 Hierarquia de sistemas de controle e de 14 Figura 2 4 Evolu o hist rica da Mantenabilidade sss 18 Figura 2 5 Curva da de falha curva da 19 Figura 2 6 Diagrama do sistema de bombeamento do LAMOTRIZ da UFPE 20 Figura 2 7 Diagrama simplificado de funcionamento do sistema de bombeamento do LAMOTRIZ e ose Po dolet ud cdi dnd 20 Figura 2 8 Circuito de confiabilidade da alimenta o do sistema de bombeamento do LAMOTRIS a E 21 Figura 2 9 Circuito de confiabilidade do sistema supervis rio do LAMOTRIZ 21 Figura 2 10 Circuito de confiabilidade do conjunto motor bomba do LAMOTRIZ 22 Figura 2 11 Circuito de confiabilidade das v lvulas e sensores do LAMOTRIZ 23 Figura 3 1 Gr fico da corrente na partida direta do conjunto motor bomba com as v lvulas 100 abertas para o reservat rio superior Sm 26 Figura 3 2 Gr fico da tens o registrada na partida direta da bancada da bomba com as v lvulas 100 aberta alimentando o
128. rit rios seja atingido 4 4 7 Sele o de arquitetura No projeto de RNA existe uma depend ncia entre o n mero de padr es usados no conjunto de treinamento a dificuldade do problema a ser tratado o n mero de par metros livres pesos e bias e o processo de aprendizagem No entanto n o existe nenhuma regra determin stica que relacione estas vari veis apesar de alguns pesquisadores citarem algumas regras pr ticas Neste trabalho estas vari veis s o restringidas ao n mero de par metros livres ou melhor a arquitetura da RNA pois o n mero de padr es de treinamento est limitado pelo tamanho da base de dados j a dificuldade do problema inerente aplica o Desta forma para se selecionar a arquitetura da RNA foi adotada a regra utilizada nos trabalhos 31 32 33 Estes estabelecem que as arquiteturas s o definidas mediante a varia o do n mero de neur nios na camada oculta sendo selecionada a que apresentar o melhor desempenho durante os treinamentos No desenvolvimento dos modelos neurais aqui adotados para cada RNA com n mero de neur nios ocultos determinado entre a faixa de varia o de sele o as redes s o inicializadas dez vezes com pesos aleat rios No final de cada processo de dez inicializa es anotado o erro m dio MSE de valida o Este erro utilizado como balizador na defini o da arquitetura pois a arquitetura selecionada dever ser a que apresentar o menor MSE 4 5 Conclus
129. rolada com o inversor de freq ncia do conjunto motor bomba com as v lvulas 100 abertas para o reservat rio superior SLE ned 32 XIII Figura 3 11 Gr fico da tens o na partida controlada com o inversor de do conjunto motor bomba com as v lvulas 100 abertas para o reservat rio superior Figura 3 12 Gr fico das pot ncias ativa e reativa na partida controlada com o inversor de do conjunto motor bomba com as v lvulas 100 abertas para Toservatorto s perior IIA fo aa 33 Figura 3 13 Gr fico do fator de pot ncia na partida controlada com o inversor de freq ncia do conjunto motor bomba com as v lvulas 100 abertas para o AR 34 Figura 3 14 Registro da corrente na partida direta na bancada de bombas utilizando Analisador de Energia ua pa EORR alti oe EN DA UU 35 Figura 3 15 Registro da corrente na partida suave com a sofistarter na bancada de bombas utilizando Analisador de Energia MARH 21 sse 35 Figura 3 16 Formas de onda registradas durante a partida suave com a softstarter da bancada de bombas do LAMOTRIZ momento inicial de liga o dos tiristores na fase A dc uM c M 36 Figura 3 17 Registro da corrente na partida controlada com o inversor de freq ncia na bancada de bombas utilizando Analisado
