BANCADA DE TRANSFERÊNCIA DE CALOR PARA PRÁTICAS DE …

UNIVERSIDADE FEDERAL DE OURO PRETO

ESCOLA DE MINAS

COLEGIADO DO CURSO DE ENGENHARIA DE CONTROLE

E AUTOMAÇÃO - CECAU

LOGOMARCA ESCOLA DE MINAS – VERSÃO MÍDIA IMPRESSA - CORES FORMULADAS EM CMYK

VINÍCIUS ALMEIDA DE MATTOS

BANCADA DE TRANSFERÊNCIA DE CALOR PARA PRÁTICAS DETEORIA DE CONTROLE

MONOGRAFIA DE GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE CONTROLE E

AUTOMAÇÃO

Ouro Preto, 2020

VINÍCIUS ALMEIDA DE MATTOS

BANCADA DE TRANSFERÊNCIA DE CALOR PARA PRÁTICAS DETEORIA DE CONTROLE

Monografia apresentada ao Curso de Enge-nharia de Controle e Automação da Universi-dade Federal de Ouro Preto como parte dosrequisitos para a obtenção do Grau de Enge-nheiro de Controle e Automação.

Orientador: Prof. Dr. Alan Kardek Rêgo Segundo

Coorientador: Prof. M.e Diógenes Viegas Mendes Ferreira

Ouro Preto, 2020

Mattos, Vinicius Almeida de . Bancada de transferência de calor para práticas de teoria decontrole. [manuscrito] / Vinicius Almeida de Mattos. - 2020. 104 f.

Orientador: Prof. Dr. Alan Kardek Rêgo Segundo. Coorientador: Prof. Me. Diógenes Viegas Mendes Ferreira. Monografia (Bacharelado). Universidade Federal de Ouro Preto.Escola de Minas. Graduação em Engenharia de Controle e Automação .

1. Controle de temperatura. 2. Identificação de sistemas. 3.Sintonia de controladores PI. 4. Sistema supervisório. 5. Educação. I.Ferreira, Diógenes Viegas Mendes . II. Segundo, Alan Kardek Rêgo. III.Universidade Federal de Ouro Preto. IV. Título.

Bibliotecário(a) Responsável: Maristela Sanches Lima Mesquita - CRB:1716

SISBIN - SISTEMA DE BIBLIOTECAS E INFORMAÇÃO

M444b

CDU 681.5

Este trabalho é dedicado aos alunos do curso de Engenharia de Controle e Automação da

Escola de Minas para que possam aprender a teoria junto com a prática e tenham cada vez

mais interesse pela área de Teoria de Controle.

AGRADECIMENTOS

Agradeço a Deus pelo dom da vida e por mais esta graça e vitória. Aos meus pais, Elton e Luciana,

por se doarem, serem exemplos de vida e apoio para mim. À minha namorada Dayane, pelo

amor, carinho e suporte. Aos meus avós pelas orações, ensinamentos e constantes incentivos. Aos

meus tios(as), primos(as), amigos(as) e a todos que de alguma forma contribuíram para o meu

êxito acadêmico. Ao meu início de graduação no Instituto Federal do Sudeste de Minas Gerais -

campus de Juiz de Fora, pelos colegas e profissionais que contribuíram bastante para a minha

vida acadêmica. À Universidade Federal de Ouro Preto por me proporcionar a oportunidade

de aprender e conviver com professores do curso de Engenharia de Controle e Automação, em

especial a Alan Kardek Rêgo Segundo, Paulo Marcos de Barros Monteiro, José Alberto Naves

Cocota Júnior, Agnaldo José da Rocha Reis, Sávio Augusto Lopes da Silva, Karla Boaventura

Pimenta Palmieri, Diógenes Viegas Mendes Ferreira e a todos os que facilitaram e possibilitaram

os meus aprendizados. Aos meus colegas que me apoiaram ao longo do curso e pela amizade. À

Empresa Júnior de Controle e Automação (Automic Jr), pelas amizades e pela oportunidade de

enxergar a Engenharia de uma forma prática, inovadora e bem próxima do mercado de trabalho.

Dedico a todos vocês este presente que me foi dado por Deus: tornar-me Engenheiro de Controle

e Automação! Muito obrigado por tudo! Viva a Escola de Minas!

"O conhecimento é um tesouro, mas a prática é a chave para ele."(Thomas Fuller)

RESUMO

Este trabalho consiste no desenvolvimento e aperfeiçoamento de uma bancada didática de baixo

custo para auxiliar os alunos no processo de aprendizagem na disciplina de Teoria de Controle.

O sistema é constituído de um túnel de ventilação, construído de acrílico, com 4 sensores de

temperatura e uma lâmpada em seu interior, cuja intensidade pode ser alterada de forma manual.

Na entrada do túnel, a ventilação é forçada com o auxílio de um miniventilador, resfriando o

sistema, que pode ter sua rotação alterada de forma manual ou automática. Uma placa Arduino

realiza a aquisição, o processamento e a transmissão dos dados para um sistema de supervisão,

que permite visualizar as variáveis, alterar a intensidade da lâmpada, a rotação do miniventilador

e ajustar os parâmetros do controlador Proporcional Integral (PI). O sistema possui dois modos

de operação: manual e automático. No modo manual, o usuário pode selecionar os níveis de

tensão aplicados na lâmpada e no miniventilador, por meio de duas barras de rolagem do sistema

supervisório. Esse modo foi utilizado na construção da curva de reação de Ziegler-Nichols, que

foi a abordagem utilizada na identificação do sistema, possibilitando o projeto do controlador

PI nos quatro métodos de sintonia utilizados (Ziegler-Nichols, Cohen-Coon, Chien, Hrones

e Reswick e Modelo de controle interno). No modo automático, o controlador PI é ativado

e ajusta automaticamente o nível de tensão aplicado no miniventilador, que atua regulando

a temperatura do sistema. Neste trabalho realizou-se o desenvolvimento de uma plataforma

didática de fácil manuseio, de código e hardware abertos para que o estudante possa explorar

conceitos de Engenharia de Controle por meio de atividades práticas. O preço médio gasto com

o material utilizado na construção da bancada didática foi de aproximadamente 130 reais, logo

foi possível construí-la com um preço muito menor e com função bastante similar ao sistema

proposto pela empresa Quanser.

Palavras-chave: Controle de temperatura. Identificação de sistemas. Sintonia de controladores

PI. Sistema supervisório. Educação.

ABSTRACT

This work consists of the development and improvement of a low-cost teaching bench to assist

students in the learning process in the Control Theory discipline. The system consists of a

ventilation tunnel, built of acrylic, with 4 temperature sensors and a lamp inside of it. The lamp

intensity can be changed manually. At the inlet fo the tunnel, ventilation is forced with the aid of

a mini-fan, cooling the system, which can be rotated manual or automatically. An Arduino board

performs the acquisition, processing and transmission of data to a supervisory system, which

allows you to view variables, change lamp intensity, mini-fan rotation and adjust the parameters

of the Proportional Integral (PI) controller. The system has two modes of operation: manual

and automatic. In manual mode, the user can select the voltage levels applied to the lamp and

the mini-fan, using the two trackbars of the supervisory system. This mode was used in the

construction of the Ziegler-Nichols reaction curve, which was the approach used to identify the

system, enabling the design of the PI controller in four tuning methods used (Ziegler-Nichols,

Cohen-Coon, Chien, Hrones and Reswick and Internal Control Model). In automatic mode, the

PI controller is activated and automatically adjusts the voltage level applied to the mini fan,

which acts by regulating the system temperature. In this work, the development of an easy to

use didactic platform, with open source and hardware, was carried out so that the student can

explore concepts of Control Engineering through practical activities. The average price spent

on the material used in the construction of the didactic bench was approximately 130 reais, so

it was possible to build it at a much lower price and with a function very similar to the system

proposed by the Quanser company.

Keywords: Temperature control. System identification. Tuning PI controllers. Supervisory

system. Education.

LISTA DE ILUSTRAÇÕES

Figura 1 – Exemplos de sistemas embarcados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

Figura 2 – Diagrama de blocos básico de um sistema que possui um microcontrolador

realizando o monitoramento do ambiente. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

Figura 3 – Arduino Uno. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

Figura 4 – Arduino Mega. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

Figura 5 – Arduino Nano. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

Figura 6 – Sinal PWM. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33

Figura 7 – PWM em um circuito com LED. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

Figura 8 – Tipos de transistor: a) pnp; b) npn. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36

Figura 9 – Modelo do Transistor Darlington. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37

Figura 10 – Modelo do Transistor Darlington TIP 122. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

Figura 11 – Circuito de um transistor utilizado como chave para controlar os estados

ligado e desligado de uma lâmpada. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

Figura 12 – Lâmpada halógena da marca OSRAM modelo K5618 12 V 10 W. . . . . . . 39

Figura 13 – Cooler de 4 fios 12 V 0.5 A da marca Foxconn DC modelo PVA070G12Q. . 40

Figura 14 – Exemplo de LM35. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

Figura 15 – LM7805 com encapsulamento TO-220. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43

Figura 16 – Comunicação paralela. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45

Figura 17 – Comunicação serial. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46

Figura 18 – Representação da palavra de dados na porta serial. . . . . . . . . . . . . . . 47

Figura 19 – Esquema do funcionamento do módulo UART. . . . . . . . . . . . . . . . . 48

Figura 20 – Implementação do UART. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

Figura 21 – Formato de dados UART. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

Figura 22 – Diagrama de blocos do sistema em malha aberta filtrado. . . . . . . . . . . 53

Figura 23 – Diagrama de blocos do sistema em malha fechada filtrado. . . . . . . . . . 54

Figura 24 – Controlador PID de sistema de tempo contínuo. . . . . . . . . . . . . . . . 55

Figura 25 – Curva de reação de um sistema de 1a ordem. . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

Figura 26 – Microcontrolador ATMega 328 da plataforma Arduino Nano no software

Proteus. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63

Figura 27 – Esquema da ligação dos 4 LM35 no software Proteus. . . . . . . . . . . . . 64

Figura 28 – Exemplo de diagrama interno de um miniventilador de 4 fios, com circuito

externo. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65

Figura 29 – Circuito do cooler implementado no software Proteus. . . . . . . . . . . . . 66

Figura 30 – Circuito da lâmpada implementado no software Proteus. . . . . . . . . . . . 68

Figura 31 – Circuito de alimentação do sistema implementado no software Proteus. . . . 69

Figura 32 – Circuito completo do sistema implementado no software Proteus. . . . . . . 70

Figura 33 – Vista superior da placa de circuito impresso do sistema implementado no

software Proteus. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70

Figura 34 – Vista lateral da placa de circuito impresso do sistema implementado no

software Proteus. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71

Figura 35 – Pacotes de transmissão e recepção do Arduino, em que o pacote à esquerda é

o de transmissão e o da direita o de recepção. . . . . . . . . . . . . . . . . . 72

Figura 36 – Diagrama de blocos do funcionamento do programa principal. . . . . . . . . 73

Figura 37 – Tela do sistema supervisório na aba inicial. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75

Figura 38 – Tela do sistema supervisório na aba de sintonia do controlador PID. . . . . . 76

Figura 39 – Diagrama de blocos do funcionamento do supervisório. . . . . . . . . . . . 77

Figura 40 – Vista frontal do túnel de vento de acrílico construído. . . . . . . . . . . . . 78

Figura 41 – Vista lateral do túnel de vento de acrílico construído. . . . . . . . . . . . . . 78

Figura 42 – Vista superior do túnel de vento de acrílico construído. . . . . . . . . . . . 79

Figura 43 – Gráfico da temperatura durante o experimento da curva de reação no software

Matlab. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81

Figura 44 – Cálculo do ponto de inflexão no software Matlab. . . . . . . . . . . . . . . 82

Figura 45 – Curva de reação para o cálculo das constantes de atraso (θ) e de tempo (τ ) no

matlab. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83

Figura 46 – Tela do supervisório durante o experimento de Ziegler-Nichols. . . . . . . . 84

Figura 47 – Gráfico da temperatura durante o experimento do método de Ziegler-Nichols. 85

Figura 48 – Gráfico do erro da temperatura durante o experimento do método de Ziegler-

Nichols. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85

Figura 49 – Gráfico da velocidade do miniventilador durante o experimento do método

de Ziegler-Nichols. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86

Figura 50 – Tela do supervisório durante o experimento de Cohen-Coon. . . . . . . . . 87

Figura 51 – Gráfico da temperatura durante o experimento do método de Cohen-Coon. . 87

Figura 52 – Gráfico do erro da temperatura durante o experimento do método de Cohen-

Coon. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88


de Cohen-Coon. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88

Figura 54 – Tela do supervisório durante o experimento de Chien, Hrones e Reswick. . . 89

Figura 55 – Gráfico da temperatura durante o experimento do método de Chien, Hrones e

Reswick. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90

Figura 56 – Gráfico do erro da temperatura durante o experimento do método de Chien,

Hrones e Reswick. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90


de Chien, Hrones e Reswick. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91

Figura 58 – Tela do supervisório durante o experimento do Modelo interno. . . . . . . . 92

Figura 59 – Gráfico da temperatura durante o experimento do método do Modelo interno. 92

Figura 60 – Gráfico do erro da temperatura durante o experimento do método do Modelo

interno. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93


do Modelo interno. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94

LISTA DE TABELAS

Tabela 1 – Pinos funcionais do UART. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50

Tabela 2 – Métodos de sintonia de ZN, CHR e IMC. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61

Tabela 3 – Método de sintonia de CC. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61

Tabela 4 – Especificação do sinal de controle PWM. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65

Tabela 5 – Parâmetros dos métodos de sintonia do controlador PI. . . . . . . . . . . . 83

Tabela 6 – Resultados dos métodos de sintonia do controlador PI. . . . . . . . . . . . . 95

LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS

CdS Sulfeto de cádmio

CLP Controlador Lógico Programável

CNC Comando numérico computadorizado

CPU Central Processing Unit

DCS Distributed Control System

ECP Extended Capabilities Mode

EPP Enhanced Parallel Port

FACIT Faculdade de Ciência e Tecnologia de Montes Claros

FET Field Effect Transistor

GaAs Arseneto de gálio

GaAsP Fosfeto de arseneto de gálio

GaN Nitreto de gálio

Ge Germânio

GND Ground

HFE Heat Flow Experiment

IDE Integrated Development Environment

IEEE Institute of Electrical and Electronic Engineers

IHM Interface Homem Máquina

I/O Input/Output

I2C Inter-Integrated Circuit

Kdc Ganho Direto

Kd Ganho Derivativo do controlador PID

Ki Ganho Integral do controlador PID

Kp Ganho Proporcional do controlador PID

LABCAM Laboratório de Controle e Automação

LED Light-Emitting Diode

LEENER Laboratório de Eficiência Energética

LSB Less Significant Bit

MIT Massachusetts Institute of Technology

MOSFET Metal Oxide Semiconductor Field Effect Transistor

MUX Multiplexador

m.s.t. maximum slope tangent

NPA Network Printer Alliance

PBL Problem Based Learning

PCB Placa de Circuito Impresso

PI Proporcional Integral

PID Proporcional Integral Derivativo

PWM Pulse Width Modulation

P&D Planejamento e Desenvolvimento

Ra Reprodução de cor

ROM Read Only Memory

rps Rotações por segundo

SCADA Supervisory Control and Data Acquisition

Si Silício

SISO Single Input Single Output

SMD Surface Mount Device

SPI Serial Peripheral Interface

TBJ Transistor Bipolar de Junção

UART Universal Asynchrounous Receiver/Transmiter

UFOP Universidade Federal de Ouro Preto

UNIFEI Universidade Federal de Itajubá

USB Universal Serial Bus

UTS Unidade de tratamento do sinal

Von Estado ligado da lâmpada

Voff Estado desligado da lâmpada

LISTA DE SÍMBOLOS

cm3 centímetro(s) cúbico(s)

oC Grau(s) Celsius

g grama(s)

kb kilobit(s)

kB kiloByte(s)

λ Lambda

mm milimetro(s)

MB/s MegaByte(s)/segundo

τ Tau

θ Teta

SUMÁRIO

1 INTRODUÇÃO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

1.1 Objetivos gerais e específicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20

1.2 Justificativa do trabalho . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

1.3 Estrutura do trabalho . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

2 ESTADO DA ARTE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22

3 REVISÃO DA LITERATURA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

3.1 Sistemas Embarcados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

3.2 Arduino . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

3.3 PWM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

3.4 Transistor Darlington TIP 122 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

3.5 Lâmpada Halógena . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39

3.6 Cooler . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40

3.7 Sensor de temperatura LM35 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41

3.8 Regulador de Tensão LM7805 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

3.9 Proteus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43

3.10 Visual Studio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44

3.11 Tipos de Comunicação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45

3.11.1 Comunicação paralela . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45

3.11.2 Comunicação serial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46

3.12 Sistemas de controle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

3.12.1 Sistemas de controle digital . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54

3.13 Controlador PID . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54

3.14 Identificação de sistemas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

3.14.1 Identificação pelo método da curva de reação . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

3.15 Métodos de Sintonia para Controladores PI . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

3.15.1 Método Ziegler-Nichols . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60

3.15.2 Método Cohen-Coon . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60

3.15.3 Método CHR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60

3.15.4 Método IMC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61

4 MATERIAIS E MÉTODOS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62

4.1 Projeto do circuito eletrônico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62

4.1.1 Plataforma Arduino . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62

4.1.2 Sensores de temperatura LM35 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63

4.1.3 Circuito eletrônico do cooler . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64

4.1.4 Circuito eletrônico de aquecimento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67

4.1.5 Circuito de alimentação do sistema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69

4.1.6 Placa de circuito impresso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69

4.2 Programação da plataforma Arduino Nano . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71

4.2.1 Modo manual . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72

4.2.2 Modo automático . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73

4.3 O sistema supervisório . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75

4.4 Construção física da bancada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77

5 RESULTADOS E TESTES DO SISTEMA . . . . . . . . . . . . . . . . . 80

5.1 Identificação do sistema e sintonia de controladores . . . . . . . . . . . . . 80

5.1.1 Construção da curva de reação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81

5.1.2 Identificação do sistema e projeto do controlador PI . . . . . . . . . . . . . 83

5.2 Teste e validação do sistema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84

5.2.1 Método de Ziegler-Nichols . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84

5.2.2 Método de Cohen-Coon . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86

5.2.3 Método de Chien, Hrones e Reswick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89

5.2.4 Método do Modelo interno . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91

5.2.5 Validação do sistema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94

5.3 Comparação dos resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95

6 CONSIDERAÇÕES FINAIS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97

REFERÊNCIAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99

APÊNDICE A – DESENHO TÉCNICO DO TÚNEL DE ACRÍLICO . 104

19

1 INTRODUÇÃO

Para Filho e Ribeiro (2009), o Problem Based Learning (PBL) é o método de aprendizado

baseado em problemas que se fundamenta no pressuposto de que o conhecimento é construído

a partir da participação ativa do estudante durante o processo de resolução de problemas,

e não simplesmente a partir da memorização e acumulação de conteúdo. Além disso, ele é

fundamentado nos resultados de pesquisas educacionais, principalmente na área da psicologia

cognitiva, que indicam que o trabalho dos alunos com problemas reais, favorece a aprendizagem.

