Automação.zip

AUTOMA O E CONTROLE DISCRETO

Professor: Carlos Alexandre P.Pizzino

Maio/2007

Automa o Industrial e CLPs

Sum rio

Sistemas de controle . 7 1. Introdu o. 7 1.1 Teoria de Erros . 7 2. Sistemas de Controle Industrial . 8 3. Sistemas de Controle em Malha Aberta e Malha Fechada. 9 3.1 Malha aberta . 9 3.2 Malha fechada. 10 4. Transit rio e Indicadores de Performance . 11 5. Tipos de Controladores Industriais: . 11 5.1 Controle ON-OFF ou LIGA-DESLIGA ou de histerese:. 12 5.2 Controle Proporcional ou P: . 13 5.3 Controle Proporcional +Integral ou PI: . 14 5.4 Controle Proporcional + Derivativo ou PD:. 15 5.5 Controle Proporcional + Integral + Derivativo ou PID:. 16 5.6 Implementa o dos Blocos PID . 20 6. Sistemas de Controle Digital. 20 6.1 Conversor A/D. 21 6.2 Conversor D/A. 22 7. Dispositivos de Entrada (Sensores e Transdutores):. 23 7.1 Par metros Fundamentais de Sensores: . 24 7.2 Tipos de Sa da de Sensores: . 26 8. Atuadores . 27 Controladores L gicos Program veis (CLP) . 28 1. Introdu o. 28 2. Evolu o das aplica es . 29 3. Vantagens. 30 4. Conceitos e aplica es . 30 5. Princ pio de funcionamento . 32 5.1 Outros tipos de processamento . 33 5.1.1 Processamento por interrup o. 33 5.1.2 Processamento comandado por tempo . 34 5.1.3 Processamento por evento. 34 6. Arquitetura . 34 6.1 Unidades de Entrada. 35 6.1.1 Unidade de entrada digital. 35 6.1.1.1 Entrada em corrente cont nua. 36 6.1.1.2 Entrada em corrente alternada. 36 6.1.2 Unidade de entrada anal gica . 37 6.1.2.1 Transdutores anal gicos . 38 6.2 Unidades de Sa da. 38 6.2.1 Unidade de Sa da Digital: . 38 6.2.1.1 Atuadores Digitais . 39 6.2.1.2 Sa da em corrente cont nua . 39 Professor Carlos Alexandre Pizzino 1

Automa o Industrial e CLPs 6.2.1.3 Sa da em corrente alternada. 40 6.2.1.4 Unidade de sa da anal gica. 41 6.2.1.5 Atuadores anal gicos. 42 6.3 Unidade de Processamento . 42 6.3.1 Mem rias . 42 6.3.1.1 Arquitetura de Mem ria de um CLP. 42 6.3.1.2 Estrutura . 44 6.3.2 Watchdog Timer . 45 6.3.3 Interface de Programa o . 45 6.3.4 Interface Homem-M quina . 45 Linguagens de Programa o . 46 1. Introdu o. 46 2. Tipos de linguagens de programa o no CLP. 47 2.1 - Linguagens Textuais . 48 2.1.1Texto Estruturado (Strutured Text ST). 48 2.1.2 Lista de Instru es (Instruction List IL) . 48 2.2 Linguagens Gr ficas . 48 2.2.1 Diagrama Ladder (LD) . 48 2.2.2 Diagrama de Blocos Funcionais (Function Block Diagram FBD). 49 3. Programa o em LADDER . 49 3.1 Principais S mbolos de Programa o. 50 3.2 Estrutura da Linguagem . 51 3.2.1 Instru es booleanas . 51 3.2.2 Circuito Misto . 54 3.2.3 Blocos especiais . 56 3.2.3 Outros blocos . 61 Exerc cios . 62 Programa o de l gica seq encial em CLPs. 64 1. Introdu o. 64 2. Grafcet . 65 2.1 Descri o do Grafcet. 65 2.1.1 Etapa . 66 2.1.2 Transi o. 66 2.1.3 Arcos orientados. 66 2.1.4 A o . 66 2.1.4.1 Ordem cont nua . 67 2.1.4.2 Ordem condicional . 67 2.1.4.3 Com retardo (D) . 68 2.1.4.4 Limitada no tempo (L) . 68 2.1.4.5 Impulsional (P) . 68 2.1.4.6 Em diversas etapas. 69 2.1.4.7 Memorizada . 70 2.1.5 Receptividade . 70 3. Comportamento din mico do Grafcet . 72

