Os sistemas de pH foram reconhecidos como um dos problemas mais difíceis na área de controle de processos, pois a resposta do pH à adição de reagentes é altamente não linear. Este trabalho tem como principal objetivo a comparação entre duas técnicas de controle linear aplicadas a um processo não linear de tratamento de pH: o PID Gain Schedule (GS) e o MPC Multimodelos gerando SP ótimos para PID GS. É empregada a Planta Piloto de Tratamento de pH instalada no Laboratório de Controle de Processos Industriais da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo e levantada a curva de titulação para determinar as faixas em que o comportamento do mesmo é linear. Para cada faixa de pH é criado um controlador do tipo PID e um modelo caixa preta para o controlador preditivo, assim como um mecanismo adaptativo que decide, partindo das entradas e saídas do sistema, qual modelo é apropriado para o controlador preditivo. Do uso das duas estratégias de controle, resulta em um controle PID bem sintonizado agindo na primeira camada garantindo que o processo nunca se torne instável, viabilizando uma operação segura da planta; já o MPC na segunda camada de controle consegue otimizar o processo. Os resultados obtidos após a implementação dos controladores são satisfatórios. Verificou-se que existem cinco faixas de pH, que para uma melhor operação podem ser tratadas usando cinco controladores diferentes. Para a Planta Piloto de Tratamento de pH do LCPI, na variável nível o melhor método de sintonia encontrado foi o da Curva de Reação de Ziegler e Nichols, para a temperatura foi o método de sintonia ISE e para a variável pH, por ser uma variável instável em malha aberta se aplicou o método do Relé de Åström e Hägglund na obtenção dos parâmetros em conjunto com o método de Ziegler e Nichols de Oscilações Contínuas, resultando este último no método mais eficaz para sintonia em malha fechada. No uso do PID Gain Schedule se verificou que quando utilizado sozinho na planta, é melhor usar realimentação para troca dos ganhos pelo valor do Set Point e quando utilizado na primeira camada de controle, recebendo SP otimizados, é melhor a realimentação pelo valor da variável de processo. Com os resultados obtidos observou-se que a utilização de duas camadas de controle onde o MPC projetado com os modelos obtidos empregando sinais de excitação do tipo GBN apresentou menores tempos de acomodação.

pH systems have been recognized as one of the most difficult problems in the area of process control, since the pH response to the addition of reagents is highly nonlinear. This work has as main objective the comparison between two linear control techniques applied to a non-linear process of pH treatment: the PID Gain Schedule (GS) and MPC Multi-models generating optimum SP for PID GS. A pH Treatment Pilot Plant installed in the Industrial Process Control Laboratory of the Polytechnic School of the University of São Paulo is used and the titration curve is drawn up to determine the ranges where the behavior of the same is linear. For each pH range, a PID type controller and a black box model for the predictive controller are created, as well as an adaptive mechanism that decides, based on the inputs and outputs of the system, which model is appropriate for the predictive controller. From the use of the two control strategies, it results that with the PID well tuned, acting on the first layer, it is guaranteed that the process will never become unstable, enabling a safe operation of the plant; the MPC in the second control layer is able to optimize the process. The results obtained after the implementation of the controllers are satisfactory. It was verified that there are five pH ranges that for a better operation can be worked with five different controllers. For the LCPI pH Treatment Pilot Plant, in the level variable the best tuning method found was that of Reaction Curve of Ziegler and Nichols, for the temperature it was the ISE tuning method and for the pH variable, as it is an unstable variable in open loop, the Åström & Hägglund Relay method was applied to obtain the parameters together with the Ziegler and Nichols Continuous Oscillations method, the latter being the most effective method for closed loop tuning. When using the PID Gain Schedule, it was shown that when it is used acting alone in the plant it is better to use feedback to exchange the gains for the value of the Set Point and when it is used in the first control layer, receiving optimized SP, the feedback is better for the process variable value. It turned out to be better utilizing two control layers where the MPC designed with the models obtained using GBN as excitation signals presented shorter accommodation times.