Essa abordagem, que teve origem na Escola de Medicina da Universidade McMaster do Canadá,

na década de 60, é resumidamente uma técnica de ensino-aprendizagem que utiliza problemas

da vida cotidiana (reais ou simulados) para estimular, iniciar, enfocar e motivar a aprendizagem

de teorias, habilidades e atitudes.

Atualmente, as dificuldades do modelo de formação dos profissionais estão sendo bastante

discutidas. Elas vão desde o desinteresse e a apatia dos alunos no ambiente de sala de aula até a

ausência de iniciativa e o comportamento inadequado dos egressos. Isso mostra que parece haver

um consenso de que o modelo educacional utilizado, baseado na transmissão de conhecimento

fixo e acabado, é ineficiente para preparar os profissionais no mundo de hoje (FILHO; RIBEIRO,

2009).

Nesse contexto, surge a oportunidade de se utilizar essa metodologia em prol da educação,

transformando os estudantes nos principais agentes de seu aprendizado. Para que isso ocorra, os

alunos devem aplicar os conhecimentos teóricos adquiridos em sala de aula na prática. Logo, ao

executar as atividades propostas pelo docente, o discente estará pensando em suas ações, sendo

estimulado à crítica e à reflexão (MORESI; BRAGA; BARBOSA, 2018).

Segundo Melo et al. (2017), para que essa abordagem seja aplicada, é necessário que haja:

(I) formação de pequenos grupos de alunos que trabalharão juntos na solução de um problema

sob a orientação de um professor (ou tutor); (II) apresentação de uma situação problema; (III)

estudo e análise da situação; (IV) formação de hipóteses de trabalho; (V) formação de questões de

aprendizagem; e (VI) compartilhamento e avaliação das habilidades adquiridas pelos estudantes

durante o processo.

De acordo com Segundo et al. (2015), o uso de ferramentas educacionais na condução

20

das aulas práticas de laboratório pode estimular o interesse dos alunos. Isto acontece, pois, as

questões teóricas observadas na sala de aula são apresentadas na prática. Algumas instituições

de ensino de graduação, ou de pós-graduação, utilizam bancadas didáticas como uma das

ferramentas educacionais. O grande problema delas é o alto custo e o fato de possuírem uma

arquitetura fechada de hardware e software (COCOTA et al., 2014). Dessa forma, no presente

projeto tem-se como objetivo a construção de uma bancada didática de baixo custo, utilizando

a plataforma de prototipagem Arduino, que é de código aberto. Assim, os estudantes podem

encontrar uma variedade de materiais e códigos na internet, estimulando a pesquisa (JAMIESON,

2011).

A ferramenta didática proposta neste trabalho consiste em: um túnel de acrílico de seção

retangular, em que a ventilação é forçada por meio de um miniventilador (cooler); uma lâmpada

halógena; quatro sensores de temperatura; e um circuito eletrônico com uma placa de desenvol-

vimento Arduino Nano, que se comunica de forma serial com um sistema supervisório para a

realização de práticas de controle de temperatura em malha fechada por meio da manipulação da

velocidade do cooler.

1.1 Objetivos gerais e específicos

O objetivo geral deste trabalho consiste no desenvolvimento de uma plataforma didática

de baixo custo, de fácil manuseio e código aberto para a edição dos usuários (open-source) para

auxiliar no ensino de Teoria de Controle por meio de aulas práticas em diversas disciplinas

do curso de Engenharia de Controle e Automação, com auxílio de um sistema supervisório.

A plataforma utiliza um sistema supervisório implementado no software Visual Studio em

conjunto com um Arduino Nano visando a aferição dos sensores de temperatura, o controle do

aquecimento da lâmpada halógena e da rotação do miniventilador, por meio de um controlador

PI e a comunicação serial entre eles. Os objetivos específicos são:

a) Realizar estudo teórico sobre a plataforma Arduino Nano e os sistemas de controle

em malha fechada;

b) Aprimorar o protótipo didático de controle de temperatura automático para auxiliar

os estudantes do curso de Engenharia de Controle e Automação no entendimento

sobre o assunto;

c) Adaptar o software supervisório desenvolvido por Ferreira (2014) para a comunicação

21

serial UART de dados;

d) Identificar a função de transferência do sistema, em malha aberta, e do controlador,

por meio dos métodos de sintonia abordados neste projeto;

e) Fazer o projeto e a sintonia de um controlador PI por meio do método da curva de

reação de Ziegler-Nichols;

f) Discretizar a saída do controlador por meio do método da Aproximação Trapezoidal;

g) Implementar o controlador na plataforma Arduino Nano;

h) Discutir os resultados obtidos nos ensaios realizados, comparando-os com os resulta-

dos do trabalho de Gomide (2015).

1.2 Justificativa do trabalho

O trabalho apresenta aos discentes a oportunidade de encontrar a solução de um problema

real, baseado nos conceitos abordados em sala de aula, possibilitando uma melhoria na eficiência

cognitiva dos alunos. Para fins de comparação, o sistema didático de controle de temperatura

fabricado pela empresa Quanser custa em torno de 40.000,00 reais. Já o sistema proposto, com

função muito similar, custa cerca de 100,00 reais. O projeto proposto difere dos demais por

apresentar maior liberdade de escolha em relação à estratégia de controle a ser aplicada no

sistema, além de soluções para ser intuitivo e de fácil manuseio. Além disso, o projeto apresenta

um baixo custo, é de código e de hardware abertos e de fácil implementação e replicação. Diante

da preocupação em aumentar o acervo didático prático dos laboratórios da Escola de Minas da

Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP), este trabalho visa também enriquecer a qualidade

das aulas práticas e dos projetos científicos desenvolvidos na instituição.

1.3 Estrutura do trabalho

O trabalho está organizado da seguinte forma: na Seção 2 será realizada uma discussão

sobre trabalhos desenvolvidos na área de estudo deste projeto; na Seção 3 serão apresentados

alguns conceitos iniciais e uma revisão sucinta sobre a teoria abordada de forma a contribuir no

embasamento do trabalho; na Seção 4 será apresentada a metodologia empregada no projeto;

na Seção 5 serão discutidos os resultados experimentais obtidos; e, por fim, na Seção 6 serão

apresentadas as considerações finais e as ideias para trabalhos futuros.

22

2 ESTADO DA ARTE

Segundo Unity (2015), no início da história do controle de processos, os indicadores, os

elementos de controle e também as válvulas eram monitoradas por um operador que passava em

todas as malhas de controle e regulava a abertura ou o fechamento das válvulas a fim de obter

a variável desejada (temperatura, pressão e vazão). Com o passar dos anos, surgiu uma nova

tecnologia: o Distributed Control System (DCS), que permitiu a reunião de várias malhas de

controle em estações de controle. Assim, esse sistema possibilita que em uma estação seja feito

o controle de várias salas de controle, mesmo se elas estiverem a quilômetros de distância uma

da outra. Nesse contexto, o operador possui uma enorme quantidade de malhas de controle e a

opera por meio de uma tela de computador. Nos dias atuais, existem muitos equipamentos que

trabalham por meio de redes industriais, como por exemplo: AS-Interface, Profibus, Fieldbus

Foundation e Modbus. Lembrando que em algumas plantas industriais utilizam-se equipamentos

de medição e controle que se comunicam por meio de redes wireless.

Ferreira (2006) elaborou um trabalho que teve como objetivo a implantação de um

sistema simples e eficiente, que permitiu a realização de experiências de malhas de controle

à distância, utilizando bancadas didáticas de sistemas de controle de processos contínuos, por

meio do uso de recursos de comunicação de dados, como a internet. Ele possibilita a execução

remota de experiências reais de sistemas de controle, como por exemplo: as plantas de nível,

vazão, posição e temperatura. O sistema possui uma câmera digital (webcam) que possibilita

a observação visual das experiências realizadas de forma remota. A vantagem dele é o fato

de vários usuários poderem compartilhar uma única bancada de laboratório, independente de

sua localização física. Assim, eles podem acessar o sistema por meio de microcomputadores

ligados em rede de outros ambientes da instituição ou até mesmo externamente. Isso gera

a redução de custos na aquisição de equipamentos para os laboratórios de ensino, além de

proporcionar a otimização do uso das salas destinadas aos laboratórios. Na pesquisa foram

utilizados recursos cliente/servidor de ambiente de redes de comunicação de dados, linguagens

de programação orientada a objetos e recursos de softwares de sistemas de aquisição de dados

comerciais. Para exemplificar os processos controlados foi elaborada uma proposta de projeto que

possibilitou o uso de uma ou mais plantas didáticas em escala reduzida. As interfaces utilizadas

com as instrumentações foram realizadas por meio da aquisição de dados de baixo custo. Para

23

controlar as variáveis do processo foram utilizados algoritmos de controle clássicos do tipo

PID implementados via software. As práticas feitas em uma planta didática de nível geraram

resultados promissores. O sistema implementado foi de simples utilização, de funcionamento

bem eficiente e está sendo empregado em outras plantas de vazão, pressão, temperatura e posição

do Laboratório de Processos Contínuos Industriais da Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI).

Logo, os resultados dos experimentos se mostraram compatíveis com as previsões esperadas.

No projeto de Gomes e Pinto (2008) realizado nos Laboratórios integrados de processos

contínuos e de sistemas motrizes, ligados ao Laboratório de Eficiência Energética (LEENER),

da Universidade Federal de Juiz de Fora, foi feito um sistema de tanques duplo, elaborado para

a planta didática de processos contínuos, com aquecimento e resfriamento, o que possibilitou

o controle das quatro variáveis desejadas no processo, em um único circuito (configurado de

acordo com topologias distintas), que são: vazão; nível; temperatura; e pressão. O sistema

possibilita o ajuste das variáveis de controle e controladas, para cada malha distinta, utilizando-se

o controle por realimentação ("feedback") ou por antecipação ("feedforward"). Ele opera baseado

na padronização de sinais de 4 a 20 mA, junto com o protocolo digital Profibus PA. Essa operação

fica a cargo do usuário, que pode escolher entre a utilização simultânea ou não de dois padrões

de instrumentação, em malhas distintas. A planta também possui um sistema supervisório, que

monitora em tempo real e trabalha com as redes de dados ModBus, Profibus PA e Ethernet. Ele

fornece a opção de configuração e utilização de um Controlador Lógico Programável (CLP), que

fica a cargo dos algoritmos de controle, tornando possível o estudo dos comportamentos servo

(entrada do tipo degrau, rampa e parábola) e regulatório (entrada tipo degrau) dos controladores.

Também existem malhas adicionadas individualmente das variáveis controladas de processo,

como o nível, a pressão, a temperatura e a vazão, que podem ser comandadas por meio de um

PID analógico com os modos ON-OFF, P+I+D, sintonia automática e programação de referência.

Essa planta ainda disponibiliza placas de aquisição adequadas para o software LabVIEW de

modo a permitir a utilização desse ambiente para o controle do sistema, de forma adicional ao

software fornecido.

Visando melhorar a qualidade das aulas práticas do laboratório da Faculdade de Ciência e

Tecnologia de Montes Claros (FACIT), Silva, Lopes e Amaral (2012) propuseram uma pesquisa

de construção e desenvolvimento de uma planta didática para o ensino das estratégias de controle

de nível, vazão e temperatura. Esse projeto foi dividido nas seguintes etapas: planejamento e

projeto da estrutura física; especificação dos atuadores, controladores e instrumentos de medição;

24

realização de orçamentos e aquisição de equipamentos; instalação dos equipamentos na estrutura

física; configuração dos instrumentos de medição e dos controladores; testes; estudo sobre as

mais diversas estratégias de controle; planejamento dos experimentos didáticos para o ensino

da instrumentação e do controle; e a documentação da planta e dos experimentos didáticos

desenvolvidos.

Ainda de acordo com Silva, Lopes e Amaral (2012), esse trabalho indicou um grande

avanço no desenvolvimento de diversas disciplinas dos cursos de engenharia, permitindo a inte-

gração entre teorias como: Controladores Lógicos Programáveis; Acionamento; Instrumentação;

Eletrônica de Potência; e Controle de Processos. Assim, a planta desenvolvida e instalada no

Laboratório Integrador do curso de Engenharia de Controle e Automação da FACIT possibilitou

aos alunos a oportunidade de realizar estudos na área de controle e regulagem de nível, vazão e

temperatura, de forma a simular as operações que acontecem na indústria. Algumas das aplica-

ções possíveis desta planta são: o estudo do processo e dos componentes industriais empregados;

o controle manual de processos; a determinação das características de um sistema de controle em

malha aberta ou em malha fechada com controle PID; a análise da estabilidade do sistema em

várias situações e calibração em diversas ações de controle; a determinação das características

do sistema em malha aberta com a sintonia ON-OFF juntamente com as variáveis de regulagem;

a análise da resposta dos sistemas aos sinais de interferência indesejados periódicos ou não de

variados tipos; e a demonstração do uso de um controlador local eletrônico com entrada por

sinal de referência do sistema (setpoint) remoto. Os resultados encontrados foram satisfatórios,

e pode-se acreditar que com a aplicação dessa planta didática no ensino, os estudantes terão a

oportunidade de estar cada vez mais perto da sua realidade futura de trabalho.

Existem algumas abordagens de sistemas de controle que foram propostas na área de

sistemas térmicos como o trabalho desenvolvido por Estrella-España et al. (2014), que consistiu

em um sistema de controle com reciclagem e atraso na medição aplicada a um determinado

processo térmico. Foi feito um estudo dentro de uma classe específica de sistemas com reciclagem,

instável e com um determinado tempo de atraso. Para melhorar a estabilidade implementou-se

um controlador do tipo Proporcional Integral Derivativo (PID) modificado. Ao longo desse

trabalho foram fornecidas as condições necessárias e suficientes para que ele fosse sintonizado

adequadamente. No fim da pesquisa, tendo como resultado o projeto do controlador, ele foi

aplicado a um protótipo de laboratório de um sistema de reciclagem construído com base

em um sistema de fluxo térmico da marca Quanser Heat Flow Experiment (HFE), que mede

25

aproximadamente 60 · 15 · 10 cm3 e é constituído por uma câmara de fibra de vidro equipada com

um aquecedor, que funciona por meio de um resistor, e um ventilador, na mesma extremidade da

câmara. Ela também possui três sensores de temperatura igualmente espaçados entre si, ao longo

do ducto.

Ambos os trabalhos realizados por Estrella-España et al. (2014) e Gomes e Pinto (2008)

abordam estratégias de controle em malha fechada para monitorar as grandezas físicas estudadas

por meio da sintonia de controladores PID, visando à estabilidade e o controle automático de seus

sistemas. No caso dos projetos propostos por Ferreira (2006) e Gomes e Pinto (2008), busca-se a

utilização de redes de dados para otimizar a comunicação entre os dispositivos de suas plantas

de controle.

Os projetos desenvolvidos por Silva, Lopes e Amaral (2012) e Ferreira (2006), assim

como os demais trabalhos citados anteriormente, buscam a criação de bancadas didáticas de

sistemas de controle para que os alunos possam realizar experimentos e entender de forma mais

prática a teoria abordada.