130. s de press o est tica de at PN 420 precis o 0 075 O principio de opera o do transdutor de press o reside em uma c lula de carga que dependendo da press o do l quido exercendo em um selo mec nico ele indica um AP NDICE valor de tens o el trica Esse valor ent o transferido ao CLP assim como apresentado em um indicador local de press o em um visor de cristal liquido no pr prio aparelho A 2 Medidor de Vaz o Desenvolvido para a medi o de vaz o de l quidos em tubula es fechadas o medidor eletromagn tico n o possui qualquer parte m vel e utiliza montagem por inser o facilitando sua instala o em campo A medi o da vaz o baseada no princ pio de indu o eletromagn tica Lei de Faraday que mais especificamente determina a velocidade de escoamento do flu do no interior do tubo Conhecendo se a sec o transversal e a velocidade a vaz o determinada por um circuito eletr nico A lei de Faraday estabelece que a tens o induzida atrav s de qualquer condutor quando este se move perpendicularmente a um campo magn tico proporcional velocidade do condutor No medidor magn tico de vaz o o condutor o l quido e o sinal gerado neste quando da sua passagem por um campo magn tico captado por eletrodos instalados nas paredes internas da tubula o A condutividade do fluido a nica caracter stica pr pria do l quido que pode imitar a utiliza o do medidor magn tico Ap
131. s est bem consolidado por diversos trabalhos apresentados na literatura 53 Atualmente as pesquisas est o sendo direcionadas para o estudo de estabilidade controlabilidade observabilidade e robustez considerando os aspectos de n o linearidade dos controladores 54 Diante da grande participa o dos sistemas de bombeamento no consumo total de energia el trica no Brasil nasceu a motiva o de otimizar a opera o desses sistemas 75 CAP TULO 5 CONTROLE E AUTOMA O DE PROCESSOS com o uso de controladores inteligentes Sendo assim este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento e implementa o de t cnicas de RNA que auxiliando os controladores tradicionais do tipo PI visam a eficientiza o energ tica de processos motrizes industriais 5 8 Aplica es de Redes Neurais Artificiais em Controle A aplica o de redes neurais para controle n o uma novidade Existem diversas aplica es na literatura t cnica Por m a maior problem tica a sua implementa o que depende de equipamentos com capacidade de c lculo A aplica o das redes neurais artificiais para controle apresenta diversos pontos positivos onde se destacam flexibilidade do controle em operar em diferentes condi es e diferentes processos grande flexibilidade em se adaptar s condi es novas automaticamente com a mudan a de par metros no processo assim a rede neural pode identificar a altera o e corrigir poss vel com a rede
132. s fun es para o qual foi projetado Por fim tem se o bloco das v lvulas e sensores para o perfeito funcionamento do sistema de bombeamento do LAMOTRIZ A Figura 2 11 ilustra o circuito de confiabilidade do bloco das v lvulas e sensores 22 CAP TULO 2 PROJETO DE OTIMIZA O DOS SISTEMAS MOTRIZES INDUSTRIAIS Medidor Medidor Vaz o Press o V lvula V lvula ON OFF ON OFF Sensor Sensor N vel N vel Figura 2 11 Circuito de confiabilidade das v lvulas e sensores do LAMOTRIZ O primeiro bloco o sensor de n vel pois em caso de falha deste item indicando reservat rio vazio o sistema n o permitir o funcionamento do conjunto motor bomba A seguir t m se as duas v lvulas de controle 0 100 sendo uma na admiss o e outro no recalque da bomba caso ocorra uma falha e elas estejam completamente fechadas o conjunto motor bomba n o funcionar Adicionalmente em relac o aos medidores de press o e vaz o pode se dizer que o mau funcionamento desses equipamentos pode comprometer o funcionamento da bancada visto que o controle da vaz o depende da indica o destes instrumentos Por fim existe uma redund ncia em rela o aos reservat rios para o qual a gua est sendo recalcada sendo um a tr s metros do piso e outro a cinco metros do piso Cada um deles composto por uma v lvula solen ide que estando fechada ou em falha n o permite o funcionamento do conjunto motor bomba 2 7 Co
