Questão de Automação — Geral — FUNCERN 2025
AutomaçãoGeral
- Código
- qg466068
- Banca
- FUNCERN
- Órgão
- IF-PE
- Ano
- 2025
- Nível
- Superior
- Cargo
- Professor EBTT - Automação
Analise a situação a seguir.Em uma linha de envase automatizada de uma indústria química, robôs manipuladores realizam o enchimento de tanques e frascos. Para garantir a qualidade do processo, são utilizados diferentes sensores:● Sensor de nível ultrassônico para medir o volume dentro dos tanques; ● Sensor de pressão piezoelétrico para monitorar a linha de bombeamento; ● RTD (Pt100) para medir a temperatura do produto durante o envase; ● Sensores indutivos para detecção de posição dos frascos na esteira; e ● Transmissores inteligentes conectados via Profinet para envio de dados ao supervisório (SCADA). Durante a operação, verificou-se que a leitura de nível apresentava oscilações e atrasos, dificultando o ajuste preciso da quantidade envasada. A equipe de automação decidiu aplicar um modelo de simulação do processo integrado a algoritmos de aprendizado de máquina para corrigir essas variações e otimizar o controle de enchimento. Considerando a situação descrita, a solução mais adequada para garantir precisão na medição e maior estabilidade no processo é
- Asubstituir os sensores inteligentes por sensores convencionais, de menor custo, evitando o processamento local de dados e reduzindo a complexidade do sistema.
- Bimplementar apenas um filtro passa-baixa no sinal analógico do sensor de nível, sem integrar técnicas de modelagem ou aprendizado de máquina, de forma a eliminar qualquer oscilação.
- Cconfiar apenas na calibração manual periódica do sensor de nível, mantendo o controle de enchimento baseado em ajuste empírico da válvula de vazão.
- Dreconfigurar o transmissor de pressão piezoelétrico para substituir a função de medição de nível, evitando a necessidade de múltiplos sensores e simplificando a malha de controle.
- Eutilizar os dados coletados pelos sensores inteligentes e transmitir ao SCADA via Profinet, aplicando algoritmos de aprendizado de máquina para compensar atrasos e histerese na medição de nível.