Ferreira (2014) construiu um dispositivo para auxiliar o aluno a visualizar um controle de

temperatura utilizando-se um controlador do tipo PID e, assim, consolidar cada vez mais o apren-

dizado dos conceitos das disciplinas em sala de aula. O sistema foi desenvolvido, principalmente,

utilizando-se um microcontrolador PIC18F4550, um miniventilador (cooler de computador),

um resistor de aquecimento, sensores de temperatura LM35, display de cristal líquido, conector

Universal Serial Bus (USB), transistores, Light-Emitting Diod (LEDs), potenciômetros, resis-

tores e capacitores. A conexão USB é responsável por gravar o firmware do microcontrolador

(modo bootloader), realizar a comunicação com um computador e fornecer energia para o

sistema. A resistência de calor tem a função de aquecer o sistema. Por outro lado, o cooler tem

a função de ventilá-lo. O display de cristal líquido ajuda o aluno a verificar a temperatura, os

parâmetros do controlador PID (Kp - Ganho Proporcional, Ki - Ganho Integral e Kd - Ganho

Derivativo), a referência de temperatura e a tensão aplicada no miniventilador. Os potenciômetros

proporcionam a opção de executar o sistema em malha aberta, ou seja, eles servem para controlar

de forma manual as tensões aplicadas na resistência de calor e no cooler, que são ajustadas por

meio de transistores comutados por Pulse Width Modulation (PWM), refletindo no aquecimento

dela e na velocidade dele. Também foi desenvolvido um programa de computador em linguagem

de programação C# para o usuário poder realizar: (I) a visualização e aquisição de dados da

evolução ao longo do tempo da temperatura medida, do sinal do controlador e do erro do sistema;

26

(II) a parametrização das constantes Kp, Ki e Kd do controlador; e (III) a definição do setpoint

de temperatura do sistema. O programa do microcontrolador desempenha duas funções, que

são: o controle manual, por meio dos potenciômetros, das tensões aplicadas na resistência de

aquecimento e no cooler; e o controle automático da temperatura do sistema atuando na tensão

aplicada sobre o miniventilador e mantendo uma tensão constante sobre a resistência de aqueci-

mento. O trabalho permitiu ao estudante visualizar as ações de controle quando os parâmetros

do controlador são alterados, contribuindo assim para a que teoria seja mais bem compreendida.

A pesquisa desenvolvida por Gomide (2015), que visou aliar o ensino à prática, teve

um efeito multiplicador sobre o processo de aprendizado. Porém, no Brasil, a reduzida oferta

no mercado de bancadas didáticas para o controle de sistemas, aliado ao seu alto custo, gera

dificuldade em adquirir os sistemas. Assim, o desenvolvimento de bancadas didáticas tornou-

se uma metodologia indispensável na motivação dos estudantes de graduação, já que associa

a aplicação dos conceitos teóricos para desenvolver ferramentas práticas de aprendizado a

baixo custo. Nesse projeto foi desenvolvido um sistema de controle de temperatura automático

de baixo custo para auxiliar no ensino de Teoria de Controle, por meio de aulas práticas na

disciplina Microcontroladores Aplicados à Engenharia de Controle e Automação, utilizando

um controlador PI com auxílio de um sistema supervisório. O trabalho foi realizado segundo

recomendações de Ferreira (2014) para trabalhos futuros, envolvendo conceitos de sistemas

embarcados, microcontroladores, programação em linguagem C para microcontroladores e C#

para sistemas Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA), além de teoria de controle e

eletrônica analógica/digital. Com esses conceitos, montou-se um sistema de medição e controle

de temperatura, isolado do ambiente externo por uma caixa de acrílico, em que foram utilizados

um cooler de computador de 12 V, uma resistência de chuveiro elétrico, uma conexão USB,

transistores, um regulador de tensão e três sensores de temperatura LM35. Além disso, o projeto

contém um sistema de medição de velocidade das pás do cooler com a utilização de um sistema

de emissão/recepção de sinal infravermelho. O controlador foi projetado por meio do método da

curva de reação de Ziegler-Nichols, tendo sua saída discretizada pelo método da Aproximação

Trapezoidal. Por meio do aperfeiçoamento do sistema supervisório desenvolvido por Ferreira

(2014), pôde-se analisar os dados em tempo real do sistema de controle, assim como ajustar uma

temperatura de setpoint e parâmetros para sintonia do controlador projetado. Com o sistema

criado, conseguiu-se aperfeiçoar o sistema desenvolvido por Ferreira (2014), obtendo-se uma

menor variação nas temperaturas avaliadas.

27

Neste trabalho busca-se aperfeiçoar os trabalhos realizados por Ferreira (2014) e Gomide

(2015) utilizando-se uma lâmpada halógena de 12 V em vez das resistências propostas pelos

autores citados anteriormente, devido ao fato de possibilitar ao aluno entender de forma mais

didática e visual o efeito da variação da tensão aplicada no filamento da lâmpada. Na parte

do microprocessamento, escolheu-se a plataforma Arduino Nano em vez do PIC 18F4550

(microcontrolador utilizado em ambos os projetos anteriores) pelo fato dela ser de código aberto.

A conexão da plataforma Arduino com o computador se deu por meio do protocolo Universal

Asynchrounous Receiver/Transmiter (UART) da comunicação serial, que foi escolhido por ser

um método de implementação relativamente mais fácil em relação ao método do protocolo USB,

que também faz parte da comunicação serial. O protocolo UART se destaca em relação ao USB

pelo fato de possuir mais materiais e tutoriais disponíveis na internet e em outras fontes de

pesquisa. Também utilizou-se o supervisório desenvolvido por Ferreira (2014) na plataforma

Visual Studio, adaptando-o para o modo de transmissão e recepção serial UART de dados, com o

objetivo de realizar o controle e monitoramento da temperatura e da rotação do cooler.

28

3 REVISÃO DA LITERATURA

3.1 Sistemas Embarcados

De acordo com Cunha (2007), embarcar inteligência nos dispositivos é a tendência

do futuro. Os sistemas embarcados são definidos como circuitos integrados, equipamentos ou

sistemas em que é possível colocar capacidade computacional. Este sistema deve ser mais do

que um simples computador, pois, é completo, independente e próprio para a realização de

apenas uma determinada tarefa. O usuário final, geralmente, não tem acesso ao programa que foi

embutido no equipamento, mas consegue interagir com o mesmo por meio de interfaces como

teclados, displays etc. desde que tenha sido projetado para isso.

Para o entendimento de um sistema embarcado, pode-se tomar como exemplo um forno

de micro-ondas. Ao pressionar uma tecla como "PIPOCA", o sistema interno deve ser capaz

de ajustar a potência adequada, selecionar e medir o tempo necessário que o forno deve ficar

acionado, e emitir um sinal assim que a tarefa for concluída. Para que o forno consiga executar

esta simples operação, o "cérebro"do forno deve receber sinais provenientes de sensores (como

por exemplo, o sensor da porta, para verificar se ela está fechada), realizar o acionamento

do equipamento de potência, calcular o tempo do processo, acionar o motor responsável por

rotacionar o prato, permitir que o usuário interrompa a operação a qualquer instante, atualizar o

display, medir o tempo que passou desde o início da operação etc. Diferente dos computadores,

que são capazes de rodar sistemas operacionais como base para que outros aplicativos diversos

sejam instalados e utilizados (cada um deles com uma determinada aplicação diferente), os

sistemas embarcados são desenvolvidos para executar somente uma função pré-determinada. A

maioria das vezes, eles não possuem flexibilidade (de software e hardware) que faça com que

sejam capazes de realizar qualquer outra tarefa além da qual eles foram projetados. A única

flexibilidade permitida e desejada é quando os mesmos realizam um upgrade de novas versões,

permitindo que o sistema possa ser programado novamente, geralmente realizando as correções

ou trazendo novas funções que os tornam melhores. Mas esse processo geralmente é feito pelos

fabricantes e raramente pelos próprios usuários finais (CUNHA, 2007).

Segundo Chase e Almeida (2007), o telefone celular é um exemplo de sistema embarcado

que sofre constantemente vários upgrades e que já possui recursos como máquina fotográfica,

29

agendas telefônica e de compromissos, navegador de internet etc. Na Figura 1 são apresentados

alguns exemplos de sistemas embarcados.

Figura 1 – Exemplos de sistemas embarcados.

Fonte: (CHASE; ALMEIDA, 2007).

Pode-se dizer que existe a necessidade de um "cérebro"que controle todo o funcionamento

deste sistema. Para isso, indica-se a utilização de um microprocessador ou um microcontrolador,

já que ambos possuem a capacidade de realizar a leitura de sinais externos, executar os programas

com as suas respectivas tarefas, processar os sinais e enviar os resultados esperados para os

atuadores. Os programadores e desenvolvedores de sistemas embarcados geralmente pensam

em entradas, saídas, processamento, memórias e no ambiente em que eles serão utilizados. Ao

passo que o usuário final se preocupa apenas no modo de utilização desses sistemas e o valor

que eles podem agregar a um determinado produto, pensando na redução de custos, no aumento

da funcionalidade, desempenho etc (CUNHA, 2007). Na Figura 2 é apresentado o diagrama de

blocos básico de um sistema embarcado, que controla uma determinada variável ambiente como

temperatura, umidade ou o pH do ar de uma estufa, sala ou armazém (CHASE; ALMEIDA,

2007).

30

Figura 2 – Diagrama de blocos básico de um sistema que possui um microcontrolador realizandoo monitoramento do ambiente.

Fonte: (CHASE; ALMEIDA, 2007).

Neste projeto foi realizada a construção de um sistema embarcado, no qual se embarcou

o código de um controlador PID na programação da plataforma Arduino Nano, fazendo com que

ele fosse projetado exclusivamente para o controle de temperatura do sistema.

3.2 Arduino

O Arduino teve a sua origem na Itália, no ano de 2005, com um professor chamado

Massimo Banzi, que tinha o intuito de ensinar eletrônica e programação de computadores aos

seus alunos de design, para que eles pudessem usar em seus projetos de arte, interatividade

e robótica. Apesar da dificuldade de ensinar eletrônica e programação para os estudantes e

de não existirem placas poderosas e baratas no mercado, ele não desistiu e juntamente com

David Cuartielles e o aluno David Mellis, decidiu criar a sua própria placa, sendo que David

Mellis ficou responsável pela criação da linguagem de programação do Arduino. Depois disso

várias pessoas conseguiram utilizar a plataforma Arduino, o que possibilitou a elas fazer coisas

incríveis, gerando a sua rápida difusão no mundo da eletrônica (ROBÓTICA, 2012).

O Arduino consiste em uma placa de controle que possui entrada de dados, como

sensores, saída de dados, como motores e LEDs, cristal oscilador de 16 MHz, regulador de

tensão de 5 V, botão de reset, plugue de alimentação, pinos conectores, e alguns LEDs que

facilitam a visualização do seu funcionamento. Ele possui uma porta USB que já fornece a

alimentação quando conectada ao computador, sendo que a tensão de alimentação pode variar

quando desconectada do computador de 7 a 12 V, pelo fato de possuir o regulador de tensão em

31

sua placa (ROBÓTICA, 2012).

Para Robótica (2012), as vantagens da utilização do Arduino são:

a) baixo custo;

b) software disponível para várias plataformas e livre para edição e construção;

c) linguagem de programação simples;

d) comunidade ativa para usuários que visa auxiliar os programadores na hora da

implementação de seus códigos.

Os três tipos principais de Arduino são: Uno, Mega e Nano (plataforma utilizada nesse

trabalho). O Arduino Uno consiste em uma placa com microcontrolador ATMega328. Ele possui

14 entradas/saídas digitais, 6 entradas analógicas, cristal oscilador de 16 MHz, conexão USB,

entrada para fonte, botão de reset etc. A utilização da placa é simples, pois basta conectá-la a um

computador com o cabo USB ou ligá-la com uma fonte de corrente alternada-contínua, ou uma

bateria. Na Figura 3 é apresentado o Arduino Uno (ROBÓTICA, 2012).

Figura 3 – Arduino Uno.

Fonte: (ROBÓTICA, 2012).

Já o Arduino Mega possui como principal vantagem uma considerável quantidade de

portas, o que torna viável a implementações de projetos mais complexos sem deixar a desejar

no quesito da eficiência e do baixo custo. O Arduino Mega é exibido na Figura 4 (ROBÓTICA,

2012).

32

Figura 4 – Arduino Mega.


O Arduino Nano é uma versão menor de Arduino similar ao Arduino Uno, pelo fato

de possuir um chip ATMega328, na versão Surface Mount Device (SMD). Ele se diferencia do

modelo do Uno, apresentando duas portas analógicas a mais e um jumper de +5 V AREF. Ele

não possui um conector para fonte externa, mas o usuário pode alimentá-lo pelo pino Vin. Ele foi

escolhido pelo fato de ser mais compacto e atender aos requisitos do projeto. O Arduino Nano é

mostrado na Figura 5 (ROBÓTICA, 2012).

Figura 5 – Arduino Nano.


3.3 PWM

Segundo Citisystems (2018), para ajustar a velocidade do miniventilador pode-se utilizar

o controle PWM, que consiste em controlar a largura do pulso em que o sinal é transmitido.

Por exemplo, pode-se imaginar um sinal de uma onda quadrada de 12 V, chaveado, que em um

determinado momento o pulso dado é ligado (fornece os 12 V), e em outro momento é desligado

(fornece 0 V). No PWM implementado na plataforma Arduino é possível fazer com que o cooler

e a lâmpada halógena, ambos de 12 V, funcionem com: metade da sua intensidade, por meio da

aplicação de metade da largura da onda (50% de ciclo de trabalho); um quarto da intensidade,

por meio de um quarto da largura da onda (25% de ciclo de trabalho) etc.

Utilizando-se o comando "analogWrite (porta, PWM)"do Arduino, pode-se escolher a

porta digital apropriada para o controle PWM e a largura do pulso que varia de 0 a 255, que

33

em 0 o dispositivo conectado recebe 0 V (fica desligado) e em 255 ele recebe a sua tensão

máxima, funcionando na sua potência máxima. Neste trabalho o controle PWM foi utilizado para

controlar a intensidade do brilho da lâmpada halógena e a velocidade do cooler. Na Figura 6 são

apresentados três sinais PWM diferentes sendo que (a) mostra uma saída PWM a um ciclo de

trabalho de 10%. Ou seja, o sinal está ligado durante 10% do período e desligado nos outros 90%.

Já os sinais b) e c) mostram as saídas PWM a ciclos de trabalho de 50 e 90%, respectivamente

(CITISYSTEMS, 2018).

Figura 6 – Sinal PWM.

Fonte: (CITISYSTEMS, 2018).

Outro exemplo de circuito simples que pode ser controlado via PWM é o circuito com um

LED alimentado por uma bateria de 9 V, conforme mostrado na Figura 7. Quando o interruptor é

fechado, a bateria é ligada no LED durante 50 ms, fazendo com que ele receba 9 V. Por outro

lado, quando o interruptor é aberto nos próximos 50 ms, o LED recebe 0 V. Repetindo-se este

ciclo 10 vezes por segundo, o LED ficará aceso como se estivesse ligado a uma bateria de 4.5

V (metade de 9 V). Por isso, pode-se dizer que o ciclo de trabalho é de 50% e a frequência de

modulação é de 10 Hz (CITISYSTEMS, 2018).

34

Figura 7 – PWM em um circuito com LED.

Fonte: (CITISYSTEMS, 2018).

3.4 Transistor Darlington TIP 122

A construção do dispositivo eletrônico discreto (individual) de estado sólido (estrutura

de cristal rígido) ou circuito integrado inicia-se com um material semicondutor da mais alta

qualidade. Os semicondutores consistem numa classe especial de elementos cuja condutividade

está entre a de um bom condutor e a de um isolante. Geralmente, o material semicondutor é

classificado como: cristal singular ou composto. Os semicondutores de cristal singular, como

o Germânio (Ge) e o Silício (Si), possuem uma estrutura de cristal repetitiva, enquanto os

semicondutores compostos, como Arseneto de gálio (GaAs), Sulfeto de cádmio (CdS), Nitreto

de gálio (GaN) e o Fosfeto de arseneto de gálio (GaAsP), são compostos por dois ou mais

materiais semicondutores de estruturas atômicas diferentes. Os três semicondutores utilizados

com mais frequência na construção de dispositivos eletrônicos são Ge, Si e GaAs (BOYLESTAD;

NASHELSKY, 2013, p. 2).

De acordo com Boylestad e Nashelsky (2013, p. 7–8), as características de um material

semicondutor podem ser alteradas significativamente por meio da adição de átomos específicos

de impureza ao material semicondutor relativamente puro. Essas impurezas, embora apenas

adicionadas na proporção de uma parte em 10 milhões (processo de dopagem), são capazes de

alterar a estrutura de banda a ponto de modificar completamente as propriedades elétricas do

material. Um material semicondutor que tenha sido submetido ao processo de dopagem é deno-

minado de material extrínseco. Já o termo intrínseco aplica-se a qualquer material semicondutor

que tenha sido refinado com bastante cuidado para reduzir o número de impurezas a um nível

35

muito baixo — essencialmente, com o grau máximo de pureza disponibilizado pela tecnologia

moderna. Existem dois materiais extrínsecos de elevada importância para a fabricação de um

dispositivo semicondutor: os materiais do tipo n e os do tipo p. Ambos os materiais do tipo n e

do tipo p são formados pela adição de um número predeterminado de átomos de impureza a uma

base de Silício. Um material do tipo n é criado por meio da introdução de elementos de impureza

que têm cinco elétrons de valência (pentavalentes), como por exemplo: o Antimônio, o Arsênio

e o Fósforo. Cada um deles faz parte de um subgrupo de elementos na Tabela Periódica dos

Elementos denominado de Grupo V, porque cada um tem cinco elétrons de valência. Já o material

do tipo p é formado pela dopagem de um cristal puro de Germânio ou Silício com átomos de

impureza que possuem três elétrons de valência. Os elementos mais comumente utilizados para

esse fim são: o Boro, o Gálio e o Índio. Cada um deles faz parte de um subgrupo dos elementos

na Tabela Periódica dos Elementos chamado de Grupo III, por terem, cada um, três elétrons de

valência.

O transistor é um dispositivo semicondutor constituído de três camadas, sendo que duas

delas podem ser do material do tipo n e uma do tipo p ou duas do tipo p e uma do tipo n. O

primeiro é denominado transistor npn e o outro, pnp. Esse dispositivo possui três terminais, que

são denominados de base (B), coletor (C) e emissor (E). A camada do emissor é fortemente

dopada, enquanto a base e o coletor possuem uma leve dopagem. As camadas externas possuem

larguras muito maiores do que as internas de material do tipo p ou n. Na Figura 8 são apresentados

os dois tipos de transistor com a polarização em corrente contínua apropriada (BOYLESTAD;

NASHELSKY, 2013, p. 116).