133. s para o reservat rio de 5 metros do solo apresentam uma sens vel redu o no consumo de energia quando o processo 92 CAP TULO 6 METODOLOGIA APLICADA E RESULTADOS controlado atrav s de RNA Em termos percentuais com a RNA auxiliando no controle do sistema os ganhos s o da ordem de 20 Pode se observar tamb m que a economia de energia W h aumenta significativamente com o aumento do volume requerido Nos dois casos para os dois diferentes tipos de altura pode se observar que a economia de energia aumenta significativamente com o aumento do volume requerido W h ou seja em sistemas de grande porte milhares de litros bastante significativa Vale ressaltar tamb m que se comparado com o controle de vaz o tradicionalmente utilizado na ind stria estrangulamento de v lvula essa economia de energia bem maior para obter a mesma vaz o conforme Tabela 6 4 Tabela 6 4 Compara o do consumo de energia para os reservat rio a 3m com RNA e com controle tradicional estrangulamento de v lvula Energia Consumida V lvula Energia Tome Est angulada Consumida c RNA Economia W h L W h VA W h 50 40 19 21 52 5 100 85 38 47 55 3 150 121 57 64 52 9 200 170 76 94 55 3 300 252 112 140 55 6 400 335 148 187 55 8 500 419 188 231 55 1 Os dados apresentados na Tabela 6 4 demonstram uma elevada economia de energia ao ser aplicado o controle inteligente ao inv s do controle tradicional
134. sor 51 Figura 4 4 Aprendizado n o reserse seeren sere 32 Figura 4 5 Arquitetura perceptron de m ltiplas camadas com uma camada oculta 53 Figura 5 1 Sistema massa mola eiecit bete e Perle P dae RE Ee ted decl epe 64 Figura 5 2 Sistema de controle de n vel de l quido de um reservat rio 65 Figura 5 3 Diagrama de uma malha de controle autom tico sss 65 Figura 5 4 Utiliza o de uma rede neural como controlador 77 Figura 5 5 A rede neural pode ser utilizada para adquirir as caracter sticas de um controlador CONVENCIONAL tutos ARTO 78 XIV Figura 5 6 Identifica o de modelo direto atrav s da utiliza o de redes neurais 78 Figura 5 7 Identifica o de modelo inverso atrav s da utiliza o de redes neurais 79 Figura 6 1 Curva hipot tica simulando um processo real 80 Figura 6 2 Resposta a um degrau de velocidade aplicado no sistema de bombeamento 81 FISURA 03 Fun o INCA esce NO Rota a a prete 82 Figura 6 4 Diagrama de blocos utilizando controlador PI em Simulink 83 Figura 6 5 Curva de efici ncia do sistema de bombeamento suus 84 Figura 6 6 Arquitetura da RNA 86 Figura 6 7 Resposta do sistema controlado em Simulink 88 Figura 6 8 Curva da
135. sta a um degrau de velocidade aplicado no sistema de bombeamento 6 3 2 C lculo da fun o anal tica Q t a partir do conjunto de pontos Q t Na etapa seguinte aproxima se uma fun o Q t que satisfaz os pontos colhidos Q t com o aux lio do Matlab O m todo utilizado foi o Modelo Linear com Termos N o Polinomiais Este m todo aproxima os dados por uma fun o do tipo O t 0 a e 6 2 81 CAP TULO 6 METODOLOGIA APLICADA E RESULTADOS Assim Q t resulta na seguinte forma O t 50 0688 50 7924 2e 6 3 6 3 3 Transformada de Laplace da fun o Q t A tranformada de Laplace da fun o Q t calculada com o aux lio do MatLab Atrav s da fun o implementada laplace Q t Esta fun o executa o seguinte c lculo o s f Ole 6 4 Logo encontra se a express o de sa da do sistema Q s 50 0688 50 7924 o 200688307924 s 0 2355 6 5 6 3 4 C lculo da fun o H s do sistema Por fim a ltima etapa da modelagem do sistema o c lculo de H s Ap s aplicar um degrau na entrada e conhecer a sa da do sistema ent o pode se calcular H s Figura 6 3 Fun o anal tica v s 6 6 50 0688 50 7924 Q s s 0 2355 6 7 Pela Figura 6 3 H s pode ser escrita H s 6 8 Ent o H s _ 0 72365s 11 792 6 9 s 0 2355 y 82 CAP TULO 6 METODOLOGIA APLICADA E RESULTADOS 6 4 Implementa o do PI Co