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Automa o Industrial e CLPs 3.1 Situa o inicial . 72 3.2 Evolu o entre situa es . 73 3.3 Estrutura seq encial. 74 3.3.1 Exemplo 1. 75 3.4 Sele o entre seq ncias . 76 3.4.1 Exemplo 2 sele o de seq ncias . 77 3.4.2 Exemplo 3 repeti o de seq ncias . 79 3.5 Paralelismo . 80 3.5.1 Exemplo 4 paralelismo . 81 Do Grafcet linguagem de Rel s . 83 1. Introdu o. 83 2. Metodologia . 83 2.1 Exemplo 1 seq ncia linear . 84 2.2 Exemplo 2 Sele o entre seq ncias . 88 Redes industriais . 93 1. Introdu o. 93 2. Arquitetura de sistemas de automa o. 94 3. Redes de campo. 96 3.1 Redes digitais. 96 3.2 Padroniza o Internacional. 97 4. Introdu o s tecnologias . 98 4.1 Fieldbus Foundation. 98 4.1.1 Introdu o. 98 4.1.2 Conceitos B sicos . 98 4.2 Profibus . 100 4.2.1 Introdu o. 100 4.2.2 Perfil de Comunica o (Communication Profile) . 101 4.2.3 Perfil F sico (Physical Profile) . 102 4.2.4 Perfil de Aplica o (Aplication Profile) . 103 4.2.5 Caracter sticas B sicas . 103 4.2.6 Arquitetura do Protocolo . 103 4.2.7 Meio de Transmiss o . 104 4.2.8 Protocolo de acesso ao meio . 106 4.2.9 Fun es b sicas Profibus DP. 107 4.2.9.1 Caracter sticas b sicas . 108 4.2.9.2 Fun es de diagn stico . 108 4.2.9.3 Configura o do sistema e tipos de dispositivos. 108 4.2.10 Perfil de Comunica o FMS . 109 4.2.11 Automa o de processo (PA) . 109 4.2.11.1 Caracter sticas B sicas. 110 4.2.11.2 Arquivos "GSD" . 110 4.2.11.3 Ident Number . 111 4.2.11.4 Descri o Eletr nica do Dispositivo (EDD) . 111 4.2.11.5 Conceito FDT (Fieldbus Device Tool) . 111

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Automa o Industrial e CLPs 4.2.12 Op es de Implementa o . 111 4.2.12.1 Implementa o de dispositivos simples . 112 4.2.12.2 Implementa o de dispositivos inteligentes . 112 4.2.12.3 Implementa o de mestres complexos . 112 4.2.12.4 Implementa o de interfaces IEC 61158-2 . 112 4.12.13 Certifica o de Dispositivos. 112 SCADA (SUPERVISORY CONTROL AND DATA ACQUISITION) . 114 1. Introdu o. 114 1.2 Os objetos de um supervis rio . 115 1.2.1 Vari veis simples ou primitivas . 115 1.2.2 Vari veis compostas . 116 1.2.3 Principais fun es de um supervis rio . 118 SDCD (Sistemas digitais de controle distribu do) . 120 1. Introdu o. 120 2. Controle distribu do. 120 3. Arquitetura de um SDCD . 121 3.1 Sistemas h bridos. 122 4. Sistemas HOT STAND BY. 122 5. Protocolos da camada de aplica o usados em Automa o. 123 5.1 MMS Manufacturing Message Specification (RS512 - ISO 9506) . 123 5.2 O protocolo OPC (OLE FOR PROCESS CONTROL) . 123 Parte experimental . 126 1. Estudo do CLP ATOS S rie TICO . 126 1.1 Caracter sticas de programa o/hardware . 126 1.2 Especifica es el tricas . 127 1.2.1 Entrada digital (corrente cont nua). 127 1.2.2 Entrada digital (corrente alternada) . 127 1.2.3 Sa da digital (corrente cont nua). 127 1.2.3 Sa da digital (rel ). 128 1.3 Esquemas de liga o . 128 1.4 Mapeamento de mem ria . 129 1.4.1 Mapeamento de mem ria das entradas. 130 1.4.2 Mapeamento de mem ria das sa das . 131 1.4.3 Temporizadores e Contadores . 131 1.5 Instru es de Programa o . 132 1.5.1 Load ou carregamento. 132 1.5.2 Carregamento de NF. . 132 1.5.3 Output. 133 1.5.4 Output negado . 133 1.5.5 Output n o em fim de linha. 133 1.5.6 Output negado n o em fim de linha. 134 1.5.7 SET-RESET. 134 1.5.8 Monoest vel no acionamento. . 134 Professor Carlos Alexandre Pizzino 4