36

Figura 8 – Tipos de transistor: a) pnp; b) npn.

Fonte: (BOYLESTAD; NASHELSKY, 2013, p. 116).

Para os transistores mostrados na Figura 8, a razão entre a largura total e a largura da

camada central é de 0,150/0,001 = 150:1. A dopagem da camada interna também é menor do

que a das externas (geralmente na razão de 1:10 ou menos). Essa proporção de dopagem menor

gera uma redução na condutividade (aumenta a resistência) desse material, fazendo com que o

número de portadores "livres"(elétrons livres) seja limitado. Além disso, mostram-se também as

operações básicas dos transistores pnp e do npn, respectivamente (BOYLESTAD; NASHELSKY,

2013, p. 116).

O transistor pode ser configurado de várias formas, dependendo da sua aplicação e

classificado em vários tipos, como por exemplo: Field Effect Transistor (FET), Metal Oxide

Semiconductor Field Effect Transistor (MOSFET), o Transistor Bipolar de Junção (TBJ) e o

Transistor Darlington, que é o tipo do TIP 122 utilizado neste projeto.

Como a corrente máxima de saída de um pino digital de controle PWM da plataforma

Arduino Nano é de 40 mA, para que o transistor seja saturado e realize o chaveamento eletrônico

da tensão que chega na lâmpada halógena do sistema, necessita-se de um transistor que seja

saturado por uma corrente de base de até 40 mA. Por isso, utilizou-se o Transistor Darlington

37

TIP 122 do tipo npn, que de acordo com Farias et al. (2016), é um dispositivo semicondutor

também denominado de transistor de potência, pelo fato de ser a combinação de dois transistores

bipolares em um único encapsulamento, no qual um dá o ganho de corrente e o outro aumenta o

ganho de tensão. Na Figura 9 é apresentado o modelo do Transistor Darlington.

Figura 9 – Modelo do Transistor Darlington.

Fonte: (SANTOS, 2008).

Segundo Cavalcanti (2018), o transistor equivalente possui como ganho de corrente o

produto entre o ganho dos dois transistores. Ele pode ser utilizado em fontes de alimentação e

em qualquer aplicação que necessite do fornecimento de correntes elevadas.

De acordo com Alldatasheet (1997), as especifiçações do TIP 122, na temperatura de

25 oC são:

a) potência de 65 W;

b) corrente de saturação da base de 12 mA e de 20 mA, que geram correntes de coletor

de 3 A e 5 A, respectivamente;

c) corrente máxima de coletor de 5 A;

d) ganho mínimo de corrente (β) de 1000 quando a tensão do coletor-emissor for de

3 V e a corrente do coletor for de 0,5 A ou 3 A.

Na Figura 10 é exibido o transistor TIP 122, com encapsulamento TO-220, em que o ter-

minal da base é indicado por B (1), o coletor por C (2) e o emissor por E (3) (ALLDATASHEET,

1997).

38

Figura 10 – Modelo do Transistor Darlington TIP 122.

Fonte: (ALLDATASHEET, 1997).

Uma das aplicações do transistor, inclusive utilizada aqui nesse trabalho, é no circuito

de chaveamento de uma lâmpada. Na Figura 11 é apresentado o transistor funcionando como

uma chave que controla os estados ligado (Von) e desligado (Voff ) da lâmpada no ramo coletor

do circuito. Para isso, o transistor opera por meio do regime de corte e saturação. Quando a

chave está na posição ligada (regime de saturação), ocorre uma polarização fixa em que a tensão

base-emissor apresenta o valor de 0,7 V e a corrente da base é controlada pelo resistor R1 e pela

impedância de entrada do transistor. Com isso, pode-se dizer que a corrente que passa na lâmpada

será, beta vezes a corrente da base e ela se acenderá (BOYLESTAD; NASHELSKY, 2013, p.

200). Já quando a chave está na posição desligada, a entrada do transistor é aterrada (a tensão do

emissor é menor que a tensão base-emissor), gerando o corte do transistor, e consequentemente,

apagando a lâmpada (MARQUES, 2012, p. 68) (adaptado).

Figura 11 – Circuito de um transistor utilizado como chave para controlar os estados ligado edesligado de uma lâmpada.

Fonte: (BOYLESTAD; NASHELSKY, 2013, p. 200).

39

3.5 Lâmpada Halógena

Segundo Philips (2019), a lâmpada halógena é conhecida como lâmpada halógena de

quartzo e halógena de tungstênio. Ela é uma versão mais avançada da lâmpada incandescente. A

halógena possui um filamento de tungstênio parecido com o da incandescente, porém é muito

menor pela mesma potência e apresenta um gás halogênio na lâmpada. O bulbo é feito de vidro

de quartzo fundido, sílica ou aluminossilicato. Ela possui mais resistência que o vidro padrão

para conter a pressão elevada. A sua temperatura aumenta de forma bem rápida. Os halógenos

iniciam a fase de ebulição até que se obtenha um gás a temperaturas relativamente baixas. Um

halógeno é um elemento que possui um elétron na sua camada de valência, que forma íons

negativos imediatamente, como por exemplo: Flúor, Cloro, Bromo, Iodo e Astatínio. A lâmpada

halógena é compacta e possui saída elevada de fluxo luminoso.

Para Philips (2019), ela é ideal por:

a) possuir qualidade superior de luz com excelente reprodução de cor (Ra) = 100 Ω;

b) ser totalmente dimerizável para todos os níveis de brilho (0 - 100%);

c) possuir luz instantânea, sem tempo de aquecimento;

d) apresentar baixo custo de reposição graças à vida útil mais longa;

e) ter tamanho compacto e ser de fácil instalação;

f) apresentar um tempo de vida útil maior do que o das lâmpadas incandescentes.

Nesse trabalho utilizou-se uma lâmpada halógena de 12 V para realizar o aquecimento e

juntamente com o cooler promover a variação da temperatura ao longo do túnel de vento. Na

Figura 12 é exibido um exemplo de lâmpada halógena da marca OSRAM modelo K5618 12 V

10 W.

Figura 12 – Lâmpada halógena da marca OSRAM modelo K5618 12 V 10 W.

Fonte: Autoria própria.

40

3.6 Cooler

O cooler, segundo Dicio (2019), é um aparelho (miniventilador) que funciona renovando

o ar de um ambiente fechado. Nesse projeto esse instrumento possui a função de controlar a

temperatura do túnel de vento, fornecendo um determinado nível de ventilação, por meio do sinal

de controle PWM, e da aferição de sua própria rotação por meio do terminal de seu tacômetro.

Na Figura 13 é apresentado o cooler da marca Foxconn DC Modelo PVA070G12Q de 4 fios

utilizado. Ele apresenta uma tensão de 12 V, uma corrente de 0,5 A e 4 fios, no qual:

a) o fio preto representa o Ground (GND);

b) o fio azul representa a alimentação de 12 V;

c) o fio cinza representa a saída do sensor de rotação (tacômetro);

d) o fio marrom representa o sinal de entrada de PWM.

Figura 13 – Cooler de 4 fios 12 V 0.5 A da marca Foxconn DC modelo PVA070G12Q.


Esse tipo de miniventilador foi utilizado devido ao fato de já possuir os fios de sinal de

controle e de rotação, necessitando de uma menor quantidade de componentes, o que faz com

que o circuito da placa projetada seja mais enxuto, reduzindo o custo e tornando o seu uso mais

prático e fácil.

41

3.7 Sensor de temperatura LM35

Segundo Silveira (2019), pode-se dizer, sucintamente, que um sensor é um dispositivo

que detecta e responde eficientemente a algumas entradas que "vêm"de um ambiente físico.

Alguns exemplos de entradas seriam: luz, calor, movimento, umidade, pressão ou qualquer

variável que seja possível detectar em um ambiente. Desse modo, quando um sensor recebe uma

determinada entrada do ambiente, ele gera uma saída, que costuma ser convertida e interpretada

por outros equipamentos eletrônicos como um CLP ou uma Interface Homem Máquina (IHM)

que consiga mostrar essa informação em um monitor, por exemplo. No ramo da automação

industrial, é bastante comum a interligação dos detectores nesses equipamentos, para a elaboração

de projetos, máquinas e aplicações, pois assim, pode-se fazer a leitura deste sinal e desenvolver

uma lógica de programação com o objetivo de controlar ou monitorar algo. Quando se fala em

sensores, é comum falar de transdutores, porque eles geralmente são utilizados em conjunto nos

processos de medição. O termo sensor significa "perceber"e o termo transdutor significa "levar a

frente".

O transdutor, para Junior e Sousa (2008, p. 99-100), é o módulo do sistema de medição

que está em contato com o mensurando (objeto ou grandeza de medição). Ele gera um sinal

de medição geralmente proporcional (mecânico, pneumático, elétrico ou outro) ao valor do

mensurando segundo uma função bem definida, normalmente linear, baseada em um ou mais

fenômenos físicos. Em termos gerais, um transdutor transforma um efeito físico noutro. Quando

ele é composto de vários módulos, várias transformações de efeitos podem estar presentes.

O primeiro módulo, aquele que entra em contato diretamente com o mensurando, é também

denominado de sensor. A rigor, o sensor é uma parte do transdutor. O sinal gerado pelo sen-

sor/transdutor normalmente é um sinal de baixa energia e difícil de ser diretamente indicado. A

Unidade de tratamento do sinal (UTS), além da amplificação da potência do sinal, pode assumir

funções de filtragem, compensação, integração, processamento etc. E às vezes, ela é chamada de

condicionador de sinais. Este módulo pode não estar presente em alguns sistemas de medição

mais simples.

Neste projeto, os quatro sensores de temperatura LM35 foram interligados à plataforma

Arduino Nano para a aferição da temperatura em alguns pontos ao longo do túnel de vento, devido

ao fato deles atenderem às especificações do projeto e de estarem disponíveis no Laboratório de

Controle e Automação (LABCAM) da UFOP.

42

O LM35 consiste em um sensor de precisão que gera uma saída de tensão linear propor-

cional à temperatura em que ele se encontra no momento, de forma que a sua saída seja um sinal

de 10 mV para cada 1 oC de temperatura. Esse sensor é exibido na Figura 14 (SILVEIRA, 2019).

Figura 14 – Exemplo de LM35.

Fonte: (SILVEIRA, 2019).

Não é necessário a realização de qualquer calibração externa para que o LM35 forneça

com exatidão, valores de temperatura com variações de 14

ou até mesmo 34

oC dentro da faixa

de temperatura entre -55 e 150 oC. Pode-se utilizá-lo de duas maneiras: com uma alimentação

simples ou simétrica, dependendo do objetivo desejado com o sinal de saída, mas independente

dessas maneiras, a saída continuará sendo de 10 mVoC (SILVEIRA, 2019).

De acordo com Silveira (2019), o sensor LM35 possui as seguintes especificações:

a) tensão de alimentação de 4-30 V;

b) escala linear de 10,0 mVoC ;

c) temperatura de trabalho no modo básico de 2 a 150 oC;

d) temperatura de trabalho em faixa completa de -55 a + 150 oC;

e) baixa impedância de saída.

3.8 Regulador de Tensão LM7805

De acordo com Alldatasheet (2005), a série LM78XX de reguladores com três terminais

positivos de tensão é fabricada com o encapsulamento TO-220, fazendo com que eles apresentem

várias saídas fixas de tensão, tornando-os úteis em várias aplicações. Cada tipo de regulador

utiliza limitador de corrente interno, desligamento térmico e proteção segura. Apesar de serem

projetados principalmente como reguladores de tensão, eles podem ser utilizados em conjunto

43

com outros componentes para obter tensões e correntes ajustáveis. Ele possui as seguintes

especificações:

a) para as tensões de saída de 5 a 18 e de 24 V, a tensão máxima de entrada é de 35 e 40

V, respectivamente;

b) tensões de saída de 5, 6, 8, 9, 12, 15, 18 e 24 V;

c) corrente de saída de até 1 A;

d) embora a sua tensão típica de saída seja de 5 V, ele pode apresentar tensões mínima e

máxima de 4.75 V e 5.25 V, respectivamente;

e) proteção térmica contra sobrecarga;

f) proteção contra curto-circuito.

O regulador de tensão LM7805 foi utilizado nesse projeto para regular a tensão de saída

de 12 V da fonte de alimentação para 5 V, visando alimentar os 4 sensores de temperatura LM35.

Na Figura 15 é exibido o LM7805 com o encapsulamento TO-220, no qual: o terminal da tensão

de entrada (input) é indicado por (1); o terminal do terra (GND) por (2); e o terminal da tensão

de saída output por (3).

Figura 15 – LM7805 com encapsulamento TO-220.

Fonte: (ALLDATASHEET, 2005).

3.9 Proteus

Segundo LABCENTER ELECTRONICS (2019), o Proteus Design Suite combina facili-

dade de uso com um forte conjunto de recursos para permitir o design, teste e layout rápidos de

placas de circuito impresso profissionais. Ele é largamente utilizado em vários setores industriais

como forma de solução econômica para o design profissional de Placa de Circuito Impresso

(PCB) e como uma ferramenta de prototipagem rápida para Planejamento e desenvolvimento

(P&D). A prototipagem virtual possibilita o teste do sistema antes que o primeiro PCB físico

44

seja solicitado. O Proteus também é encontrado em escolas de ensino médio, faculdades e univer-

sidades de todo o mundo, por meio do ensino de eletrônica, design incorporado e layout de PCB

para dezenas de milhares de estudantes a cada ano. A simulação de circuito oferece aos alunos

uma ferramenta de praticidade no aprendizado, que ocorre de forma rápida e divertida. Ele é

uma solução de software que possibilita que os instrutores preparem e reutilizem os laboratórios

virtuais e o seu licenciamento flexível faz com que as aulas e tarefas possam ser concluídas em

qualquer local.

3.10 Visual Studio

O Visual Studio é uma plataforma de desenvolvimento que pode ser utilizada na criação

de sistemas supervisórios na linguagem C#, que consistem em interfaces utilizadas no moni-

toramento e controle das variáveis ao longo do tempo de algum determinado processo como:

temperatura, pressão, tensão, volume etc. Esse acompanhamento é feito muitas vezes sem a

interferência física do ser humano no processo e pode ser feita remotamente no ambiente ou fora

dele, fazendo com que seja possível um controle melhor, mais rápido, eficiente e amigável aos

usuários. O monitoramento feito pelo usuário da parte física (sensor de temperatura, miniventila-

dor etc.), neste projeto, foi feito por meio da plataforma Visual Studio versão 2015 devido à sua

interface, que permite a criação de gráficos e legendas que exibem e monitoram o comportamento

das variáveis envolvidas no controle de temperatura do túnel de vento. O supervisório do túnel

de vento visou o controle e o ajuste da temperatura interna de acordo com as especificações

desejadas pelo usuário. Ele também foi utilizado para se comunicar com o Arduino por meio da

comunicação serial, possibilitando o envio e a recepção de dados entre eles. O Visual Studio

é baseado na programação orientada a objetos, algo que torna a programação bem sigilosa e

com a “cara” do programador. Uma de suas grandes vantagens é a sua compatibilidade com o

sistema operacional do Windows, além de ser um software que possui versões constantemente

atualizadas, o que significa que não foi abandonado pelos usuários. De acordo com VISUAL

STUDIO (2019), essa plataforma também pode ser utilizada no desenvolvimento de aplicativos

para Android, iOS, Mac, Windows, web e nuvem. Ele possibilita que o usuário escreva o seu

código rapidamente, depure e faça o diagnóstico com facilidade, teste com frequência, estenda

e personalize de acordo com as suas especificações e colabore com eficiência nos programas

desenvolvidos.

45

3.11 Tipos de Comunicação

Segundo Reimbold, Rasia e Weber (2000), um dos maiores desafios do homem desde a

invenção das máquinas é fazê-las comunicarem entre si e para isso foram desenvolvidos dois

tipos de comunicação: a paralela e a serial.

3.11.1 Comunicação paralela

A comunicação paralela funciona por meio da transferência simultânea de todos os bits

que compõem o Byte. Esse método de transmissão e recepção de dados é utilizado nas ligações

internas dos computadores e entre o computador e os periféricos bem próximos. Na Figura 16 é

apresentado o esquema da comunicação paralela (REIMBOLD; RASIA; WEBER, 2000).

Figura 16 – Comunicação paralela.

Fonte: (REIMBOLD; RASIA; WEBER, 2000).

Para Reimbold, Rasia e Weber (2000), em 1994, a aliança Network Printer Alliance

(NPA) criou uma norma, em resposta a um convite da Institute of Electrical and Electronic

Engineers (IEEE), denominada de IEEE-1284 para estabelecer os padrões da comunicação

paralela. Nessa norma foi definido que as novas portas deveriam ser compatíveis em hardware e

software com os periféricos já existentes e deveriam comunicar dados na velocidade de 1 Mbyte/s.

Nela foram criados cinco métodos de comunicação paralela que são: o modo compatível ou

modo Centronics; o Nibble; o Byte; o Enhanced Parallel Port (EPP); e o Extended Capabilities

Mode (ECP). O modo compatível é capaz de enviar os dados somente em uma direção e numa

determinada velocidade. No modo Nibble, é possível receber dados de 4 bits. Já no modo Byte

é possível receber dados desde que a porta seja bidirecional (envia e recebe dados ao mesmo

tempo). Os modos Centronics e Byte permitem a comunicação bidirecional quando utilizados

em conjunto, considerando que o hardware da porta seja compatível com o modo Byte. Nos

46

modos EPP e ECP a comunicação é bidirecional e ambos necessitam de um hardware adicional,

o que dificulta a sua compatibilidade com os modos Centronics e Byte.