136. ta manteve se at a d cada de 30 quando em fun o da Segunda Guerra Mundial e da necessidade de aumento do volume produzido e rapidez de produ o visando o abastecimento de uma demanda crescente fez com que a alta administra o industrial das empresas criassem um departamento de manuten o industrial que neste momento j nascia aut nomo para que se preocupasse n o s em corrigir falhas mas tamb m evit las Nesta fase iniciam se as discuss es que permanecem at os dias de hoje ou seja o que a manuten o deve fazer para que os equipamentos possam ficar mais tempo dispon veis para a produ o 3 Fase De 1940 a 1966 o desenvolvimento da avia o comercial acarretou a expans o dos crit rios da hoje cnamada manuten o preventiva uma vez que n o era admiss vel executar reparos corretivos na maioria dos equipamentos de uma aeronave em funcionamento e com isso o conceito hoje conhecido como mantenabilidade Esta fase considerada como a mais importante dentre todas j que possibilitou um grande salto de qualidade para a mantenabilidade pois definitivamente o setor passava de um mero reparador de equipamentos para um status mais elevado o de analisador de causas de falhas buscando antecipar se aos problemas e ou as falhas tornando se Sib CAP TULO 2 PROJETO DE OTIMIZA O DOS SISTEMAS MOTRIZES INDUSTRIAIS definitivamente um importante colaborador para as quest es produtivas responsabilizando se
137. tados mostrados anteriormente especialmente o gr fico das correntes Figuras 3 1 3 5 e 3 10 gerou se uma desconfian a da precis o do instrumento MID no transit rio das partidas visto que a partida direta apresentou picos de partida bem pr ximo a partidas suave Sendo assim realizaram se medi es com o analisador de energia MARH 21 com o objetivo de confrontar os dados gr ficos registrados no mesmo com os apresentados pelo MID A seguir tem se o registro RMS da corrente durante os tr s diferentes tipos de partida e representados no computador atrav s do programa Anawin Na Figura 3 14 apresentado o registro da corrente na partida direta para o reservat rio de 5m do sistema de bombeamento do LAMOTRIZ 34 0 CAP TULO 3 AN LISE DA EFICI NCIA ENERG TICA ENSEM gus E VEN pacc RR E LE RR E Figura 3 14 Registro da corrente na partida direta na bancada de bombas utilizando Analisador de Energia MARH 21 Como se pode ver na Figura 3 14 a partida direta na bancada de bombas apresentou um pico de corrente da ordem de 17 6 A ou seja 7 5 vezes a corrente nominal do motor como era de se esperar para este tipo de partida Na Figura 3 15 apresentado o registro da corrente na partida com a softstarter para reservat rio de 5m do sistema de bombeamento do LAMOTRIZ Figura 3 15 Registro da corrente na partida com a softstarter na bancada de bombas utilizando Analisador de Energia MARH 21 Conforme Figu
138. tem tica Sistemas digitais de ltima gera o permitem uma separa o f sica mais acentuada entre o processo e os instrumentos de controle Em adi o esses sistemas s o distribu dos demandando uma grande rede de comunica o para a completa automa o do processo Esta mesma rede de comunica o pode ser uma poderosa ferramenta para a automa o com nfase na efici ncia energ tica de um processo 68 CAP TULO 5 CONTROLE E AUTOMA O DE PROCESSOS 5 4 Tecnologias Associadas Automa o Industrial Os sistemas de controle atuais nas ind strias s o compostos de diversos elementos sistemas de aquisi o de dados transdutores sensores sistemas de transmiss o de dados sistema de controle propriamente dito o algoritmo de controle controladores que atuam no sentido de manter o processo em opera o sistema de monitoramento podendo ser remoto ou local entre outros componentes dependendo do tamanho e do tipo do processo Alguns processos por exemplo demandam inclusive sistemas redundantes de controle e automa o para manter todo o sistema em opera o e evitar que a falta de controle possa resultar em acidentes Neste trabalho o principal objetivo a aplica o de sistemas de intelig ncia artificial nos algoritmos de controle visando a eficientiza o energ tica de um processo dessa maneira maior nfase ser dada aos CLPs componentes que s o amplamente utilizados no controle dos processos Os
