Neste trabalho propõe-se um procedimento sistemático de sintonia ótima de controladores PID que seja voltado ao atendimento das especificidades dos variados processos existentes. Para tanto, requisitos de desempenho podem ser combinados com o intuito de definir um critério que efetivamente esteja associado às demandas de um processo. A utilização de regras universais de sintonia pode ser muitas vezes inadequada, visto que cada problema de controle possui determinadas particularidades e requisitos de desempenho. Por outro lado, métodos direcionados a problemas muito específicos potencialmente reduzem a capacidade de adaptação. O conhecimento do processo é fundamental para garantir a escolha de um bom critério ou conjunto de critérios a serem otimizados no que diz respeito à definição da sintonia. Desta forma, propõe-se uma formulação sistemática de sintonia ótima para diversos tipos de problemas, com um ou mais controladores (e.g., controle cascata), através da definição de um índice de desempenho flexível, simples e que possa traduzir de forma satisfatória requisitos de cada processo em estudo. Tendo em vista a generalidade do critério a ser adotado, optou-se por utilizar uma técnica heurística de otimização (algoritmo genético) que não requer a derivada da função custo. Sem perda de generalidade, o algoritmo genético foi escolhido dada a flexibilidade e adaptabilidade para a aplicação em diversos tipos de problemas: com múltiplos objetivos, não-convexos, com restrições, lineares ou não-lineares, complexos ou simples. A aplicação do método é ilustrada por meio de estudo de casos de simulação motivados por alguns problemas típicos encontrados em plantas industriais.
This work proposes a systematic procedure for optimal tuning of PID controllers
that is oriented towards meeting the specific issues of the various existing processes.
For this purpose, performance requirements can be combined in order to define a
criterion that is effectively associated with the demands of a process. The use of universal tuning rules can often be inadequate, since each control problem has certain
peculiarities and performance requirements. On the other hand, methods targeting
very specific problems potentially reduce adaptability. Knowledge of the process is
fundamental to guarantee the choice of a good criterion or set of rules to be optimized with respect of the tuning process. Therefore, a systematic formulation of
optimum tuning for several types of problems is proposed, with one or more controllers (e.g., cascade control), by defining a simple, flexible performance index that
can satisfactorily translate the requirements of each process under study. By considering the generality of the criterion to be adopted, it was decided to use a heuristic
optimization technique (genetic algorithm), which does not require the derivative
of the cost function. Without loss of generality, the genetic algorithm was chosen
given the flexibility and adaptability to the application in several types of problems:
with multiple objectives, nonconvex, with constraints, linear or nonlinear, complex
or straightforward. The use of the method is illustrated by means of simulation case
studies motivated by some typical issues which are found in industrial plants.
