Questão de Engenharia Eletrônica — Sistemas de Controle — FURB 2024
Engenharia EletrônicaSistemas de Controle
- Código
- qg195324
- Banca
- FURB
- Órgão
- SED-SC
- Ano
- 2024
- Nível
- Superior
- Cargo
- Professor - Controle e Processos Industriais
Em uma planta petroquímica de última geração, foi implementado um sistema de controle avançado para otimizar a produção de polímeros. O sistema integra um Controlador Lógico Programável (CLP} de alta performance com um sistema de controle distribuído (DCS) e utiliza técnicas de controle preditivo baseado em modelo (MPC) para gerenciar múltiplas variáveis do processo. O sistema inclui as seguintes características:-Rede de comunicação industrial baseada em EtherCAT, para controle em tempo real.-Implementação de um Digital Twin, para simulação e otimização em tempo real.-Algoritmos de machine learning, para detecção precoce de falhas e manutenção preditiva.-Interface homem-máquina (IHM) baseada em realidade aumentada.-Integração com sistemas MES (Manufacturing Execution System) e ERP (Enterprise Resource Planning).Durante a operação, o sistema deve lidar com perturbações estocásticas na composição da matéria-prima e variações na demanda de produção, mantendo a qualidade do produto final dentro de especificações rigorosas. Considerando esse cenário, é correto o que se afirma em:
- AA implementação de um controlador MPC multivariável, em conjunto com o Digital Twin, permite uma otimização dinâmica do processo, adaptando-se em tempo real às variações de matéria-prima e demanda. A integração de machine learning para manutenção preditiva melhora a confiabilidade do sistema, enquanto a rede EtherCAT assegura a sincronização precisa, essencial para o controle de processos críticos em tempo real.
- BO uso de um CLP de alta performance é inadequado neste cenário, pois sistemas baseados em DCS são sempre superiores em aplicações petroquímicas complexas, especialmente quando se trata de controle preditivo e otimização em tempo real.
- CA implementação de realidade aumentada na IHM, embora inovadora, compromete a segurança do processo ao distrair os operadores com informações visuais excessivas, sendo mais adequado o uso de interfaces convencionais para processos críticos.
- DAlgoritmos de machine learning são incompatíveis com sistemas de controle em tempo real devido à sua natureza computacionalmente intensiva, tornando inviável sua aplicação para detecção precoce de falhas em um ambiente de produção contínua.
- EA integração entre o sistema de controle e os sistemas MES e ERP viola os princípios de segregação de sistemas críticos de segurança, aumentando o risco de ataques cibernéticos e comprometendo a integridade do processo produtivo.