139. transmissores de n veis alto baixo para cada um dos reservat rios externos sendo LSL 1A 02 que indica n vel baixo no reservat rio a tr s metros do piso e o LSH 1A 02 que indica n vel alto do mesmo Para o reservat rio a cinco metros do piso tem se o LSL 1A 03 que indica n vel baixo e o LSH 1A 03 para o n vel alto A bancada nos possibilita tr s tipos de partida A partida direta DS a partida suave SS com a Soft Starter e a partida controlada FC com o inversor de frequ ncia Sra CAP TULO 2 PROJETO DE OTIMIZA O DOS SISTEMAS MOTRIZES INDUSTRIAIS 2 4 Sistema de Comunicac o Presente na Bancada E importante nesse momento apresentar o sistema de supervis o e controle presente no laborat rio Na Figura 2 3 apresentado um diagrama das hierarquias e dos sistemas de controle e comunica o presentes no LAMOTRIZ Sistema de controle Supervis rio Ethernet Industrial Processo Sensores Profibus DP Atuadores Figura 2 3 Hierarquia de sistemas de controle e de comunicac o Na Figura 2 3 visualizada a hierarquia de comunicag o entre os diferentes componentes do sistema de bombeamento utilizado para o desenvolvimento deste trabalho O supervis rio permite o ajuste de condi es ao longo da opera o e comanda o CLP que est em um n vel hier rquico inferior O CLP respons vel pelo controle direto do sistema interagindo com sensores e atuadores presentes Desta forma a co
140. tre os consumos de energia el trica do sistema com controle baseado em redes neurais e sem o mesmo para diferentes objetivos de volume bombeado obtidos durante os experimentos realizados na bancada de bombas para o reservat rio situado a tr s metros do piso Tabela 6 2 Compara o do consumo de energia para reservat rio a 3m com e sem RNA Energia Energia Volume Consumida Consumida Economia L S RNA c RNA W h W h W h 50 28 19 9 32 1 100 56 38 18 32 1 150 83 57 26 31 3 200 110 76 34 30 9 300 165 112 53 32 1 400 219 148 71 32 4 500 275 188 87 31 6 importante frisar que o controle PI sem o aux lio da RNA foi aplicado vaz o desejada de 2140L h a qual faz com que o inversor opere na freq ncia nominal 60Hz e para cada volume da Tabela I foi obtida a energia consumida Por outro lado a vaz o 91 CAP TULO 6 METODOLOGIA APLICADA E RESULTADOS desejada utilizando o controle com a RNA Figura 6 9 possibilita uma maior efici ncia energ tica do sistema conforme pode ser observado na Tabela 6 2 Ressalta se que a utiliza o do PI sem a RNA associada n o levaria em conta a busca pela m xima efici ncia um dos objetivos deste trabalho A RNA recebe o volume desejado e informa ao sistema qual a curva de vaz o sob a qual o sistema ir alcan ar a m xima efici ncia energ tica Para este caso foi testado um PI simples comumente usado A utiliza o de diferentes tipos de
141. treinamento ajuste dos par metros livres os neur nios que v o se tornando ativos com um determinado padr o de entrada t m seus pesos ajustados de maneira que este tenha uma maior probabilidade de se tornar ativo quando for estimulado por um padr o semelhante J os neur nios que n o foram ativados podem ser ajustados ou n o de acordo com seu grau de vizinhan a do neur nio vencedor ativo Os tipos de redes neurais mais conhecidas que utilizam estas regras s o as Redes Mapas Auto Organiz veis SOM Self Organizing Maps desenvolvidas por Teuvo Kohonen 25 4 2 5 Redes Perceptron M ltiplas Camadas S o redes do tipo feed forward ou seja o processamento da informa o se d no sentido progressivo Tipicamente a RNA consiste de um conjunto de unidades