Teoria

Cohen-Coon

O método de Cohen-Coon se assemelha muito com o método de Ziegler-Nichols de malha aberta. Na verdade, o procedimento é basicamente o mesmo, o que muda é que o método de Cohen-Coon é muito melhor que o método de Zielger-Nichols quando o tempo morto do processo é muito grande.

Assim como no método de Zielger-Nichols de malha aberta, a primeira coisa que devemos fazer é analisar o gráfico do processo em malha aberta para uma entrada degrau:

Em seguida, devemos tentar aproximar o gráfico do processo para uma função de primeira ordem com tempo morto:

Y s X s = K τ s + 1 e - θ s

Para fazer essa aproximação, devemos traçar a tangente com maior inclinação na curva de reação do processo, e determinar as constantes K , τ e θ conforme a imagem abaixo:

Após determinar as constantes, devemos checar se o método de Cohen-Coon poderá ser aplicado.

Esse método apresenta resultados razoáveis para a seguinte faixa:

0,6 < θ τ < 4,5

Se a razão θ / τ não estiver dentro da faixa acima, pode esquecer, o método não vai apresentar resultados bons.

Além disso, para θ / τ < 2 o método não apresenta uma boa robustez, o que significa que a sintonia não é feita da melhor maneira Para sistemas com 0,6 < θ / τ < 2 o método funciona mas não é o mais recomendado.

Sendo assim, após analisar o gráfico da curva de reação, traçar a tangente com maior assíntota, determinar K , θ e τ e checar se o processo tem tempo morto alto o suficiente para usar o método de Cohen-Coon basta usar as correlações da tabela e ser feliz.

Essas correlações foram determinadas empiricamente e assim como as correlações de Ziegler-Nichols, têm como objetivo uma sintonia com decaimento 1 / 4 , isto é, cada pico da resposta em malha fechada tem amplitude 1 / 4 do pico anterior.

Lembrando mais uma vez que essas correlações só são úteis para os processos com θ / τ na faixa adequada.

Método IAE

Um último método que veremos para sintonização de um controlador é o método da sintonização mínima integral, também chamado de IAE.

Esse método foi elaborado empiricamente com o objetivo de se reduzir o erro do processo com relação ao valor do estado estacionário para todos os pontos do processo.

I A E = ∫ e t   d t

Sendo assim, o principal objetivo desse método é encontrar os parâmetros do controlador (ganho, constante de tempo integral e constante de tempo derivativa) que reduzem ao máximo o valor da integral do erro quando há a entrada de um distúrbio ou uma variação no setpoint.

Método IAE

O método da integral mínima do erro, assim como os métodos de Ziegler-Nichols de malha aberta e de Cohen-Coon utiliza-se dos valores de parâmetros do modelo aproximado de primeira ordem mais tempo morto (FOPDT) para chegar às correlações necessárias para calcular as constantes do controlador.

Isso quer dizer que, dado um processo cuja função de transferência é desconhecida, aplica-se um degrau em um distúrbio ou em um ponto fixo e mede-se o comportamento da resposta no tempo. Com o gráfico resposta versus tempo, estima-se uma função de transferência de primeira ordem com tempo morto (FOPDT) para o processo da mesma forma que fazemos para o método de Ziegler-Nichols em malha aberta e o método Cohen-Coon.

Y s X s = K τ s + 1 e - θ s

Uma vez que obtivemos os parâmetros para o modelo FOPDT, a sintonização do controlador é feita conforme as tabelas abaixo:

Para saber qual das duas tabelas usar, deve-se considerar o que é mais importante e que atinge o processo com mais frequência. Se o seu processo apresenta distúrbios que impactam a resposta com muita frequência o melhor é escolher a fórmula de IAE mínimo para a entrada de distúrbios. Entretanto, se o seu processo muda o setpoint constantemente, as melhores correlações serão aquelas para variação de setpoint.

As fórmulas para entrada de distúrbio e um controlador do tipo proporcional foram omitidas porque os desenvolvedores do método consideraram que esse tipo de controlador não é adequado para reduzir o erro causado por um distúrbio.

Além disso, deve-se ter em mente que o método é válido apenas para processos que se enquadram na seguinte faixa:

0,1 < θ τ < 1,0

Método IAE

Método IAE