Automa o Industrial e CLPs 1.5.9 Monoest vel no desacionamento. . 135 1.5.10 TMR. 135 1.5.11 CNT . 136 1.5.12 MOVK . 137 1.6 Winsup . 137 1.6.1 Descri o da interface Winsup . 137 1.6.2 Descri o do gerenciador de projeto . 139 1.6.3 Cria o de um novo projeto. 140 1.6.4 Elabora o do programa do usu rio. 140 1.6.5 Barra de ferramentas do Ladder. 141 1.6.6 Coment rio dos operandos . 141 1.6.7 Envio do Programa . 142 1.6.8 Supervis o. 143

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Apresenta o

O objetivo deste trabalho foi reunir material sobre os principais assuntos relacionados rea de automa o e controle discreto, destinados aos alunos do curso t cnico em eletr nica com nfase em automa o e instrumenta o e ao curso de especializa o em automa o e instrumenta o. Este material pressup e que o leitor domina conhecimentos que devem ter sido adquiridos em outras disciplinas. A primeira parte do material desenvolve alguns conceitos sobre sistemas de controle de maneira bem superficial para o conhecimento do aluno. A segunda parte do material desenvolve os conceitos e os princ pios de funcionamento dos controladores l gicos program veis. A terceira e quarta partes exploram a programa o destes dispositivos tanto utilizando l gica combinacional quanto a seq encial. As redes industriais, supervis rios e os sistemas digitais de controle distribu do s o abordados logo ap s em t picos conceituais. A ltima parte foi destinada parte pr tica do curso, visando mostrar ao leitor os conhecimentos b sicos para as pr ticas. De modo geral, espero que este trabalho possa contribuir de alguma forma para o enriquecimento do aluno no que tange ao conhecimento e aplica o dos principais dispositivos utilizados na automa o, al m claro de dar uma id ia do estado da arte em que se encontra tal segmento. Contamos com a colabora o dos mestres e alunos no sentido de apontarem eventuais erros neste material para que em vers es futuras possamos corrigi-las e dessa forma concorrer para o melhoramento desta pequena contribui o.

Rio de Janeiro, 11 de maio de 2007.

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Sistemas de controle

1. Introdu o

A necessidade de controlar um processo j bastante antiga. Nasceu desde o momento em que o homem passou a manufaturar bens para suas necessidades. Da manufatura saiu o conceito de se sistematizar os procedimentos envolvidos na manufatura de um bem. Surge assim o conceito de processo de manufatura. Estes procedimentos s o ordenados e podem ser agrupadas em etapas ou fases. A principal caracter stica do processo de manufatura que o homem era o respons vel pelo controle e pela execu o de todos os procedimentos envolvidos no processo. O problema era que a produtividade era baixa e a qualidade fortemente dependente do ser humano. Com o surgimento da m quina vapor, come a a surgir a id ia de se usar m quinas para executar etapas do sistema produtivo. Entretanto as primeiras m quinas a vapor n o tinham elementos de controle autom tico. Eram ainda dependentes do homem para o controle de suas a es, mas j representavam um avan o em termos de for a e velocidade em rela o ao ser humano. Com inven o do regulador mec nico para a press o do vapor, feito por James Watt, a m quina passou a ter um uso industrial importante, pois agora a press o do vapor era regulada automaticamente por um dispositivo, podendo a m quina assim efetuar um trabalho ou uma etapa de um processo. Surge o processo industrial em substitui o ao processo de manufatura, onde m quinas realizam parte do processo de produ o. Entretanto, ainda n o existia o controle autom tico no processo, dado que toda a o da m quina dependia da supervis o e atua o do homem. A id ia era fazer com que a m quina ganhasse cada vez mais autonomia no processo de fabrica o, tal qual o ocorreu com o controle do vapor. Ou seja, buscava-se o controle de autom tico de processo. Mas o controle de processo usando meramente elementos mec nicos era algo dif cil de conseguir e o controle autom tico de processo praticamente n o avan ou muito at o s culo XX. Com o s culo XX, vieram a eletricidade e os controles el tricos e eletr nicos, mais vers teis e din micos que os controles mec nicos e assim a automa o de processos adquiriu a dimens o que este at os dias de hoje.

1.1 Teoria de Erros

O erro caracterizado como algo indesej vel no sistema, entre em sistemas de controle o estudo dos erros leva as formas mais eficientes e exatas de se efetuar um controle. O erro pode ser definido como um desvio entre um valor real e um valor efetivamente encontrado. Pode ter v rias origens, mas podem ser classificados de duas formas: Erros determin sticos ou sistem ticos: aquele erro que decorre de um desvio fixo entre a grandeza lida e a esperada por motivo de uma folga ou desajuste. um tipo de erro que sempre repetitivo, desde que as condi es sejam id nticas. Pode estar relacionada uma grandeza f sica, como por exemplo, um erro de um

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Automa o Industrial e CLPs extens metro em virtude de temperatura. Pode ser eliminado por meio de compensa o. Erros aleat rios: aquele que ocorre devido a fatores imponder veis e que n o podem ser modelados. A dimens o de erro aleat rio s pode ser estabelecida por meio de an lise estat stica. Na natureza costumam ocorrer os dois tipos de erros simultaneamente. Diante da natureza desta classifica o dos erros, criou-se dois conceitos b sicos para a caracteriza o dos desvios. A exatid o e a precis o. A exatid o d uma id ia do desvio m dio de uma medida em rela o ao valor real. A baixa exatid o causada por erros determin sticos. A precis o uma medida da variabilidade de uma medida em torno de um valor m dio. causada pelo erro aleat rio.