sensoriais n s de fonte que constituem a camada de entrada uma ou mais camadas 52 CAP TULO 4 REDES NEURAIS ARTIFICIAIS ocultas de n s computacionais neur nios e camada de sa da de n s computacionais O sinal de entrada se propaga para frente atrav s da rede neural camada por camada A Figura 4 5 ilustra a rede MLP As redes do tipo MLP t m sido aplicadas com sucesso para resolver diversos problemas dif ceis Inicialmente o que alavancou o uso das redes MLP foi o desenvolvimento do algoritmo de treinamento de retropropaga o do erro back propagation o qual permite estimar o erro cometido pelos neur nios das camadas intermediarias e consequ
142. ue o conjunto de treinamento passado para RNA Foram utilizadas 10000 pocas como n mero m ximo neste trabalho 4 4 6 2 Early Stop O crit rio de Early Stop tem o objetivo de aumentar a capacidade de generaliza o das redes neurais atrav s do erro no conjunto de valida o Este erro geralmente diminui durante a fase inicial do treinamento por m quando a rede neural come a a memorizar ele aumenta Portanto quando o erro deste conjunto aumenta em um n mero espec fico de pocas definido pelo crit rio de parada o treinamento interrompido e os pesos e bias s o retornados aos seus valores do momento de menor erro sobre o conjunto de valida o 4 4 6 3 Erro de Treinamento Neste crit rio de parada o treinamento encerrado quando o erro n o estiver caindo significativamente entre uma poca e outra do treinamento ou ainda se o objetivo for alcan ado Desempenho m nimo de treinamento Neste crit rio a parada do treinamento determinada quando o erro sobre o conjunto de treinamento atingir o limite de erro especificado Neste trabalho o limite adotado foi do erro m dio quadrado MSE igual 59 CAP TULO 4 REDES NEURAIS ARTIFICIAIS zero Este valor foi escolhido para permitir que as redes treinem o m ximo poss vel desde que n o infrinja os outros dois crit rios Estes crit rios s o utilizados simultaneamente durante os treinamentos Devendo treinamento ser encerrado caso qualquer um dos c
143. ulo sobre a automa o industrial e controle inteligente com o aux lio das RNA ser de grande valia no cap tulo seguinte pois ser poss vel implementar este controle inteligente com mais rigor e mais embasado da teoria do controle especialmente do controle PID que como visto o mais utilizado na ind stria Como visto os controladores tradicionais auxiliados pela intelig ncia artificial tendem a ser a principal sa da para a eficientiza o energ tica nas grandes ind strias Portanto o aprofundamento desse assunto de suma import ncia para os profissionais que ir o projetar operar estes tipos de sistemas 79 CAP TULO 6 6 METODOLOGIA APLICADA E RESULTADOS 6 1 Introdu o Neste cap tulo apresentada uma aplica o de controle inteligente no sistema de bombeamento industrial do LAMOTRIZ que com aux lio das RNA visa aumentar a efici ncia energ tica do processo Por m a id ia pode ser generalizada para diversos processos industriais Assim apresenta se a metodologia aplicada para a implementa o do controle do tipo PI com o aux lio das RNA at a implementa o do sistema controlado no sistema supervis rio e por fim s o realizadas proje es de economia no consumo de energia el trica caso seja aplicado em sistemas maiores 6 2 Processo Industrial Proposto Em muitos processos industriais faz se necess rio bombear determinada quantidade de volume em uma dada vaz o Para tanto foi simulad
