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Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2018. Os satélites artificiais são sistemas robóticos extremamente complexos e caros, empregados em aplicações científicas, militares e de comunicação. O controle de atitude de satélites é responsável por assegurar que o objeto espacial se encontre na posição, velocidade e trajetória corretas, estabilizando o veículo espacial e o orientando nas direções desejadas durante a missão, independente de perturbações externas. É importante que o projeto do controlador em desenvolvimento seja capaz de respeitar requisitos de segurança e funcionamento do satélite, lidando com restrições próprias do sistema e ao ambiente em que ele está inserido. Caso estes requisitos não sejam respeitados, falhas podem ocorrer, ocasionado em funcionamento não adequado do satélite e possível falha da missão. Para evitar estes erros, o projeto dos controladores deve seguir uma metodologia de testes e validação antes de serem postos em operação. Um das dificuldades relacionadas a esta etapa é a não possibilidade de usar o satélite real para testar/validar as leis de controle desenvolvidas. Levando-se em consideração a dificuldade de validação experimental dos controladores e que considerem na sua formulação as restrições físicas inerentes ao satélite, este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um controlador preditivo não linear (NMPC) embarcado em hardware, para o controle de atitude de uma plataforma de testes de satélites com validação do controlador em uma arquitetura do tipo Hardware-in-the-loop (HIL). O controle preditivo é uma estratégia que faz uso do modelo do processo e que prediz o comportamento futuro do mesmo sob um horizonte de predição definido. A estratégia leva em consideração restrições inerentes ao sistema (de estado, comando e variação do comando), e através da otimização online de uma função custo, definida pelo projetista, gera uma sequência ótima de comandos. Um dos pontos críticos da utilização do MPC embarcado em hardware para situações em tempo real é o alto custo computacional existente na etapa de otimização. Quanto mais rápida for a dinâmica do sistema, exigindo menores períodos de amostragem, mais crítico torna-se este problema. Neste trabalho visando reduzir o custo computacional e assegurar que o controlador possa ser embarcado em um hardware real, é então utilizada a técnica de parametrização exponencial, que reduz o número graus de liberdade existentes no problema de otimização não-parametrizado, reduzindo diretamente o tempo gasto na etapa de otimização. Para validação em tempo real do controlador desenvolvido, simulações em HIL são feitas em uma plataforma de baixo custo desenvolvida na Universidade de Brasília. Os resultados obtidos mostram a possibilidade de se embarcar o controlador preditivo não-linear parametrizado em um hardware de baixa potência e que o sistema de controle de atitude é capaz de lidar com as restrições impostas pelo satélite. Artificial satellites are extremely complex and expensive robotic systems used in scientific, military and communication applications. The attitude control of satellites is responsible for ensuring that the space object is in the correct position, velocity and trajectory, stabilizing the spacecraft and guiding it in the desired directions during the mission, regardless of external disturbances. It is important that the design of the developing controller be able to meet security requirements of the satellite, dealing with constraints of the system itself and the environment in which it is embedded. If these requirements are not met, failures may occur, causing the satellite to malfunction and possible mission failure. In order to avoid these errors, the design of controllers must follow a methodology of testing and validation before they are put into operation. One of the difficulties related to this step is the non-possibility of using the real satellite to test/validate the developed control laws. Taking into account the difficulty of experimental validation of the controllers that consider in their formulation the physical restrictions inherent to the satellite, this work aims at the developing of a non-linear model predictive control (NMPC) embedded in hardware, for the attitude control of a platform of satellite tests with validation in a Hardware-in-the-loop architecture. The model predictive control is a strategy that makes use of the nonlinear model of the process and that predicts the future behavior of the process under a defined prediction horizon. The strategy takes into account constraints inherent to the system (state, command and command variation) and through online optimization of a cost function, defined by the designer, generates an optimal sequence of commands. One of the critical points of NMPC embedded in hardware for real-time situations is the high computational cost in the optimization stage. The faster the system dynamics, requiring shorter sampling time, the more critical this problem becomes. In this work, in order to reduce the computational cost and ensure that the controller can ben embedded in real hardware, the exponential parametrization technique is used, which reduces the number of degrees of freedom in the non-parametrized optimization problem, directly reducing the time spent in the optimization step. For real-time validation of the developed NMPC controller, HIL simulations are carried out on a low cost platform developed at University of Brasilia (UnB). The results obtained show the possibility of embedding the parametrized nonlinear predictive control in a low power hardware and that the control system is able to handle the constraints imposed by the satellite.