2. Sistemas de Controle Industrial

Existem v rias formas de se implementar sistemas de controle autom tico, entretanto, a mais utilizada usando sistemas eletroeletr nicos devido principalmente a versatilidade e dinamismo necess rios um controle de processo. Al m disso, sistemas el tricos s o mais f ceis de implementar que sistemas din micos. Dado que um sistema de controle predominantemente el trico e os processos envolvem transforma es mec nicas, qu micas e f sicas, devemos converter o sinal de um controlador eletr nico no sinal adequado ao processo, tanto do ponto de vista da natureza, quanto do ponto de vista de magnitude. Este elemento o atuador. ele quem atua diretamente sobre o processo, sempre em resposta sa da do controlador. Para que o controlador gere o sinal de controle para o atuador gerar o sinal de controle do atuador ele precisa de uma refer ncia, ou seja, um sinal na sua entrada que diga ao controlador o que ele deve fazer com o processo. Este o sinal de refer ncia, ou sinal de entrada. A figura 1 ilustra o relacionamento entre o controlador, o atuador e o processo.

controlador, o atuador e o processo.

Em um sistema de controle precisamos saber como anda o processo e obter informa es a respeito de par metros do mesmo. Ou seja, precisamos de um dispositivo capaz de converter uma grandeza f sica do processo em uma grandeza el trica para que possamos medir o andamento do processo. Este elemento o transdutor e ele se relaciona com o processo conforme a figura 2.

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transdutor

3. Sistemas de Controle em Malha Aberta e Malha Fechada

Com rela o a forma de implementa o os sistemas de controle, podem ser classificados de duas formas : em malha aberta e em malha fechada.

3.1 Malha aberta

Quando o controlador gera o sinal para o atuador, com base no sinal piloto, sem obter nenhuma informa o do sobre o andamento do processo. Ou seja, um sistema sem realimenta o, sendo que o sinal de entrada o pr prio set-point. ()

sistema de malha aberta

OBS: Observe que no caso da malha aberta o transdutor e o indicador s o itens opcionais n o sendo importantes para o controle. Exemplo: controle de um forno Operador com uma determinada experi ncia, estima o tempo que o forno deve ficar ligado a plena pot ncia para que a temperatura chegue a um determinado valor. De uma maneira geral, a temperatura ficar um pouco acima ou um pouco abaixo do valor desejado. A temperatura final do forno provavelmente ir variar dependendo de varia es temperatura ambiente. Caracter sticas b sicas: imprecis o nenhuma adapta o a varia es externas (perturba es) depend ncia do julgamento e da estimativa humana s o em geral simples e baratos, pois n o envolvem equipamentos sofisticados para a medi o e/ou determina o do sinal de controle.

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3.2 Malha fechada

Quando o controlador gera o sinal para o atuador, com base no sinal piloto, por m agora ele recebe informa o sobre o andamento do processo, atrav s de um transdutor. O sinal entrada, no caso, corresponde a diferen a entre o set-point e o sinal do transdutor, por isso, tamb m chamado de sinal de erro. ()

sistema de malha fechada

Exemplo: controle de um forno Suponha agora que a temperatura interna do forno medida e o seu valor comparado com uma refer ncia pr -estabelecida. Se a temperatura dentro do forno menor que a refer ncia, ent o se aplica ao forno uma pot ncia proporcional a esta diferen a. Neste sentido, a temperatura dentro do forno tender a crescer diminuindo a diferen a com rela o refer ncia. A temperatura do forno tenderia sempre a estabilizar no valor de refer ncia ou em um valor muito pr ximo desta, garantindo ao sistema de controle uma boa precis o. Al m disto, varia es da temperatura externa (que fariam variar a temperatura dentro do forno) seriam compensadas pelo efeito da realimenta o, garantindo ao sistema capacidade de adapta o a perturba es externas.