A porta paralela original apresenta 17 linhas de sinal e 8 linhas ligadas à massa do

computador. As linhas do sinal são subdivididas em 8 linhas de dados, 5 linhas de estado

e 4 linhas de controle, que permitem o fluxo de informação no sentido do computador para

o periférico conforme cada registrador seja comandado por software (REIMBOLD; RASIA;

WEBER, 2000).

3.11.2 Comunicação serial

Na comunicação serial ocorre a transferência não simultânea dos bits que compõem

o byte, ou seja, um bit é transmitido depois do outro. Utiliza-se este modo de comunicação

nas ligações entre periféricos que se encontram em longas distâncias um do outro, ou que não

necessitem de uma velocidade muito alta de transmissão e recepção dos dados. Na Figura 17 é

exibido o esquema da comunicação serial (REIMBOLD; RASIA; WEBER, 2000).

Figura 17 – Comunicação serial.


Existem três modos de comunicação serial: o Simplex, o Half-Duplex e o Full-duplex. O

método simplex funciona com apenas um dispositivo transmitindo e outro somente recebendo os

dados. No modo half-duplex ou semiduplex ocorre a recepção e transmissão de dados, mas não

simultaneamente. Já no caso do full-duplex ou duplex, é possível enviar e receber os dados ao

mesmo tempo (REIMBOLD; RASIA; WEBER, 2000).

Na serial existem dois ritmos de comunicação, que são os ritmos de transmissão: síncrono

e o assíncrono. No síncrono ocorre a necessidade de um sincronismo entre os dois sistemas

de comunicação. Esse sincronismo é produzido por um conjunto de bits, denominados de bits

de sincronismo, que quando recebidos pelo elemento receptor, regulam seu clock interno a fim

47

de receber um conjunto de bits referentes aos dados. Depois do último bit de informação, o

transmissor envia um conjunto de bits (bits de parada), que ao serem detectados pelo receptor

informam-no que a transmissão foi finalizada. Já no caso assíncrono, não ocorre a necessidade

desse sincronismo. Assim, cada caractere é enviado separadamente, e para cada um deles um bit

de início de transmissão (start bit) e um bit ou vários bits que sinalizam o término da transmissão

(stop bit(s)). Lembrando que tanto no modo síncrono quanto no assíncrono é necessário que o

dispositivo emissor e o receptor funcionem na mesma taxa de emissão e recepção dos dados

(REIMBOLD; RASIA; WEBER, 2000).

De acordo com Reimbold, Rasia e Weber (2000), a porta serial do computador é com-

pletamente programável e possibilita a comunicação no ritmo assíncrono. As informações são

transmitidas sequencialmente, do bit menos significativo para o mais significativo, conforme é

apresentado na Figura 18.

Figura 18 – Representação da palavra de dados na porta serial.


A palavra serial é composta de vários bits, sendo que cada um deles possui uma função

própria, como: bit de partida, bits de dados, bits de paridade e bits de parada. A quantidade

de bits para cada função varia de acordo com a necessidade da transmissão. Um sistema de

interrupções com prioridade regula as interrupções de transmissão, recepção, erro ou estado de

linha. Além disso, pode-se programar a taxa de transmissão dos dados (REIMBOLD; RASIA;

WEBER, 2000).

Existem vários tipos de protocolos de comunicação serial, tais como: UART, Serial

Peripheral Interface (SPI), Inter-Integrated Circuit (I2C) etc. O protocolo utilizado nesse

trabalho foi o UART, pelo fato de ser facilmente implementado na plataforma Arduino Nano.

De acordo com Norhuzaimin e Maimun (2005), ele consiste em um circuito integrado, utilizado

para transmitir e receber dados de forma assíncrona por meio da porta serial no computador, e

possui um buffer para armazenar temporariamente os dados das transmissões de alta velocidade.

Por exemplo, um dispositivo conectado ao UART poderia ser um modem. O primeiro precisaria

de um buffer interno maior para armazenar dados provenientes do modem até que a Central

48

Processing Unit (CPU) tenha tempo para processá-lo. Se o buffer de memória não for grande o

suficiente, poderá acontecer um estouro. O tamanho dele depende da construção desse protocolo.

Para Norhuzaimin e Maimun (2005), o módulo UART pode ser dividido em duas partes

de transmissão e recepção, conforme é exibido na Figura 19, em que o diagrama de blocos do

UART é constituído de dois barramentos de dados bidirecionais, dois controladores lógicos (um

transmissor e um receptor), multiplexador (MUX) e registradores de deslocamento e retenção

para os módulos Transmit e Receive.

Figura 19 – Esquema do funcionamento do módulo UART.

Fonte: Adaptado de (NORHUZAIMIN; MAIMUN, 2005).

Na Figura 20 é apresentada a implementação propriamente dita do módulo UART e dos

seus pinos e na Tabela 1 são mostrados os pinos funcionais desse protocolo (NORHUZAIMIN;

MAIMUN, 2005).

49

Figura 20 – Implementação do UART.


50

Tabela 1 – Pinos funcionais do UART.

Símbolo Tipo DescriçãoRESET Entrada Master Reset.

PARITY ERROR Saída Indica se um erro de paridadefoi detectado durante a recep-ção do pacote de dados.

FRAME ERROR Saída Indica se o formato de dadosenviados da serial para a en-trada rx não corresponde aoformato de dados UART ade-quado.

OVERRUN Saída Indica se um erro de OVER-RUN foi detectado durante arecepção do pacote de dados.

RXRDY Saída Indica que novos dados foramrecebidos e estão prontos paraserem lidos.

TXRDY Saída Indica que novos dados foramgravados no transmissor.

READ Entrada Sinal estroboscópico altoativo, usado para ler dados doreceptor.

WRITE Entrada Sinal estroboscópico altoativo, usado para gravar dadosno transmissor.

DATA (8 bits de dados - 7 até 0) Entrada/Saída Barramento de dados bidireci-onal para enviar/receber dadospor meio do UART.

TX Saída Saída serial do transmissor.RX Entrada Entrada serial do receptor.


Na Figura 21 é exibido o formato do pacote de dados UART. Esta implementação do

UART transmite dados em pacotes de 11 bits, em que: 1 bit é o inicial baixo ativo (start bit), 8

bits são de dados (data bits), 1 é de paridade (parity bit) e 1 é de parada alto (stop bit). A linha de

transmissão e recepção do UART é mantida alta enquanto nenhuma transmissão/recepção está

ocorrendo. Na transmissão de uma sequência, o bit inicial baixo ativo indica ao receptor UART

que uma nova sequência de dados está a caminho. Isso faz com que o receptor UART receba os

próximos 8 bits como dados transmitidos e o próximo bit como de paridade. Os primeiros dados

transmitidos são os Less Significant Bit (LSB), que constituem os bits menos significativos dos

dados. Um bit de parada alto é utilizado para indicar o final de um pacote de dados. A paridade

51

pode ser definida como par ou ímpar e é utilizada para indicar se houve ou não um erro nos bits

de dados recebidos (NORHUZAIMIN; MAIMUN, 2005).

Figura 21 – Formato de dados UART.

Fonte: (NORHUZAIMIN; MAIMUN, 2005).

3.12 Sistemas de controle

Atualmente, os sistemas de controle já fazem parte da sociedade moderna. Existem várias

aplicações deles, como por exemplo: o disparo de foguetes, veículos pilotados automaticamente,

a usinagem de peças metálicas etc. Um sistema de controle consiste em subsistemas e processos

integrados com o objetivo do controle das saídas dos processos (NISE; SILVA, 2002, p. 2).

O sistema de controle elaborado neste projeto visa o controle da temperatura de um túnel

de vento, em que o cooler desempenha o papel de atuador, fornecendo ventilação e a lâmpada é

responsável pelo aquecimento. Regulando-se ambos, é possível controlar e obter a temperatura

desejada.

De acordo com Nise e Silva (2002, p. 2), os sistemas de controle são construídos por

quatro razões principais:

a) amplificação ou ganho de potência;

b) controle remoto;

c) facilidade no uso mudando a forma da entrada;

d) compensação de distúrbios.

Um sistema de controle é capaz de gerar uma saída ou resposta para uma dada entrada

ou estímulo (NISE; SILVA, 2002, p. 8). Neste projeto desenvolveu-se um sistema Single Input

Single Output (SISO), que possui uma entrada e uma saída, em que a entrada ou o estímulo

consiste no valor de temperatura desejado (setpoint) e o sistema do controlador PID gera uma

52

saída na forma de um sinal de controle PWM, que regula a tensão aplicada no miniventilador,

ajustando o nível de ventilação e fazendo com que o sistema alcance a temperatura desejada.

Quando se aplica um sinal de entrada em um sistema de controle, a sua saída apresenta

dois componentes nesse processo: a resposta transitória e a resposta de estado estacionária.

Tomando-se como exemplo, o sistema de controle de temperatura deste projeto, pode-se dizer

que a variação da temperatura não ocorre de forma instantânea, pois ela sofre variações graduais,

de acordo com o nível de aquecimento e o nível de ventilação ajustados, até que se atinja a

temperatura desejada. Essa parte da transição da temperatura é denominada de resposta transitória.

Quando se atinge o valor desejado, pode-se dizer que a resposta de estado estacionária foi

alcançada. (NISE; SILVA, 2002, p. 8).

Segundo Nise e Silva (2002, p. 8), existem dois tipos de sistemas de controle, que são em

malha: aberta e fechada. Os sistemas em malha aberta consistem em subsistemas denominados

de transdutor de entrada, que possui a função de converter a forma de entrada na que é utilizada

pelo controlador que atua em um processo ou planta. Geralmente, a entrada é denominada

de referência e a saída de variável controlada. Outros sinais, como perturbações, ocorrem

nesses sistemas, como por exemplo: interferências eletromagnéticas, ruídos etc. Isso atrapalha

o desempenho do controle do processo visto que, pode causar erros nas medições e afetar a

qualidade do sinal de saída. O sistema a malha aberta é caracterizado pela incapacidade de

compensação da ação de quaisquer perturbações que sejam adicionadas ao sinal atuador do

controlador. A saída do sistema é corrompida não somente pelos sinais adicionados aos comandos

do controlador mas, também pelos distúrbios na saída. O sistema também não é capaz de corrigir

esse problema. Logo, eles não corrigem esses efeitos e são comandados somente pelo sinal de

entrada. Um exemplo de sistema de malha aberta são os sistemas mecânicos de massa, mola e

amortecedor com força constante para posicionar a massa, no qual controla-se apenas a força

aplicada.

Na Figura 22 é apresentado o diagrama de blocos do sistema a malha aberta filtrado, em

que R(s) é a referência, F(s), o filtro, Rf(s), o filtro dinâmico na entrada, Dol(s), a função de

transferência do controlador, u(s), o sinal de controle, W(s), a perturbação, G(s), a função de

transferência da planta e Y(s), a saída do sistema (FRANKLIN; POWELL; EMAMI-NAEINI,

2013, p. 152).

53

Figura 22 – Diagrama de blocos do sistema em malha aberta filtrado.

Fonte: (FRANKLIN; POWELL; EMAMI-NAEINI, 2013, p. 152).

Já os sistemas em malha fechada possuem como principal vantagem a capacidade de

compensação dessas perturbações. O transdutor de entrada converte a forma do sinal da entrada

na forma utilizada pelo controlador. Um transdutor de saída, ou sensor, realiza a medição da

resposta de saída e também a converte na forma utilizada pelo controlador. O sistema em malha

fechada realiza a compensação das perturbações realizando a medição da resposta da saída,

retornando esta medição por meio de um canal de retroação e estabelecendo a comparação dessa

resposta com a entrada na junta de adição. Caso haja alguma diferença entre as duas respostas,

o sistema agirá sobre o processo, por meio do sinal atuante (atuador) para realizar a correção

(NISE; SILVA, 2002, p. 8–9).

Na Figura 23 é exibido o diagrama de blocos do sistema de malha fechada filtrado, em

que m(s) é o sinal de erro do sistema, V(s), o ruído do sensor e H(s), a função de transferência do

sensor (FRANKLIN; POWELL; EMAMI-NAEINI, 2013, p. 152). Devido às suas vantagens, o

sistema de controle desenvolvido neste projeto foi em malha fechada, utilizando-se o controlador

PID (modo automático do sistema), que é responsável por regular a velocidade do miniventilador

por meio do sinal de controle PWM.

54

Figura 23 – Diagrama de blocos do sistema em malha fechada filtrado.

Fonte: (FRANKLIN; POWELL; EMAMI-NAEINI, 2013, p. 152).

3.12.1 Sistemas de controle digital

Nos sistemas de controle digital, o controlador (ou compensador) consiste em um

computador digital. A grande vantagem deles é que é possível controlar várias malhas pelo

mesmo computador por meio de forma compartilhada (time sharing). É possível realizar o ajuste

desejado nos parâmetros do controlador para produzir a saída desejada por meio de alterações

no software e não no hardware. O computador também é capaz de supervisionar e programar

a execução de muitas aplicações desejadas. Por isso, utilizou-se o código de programação do

controlador PID que foi embarcado na plataforma Arduino Nano e o sistema supervisório, para

monitorar o comportamento da temperatura e a controlar de acordo com o desejado (NISE;

SILVA, 2002, p. 10).

3.13 Controlador PID

Segundo Goodwin, Graebe e Salgado (2000, p. 157), o controlador PID é uma estrutura

específica de controle que se tornou praticamente universal no meio industrial. Ele é bastante

utilizado pela sua simplicidade e robustez no controle de muitas aplicações importantes.

Para Ibrahim (2006, p. 230), em um controlador PID, a variável de controle é obtida por

meio de um termo proporcional ao erro, um termo integral, que é parte integrante do erro, e um

termo que é a derivada do erro, em que:

a) o termo proporcional consiste no erro multiplicado por um ganho Kp. Se o ganho for

muito alto pode ocorrer uma instabilidade e se ele for muito baixo pode fazer com

que o sistema não atinja a saída desejada;

55

b) o termo integral consiste na integral do erro que é multiplicada por um ganho Ki.

Esse ganho pode ser regulado para zerar o erro em regime permanente. Se ele for

muito alto podem ocorrer oscilações e se for muito baixo pode resultar em uma

resposta lenta;

c) o termo derivativo é a derivada do erro multiplicada pelo ganho Kd. Novamente, se o

ganho apresentar um valor muito alto, o sistema pode oscilar e, se o ganho for muito

baixo, a resposta obtida pode ser lenta.

Na Figura 24 é apresentado o diagrama de blocos do controlador PID de tempo contínuo,

em que E representa o seu sinal de entrada e U o de saída (IBRAHIM, 2006, p. 230–231).

Figura 24 – Controlador PID de sistema de tempo contínuo.

Fonte: (IBRAHIM, 2006, p. 231).

Ajustar o controlador significa regular os parâmetros Kp, Ki e Kd com o objetivo de se

obter uma resposta satisfatória. A relação entre a entrada e a saída do controlador PID pode ser

descrita pela Equação 3.1 (IBRAHIM, 2006, p. 231):

u(t) = Kp

[e(t) +

1

Ti

∫ t

0

e(t)dt+ Tdde(t)

dt

], (3.1)

em que u(t) é a saída do controlador, e(t), o sinal de erro da planta (e(t) = r(t) - y(t), sendo

que r(t) é o setpoint desejado (entrada de referência) e y(t) é a saída da planta), Kp, o ganho

proporcional, Ti, o tempo integral e Td, o tempo derivativo (IBRAHIM, 2006, p. 231–232).

Segundo Ibrahim (2006, p. 232), a Equação 3.1 pode ser reescrita como a Equação 3.2:

56

u(t) = Kpe(t) +Ki

∫ t

0

e(t)dt+Kdde(t)

dt, (3.2)

na qual o ganho integral Ki e o ganho derivativo Kd são obtidos por meio das Equações 3.3 e

3.4:

Ki =Kp

Ti; (3.3)

Kd = KpTd. (3.4)

Aplicando-se a transformada de Laplace na Equação 3.1, tem-se a função de transferência

do controlador PID (IBRAHIM, 2006, p. 232):

U(s)

E(s)= Kp +

Kp

Tis+KpTds. (3.5)

Como o objetivo deste trabalho é a implementação de um controlador PI, para encontrar

a sua equação de transferência, descrita pela Equação 3.6, basta considerar Td = 0, pois o PI não

possui o ganho derivativo, o que implica na nulidade do mesmo, ou seja:

U(s)

E(s)= Kp +

Kp

Tis. (3.6)

Para implementar o controlador PID utilizando um computador digital, é necessário

a conversão da Equação 3.1 da representação contínua para a representação discreta. Para

isso, podem-se utilizar vários métodos, sendo que o mais simples é o método da aproximação

trapezoidal para a integral do erro e para a diferença retroativa da derivada da Equação 3.1,

representadas pelas Equações 3.7 e 3.8 (IBRAHIM, 2006, p. 232) (adaptado):

∫ t

0

e(t)dt ≈n∑k=1

He(kH); (3.7)

de(t)

dt≈ e(kH) − e(kH −H)

H. (3.8)

em que, H é o período de amostragem, em segundos.