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2018. Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES). Satélites artificiais têm se tornado muito importantes nas últimas décadas devido à sua vasta aplicabilidade nas diversas áreas do conhecimento, tais como, por exemplo, meteorologia, telecomunicações e astronomia. Um processo importante ao se colocar um satélite em órbita, para que ele cumpra a missão à qual é destinado, é o seu controle de atitude, que é o controle da posição angular do satélite em relação a um referencial fixo. Diversas técnicas de controle de atitude têm sido pesquisadas para as diferentes aplicações e particularidades de cada tipo de satélite. Uma característica que torna o controle de atitude de um satélite ainda mais desafiador é a presença de apêndices flexíveis no corpo do satélite. Na literatura, satélites que possuem esse tipo de apêndice são geralmente denominados rígido-flexíveis. Os apêndices flexíveis são bastante comuns em satélites, podendo consistir de painéis solares, velas, ou mesmo antenas, e podem dificultar, ou até mesmo impossibilitar, as manobras do satélite, pois, durante o movimento do mesmo, oscilações indesejadas podem ser excitadas nas estruturas flexíveis. Este trabalho tem o objetivo de projetar e validar controladores para um modelo de satélite rígido-flexível. O modelo do satélite é desenvolvido utilizando a abordagem de Lagrange, resultando em um sistema não-linear, que posteriormente é linearizado para o projeto de duas técnicas de controle baseadas em modelo linear: o Linear Quadratic Regulator (LQR) e o Model-based Predictive Control (MPC). Os controladores foram validados utilizando uma plataforma Hardware in the loop (HIL), uma arquitetura onde o controlador é implementado em Hardware, e o modelo do satélite, em ambiente de Software. O ambiente Simulink Real Time foi utilizado para implementar o modelo, e os controladores foram implementados em placa micro-processada Beaglebone. A plataforma HIL foi validada, pois conseguiu-se controlar a planta com os dois controladores propostos, para diversos cenários. Os resultados obtidos mostraram que o controlador MPC obtém melhor desempenho que o LQR em relação às oscilações da haste flexível, já que essa técnica lida diretamente com restrições nas variáveis do problema, apresentando também menor sobressinal para um horizonte de predição 60, com tempo de assentamento relativamente baixo. Os resultados de simulação também demonstraram que os modelos linear e não-linear do satélite possuem comportamentos bastante semelhantes, indicando que os termos não-lineares deste modelo têm pouca influência na dinâmica do sistema. Artificial satellites have become very important in the last decades because of their wide applicability in the many areas of knowledge, such as meteorology, telecommunications and astronomy. An important process when placing a satellite in orbit, in order to fulfill the mission for which it is intended, is its attitude control, which is the control of the angular position of the satellite in relation to a fixed reference frame. Several attitude control techniques have been researched for the different applications and particularities of each type of satellite. One feature that makes the attitude control of a satellite even more challenging is the presence of flexible appendages in the satellite body. In the literature, satellites that have this type of appendix are usually called rigid-flexible. Flexible appendages are quite common in satellites, and may consist of solar panels, sails, or even antennas, and may hinder or even render impossible the maneuvers of the satellite, because, during the movement of the satellite, unwanted oscillations can be excited on the flexible structures. This work has the objective of designing and validating controllers for a rigid-flexible satellite model. The satellite model is developed using the Lagrange approach, resulting in a nonlinear system, which is later linearized for the design of two techniques of linear model-based control: Linear Quadratic Regulator (LQR) and Model-based Predictive Control (MPC). The controllers were validated using a hardware in the loop (HIL) platform, an architecture in which the controller is implemented in Hardware, and the satellite model is implemented in software environment. The environment Simulink Real Time was used to implement the model, and the controllers were implemented on micro-processed Beaglebone board. The HIL platform was validated inasmuch as it was possible to control the plant with the two controllers proposed for different scenarios. The results showed that the MPC controller performs better than the LQR controller with regard to the oscillations of the flexible appendix, since this technique deals directly with constraints on the problem variables, presenting also a smaller overshoot for a prediction horizon of 60, with a quite low settling time. The simulation results showed also that the linear and the nonlinear models of the satellite have very similar behavior, which indicates that the nonlinear terms of such model have little influence on the dynamics of the system.