Caracter sticas b sicas: aumenta a precis o do sistema rejeita o efeito de perturba es externas melhora a din mica do sistema e, eventualmente, estabilizar um sistema naturalmente inst vel em malha aberta. diminui a sensibilidade do sistema a varia es dos par metros do processo, ou seja, tornar o sistema robusto

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4. Transit rio e Indicadores de Performance

Quando ajustamos o set-point a sa da leva um tempo para atingir seu valor final. Este tempo chamado de transit rio e muito importante seu conhecimento para fins de determina o do comportamento do sistema e avalia o da performance do controlador. Para fins de avalia o da performance de um sistema de controle, existem alguns indicadores b sicos, muito utilizados para a especifica o de um sistema de controle. S o os principais: Regula o: uma avalia o do sistema com rela o sua capacidade de reduzir o erro entre o valor real da grandeza f sica controlada e o valor esperado ao final do transit rio. O erro no caso chamado de erro em regime permanente. Se o erro for grande, a regula o do sistema ruim, se o erro for pequeno a regula o ser boa. Estabilidade: a capacidade que um sistema tem de dada uma certa entrada limitada fornecer uma resposta limitada. Ou seja, se o processo converge para algum ponto, para uma dada entrada um sistema est vel. Se n o, um sistema inst vel. Tempo de acomoda o: o intervalo de tempo em que ajustada uma entrada, o sistema demora para convergir. Ou seja, o intervalo de tempo em que dura a fase de transit rio. Tempo de subida: o tempo necess rio para que a sa da v de 0 100%, ou de 10 90% do seu valor final. Sobreleva o: Conhecido como "overshoot" o valor m ximo atingido pela grandeza f sica da planta em rela o ao valor esperado. medida em percentagem da entrada ajustada. Ocorre na fase de transit rio. Sensibilidade: Avalia o da mudan a do comportamento do sistema frente pequenas varia es de par metros do sistema. Rejei o de dist rbios: Capacidade de um sistema de rejeitar dist rbios ou ru dos oriundos de perturba es no sistema.

5. Tipos de Controladores Industriais:

H principalmente 5 tipos b sicos de controladores usados largamente na industria. S o eles: Controle ON-OFF; Controle Proporcional ou P; Controle Proporcional e Integral ou PI; Controle Proporcional e Derivativo ou PD; Controle Proporcional, Integral e Derivativo ou PID.

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5.1 Controle ON-OFF ou LIGA-DESLIGA ou de histerese:

a forma de controlador mais simples que existe e consiste em um circuito comparador que compara o sinal de entrada com dois sinais de refer ncia, chamados de limite inferior e superior. Quando o sinal de entrada fica menor que o limite inferior, a sa da do controlador ativada e o atuador acionado com sua pot ncia m xima. Quando o sinal de entrada fica maior que o limite superior, a sa da desligada e o atuador desligado. A diferen a entre o limite superior e o inferior chamada de histerese. Normalmente, a histerese ajust vel de forma tal que o set-point fique entre o limite inferior e o superior. Desta forma o sistema controla fica oscilando de um valor m ximo um m nimo e n o atinge nenhum valor espec fico. N o um controlador do tipo que voc espec fica por exemplo, 100 C e ele estabiliza nisso. um controlador do tipo n vel de gua onde se tem um n vel m ximo e um n vel m nimo. Quando o n vel est no m nimo aciona o atuador, que no caso seria a bomba d' gua, e esta e vai enchendo a caixa d' gua. Quando o n vel m ximo atingido, a sa da ser desligada e o atuador, no caso a bomba, desligada. A consumo de gua faz o n vel baixar e atinge o n vel inferior novamente e o ciclo se repete. A grande vantagem deste sistema o fato de que um sistema muito barato e que como o atuador somente liga e desliga nos momentos em que os limites s o atingidos, o controlador e o atuador sofrem pouco desgaste. A grande desvantagem que a grandeza controlada (temperatura, press o, etc.) n o estabiliza em nenhum ponto e sim oscila entre o ponto desejado, indo do limite inferior ao superior. Na figura 5 vemos um controle simples de temperatura. O set-point foi de 100 C, o limite superior 120 C e o inferior de 80 C. A histerese de 40 C. Observe como a temperatura oscila em torno do valor desejado que de 100 C, indo de 120 C 80 C o tempo todo.

controle ON/OFF

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5.2 Controle Proporcional ou P:

O controle proporcional j mais sofisticado que o controlador ON-OFF, dado que a resposta do controle proporcional ao sinal na sua entrada. Se o sinal na sua entrada pequeno, a reposta ser um valor pequeno tamb m. Se a entrada for grande a sa da ser grande tamb m. Em suma, um controlador proporcional na verdade um amplificador. Ele representado na figura 6.