144. um motor el trico acoplado a um extrusor pode garantir uma melhor uniformidade nas propriedades do produto d Aumento da Produ o a automa o da carga e descarga de caminh es de transporte pesado pode resultar em maior volume manipulado de carga em menor tempo e Melhoria no Conhecimento sobre o Processo um controlador autom tico acoplado a um sistema de registro de dados data loggers pode permitir ampliar o conhecimento sobre determinado processo f Diminui o dos Custos Operacionais um controle mais aprimorado pode reduzir a quantidade de refugos e eventualmente a necessidade de m o de obra n o especializada 34 5 2 1 Estrutura de um problema de controle O problema de controle em termos intuitivos o de obter uma estrat gia de atua o sobre um sistema de modo que este se comporte de forma conveniente A especifica o do comportamento desejado pode envolver conceitos como estabilidade rejei o de dist rbios ru dos robustez incertezas no modelo forma da resposta do sistema a entradas padr o simplicidade de implementa o custo de opera o e outras 35 Uma vez que muitas vezes deseja se especificar quantitativamente as especifica es de desempenho torna se necess ria a utiliza o de modelos matem ticos Modelos s o representa es teis do sistema em estudo Assim um esquema el trico pode ser um modelo de um circuito eletr nico uma est tua um modelo EVE CAP TULO 5 CONTROLE
145. ura de formas de onda Por m o MID n o indicado para transit rios neste caso foi utilizado o analisador de energia 100 AP NDICE Figura A 4 Multi Indicador Digital MID do LAMOTRIZ A 5 V lvulas Solen ides Na Figura A 5 apresentada a v lvula solen ide on off presente no sistema de bombeamento do LAMOTRIZ Figura A 5 V lvula Solen ide presente no Sistema de Bombeamento do LAMOTRIZ Solen ides s o dispositivos eletromec nicos baseados no deslocamento causado pela ac o de um campo magn tico gerado por uma bobina e s o muito utilizados na construc o de outros dispositivos como o caso das v lvulas para controle de fluidos Existem diversos modelos de v lvulas solen ides compreendendo uma grande faixa de dimens es e capacidades para controle desde pequenas vaz es em equipamentos m dicos e cient ficos at grandes plantas industriais O princ pio de acionamento el trico uma tens o de alguns volts aplicada sobre um solen ide que faz com que um n cleo met lico ferromagn tico se desloque causando a altera o do estado da v lvula 101 AP NDICE O n cleo ferromagn tico comprime uma mola que a respons vel por deslocar o n cleo para sua posi o original quando a corrente el trica interrompida O esfor o mec nico sofrido pelo n cleo n o uniforme durante o per odo em que a v lvula acionada No in cio o n cleo deve vencer o atrito das partes internas
146. ystems This paper presents an analysis of the application of neural networks in industrial automation with the main objective on energy efficiency This paper presents the boundary conditions of applying the neural in controllers algorithms in order to reduce the energy consumption An example case is applied to pumping system and experimental data is collected using a laboratory for motors systems in the Federal University of Pernambuco Comparisons of energy consumption are made between the conventional strategies and the strategy considered in this work IX SUM RIO LISTA DE FIGURAS 5 e Gute woe melee oti tete abe pete Mee XIII LISTA DE TABELAS ode o ae Se eo XVI LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS eee XVII LISTA DE SIMBOLOS vetet adas XVIII CAPITULO T oi ouo cs RR esee mma ade 1 I INTRODU O 1 1 1 Efici ncia Energ tica na Ind stria 1 1 2 Contribui o da Pesquisa ds essor aa asa asas pis 3 1 3 Organiza o do Trabalho secas esset tidad 4 1 4 Publica o Relacionada com a Pesquisa esses 5 CAPITULO Duran liso ete e arde dias 6 2 PROJETO DE OTIMIZA O DOS SISTEMAS MOTRIZES INDUSTRIAIS 6 2 1 A ve Da a e dti e e EARN 6 2 2 Apresenta o do Projeto de Otimiza o dos Sistemas Motrizes Industriais 6 2 2 E Objetivos do Projeto t Rep tas lag pbi SO ie 7 222x Metas dodPrOIgto dde ida 7 2 2 3 Suporte

luiz filipe alves cordeiro eficiência energética no controle inteligente

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