3.2 Software Business Model Theory
3.2.2 Software Business Model Components
Diversos fatores podem exigir que os procedimentos de identificação de sistemas sejam conduzidos com o sistema sob controle, ou seja, em malha fechada. Entre estes, Ljung (1999) cita o caso de plantas instáveis ou que devam permanecer sob controle por motivos econômicos, de produção ou de segurança, ou ainda sistemas que possuam mecanismos inerentes de realimentação.
Segundo Ljung (1999), o principal problema da identificação em malha fechada é que tipicamente os dados coletados nesta condição contêm menos informação sobre o sistema que dados coletados em malha aberta. Isto se deve ao fato de que um importante propósito da realimentação é tornar o sistema em malha fechada menos sensível a variações ou perturbações comparado à malha aberta.
Os problemas de identificação em malha fechada consideram processos onde a planta cujo modelo se deseja identificar esteja total ou parcialmente em controle com realimentação, como representado na figura 2.2.
Figura 2.2 – Sistema em malha fechada típico
Nesta figura, r(t) é o set-point, y(t) é a saída do processo, u(t) a entrada, e v(t) é uma perturbação não correlacionada com r(t). G0 e C são respectivamente as funções de
transferência da planta e do controlador.
A perturbação v(t) pode ser considerada como ruído branco filtrado, ou seja, , sendo H0 o modelo real do erro e e(t) ruído branco com média zero e
variância .
( )
0( )
v t =H e t 0 λ G0 C v(t) + r(t) u(t) + y(t) + -O sistema real pode ser descrito por:
( )
0( ) ( )
0( )
( )
y t =G u t +v t =G u t +H e t0 (2.6)
( )
( ) ( )
u t =C r t⎡⎣ −y t ⎤⎦ (2.7)
As equações em malha fechada são:
(2.8)
( )
0 0( )
0( )
y t =G CS r t +S v t( )
0( )
0 u t =S Cr t −CS v t( )
)
0 (2.9) Onde S0 é a função sensibilidade, assim definida:(2.10)
(
10 1
S = +CG −
Das equações acima, facilmente se observa que a realimentação reduz a influência da perturbação v(t) em malha aberta por um fator correspondente a S0.
Entretanto, o propósito da realimentação é tornar a função sensibilidade S0 baixa,
especialmente nas freqüências onde o sinal de perturbação v(t) tenha energia. Com isto, os dados coletados em malha fechada tornam-se menos informativos sobre o sistema nestas freqüências.
Se por um lado esta característica pode ser considerada um problema, algumas vezes o uso da realimentação pode representar uma vantagem, à medida que o controlador diminui os efeitos das perturbações e mantém o processo dentro dos limites operacionais, resultando em modelos mais confiáveis e com menores incertezas.
Um sistema pode ser identificado se os dados do experimento forem suficientemente informativos e se o conjunto de modelos contiver o sistema real, independente de o sistema estar em malha aberta ou fechada (LJUNG, 1999).
Segundo Van den Hof (1998), um experimento em malha fechada será informativo em qualquer uma das seguintes situações:
- O sinal injetado é persistentemente excitante (PE – “Persistently Exciting”), - O controlador é de ordem suficientemente alta, não-linear ou variante no
tempo,
- O controlador é “chaveado” entre diferentes sintonias durante o experimento. As abordagens empregadas para identificação em malha fechada podem ser divididas nas seguintes três categorias (LJUNG, 1999):
a) Método direto (“direct approach”): nesta abordagem, o método do erro de predição (PEM) pode ser empregado diretamente, usando a saída y(t) e a entrada u(t) do processo da mesma forma que em malha aberta, ignorando qualquer possível realimentação e não utilizando o sinal de referência r(t).
b) Método indireto (“indirect approach”): neste caso, o sistema em malha fechada é identificado a partir dos sinais de referência r(t) e de saída y(t). A partir deste sistema em malha fechada e conhecendo-se o controlador, pode-se determinar o modelo da planta.
c) Método conjunto de entrada e saída (“joint input-outut approach”): neste método, a saída y(t) e a entrada u(t) são tratadas como se fossem saídas de um sistema excitado pela referência r(t) e pela perturbação v(t). O modelo da planta pode ser então determinado a partir deste sistema conjunto.
Como se pode ver tanto o método indireto quanto o método conjunto de entrada e saída requerem o conhecimento prévio do controlador e que se assuma que este seja linear e invariante no tempo (LTI, do inglês “Linear, Time Invariant”). Desta forma, nenhum destes dois métodos é adequado para aplicações com controladores MPC, uma vez que o MPC com restrições apresenta características não-lineares e variantes no tempo.
Assim, o método recomendado para uso no presente trabalho é o método direto, cuja única desvantagem, segundo Forssell e Ljung (1999), é que um modelo adequado do ruído é requerido para prevenir “bias” no modelo estimado da planta. Segundo Gustavsson; Ljung e Söderström (1977), estudos teóricos mostram que nos problemas de identificação em malha fechada um sinal de excitação externo é necessário para garantir as condições de identificabilidade. A excitação externa deve ser persistentemente excitante (PE) em toda a faixa de freqüências de interesse e deve ser independente de qualquer perturbação do processo.
O sinal externo de excitação pode ser injetado nas variáveis manipuladas u(t), nos “set-points” para as controladas r(t), ou em ambos, como indicado na figura 2.3.
Figura 2.3 – Métodos tradicionais para excitação externa de um sistema em malha fechada
A principal desvantagem desta estratégia é que não há garantia de que as restrições do processo e de especificação dos produtos serão respeitadas durante os testes de identificação. Por outro lado, a utilização de sinais de forma muito conservadora pode resultar em excitação insuficiente, o que pode comprometer os requisitos de identificação.
Em sistemas de controle com MPC, o sinal de excitação pode ainda ser inserido nas restrições ativas, procedimento adotado no caso industrial apresentado por Miranda (2005).
Em função dos problemas acima descritos, alguns autores propuseram uma nova classe de métodos de excitação para sistemas com MPC que podem ser denominados “métodos com excitação interna”. Estes métodos podem ser baseados na modificação da função-custo do controlador de forma a incluir tanto objetivos de controle quanto de identificação, como proposto por Sagias e Nikolaou (2001), ou ainda na inclusão de restrições de excitação, opção usada por Genceli e Nikolaou (1996), Shouche; Genceli e Nikolaou (1998) e Aggeloggianaki e Sarimveis (2006). A seção 3.1, adiante, descreve esta segunda abordagem com maior profundidade, ao tratar do MPCI (“Model Predictive Control and Identification”).
As formas de excitação adotadas neste trabalho e descritas no capítulo 3 pertencem a esta nova classe de métodos de excitação interna.