No caso a sa da um sinal K vezes maior que a entrada. Entretanto o sinal de sa da n o pode crescer indefinidamente, porque h limite tanto inferior quanto superior. Quando estes limites s o atingidos dizemos que o sistema saturou. Portanto, h uma regi o onde o sinal responde proporcionalmente ao sinal de entrada, e outra regi o onde o sistema satura e n o ainda o sinal de entrada aumentar que o sistema n o vai al m daquele limite. Na figura 7, percebemos que acima do limite superior, o atuador est com 100% de sua capacidade e abaixo do limite inferior o atuador est com 0% de sua capacidade, ou seja, totalmente desligado. A regi o entre o limite inferior e superior o atuador est com uma sa da proporcional entrada, e esta regi o chamada de banda proporcional do sistema.

A banda proporcional de um sistema dada de forma percentual e est relacionada com o ganho K do controlador. Na verdade ele determinado pela f rmula abaixo: Banda proporcional = 100% / K ; onde K o ganho do controlador. Muitos controladores possuem o ajuste da banda proporcional dispon vel. A t cnica mais recomendada deixar a banda proporcional no m ximo poss vel e verificar

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Automa o Industrial e CLPs a resposta do sistema. Se n o for satisfat ria, deve-se ir reduzindo o valor do ajuste at que o desempenho fique adequado. O grande problema do controlador Proporcional ou P que ele permite erros em regime. Isto porque em sistemas realimentados, a entrada do controlador P o sinal de erro. Como o sinal de erro vai ficando pequeno a medida que se aproxima do valor de set-point, a sa da do controlador que proporcional a entrada vai ficando pequena tamb m. Sempre haver um ponto em que o erro, por menor que seja ser t o pequeno que n o produzir uma sa da capaz de ativar o atuador. Assim o sistema para mesmo sem Ter atingido plenamente o set-point, permanecendo um erro sempre constante. Claro que aumentando o ganho K do controlador o erro ser reduzido, mas sempre haver um erro, porque h limites para aumentar o valor do ganho K, que se ultrapassados, levam o sistema a instabilidade. Na figura 8 abaixo, temos uma estufa com um set-point de 100 C e um controlador tipo P com um ganho K=10. Repare que o sistema estabiliza em 96 C, permanecendo um erro de 4 C. Se aumentarmos o ganho, podemos diminuir o erro, mas sempre haver um erro, por menor que seja.

5.3 Controle Proporcional +Integral ou PI:

O controlador PI uma combina o da a o proporcional com uma a o de integra o. O integrador, dentre suas propriedades, permite com que o erro em regime do caso anterior seja zerado. Isto ocorre porque embora o erro possa ser pequeno, o integrador vai somando ao longo do tempo e a sua sa da vai aumentando at que seja capaz de acionar o atuador. Assim sendo, quando o erro grande o Proporcional fornece uma grande e sa da e predomina sobre o integrador. Mas a medida que o

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Automa o Industrial e CLPs sistema vai chegando perto do objetivo, o erro vai diminuindo e assim a resposta do proporcional vai ficando cada vez mais fraca. A partir deste ponto o dom nio passa a ser do integrador. Dessa forma o bloco integrador usado freq entemente quando precisamos de uma converg ncia precisa do valor, com erro muito pequeno. Da mesma forma que existe um ganho K para o proporcional existe tamb m um ganho KI para o integrador. Quanto maior o valor de Ki, maior a resposta de um elemento integrador. Entretanto, o ajuste do ganho de KI n o deve ser indiscriminado, pois ele pode levar o sistema a se tornar muito lento as transi es ou at mesmo levar o sistema a instabilidade. O melhor ajuste uma combina o do ganho K e do ganho KI. poss vel mediante simula es e outras t cnicas encontrar o melhor ajuste poss vel. N o h uma regra geral, cada caso poder requerer um ajuste diferente, dessa forma dificilmente voc poder utilizar um ajuste que fora bem sucedido em outra empresa ou outro equipamento. Na figura 9, voltamos a verificar o caso da estufa que fora ajustada para uma temperatura de 100 C. Com o controlador somente proporcional, havia um erro de 4 C, ou seja, a temperatura ficava a 96 C. Com o integrador h o zeramento do erro e a temperatura atinge exatamente os 100 C.