Com as aproximações é possível encontrar a saída do controlador discretizada, como é

mostrado na Equação 3.9 (IBRAHIM, 2006, p. 232) (adaptado):

57

u(kH) = Kp

[e(kH) + Td

e(kH) − e(kH −H)

H+H

Ti

n∑k=1

e(kH)

]. (3.9)

A fórmula do controlador PID dada pela Equação 3.9 está pronta para ser implementada

em um computador digital. Pode-se observar que a cada tempo de amostragem uma nova ação

de controle é implementada. A forma discreta do controlador também pode ser dada por meio da

transformada Z do item 3.5, por meio da Equação 3.10 (IBRAHIM, 2006, p. 232) (adaptado):

U(z)

E(z)= Kp

[1 +

H

Ti(1 − z−1)+ Td

(1 − z−1)

H]

]. (3.10)

Expandindo a Equação 3.10, obtêm-se o modelo discreto final do controlador PID, dado

pelo item 3.11 (IBRAHIM, 2006, p. 232) (adaptado):

u(kH) = u(kH −H) +Kp [ e(kH) − e(kH −H)]

+KpH

Tie(kH) +

KpTdTi

[ e(kH) − 2e(kH −H) − e(kH − 2H)] .(3.11)

De acordo com Callai, Coelho e Coelho (2007), o controlador PI já é suficiente nos

processos típicos de controle de variáveis como: fluxo, nível etc. Fazendo novamente Td = 0,

pode-se obter o modelo discreto final do controlador PI, descrito pela Equação 3.12:

u(kH) = u(kH −H) +Kp[e(kH) − e(kH −H)] +KpH

Tie(kH). (3.12)

3.14 Identificação de sistemas

De acordo com Aguirre (2007, p. 36), a necessidade do estudo de técnicas de identificação

de sistemas surge do frequente desconhecimento das equações que descrevem o funcionamento

de um sistema, ou do fato de que elas são conhecidas, porém inviáveis, por limitação de tempo e

recursos, o que dificulta levantar tais equações e estimar os seus parâmetros.

Existem várias formas de classificação de técnicas de modelagem. Uma delas classifica

os métodos em três grupos que são: modelagem caixa branca; caixa preta; e caixa cinza. Na

modelagem caixa branca necessita-se de conhecer bem o sistema em estudo, assim como as

leis físicas que o descrevem. Por isso, essa modelagem também é conhecida como modelagem

58

pela física ou natureza do processo. Infelizmente, devido ao conhecimento e aos recursos de

tempo necessário, seguir esse método nem sempre é viável. A identificação de sistemas é uma

área de modelagem matemática que estuda métodos alternativos à caixa branca. Uma dessas

técnicas alternativas é a modelagem em caixa preta ou modelagem empírica, em que pouco

ou nenhum conhecimento prévio do sistema é necessário. Existe também uma técnica que é

intermediária à modelagem em caixa branca e preta, que é a modelagem em caixa cinza. A

modelagem em caixa cinza utiliza informações auxiliares, que não estão presentes no conjunto

de dados utilizados durante o processo da identificação. O tipo de informação auxiliar e o seu

modo de uso variam muito entre as várias técnicas existentes. Em vários casos é preferível o

uso de técnicas de identificação que resultem em modelos que descrevam o comportamento de

um sistema. A finalidade de descrever tais modelos é encontrar as relações de causa e efeito

entre as variáveis de entrada e saída. Assim, é possível concluir que o melhor método prático

de identificação de sistemas é a modelagem caixa preta, pois, a mesma necessita de pouca ou

nenhuma informação prévia do sistema a ser modelado (AGUIRRE, 2007, p. 36).

3.14.1 Identificação pelo método da curva de reação

Neste trabalho, obteve-se a função de transferência da planta ao se aplicar um degrau

unitário na entrada do sistema em malha aberta e, por meio da análise da resposta de saída, que

possibilitou a obtenção dos parâmetros ganho direto (Kdc), constante de tempo (τ ) e constante

de atraso (θ).

Segundo Goodwin, Graebe e Salgado (2000, p. 164–165), para se aplicar o método,

o valor da saída do sistema em malha aberta deve estar em regime estacionário, conforme

representado por y0 na Figura 25.

Figura 25 – Curva de reação de um sistema de 1a ordem.

Fonte: (GOODWIN; GRAEBE; SALGADO, 2000, p. 165) (adaptado).

59

Nessa situação, pode-se aplicar um degrau (de 10 a 20% do fundo de escala) na entrada

em um dado instante (t0). Dessa forma, o sistema irá responder ao estímulo até atingir um novo

regime permanente (y∞) (GOODWIN; GRAEBE; SALGADO, 2000, p. 164).

Para que o método seja aplicado, a resposta deverá ter uma forma de "S", pois, caso

contrário, o método não poderá ser aplicado (SARAIVA, 2011).

De acordo com Goodwin, Graebe e Salgado (2000, p. 165), na resposta transitória é

traçada uma reta tangente, maximum slope tangent (m.s.t.), ao ponto máximo de inflexão para

se obter o valor da constante de atraso (θ), encontrando-se t1 (instante de tempo em que a

reta tangente intercepta a linha pontilhada referente ao estado estacionário y0), de forma que

θ = t1 − t0. Para a constante tempo de tempo (τ ), é encontrado t2, o instante de tempo em que

ocorre a intersecção entre a reta tangente e a linha pontilhada referente ao regime permanente

y∞, de forma que τ = t2 − t1. Feito isso, pode-se obter o ganho direto do sistema Kdc, expresso

pela Equação 3.13 (adaptado):

Kdc =y∞ − y0u∞ − u0

, (3.13)

em que y∞ é a saída em regime permanente após o degrau, y0, a saída em regime estacionário

antes do degrau, u∞, o sinal de entrada após o degrau e u0, o sinal de entrada antes do degrau.

Dessa forma, para Goodwin, Graebe e Salgado (2000, p. 161–164), é possível encontrar

a função de transferência de um sistema de primeira ordem com atraso, conforme a Equação

3.14 (adaptado):

Gp(s) =Kdce

−sθ

τs+ 1, (3.14)

em que τ > 0.

3.15 Métodos de Sintonia para Controladores PI

Nos sistemas de controle buscam-se os parâmetros que são capazes de influenciar o seu

desempenho. Estes parâmetros são geralmente definidos por meio de determinadas especifica-

ções. Pode-se dizer que um bom método de sintonia desses parâmetros considera várias destas

especificações de forma balanceada. Existem vários métodos sofisticados para realizar a sintonia

de um controlador de modo a cumprir as especificações, em regime estacionário e transitório,

60

ao mesmo tempo em que segue referências e rejeita distúrbios. Cada método possui os seus

determinados parâmetros (SARAIVA, 2011).

Neste trabalho, buscou-se a sintonia do controlador PI utilizando-se os métodos: Ziegler-

Nichols (ZN); Cohen-Coon (CC); Chien, Hrones e Reswick (CHR); e Modelo de controle interno

(IMC).

3.15.1 Método Ziegler-Nichols

Segundo Saraiva (2011), é o método de sintonia mais utilizado e provavelmente o mais

famoso, desenvolvido por J. G. Ziegler e N. B. Nichols em 1942, ambos da Taylor Instrument

Companies. Esse foi o primeiro estudo publicado que possui regras para sintonia de controladores,

por meio de ensaios práticos realizados com inovação e simplicidade. Como a empresa em que

eles trabalhavam havia lançado recentemente o primeiro controlador PID do mercado (Fulscope

da Taylor), era necessário aumentar as vendas. Isso fez com que Ziegler, do departamento

de vendas, trabalhasse em conjunto com Nichols, do departarmento de pesquisa, para juntos

desenvolverem o artigo.

3.15.2 Método Cohen-Coon

O método também conhecido como CC, foi desenvolvido pelo engenheiro G. H. Cohen

e pelo matemático G. A. Coon em 1953, também funcionários da empresa Taylor Instrument.

Este método foi desenvolvido considerando-se o critério de decaimento de 14

em resposta a uma

perturbação no processo. Ele foi elaborado visando processos com tempos mortos mais altos

(SARAIVA, 2011).

3.15.3 Método CHR

Para Saraiva (2011), este método foi criado no Massachusetts Institute of Technology

(MIT) em 1952 por K. L. Chien, J. A. Hrones e J. B. Reswick, sendo pionero na utilização de um

modelo aproximado de primeira ordem com tempo morto. Este método possui regras de ajustes

diferenciadas tanto para característica servo (ajuste do setpoint) quanto para características

regulatórias (perturbação da carga com setpoint constante).

61

3.15.4 Método IMC

O método do modelo de controle interno foi proposto inicialmente por Garcia e Morari

em 1982 e demonstrado em 1986 por D. E. Rivera, M. Morari e S. Skogestad, do Instituto

de Tecnologia da Califórnia, que por meio do modelo do processo e de uma especificação de

desempenho, obtiveram o controlador adequado (SARAIVA, 2011).

Nas Tabelas 2 e 3 são mostrados os cálculos do ganho proporcional (Kp) e do tempo

integral (Ti) para os métodos de sintonia de controladores PI citados anteriormente, por meio

dos parâmetros τ e θ obtidos pelo ensaio da curva de reação, (MATOS et al., 2019).

Tabela 2 – Métodos de sintonia de ZN, CHR e IMC.

Método Kp TiZN (PI) 0,9τ

Kdcθ3, 33θ

CHR (PI) 0,35τKdcθ

1, 16τ

IMC (PI) (2τ+θ)Kdc2λ

τ + θ2

Fonte: Adaptado de (MATOS et al., 2019).

Tabela 3 – Método de sintonia de CC.

Método Kp Ti

CC (PI) (0, 9 + ( θ12τ

))( τKdcθ

)(30+3( θ

τ))

(9+20( θτ))θ

Fonte: Adaptado de (LOVE, 2007, p. 171).

Nas Tabelas 2 e 3, τ é a constante de tempo (s), θ, o tempo morto ou tempo de atraso (s),

Kdc, o ganho direto e λ, o parâmetro que define a rapidez que a saída do sistema acompanha o

valor de referência (MATOS et al., 2019).

62

4 MATERIAIS E MÉTODOS

A construção da bancada didática foi realizada no LABCAM da UFOP e foi feita de

acordo com os seguintes passos: I) projeto do circuito eletrônico do sistema; II) implementação

da programação Arduino; III) adaptação do sistema supervisório, cedido por Ferreira (2014),

para a comunicação serial de dados; e IV) construção física da bancada. Os materiais utilizados

para a elaboração da bancada didática foram:

a) um miniventilador de quatro fios (12 V);

b) uma lâmpada halógena de 12 V e 21 W de potência;

c) um Transistor Darlington TIP 122, resistores, capacitores e diodos;

d) quatro sensores de temperatura LM35;

e) uma plataforma Arduino Nano.

4.1 Projeto do circuito eletrônico

O projeto do circuito eletrônico foi desenvolvido no software Proteus e cedido pelo aluno

da Engenharia de Controle e Automação da UFOP, Rafael de Oliveira Quintão, utilizando-se a

aplicação ISIS, e foi aperfeiçoado nesse trabalho. O Proteus foi utilizado devido à sua capacidade

de desenvolvimento de PCBs e de simulação de circuitos e componentes eletrônicos de diversos

fabricantes, antes mesmo de iniciar o seu processo físico de construção, o que possibilita ao

usuário diagnosticar e prever falhas, otimizando o seu processo de desenvolvimento.

4.1.1 Plataforma Arduino

A plataforma Arduino Nano foi utilizada devido ao fato de apresentar um custo rela-

tivamente baixo, tamanho compacto, bom processamento de dados e por ser programada em

C++, que é uma das linguagens de programação mais simples. O elemento principal dessa

plataforma é o microcontrolador ATMega 328 na versão SMD da empresa Atmel, que possui

como função principal a realização do processamento dos dados do código de programação

Arduino do sistema. Nele são conectados todos os componentes eletrônicos e é realizada a

interface com o software supervisório. O microcontrolador ATMega 328 da plataforma Arduino,

os seus pinos e os componentes nele conectados são mostrados na Figura 26.

63

Figura 26 – Microcontrolador ATMega 328 da plataforma Arduino Nano no software Proteus.


No pino digital 2 (D2) foi conectado o fio do tacômetro do cooler, que foi ligado em um

resistor de pull-up de 1 kΩ (R1) conectado no pino +5 V do Arduino, visando a filtragem do sinal

de rotação do miniventilador. O pino D3 foi conectado ao fio de controle PWM do cooler. O D9

foi ligado ao circuito de controle da intensidade do brilho da lâmpada. O pino GND do Arduino

é conectado ao GND da fonte para se obter um terra comum. Os pinos A1, A2, A3 e A4 são os

pinos analógicos do Arduino que recebem, cada um deles, os sinais analógicos dos 4 sensores de

temperatura, que são posteriormente tratados e convertidos em valores de temperatura.

4.1.2 Sensores de temperatura LM35

Para realizar a medição da temperatura em 3 pontos diferentes dentro do túnel de vento

e visualizar a do ambiente para compará-la com as demais, foram utilizados 4 sensores de

temperatura LM35. Os seus terminais analógicos foram conectados às entradas analógicas A1,

A2, A3 e A4 do Arduino. O pino 1 do sensor foi conectado ao terminal VCC de 5 V, ajustado pelo

regulador de tensão LM7805, o pino 2 foi ligado na entrada analógica do Arduino, conectado a

um filtro resistivo-capacitivo para filtrar a leitura do sensor, que é aterrado e conectado ao pino 3.

O valor aferido por cada sensor foi programado para ser lido a cada 1s e filtrado pelo método da

média aritmética de 50 amostras, a fim de melhorar a qualidade de cada leitura. Na Figura 27 é

apresentado o esquema da ligação dos 4 sensores LM35 no software Proteus.

64

Figura 27 – Esquema da ligação dos 4 LM35 no software Proteus.


Para realizar a aferição de temperatura por meio do código implementado na plata-

forma Arduino, é feito primeiramente a chamada de uma função que recebe os dados dos

sensores e realiza uma média móvel de 50 amostras. Nessa função implementou-se o comando:

"float(analogRead(LM35))*5/(1023))/0.01", que realiza os seguintes passos:

a) o conversor analógico-digital do ATMega 328 lê o valor de tensão do pino analógico

do LM35, que é convertido em uma variável do tipo float para ser representado com

uma boa precisão de casas decimais;

b) o valor da variável do tipo float obtido é multiplicado por 5 e dividido por 1023, para

ser convertido em um valor final de tensão de 0 a 5 V na escala de 0 a 1023, pois o

conversor analógico-digital possui faixa de 0 a 5 V, com 10 bits de resolução (210 =

1024 valores representados);

c) o valor final de tensão é dividido por 10 mV/oC, pois essa é a resolução do LM35,

que indica que cada 10 mV do valor final de temperatura corresponde a 1 oC de

temperatura. Feito isso, obtêm-se a leitura final de temperatura do LM35.

4.1.3 Circuito eletrônico do cooler

O cooler de 4 fios apresenta um circuito interno de tacômetro constituído de um sensor

de efeito Hall, configurado em coletor aberto, de forma que a cada rotação, é gerado um pulso

no sinal, possibilitando mensurar as rotações no tempo. Na Figura 28 é exibido um exemplo

65

de diagrama de ligação básico interno do miniventilador, que possui: um "pull-up"de 3,3 V na

entrada PWM, para compatibilidade com equipamentos de monitoramento de hardware do tipo

"Super Input/Output (I/O)"; e um resistor de 10 kΩ (Typical) para polarizar o tacômetro. O sinal

de controle PWM foi chaveado ao terra por meio do circuito externo. Na Tabela 4 é apresentada

a especificação sugerida do sinal de controle PWM e que ele deve apresentar uma frequência na

faixa de 21 a 28 kHz, considerando ideal 25 kHz, fora da faixa audível (PIERRI, 2015).

Figura 28 – Exemplo de diagrama interno de um miniventilador de 4 fios, com circuito externo.

Fonte: (PIERRI, 2015).

Tabela 4 – Especificação do sinal de controle PWM.

Parâmetro ValorFrequência Ideal: 25 kHz (21 a 28 kHz)

Nível lógico baixo 0,8 VCorrente máxima 5 mATensão máxima 3,3 V (circuito aberto)

Fonte: Adaptado de (PIERRI, 2015).

No miniventilador desse projeto, o sinal do tacômetro foi conectado ao pino digital de

saída 2 (D2) do Arduino, que foi ligado em um resistor de "pull-up"de 1 kΩ conectado no pino +5

V, para a realização da filtragem do sinal de rotação . Além disso, o cooler de 4 fios possui uma

66

entrada de controle de velocidade por PWM, com base no duty cycle (ciclo de trabalho) do sinal.

Essa entrada foi conectada ao pino digital de saída 3 (D3) do Arduino, pois foi necessário alterar

sua frequência de PWM para 25 kHz (fora da faixa audível), já que a frequência de operação do

circuito interno de controle de velocidade do miniventilador é de 21 a 28 kHz (PIERRI, 2015).

Assim, utilizou-se a função "analogWrite(porta, PWM)"para alterar a largura de pulso do sinal,

trabalhando com uma faixa de operação de 26 (velocidade mínima) a 79 (velocidade máxima).

Na Figura 29 é exibido o circuito do miniventilador (representado por J12) implementado no

software Proteus.

Figura 29 – Circuito do cooler implementado no software Proteus.


O código do cooler implementado na plataforma Arduino Nano foi feito para: medir a

frequência do sinal do tacômetro (pino D2); mudar a frequência do PWM para 25 kHz e mudar a

faixa do controle de 0 a 255, para 26 a 79; e setar o valor do PWM. Por isso, ele foi implementado

da seguinte forma:

a) como o sinal do tacômetro emitido pelo miniventilador consiste em uma onda qua-

drada, o mesmo fica ora ligado, ora desligado. Inicialmente, é feita a contagem do

tempo em que o sinal fica no nível HIGH (alto), ligado, e o tempo que ele fica no nível

LOW (baixo), desligado. Assim, é possível encontrar o tempo da borda de subida e

de descida do sinal, que são obtidos por meio da função "pulseIn(pino, HIGH ou

LOW)". Realiza-se a soma desses tempos, para se obter o tempo de um pulso do sinal.

