Resumo:
A área de sistemas de controle é indispensável no âmbito industrial, pois através de sua aplicação é possível minimizar custos, aumentar a produtividade e otimizar processos. Os sistemas de nível, amplamente utilizados nas indústrias químicas, de celulose e alimentos, são exemplos de sistemas que precisam empregar a teoria de controle para garantir qualidade em seus processos através do controle do nível de algum lıquido em um ou mais tanques. Geralmente, um sistema de nível se apresenta como um sistema não linear e multivariável, e por isso, a tarefa de projetar controladores que satisfaçam os requisitos de desempenho para o sistema é desafiadora. As técnicas de controle para sistemas multivariáveis e não lineares são geralmente complexas, e o estudante de graduação em engenharia elétrica não as estuda durante o curso. Sendo assim, os objetivos deste trabalho são, inicialmente, investigar se as técnicas clássicas de controle linear possuem desempenho satisfatório no controle de sistemas não lineares. E ainda, para contornar a dificuldade no controle de sistemas não lineares e multivariáveis, o trabalho propõe duas estratégias de controles descentralizados: uma utilizando lógica fuzzy, que ́e conhecida por ser uma técnica de inteligência artificial, e uma outra, utilizando desacoplamento de sistema e baseada em modelo linearizado da planta. As estratégias são testadas através de um sistema teste de nível com dois tanques acoplados. Para isso, um modelo matemático foi obtido cuja dinâmica é não linear e com a possibilidade de ser tanto um sistema SISO (single-input single-output), como um sistema MIMO (multiple-inputs multiple-outputs). Os resultados obtidos por simulação mostram que os controladores lineares projetados por métodos clássicos, tais como avanço de fase, atraso de fase e PID, são capazes de controlar a planta real e possuem melhor desempenho quando a planta opera em uma região próxima à um dado ponto de operação. Mostram ainda, que o controle descentralizado linear pode ser uma boa opção de controle de plantas MIMO não lineares. Já o método que utiliza a logica fuzzy, resulta em controladores não lineares que possuem bom desempenho em uma faixa mais ampla de operação da planta.