5.4 Controle Proporcional + Derivativo ou PD:

Da mesma forma que o controle PI era uma combina o do controle Proporcional e o controle Integral, controle PD uma combina o do controle Proporcional e o controle Derivativo. O derivativo um bloco cuja sa da proporcional a varia o do erro. Ou seja, se o erro estivar variando muito r pido ele atua fortemente visando a minimizar ou eliminar esta varia o. Professor Carlos Alexandre Pizzino 15

Automa o Industrial e CLPs Portanto, um bloco adequado para sistemas que precisem de um ataque r pido as varia es de erro. Entretanto, se houver um erro de grande valor, mas variando lentamente, o sinal na sa da do derivativo ser baixo. Por isso, o derivativo nunca usado sozinho, pois ele s atua nos momentos em que o erro varia rapidamente. Al m disso, o derivativo sens vel a ru dos que podem engan -lo fazendo-o acreditar que h uma transi o brusca. Por isso o ganho do derivativo nunca muito alto. Na verdade, evita-se ao m ximo o uso de derivativos. Quando o sistema n o pode responder bem varia es bruscas de sinal, ent o apela-se para o derivativo. Ademais o bloco derivativo n o tem nenhuma influ ncia sobre o erro em regime. De modo geral, ele deixa o sistema mais r pido e reduz a m xima sobreleva o. Como o Integrador, que tinha um ganho KI o Derivativo tamb m tem um ganho chamado KD. Na figura 10, voltamos ao caso da estufa ajustada para 100 C, s que retiramos o Integrador e adicionamos um Derivativo. Perceba que como o derivativo n o atua sobre o erro em regime, o erro de 4 C voltou e portanto, o sistema agora converge 96 C como antes. Em compensa o, na regi o de 0 at 0.5 segundo, quando o erro varia muito r pido, o sistema atua muito mais rapidamente, pois em 0.5 segundo a temperatura j de 79 C, e no caso do controlador P ou PI era de apenas 70 C. Mas s at este que o derivativo vai bem, pois de 0.5 segundos em diante, o erro j passa a variar lentamente e a resposta do derivativo j n o mais adequada. Nesta parte, onde a varia o do erro lenta, o Integrador responde melhor, al m claro do integrador atuar sobre o erro em regime.

5.5 Controle Proporcional + Integral + Derivativo ou PID:

Pelos exemplos acima, fica bastante claro que uma combina o dos tr s elementos, explorando as propriedades de cada um, parece ser a op o mais adequada. Este o chamado Controlador PID.

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Automa o Industrial e CLPs Na verdade, com um controlador PID, podemos obter os outros (P, PI ou PD), zerando-se aquele que n o interessa. Exemplo: se queremos um controlador PI, basta zerar o ganho do Derivativo, se queremos um controlador P, basta zerar o ganho do Derivativo e do Integrador, e assim por diante. O controlador PID, parece ser a op o ideal para se trabalhar, entretanto, esta op o mais cara e a mais dif cil de ajustar, pois agora temos tr s ganhos para ajustar (K, KI e KD). A combina o do ajustes pode determinar se o sistema ser oscilat rio ou n o, se o sistema ser r pido ou lento. A determina o adequada do ajuste feita por meio de modelagem e simula es, onde se leva em conta os par metros de performance do sistema (m xima sobreleva o, tempo de acomoda o, erro em regime, etc.). Na figura 11, voltamos ao exemplo da estufa com set-point de 100 C. O controlador agora um bloco PID. Vemos que na regi o de 0 a 0.5 segundo o sistema r pido por causa do derivativo. Em 0.5 segundo a temperatura j de 74 C, ao passo que no P e no PI era de apenas 70 , ou seja, 6% mais r pido. Verificamos que n o h mais erro em regime, dado que a temperatura agora estabiliza em 100 C, que o pr prio set-point, por causa do Integrador.

Os chamados par metros de desempenho s o fortemente dependentes dos ajustes dos ganhos dos elementos que comp em o PID (K, KI e KD). Na pr xima figura 12, temos um caso em que o controlador foi ajustado de forma tal que o ganho do Derivativo fosse baixo, menor que o do Integrador. O sistema utilizado ainda a estufa, com set-point de 100 C. Percebemos pelos ajustes o comportamento que o do sistema converge a temperatura em erro em regime, por causa do integrado.

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Automa o Industrial e CLPs Mas o tempo de converg ncia diferente do caso anterior. E, al m disso, agora a reposta oscilat ria. No caso anterior, dizemos que a resposta superamortecida e no caso com oscila es subamortecida. Quando o sistema passa exibir oscila es com amplitude decrescente e que demoram a sumir estamos chegando perto do limite de estabilidade. Observe a sobreleva o ou "overshoot" no gr fico, que bem elevado. A temperatura est atingindo at 120 C, ou seja, 20 C a mais que o desejado.

Aumentando-se agora o ganho do derivativo KD, reduzimos o overshoot de 125 C para 112 C, mas o sistema ficou mais oscilat rio. A combina o ideal depende de ajustes adequados dos ganhos, que influenciam fortemente na resposta do sistema. N o d para simplesmente "chutar".

Na figura 14, vemos a simula o para v rios valore de ganho K. Vejam como a resposta a sa da muda significativamente. A ordem de K crescente, mas com valores pequenos.