Se essa soma for maior que zero, realiza-se o cálculo da frequência, se não o valor

67

das rotações por segundo é considerado nulo. Feito isso, para se obter a frequência, é

efetuada a divisão de 1000000 pela soma dos tempos das bordas de subida e descida,

pois, a frequência é o inverso do período e para converter o tempo de microssegundos

para Hertz, é preciso dividir 1000000 pela soma dos tempos. Ao realizar essa divisão,

obtêm-se a frequência que corresponde à quantidade de pulsos por segundo. Essa

quantidade de pulsos equivale à quantidade de rotações por segundo do cooler;

b) para mudar a frequência do PWM para 25 kHz, foi implementada uma função que

configura os registradores do microcontrolador para trabalharem nessa frequência

no pino digital de saída (D3). Ela também estabelece a faixa de valores do controle

variando de 26 a 79;

c) para setar o valor de controle PWM na faixa de 26 a 79, foi utilizada uma função que

o configura em um dos registradores programados pela função que muda a frequência

para 25 kHz.

4.1.4 Circuito eletrônico de aquecimento

O circuito eletrônico de aquecimento é composto por: um diodo de roda livre modelo

1N4007, ligado em paralelo com a lâmpada para proteger os componentes; dois terminais (J3

e J4) que representam os pinos da lâmpada; um transistor Darlington TIP 122 para realizar o

chaveamento do circuito; e um resistor de base de 1 kΩ (R6). Na Figura 30 é apresentado o

circuito da lâmpada implementado no software Proteus.

68

Figura 30 – Circuito da lâmpada implementado no software Proteus.


O circuito funciona da seguinte forma:

a) o terminal J3 é ligado no +12 V da fonte de tensão, que também é conectado no

catodo do diodo (terminal barrado);

b) o terminal J4 é conectado no anodo do diodo e no coletor do TIP 122 para chavear o

terminal do terra para a lâmpada;

c) A entrada digital LAMP é ligada ao pino digital de saída (D9) da plataforma Arduino,

que envia uma tensão, de acordo com o valor do controle PWM setado pelo usuário

no supervisório (modo manual), para saturar a base do transistor e fazer com que

ele realize o chaveamento do circuito. O resistor de base de 1 kΩ (R6) foi utilizado

para evitar corrente de pico, pois a resistência da lâmpada aumenta bastante quando

é ligada após ficar muito tempo desligada, gerando uma corrente de pico, que pode

chegar na base do TIP 122 e na lâmpada, danificando-os, caso essa precaução não

seja tomada (BOYLESTAD; NASHELSKY, 2013, p. 200).

69

4.1.5 Circuito de alimentação do sistema

No circuito de alimentação da lâmpada conectou-se a fonte de alimentação de 12 V (J1)

em um diodo modelo 1N4007, para evitar corrente inversa, que está ligado no circuito típico

de ligação do regulador de tensão LM7805. O seu circuito consiste em dois capacitores ligados

em paralelo (C1 e C2), de forma a auxiliar no ajuste da tensão de 12 para 5 V (VCC), a fim de

alimentar os 4 sensores de temperatura LM35. Na Figura 31 é exibido o circuito de alimentação

do sistema implementado no software Proteus.

Figura 31 – Circuito de alimentação do sistema implementado no software Proteus.


4.1.6 Placa de circuito impresso

A placa de circuito impresso desse projeto foi desenvolvida na aplicação ARES do

software Proteus. Ela serve para interligar eletricamente todos os componentes do sistema, por

meio das trilhas feitas em uma camada de um material condutor de eletricidade (cobre, por

exemplo). A largura das trilhas de cada componente eletrônico é dimensionada de acordo com as

suas respectivas necessidades de tensão e de corrente. Quanto maior a necessidade de tensão e

corrente, mais larga será a trilha. Na Figura 32 é exibido o sistema completo implementado no

software Proteus e nas Figuras 33 e 34 são apresentadas as vistas em 3 dimensões superior e

lateral da placa desenvolvida.

70

Figura 32 – Circuito completo do sistema implementado no software Proteus.


Figura 33 – Vista superior da placa de circuito impresso do sistema implementado no softwareProteus.


71

Figura 34 – Vista lateral da placa de circuito impresso do sistema implementado no softwareProteus.


4.2 Programação da plataforma Arduino Nano

A programação da plataforma Arduino Nano foi desenvolvida na linguagem C++,

utilizando-se o compilador "AVRISP mkll", por meio do ambiente de programação Arduino Inte-

grated Development Environment (IDE). A comunicação serial do Arduino com o supervisório,

funciona da seguinte forma:

a) o Arduino inicia a sua transmissão enviando o valor hexadecimal "0x7E", que ocupa

dois bytes, para identificar o início e o fim do pacote de dados. Depois dele, são

enviados nesta ordem, cinco variáveis do tipo float, que são: rotações por segundo do

miniventilador; e as 4 temperaturas dos sensores LM35;

b) o microcontrolador recebe do supervisório 8 variáveis do tipo float, que são: os

parâmetros setpoint, Kp, Ki e Kd (modo automático), a variável flag (indica se o

modo manual ou o automático será utilizado), os valores de PWM do cooler e da

lâmpada (modo manual) e a variável flag2 (utilizada pelo supervisório para selecionar

qual temperatura dos três sensores internos será utilizada no controle PID).

Na Figura 35 são apresentados os pacotes de transmissão e recepção de dados do Arduino.

72

Figura 35 – Pacotes de transmissão e recepção do Arduino, em que o pacote à esquerda é o detransmissão e o da direita o de recepção.


O código de programação foi implementado para se comunicar com o software supervisó-

rio, realizar a leitura dos 4 sensores de temperatura LM35 e fazer o controle manual e automático

da temperatura do sistema.

4.2.1 Modo manual

O modo manual faz com que o miniventilador e a lâmpada sejam acionados por um sinal

de controle PWM, realizado pelo usuário por meio do software supervisório. Assim, barras de

rolagem presentes no supervisório, permitem a configuração da quantidade de tensão aplicada

na lâmpada e no cooler, a fim de regular a intensidade do seu brilho e a sua rotação. Esses

valores de PWM (26 a 79, que representam valores de tensão de 0 a 12 V) são enviados pelo

supervisório ao microcontrolador, que atua nos mesmos. Esse modo foi utilizado na obtenção

dos resultados por meio do método da curva de reação de Ziegler-Nichols e permite ao usuário

selecionar manualmente o nível de ventilação e aquecimento do sistema.

73

4.2.2 Modo automático

O modo automático consiste na utilização do controlador. A sua programação é baseada

na seleção de uma das leituras dos 3 sensores internos do túnel de vento, já convertida em

temperatura pelo código implementado na plataforma Arduino. Primeiramente, o usuário define

o valor do setpoint desejado (valor de temperatura), os ganhos proporcional (Kp), integral (Ki)

e derivativo (Kd), e o controlador PID atua no sistema, via sinal PWM, regulando a tensão

aplicada ao miniventilador, de modo que a temperatura do sistema se aproxime ao máximo do

desejado (setpoint). Na Figura 36 é exibido o diagrama de blocos do funcionamento do programa

principal.

Figura 36 – Diagrama de blocos do funcionamento do programa principal.


74

A programação do controlador PID implementada na plataforma Arduino Nano é com-

posta dos seguintes passos:

a) recebe-se do supervisório a temperatura do sensor utilizado no controle PID;

b) calcula-se o erro da temperatura, que consiste na diferença entre o valor do setpoint e

a temperatura lida pelo sensor (Equação 4.1):

Erro = setpoint − temperatura. (4.1)

c) calculam-se os termos proporcional, integral e derivativo (P, I e D) do controlador

PID, por meio dos itens 4.2 a 4.5:

P = Kp · erro; (4.2)

I = I + (Ki · erro · variacaoTempo); (4.3)

D = (ultimaTemperatura− temperatura) ·Kd/variacaoTempo; (4.4)

ultimaTemperatura = temperatura. (4.5)

em que:

– essa implementação foi executada na função "void loop"do Arduino, para que os

laços de repetição sejam executados continuamente;

– a variável variacaoTempo mede a variação de tempo (tempo atual em que o laço

de repetição foi executado - tempo que o último laço foi executado), para que a

integral e a derivada dos ganhos integral e derivativo seja calculada;

– no termo integral é realizado o somatório do ganho integral multiplicado pela

variação do tempo e pelo erro para implementar a integral do erro;

– no termo derivativo foi feita a variação da temperatura pela variação do tempo,

que determina a derivada da temperatura em relação ao tempo e depois disso

armazena-se o último valor de temperatura lido.

75

Após esse passo a passo encontra-se o valor final do PID por meio da soma dos três

termos com 26, pois é o valor da velocidade inicial (0 V) do miniventilador (PID = P

+ I + D + 26);

d) o valor do PID é: sempre limitado na faixa de valores de 26 a 79, para corresponder à

faixa de operação do sinal PWM do cooler; e nele ajustado, de modo que o mesmo

atue no sistema regulando a temperatura e fazendo com que ela se aproxime ao

máximo do valor desejado pelo usuário (setpoint).

4.3 O sistema supervisório

Depois das melhorias e das adaptações realizadas no sistema supervisório desenvolvido

na linguagem de programação C# na plataforma Visual Studio por Ferreira (2014) e Gomide

(2015), como a implementação da comunicação serial, foi possível obter as interfaces mostradas

nas Figuras 37 e 38.

Figura 37 – Tela do sistema supervisório na aba inicial.


76

Figura 38 – Tela do sistema supervisório na aba de sintonia do controlador PID.


O funcionamento do sistema ocorre da seguinte forma:

a) primeiramente inicia-se a comunicação serial, selecionando a porta serial "COM"do

computador e a taxa de transmissão de dados "Baud Rate"de 9600, apertando o botão

"Abrir"depois disso;

b) com a comunicação serial estabelecida, os valores de temperatura e a rotação por

segundo do miniventilador serão recebidos do Arduino e exibidos em gráficos e

ponteiros analógicos, sendo que se o modo automático estiver ativado, o gráfico do

erro mostrará os valores da diferença entre o setpoint e a temperatura de cada sensor;

c) quando o modo manual for ativado, o controle da intensidade do brilho da lâmpada

e do nível de ventilação do cooler serão realizados por meio das duas barras de

rolagem, e assim que forem ajustados, o usuário aperta o botão "Enviar"e os envia

para o Arduino atuar neles;

d) quando o modo automático for ativado, o usuário pode sintonizar o controlador PID

por meio do método da tentativa e erro ou por métodos como os de Ziegler-Nichols e

Cohen-Coon, por exemplo. Ele pode construir a curva de reação de Ziegler-Nichols

77

para encontrar os ganhos que controlam adequadamente o sistema. Depois que ele

encontra os parâmetros da curva de reação (Entradas Final e Inicial (Xf e Xi), Saídas

Final e Inicial (Yf e Yi), Tempo de atraso (L) e Constante de tempo (T)), os inserir

na aba de sintonia do supervisório, selecionar entre os métodos de Ziegler-Nichols e

Cohen-Coon e entre os controladores P, PI e PID e apertar o botão "Calcular", ele

obterá o ganho proporcional (Kp), o tempo integral (Ti) e o tempo derivativo (Td).

Encontrados esses parâmetros, ele consegue determinar os outros dois ganhos do

controlador e inserindo os três ganhos na aba inicial e apertando o botão "Enviar"os

ganhos serão enviados para o Arduino, que calcula o valor do PID e atua regulando a

tensão aplicada no miniventilador, controlando o nível de ventilação automaticamente,

que regula a temperatura do túnel de vento;

e) o supervisório possui 4 abas, sendo 3 delas para monitorar o comportamento de cada

sensor e a rotação do cooler e 1 para a sintonia do controlador PID;

f) na caixa de texto "Dados Recebidos"pode-se visualizar os dados que chegam da

serial, enviados pelo Arduino.

Na Figura 39 é exibido o diagrama de blocos do funcionamento do supervisório.

Figura 39 – Diagrama de blocos do funcionamento do supervisório.


4.4 Construção física da bancada

Após o desenvolvimento do projeto do circuito eletrônico, confeccionou-se a placa

de circuito impresso por meio da máquina de Comando numérico computadorizado (CNC)

do LABCAM na UFOP, que desenhou as trilhas e realizou os furos para a soldagem dos

componentes eletrônicos. Depois da soldagem dos mesmos, foi feita a construção e a montagem

de um túnel de acrílico (túnel de vento) e feito um rasgo nas faces internas das partes laterais com

78

o objetivo de inserir e retirar a placa, caso necessário. Nas Figuras 40, 41 e 42 são apresentadas

as vistas frontal, lateral e superior do túnel de vento de acrílico construído. O desenho técnico da

estrutura de acrílico foi desenvolvida e cedida por Ferreira (2014) e encontra-se no anexo do

trabalho.

Figura 40 – Vista frontal do túnel de vento de acrílico construído.


Figura 41 – Vista lateral do túnel de vento de acrílico construído.


79

Figura 42 – Vista superior do túnel de vento de acrílico construído.


80

5 RESULTADOS E TESTES DO SISTEMA

Neste trabalho foi realizada a identificação do sistema por meio da construção da curva

de reação a fim de determinar os parâmetros necessários para a sintonia do controlador nos quatro

métodos abordados. O sensor utilizado foi o 3 pois, escolheu-se o sensor interno mais próximo

da lâmpada. A curva de reação foi construída com o auxílio do script do Matlab disponível no

site do Laboratório Remoto desenvolvido por Oliveira et al. (2018), que baseado nos dados

amostrados durante o experimento, possibilitou o cálculo dos parâmetros: ganho direto (Kdc),

constante de tempo (τ ), constante de atraso (θ), ganho proporcional (Kp) e o tempo integral (Ti).

Com o cálculo desses parâmetros e aplicando as Equações 3.3, 3.12, 3.13, 3.14 e as fórmulas das

Tabela 2 e 3, foi possível realizar o projeto do controlador PI e obter os resultados do experimento.

Depois disso, foi possível encontrar a função de transferência do controlador e a sua modelagem

discreta, de acordo com cada método. Foi feita uma comparação entre os métodos abordados

para mostrar o que apresentou o melhor desempenho e validar o sistema. Após essa etapa, foi

feita a comparação dos resultados obtidos nesse projeto com os obtidos no trabalho do Gomide

(2015).

5.1 Identificação do sistema e sintonia de controladores

Inicialmente foi feita a amostragem dos dados da temperatura durante o experimento e

verificou-se que o método de Ziegler-Nichols é aplicável pois, ao selecionar-se manualmente

(malha aberta) os valores do duty cicle do miniventilador, a curva da temperatura apresentou

o formato de um "S". Na Figura 43 é apresentado o comportamento da temperatura durante o

experimento.

81

Figura 43 – Gráfico da temperatura durante o experimento da curva de reação no softwareMatlab.


O experimento começou com a configuração do duty cicle do cooler para 47,2 (4,8 V) e

colocando-se a lâmpada no máximo de sua intensidade (12 V), por meio do modo manual do

sistema supervisório. Assim, a temperatura começou a abaixar até se estabilizar por volta de

33,2 oC. Ela levou aproximadamente 189 s para se estabilizar. Depois disso, aplicou-se o degrau

decrescente de 20%, no instante de 216 s, na velocidade do miniventilador, fazendo com que o

seu duty cicle fosse para 36,6 (2,4 V). Como a faixa de operação do PWM do cooler é de 26 a

79, a diferença entre esses limiares resulta em 53. Logo, 20% do fundo de escala (53) resulta

em 10,6. Como o degrau aplicado foi decrescente, subtraiu-se 10,6 de 47,2, resultando em 36,6.

Feito esse processo, a temperatura começou a aumentar, pois a velocidade do miniventilador

diminuiu, e no instante 410 s atingiu aproximadamente 35,3 oC, levando aproximadamente 221 s

para estabilizar.

5.1.1 Construção da curva de reação

Para a construção da curva de reação, de acordo com Oliveira et al. (2018), deve-se

encontrar o ponto de inflexão, que geralmente é o ponto mais alto (derivada máxima) depois do

instante do degrau. Na Figura 44 é exibido o gráfico do cálculo do ponto de inflexão.

82

Figura 44 – Cálculo do ponto de inflexão no software Matlab.


Como o ponto mais alto depois do instante do degrau é o instante 231 s, que foi o ponto

de inflexão escolhido, utilizou-se o valor da derivada de 0,09775. Sabendo-se que o sinal de

entrada é o valor do duty cicle aplicado no miniventilador e o sinal de saída é a temperatura

aferida pelo sensor, pode-se calcular o ganho direto Kdc, aplicando-se a Equação 3.13:

Kdc =35, 3 − 33, 2

36, 6 − 47, 2= −0, 198 (5.1)

Aplicando-se o degrau decrescente pôde-se observar que o ganho direto do sistema

apresentou um valor negativo pois, à medida que se diminui a velocidade do cooler, a temperatura

aumenta e vice-versa.

Como o ganho direto apresentou um valor negativo, os ganhos proporcional e integral

também apresentaram valores negativos. Porém, como não é possível enviar um sinal de controle

negativo, pois a tensão de alimentação do miniventilador é positiva, a realimentação do sistema

deve ser positiva, ao contrário do apresentado na Figura 23, por que só assim o sistema em malha

fechada seria estável (MATOS et al., 2019).