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Agora para K de valores mais elevados, veja como o sistema vai ficando mais oscilat rio. Valores de K altos levam o sistema a oscilar e tendem a torn -lo inst vel. Por isso, h limites para aumentar o ganho.

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5.6 Implementa o dos Blocos PID

Os blocos PID podem ser implementados de forma anal gica ou digital. Os de forma anal gica processam diretamente os sinais dos transdutores dispon veis usando circuitos de eletr nica anal gica. S o muito utilizados os amplificadores operacionais, para implementar os blocos Proporcional,Derivativo e Integrador. J os sistemas digitais podem se comunicar com os sistemas f sicos diretamente. Isto porque os sinais f sicos reais (Temperatura, press o, etc.) s o todos anal gicos. Assim estes sinais devem ser convertidos em sinais digitais primeiro, processados e depois convertidos em sinais anal gicos novamente. Neste caso, exigem sistemas baseados em microcontroladores e microprocessadores. Os blocos PID s o meros "softwares" destes sistemas digitais. A tend ncia atual o uso cada vez maior dos blocos PID digitais. Eles aparecem principalmente nos PLC's e CNC's.

6. Sistemas de Controle Digital

A exemplo do ocorre com o controle anal gico, podemos implementar um controlador digital e efetuar o mesmo processo de controle que o sistema anal gico. Estes controladores s o implementados por meio de microprocessadores e microcontroladores que rodam um software que implementa as fun es de um bloco PID. A grande vantagem a facilidade de se modificar o projeto do controlador, uma vez que o controlador um software. Entretanto, os sinais do mundo f sico s o anal gicos ent o o controle digital n o pode ser aplicado diretamente. necess rio converter os sinais anal gicos dos transdutores em digitais, process -los e ent o converter de novo os sinais digitais em anal gicos. Ou seja, o controle digital exige blocos adicionais aos do sistema de controle.

sistemas anal gicos e digitais

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Automa o Industrial e CLPs Os blocos respons veis pela convers o do sinal anal gico em digital s o chamados de bloco A/D e trabalham pelo princ pio de amostragem e quantiza o. E o circuito respons vel pela convers o do sinal de Digital para Anal gico chamado de conversor D/A. Na figura acima pode-se identificar estes dois blocos. A chave representa a amostragem. O controlador propriamente dito o bloco D(Z), que no caso digital.

6.1 Conversor A/D

Seja um sinal anal gico como o da figura 17. Para podemos convert -lo em digital n o poss vel aplic -lo diretamente entrada do conversor A/D, porque o processo de conversor leva um certo tempo. Assim o que se deve fazer colher amostras do sinal anal gico de tempos em tempos e ent o envi -las para o conversor A/D. Assim o sinal anal gico amostrado fica como na figura 7.

Percebe-se que cada amostra est espa ada da outra de um certo valor, chamado de TS. Esse valor TS chamado de intervalo de amostragem. A f rmula abaixo define uma das propriedades mais importantes da amostragem a chamada freq ncia de amostragem, simbolizada por FS. FS = 1 / TS , onde TS o intervalo entre as amostras. Para que o controle digital funcione corretamente a amostragem deve ser bem feita, ou seja, ele deve "representar" bem o sinal que foi amostrado. Existe um crit rio para se amostrar sinais chamado de crit rio de Nyquist ou Shanon, que determina que a freq ncia de amostragem FS deve ser pelo menos duas vezes a maior freq ncia do sinal que est sendo amostrado. Quando o sinal a ser amostrado n o senoidal, a freq ncia m xima do sinal pode ser verificada por meio de instrumentos especiais chamados de analisadores de espectro. Uma vez que o sinal foi amostrado, uma freq ncia igual a definida pelo crit rio de Nyquist, aplica-se cada amostra ao conversor A/D para a convers o propriamente dita. O processo de convers o consiste em comparar o sinal com uma s rie de pesos. Cada peso sempre o dobro do anterior e cada peso corresponde-se um bit. Ou seja,

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Automa o Industrial e CLPs existem tantos pesos quantos bit's no conversor A/D. Se a amostra for maior que o peso, o bit correspondente ao peso ser igual a "1", se for menor o bit ser "0". E isto feito para cada peso. Assim na sa da temos uma seq ncia de "0" e "1" que representam o valor digital da amostra, conforme a figura 18.

Este processo de compara o com pesos para obten o do valor digital de uma amostra chamado de quantiza o. Quanto mais pesos, ou seja, quanto mais bit's tem um conversor A/D, mais refinada fica a quantiza o e mais fidedigno o processo de convers o. Outro par metro muito importante tempo de convers o, que o tempo necess rio pa