Na execução do script do Matlab da curva de reação obteve-se a sua construção, mostrada

na Figura 45 e foram encontrados os valores de t0 de 216 s (instante do degrau), t1 de 225,14 s e

t2 de 245,6 s, o que possibilitou o cálculo das constantes de atraso e de tempo do sistema, por

meio das Equações 5.2 e 5.3:

83

θ = t1 − t0 = (225, 14s− 216s) = 9, 14s (5.2)

τ = t2 − t1 = (245, 6s− 225, 14s) = 20, 46s (5.3)

Figura 45 – Curva de reação para o cálculo das constantes de atraso (θ) e de tempo (τ ) no matlab.


5.1.2 Identificação do sistema e projeto do controlador PI

A partir dos parâmetros encontrados na aplicação do método da curva de reação, foi

possível obter a equação da função de transferência do sistema, por meio da Equação 5.4:

Gp(s) = −0, 198e−9,14s

20, 46s+ 1. (5.4)

De acordo com Matos et al. (2019), o parâmetro λ deve ser um valor múltiplo da constante

de tempo τ . Logo, adotou-se λ = τ , que resulta em λ = 20,46 s. Baseado nessas constantes, na

Equação 3.3 e nas Tabela 2 e 3, pode-se obter os valores do controlador PI, mostrados na Tabela

5, considerando os quatro métodos de sintonia abordados no trabalho.

Tabela 5 – Parâmetros dos métodos de sintonia do controlador PI.

Método Kp Ti Ki

Ziegler-Nichols -10,31 30,44 -0,34Cohen-Coon -10,74 16,00 -0,67

Chien, Hrones e Reswick -4,01 23,73 -0,17Modelo Interno -6,26 25,03 -0,25


84

5.2 Teste e validação do sistema

Para avaliar o desempenho dos controladores, obtidos pelos quatro métodos de sintonia,

apresentados na Seção 5.1 foram realizados quatro experimentos com o sistema no modo

automático (controlador ativado), a lâmpada ligada na sua intensidade máxima (12 V), em que

foi dado um setpoint inicial de 30 oC e um final de 32 oC para garantir que a temperatura iniciasse

de acordo com o desejado e estabilizasse no setpoint final esperado. Esses procedimentos foram

feitos para verificar qual método de sintonia foi o mais eficiente e utilizá-lo na validação do

sistema.

5.2.1 Método de Ziegler-Nichols

Assim que foi dado o setpoint de 30 oC, a temperatura inicial ficou em torno de 30,0 oC.

Depois disso, ela foi aumentando gradativamente até atingir o valor máximo de 32,1 oC e após a

ação do controlador, apresentou o valor mínimo de 32,0 oC. O sistema levou aproximadamente

105 s para atingir proximamente a temperatura final estabilizada de 32 oC. Nas Figuras 46 e

47 são apresentados, respectivamente, o sistema supervisório controlando a temperatura e o

comportamento dela durante o processo de sintonia por meio do método de Ziegler-Nichols.

Figura 46 – Tela do supervisório durante o experimento de Ziegler-Nichols.


85

Figura 47 – Gráfico da temperatura durante o experimento do método de Ziegler-Nichols.


O funcionamento do controlador é mostrado na Figura 48 que contém o gráfico do erro

da temperatura durante o experimento e pode-se observar que no instante de aproximadamente

105 s, o erro praticamente foi nulo, indicando que o sistema atingiu de forma bem próxima a

temperatura desejada (32 oC). O erro máximo do sistema após o instante de 105 s foi de -0,1 oC.

Figura 48 – Gráfico do erro da temperatura durante o experimento do método de Ziegler-Nichols.


Na Figura 49 é exibido o comportamento da velocidade do miniventilador até ele começar

a girar, atuando no sistema. O cooler começou a ventilar o sistema no instante de 11 s à velocidade

de 32,46 rps. Como o setpoint de 32 oC foi alcançado no instante 105 s, o miniventilador levou

86

105 s -11 s = 94 s para acomodar o sistema e o mesmo permaneceu na faixa de velocidade final

de 57 a 61 rps.

Figura 49 – Gráfico da velocidade do miniventilador durante o experimento do método deZiegler-Nichols.


A função de transferência do controlador PI por meio do método de Ziegler-Nichols é

mostrada na Equação 5.5 abaixo:

U(s)

E(s)= −10, 31 − 10, 31

30, 44s(5.5)

Por meio da Equação 3.12, pode-se obter o modelo discreto final do controlador PI,

utilizando a sintonia de Ziegler-Nichols e considerando o tempo de amostragem H = 1 s.

u(k) = u(k − 1) − 10, 31[e(k) − e(k − 1)] − 0, 34e(k) (5.6)

5.2.2 Método de Cohen-Coon

Quando foi dado o setpoint de 30 oC, a temperatura inicial permaneceu em torno de 30,0oC. Depois disso, a temperatura foi aumentando gradativamente até atingir o valor máximo de

32,2 oC e após a ação do controlador, apresentou a temperatura mínima de 31,9 oC. O sistema

levou aproximadamente 90 s para atingir proximamente a temperatura final estabilizada de 32oC. Nas Figuras 50 e 51 são apresentados, respectivamente, o sistema supervisório controlando

87

a temperatura e o comportamento dela durante o processo de sintonia por meio do método de

Cohen-Coon.

Figura 50 – Tela do supervisório durante o experimento de Cohen-Coon.


Figura 51 – Gráfico da temperatura durante o experimento do método de Cohen-Coon.


Para exibir o funcionamento do controlador, é mostrado na Figura 52 o gráfico do erro



temperatura desejada (32 oC). O erro máximo do sistema depois do instante 90 s foi de 0,1 oC.

88

Figura 52 – Gráfico do erro da temperatura durante o experimento do método de Cohen-Coon.


Na Figura 53 é apresentado o comportamento da velocidade do miniventilador até ele

começar a girar, atuando no sistema. O cooler começou a ventilar o sistema no instante de 7 s à

velocidade de 33,79 rps. Como o setpoint de 32 oC foi alcançado no instante 90 s, o miniventilador

levou 90 s -7 s = 83 s para acomodar o sistema e permaneceu na faixa de velocidade final de 64 a

67 rps.

Figura 53 – Gráfico da velocidade do miniventilador durante o experimento do método de Cohen-Coon.


A função de transferência do controlador PI por meio do método de Cohen-Coon é

mostrada na Equação 5.7 abaixo:

89

U(s)

E(s)= −10, 74 − 10, 74

16, 00s(5.7)


utilizando a sintonia de Cohen-Coon e considerando o tempo de amostragem H= 1 s.

u(k) = u(k − 1) − 10, 74[e(k) − e(k − 1)] − 0, 67e(k) (5.8)

5.2.3 Método de Chien, Hrones e Reswick

Com o setpoint de 30 oC, a temperatura inicial ficou em aproximadamente 30,0 oC.

Depois disso, a temperatura foi aumentando gradativamente até atingir o valor máximo de 32,2oC e após a ação do controlador, apresentou a temperatura mínima de 32,0 oC. O sistema levou

aproximadamente 206 s para atingir proximamente a temperatura final estabilizada de 32 oC.

Nas Figuras 54 e 55 são apresentados, respectivamente, o sistema supervisório controlando a

temperatura e o comportamento dela durante o processo de sintonia por meio do método de

Chien, Hrones e Reswick.

Figura 54 – Tela do supervisório durante o experimento de Chien, Hrones e Reswick.


90

Figura 55 – Gráfico da temperatura durante o experimento do método de Chien, Hrones eReswick.


Pode-se visualizar o funcionamento do controlador na Figura 56 que contém o gráfico

do erro da temperatura durante o experimento. É possível observar que no instante de aproxi-

madamente 206 s, o erro praticamente foi nulo, indicando que o sistema atingiu de forma bem

próxima a temperatura desejada (32 oC). O erro máximo do sistema após o instante 206 s foi de

-0,1 oC

Figura 56 – Gráfico do erro da temperatura durante o experimento do método de Chien, Hronese Reswick.



91



206 s -68 s = 138 s para acomodar o sistema e permaneceu na faixa de velocidade final de 63 a

65 rps.

Figura 57 – Gráfico da velocidade do miniventilador durante o experimento do método de Chien,Hrones e Reswick.


A função de transferência do controlador PI por meio do método de Chien, Hrones e

Reswick é mostrada na Equação 5.9 abaixo:

U(s)

E(s)= −4, 01 − 4, 01

23, 73s(5.9)


utilizando a sintonia de CHR e considerando o tempo de amostragem H= 1 s.

u(k) = u(k − 1) − 4, 01[e(k) − e(k − 1)] − 0, 17e(k) (5.10)

5.2.4 Método do Modelo interno

Aplicando-se o setpoint de 30 oC foi possível observar que a temperatura inicial ficou

em torno de 30,1 oC. Depois disso, a temperatura foi aumentando gradativamente até atingir

o valor máximo de 32,2 oC e após a ação do controlador, apresentou a temperatura mínima

de 31,9 oC. O sistema levou aproximadamente 168 s para atingir proximamente a temperatura

92

final estabilizada de 32 oC. Nas Figuras 58 e 59 são apresentados, respectivamente, o sistema

supervisório controlando a temperatura e o comportamento dela durante o processo de sintonia

por meio do método do Modelo interno.

Figura 58 – Tela do supervisório durante o experimento do Modelo interno.


Figura 59 – Gráfico da temperatura durante o experimento do método do Modelo interno.


Para exibir o funcionamento do controlador, mostra-se na Figura 60 o gráfico do erro


93


temperatura desejada (32 oC). O erro máximo do sistema depois do instante 168 s foi de -0,1 oC.

Figura 60 – Gráfico do erro da temperatura durante o experimento do método do Modelo interno.





168 s -48 s = 120 s para acomodar o sistema e permaneceu na faixa de velocidade final de 64 a

67 rps.

94

Figura 61 – Gráfico da velocidade do miniventilador durante o experimento do método doModelo interno.


A função de transferência do controlador PI por meio do método do IMC é mostrada na

Equação 5.11 abaixo:

U(s)

E(s)= −6, 26 − 6, 26

24, 03s(5.11)


utilizando a sintonia do IMC e considerando o tempo de amostragem H= 1 s.

u(k) = u(k − 1) − 6, 26[e(k) − e(k − 1)] − 0, 25e(k) (5.12)

5.2.5 Validação do sistema

Os resultados obtidos nos quatro experimentos de sintonia do controlador PI podem ser

observados na Tabela 6.

95

Tabela 6 – Resultados dos métodos de sintonia do controlador PI.

Método Tmin Tmax TcZiegler-Nichols 32,0 oC 32,1 oC 94 s

Cohen-Coon 31,9 oC 32,2 oC 83 sChien, Hrones e Reswick 32,0 oC 32,2 oC 138 s

Modelo Interno 31,9 oC 32,2 oC 120 s


Na Tabela 6: Tmin e Tmax indicam as temperaturas mínima e máxima que o sistema

atingiu, respectivamente, depois da configuração do setpoint final durante os processos de

sintonia e Tc é o tempo que o controlador levou para acomodar o sistema no valor final desejado.

Após a realização dos testes para verificar qual foi o método mais eficiente de sintonia

do controlador PI, pôde-se perceber que foi o método de Ziegler-Nichols, pois ele apresentou os

valores de Tmin e Tmax mais próximos do setpoint final (32 oC).

Apesar de não ter apresentado o melhor tempo de ação do controlador na acomodação

no sistema, pode-se dizer que o mesmo foi satisfatório visto que é menor que o tempo médio

dos métodos, que foi de 108,75 s. Para a validação do sistema utilizou-se o critério de 5%, que

determina que a temperatura do sistema após a aplicação do setpoint final (32 oC), deve ficar na

faixa inferior e superior de 5% do seu valor, ou seja, na faixa de 30,4 oC a 33,6 oC. Como Tmin e

Tmax estão dentro dessa faixa, pode-se dizer que o sistema foi validado.

5.3 Comparação dos resultados

Comparando-se os resultados obtidos com os do trabalho do Gomide (2015), pode-se

observar que os ganhos Kp de Ziegler-Nichols e de Cohen-Coon deste trabalho (Kp = -10,31

e -10,74, respectivamente) foram maiores que os valores das sintonias de Ziegler-Nichols e de

Cohen-Coon encontrados por ele, que apresentaram Kp = -4,6945 e -4,9179, respectivamente.

Ambos os ganhos foram negativos pois, o ganho direto deste trabalho foi de -0,198 e o outro

foi de -0,375, que foram valores relativamente próximos. Os ganhos Ki deste trabalho pelas

sintonias de Ziegler-Nichols e Cohen-Coon foram de -0,34 e de -0,67, respectivamente e do

outro trabalho foram de -0,1237 e -0,2607, respectivamente. Os valores do ganho integral de

ambas as pesquisas apresentaram valores próximos entre si.

Ambos os trabalhos apresentaram o erro máximo do controlador de 0,1 oC. O trabalho

96

do Gomide (2015) apresentou uma variação maior na faixa de velocidade do miniventilador de 4

rps quando o controlador alcançou um valor próximo da temperatura desejada, ao passo que esse

trabalho apresentou um valor ainda menor, ou seja, de 2 rps. Na pesquisa do Gomide (2015), o

sistema começa a atuar no instante 230 s e estabiliza a rotação por volta de 550 s, logo o sistema

levou 550 s -230 s = 320 s para estabilizar a rotação do miniventilador. Já o miniventilador no

processo de validação deste trabalho levou 94 s para estabilizar a rotação do cooler, o que mostra

que o sistema atuou com um tempo de acomodação três vezes menor para corrigir e manter a

temperatura desejada. Logo, pode-se dizer que o sistema desenvolvido neste trabalho foi o mais

eficiente.

97

6 CONSIDERAÇÕES FINAIS

Neste trabalho foi possível aperfeiçoar e desenvolver uma bancada didática para práticas

da disciplina de Teoria de Controle, capaz de se comunicar por meio do protocolo serial UART

com o software supervisório adaptado de Ferreira (2014), apresentando uma comunicação

rápida e eficiente, visando auxiliar no entendimento dos alunos sobre o assunto. A bancada foi

construída utilizando-se as ferramentas, materiais e equipamentos disponíveis no LABCAM da

UFOP. A estrutura de acrílico do túnel de vento foi desenvolvida por Ferreira (2014). O objetivo

geral do trabalho foi alcançado pois, o preço médio gasto com o material utilizado na construção

da bancada didática foi de aproximadamente 130 reais, logo, pode-se concluir que foi possível

construí-la com um preço muito menor e com função bastante similar ao do sistema proposto

pela empresa Quanser.

Na construção da curva de reação optou-se por realizar um degrau decrescente de 20% no

ciclo de trabalho, em que obteve-se uma constante de tempo (τ = 20,46 s) duas vezes maior que

a constante de atraso (θ = 9,14 s) e um valor negativo no ganho direto do sistema (Kdc = -0,198).

Isso ocorreu devido ao fato de que quando a rotação do miniventilador aumenta, a temperatura

diminui e vice-versa. Assim, o cálculo do ganho direto do sistema sempre resultará em um valor

negativo. Nos resultados obtidos nos testes e na validação do sistema, pôde-se observar que em

cada método de sintonia do controlador PI, os valores de Kp foram bem maiores que os do Ki

e os pares de métodos de Ziegler-Nichols (Kp = -10,31 e Ki = -0,34) e de Cohen-Coon (Kp =

-10,74 e Ki = -0,67), e de Chien, Hrones e Reswick (Kp = -4,01 e Ki = -0,17) e Modelo interno

(Kp = -6,26 e Ki = -0,25) apresentaram valores similares. Comparando-se o tempo de ação de

cada controlador PI projetado pelos métodos ZN (94 s), CC (83 s), CHR (138 s) e IMC (120

s) com o tempo médio dos mesmos (108,75 s) pode-se afirmar que o método que apresentou o

menor tempo de acomodação foi o de Cohen-Coon, porém como essa sintonia apresentou uma

faixa de temperatura com maior variação do que a apresentada no método de Ziegler-Nichols, ela

não foi escolhida para a validação do sistema. O método de CHR foi o método que apresentou a

menor faixa de variação da rotação do miniventilador que foi de 2 rps (63 a 65 rps). Já os métodos

de CC e IMC apresentaram a variação de 3 rps (64 a 67 rps) e o método de ZN apresentou a

variação de 4 rps (57 a 61 rps).

Comparando-se os dados experimentais obtidos neste trabalho com os do Gomide (2015),

98

pôde-se observar que apesar de existirem algumas diferenças nas escolhas dos equipamentos,

na implementação e na construção do sistema, o comportamento foi semelhante, porém com

algumas vantagens do sistema aqui desenvolvido, como por exemplo, a menor faixa de variação

na faixa de velocidade do miniventilador (2 rps) quando o controlador alcançou um valor próximo

da temperatura desejada, o tempo de acomodação do microcontrolador, que foi pelo menos três

vezes menor, o fato de o aluno poder enxergar mais claramente o nível de aquecimento do sistema

por meio do brilho da lâmpada, a utilização de apenas uma placa de circuito impresso, em vez

das duas utilizadas no outro projeto, a facilidade de implementação e replicação, ser de código

e de hardware abertos etc. o que indica que o sistema foi realmente aprimorado, apresentando

melhores resultados, alcançando-se então um dos objetivos desse projeto.

Para trabalhos futuros sugere-se a utilização de uma lâmpada com potência maior e a

implementação da técnica anti-windup no firmware do Arduino. Outra proposta seria realizar a

sintonia do controlador por meio de outros métodos e a implementação de uma página web para

controlar e monitorar o sistema remotamente.

99

REFERÊNCIAS

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APÊNDICE A – DESENHO TÉCNICO DO TÚNEL DE ACRÍLICO

Desenho técnico da estrutura de acrílico do túnel de vento desenvolvido e cedido por

Ferreira (2014).

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