Submitted by Tiago silva (tiagoo.ts@gmail.com) on 2019-03-11T15:21:02Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Tiago_versão DIGITAL.pdf: 1635640 bytes, checksum: 9b9cf0f06b2396e7d39ca8edca0d3e1c (MD5) Approved for entry into archive by Adriana Magalhaes (adriana.magalhaes@ufba.br) on 2019-03-13T13:09:58Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação_Tiago_versão DIGITAL.pdf: 1635640 bytes, checksum: 9b9cf0f06b2396e7d39ca8edca0d3e1c (MD5) Made available in DSpace on 2019-03-13T13:09:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação_Tiago_versão DIGITAL.pdf: 1635640 bytes, checksum: 9b9cf0f06b2396e7d39ca8edca0d3e1c (MD5) CAPES Maior poder de processamento, maior capacidade de comunicação, maior interoperabilidade e maior integração são as características principais que norteiam as tecnologias atuais. A disseminação desses conceitos em ambientes industriais tem ocorrido sob uma dinâmica inovadora, em que o aumento na competitividade e a disputa por novos mercados determinam uma mudança de comportamento em escala mundial. Este comportamento leva à percepção de que o mundo está vivendo um intenso momento de transição, o qual, nas últimas décadas, caracterizou-se como uma quarta revolução industrial. Desta forma, é necessário criar condições para que a transição inevitável dos modelos industriais clássicos para um modelo que se projeta em um futuro próximo ocorra, de forma a permitir que dispositivos legados e cada vez mais distribuídos coexistam com novas tecnologias e princípios. Um dos problemas mais relevantes a ser enfrentado é o da interoperabilidade entre sistemas heterogêneos em chão de fábrica, principalmente quando se tratam de sistemas distribuídos. O presente trabalho tem por objetivo apresentar uma arquitetura que permita a interoperabilidade entre dispositivos legados com os novos conceitos inseridos pela nova Revolução Industrial. Para tanto, foi desenvolvido um sistema capaz de permitir a operação de dispositivos de campo por aplicações clientes remotamente, permitindo interconectividade, interoperabilidade e transparência. A proposta deste trabalho é utilizar uma arquitetura orientada a serviços para integrar as aplicações do chão de fábrica, de forma modular e escalável. ABSTRACT - The advances in processing power, communication, interoperability and integration capability have characterized the current technologies. Spreading those concepts into industrial environments has materialized a new dynamic, where the growth of the competitiveness for new and larger markets determine new practices in a global level. Those practices demonstrate an important transition moment experienced by the world during the last decades, also called the Fourth Industrial Revolution. Hence, creating conditions capable of making the transition from classical industrial models to a new model is an inevitable need. This new model, which must be a reality in a near future, is characterized by the coexistence of legacy devices and increasingly distributed new technologies. One of the most relevant issues being faced is the interoperability between heterogeneous systems and factory floor, mainly when distributed systems are considered. The current work aims to demonstrate a middleware architecture that allows the interoperability between legacy devices and the concepts existing in the new industrial revolution. Along these lines, a system to permit operation of field devices by client applications was developed, through which legacy devices might be handled with interoperability, interconnectivity and transparency features. Wherefore, this work proposes a servicesoriented architecture in order to integrate the factory floor applications with modularity and scalability.

Submitted by Odilon Abreu (odi_abreu@yahoo.com.br) on 2019-04-24T14:29:21Z No. of bitstreams: 1 Dissertação.pdf: 3114623 bytes, checksum: 61a852d172a53ba0f101b6de81453142 (MD5) Approved for entry into archive by Rafael Nunes (rafaeln@ufba.br) on 2019-04-26T18:50:04Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação.pdf: 3114623 bytes, checksum: 61a852d172a53ba0f101b6de81453142 (MD5) Made available in DSpace on 2019-04-26T18:50:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação.pdf: 3114623 bytes, checksum: 61a852d172a53ba0f101b6de81453142 (MD5) Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Este trabalho apresenta uma estratégia de controle preditivo com garantia de estabilidade para sistemas constituídos de modos instáveis e integradores. Tais características dinâmicas tornam mais difícil o controle do sistema, principalmente quando a síntese do controlador busca a garantia de estabilidade do sistema em malha fechada. Neste trabalho, é proposta uma lei de controle livre de erro de regime permanente baseada em um único problema de otimização, sendo que a estabilidade em malha fechada é alcançada adotando um horizonte de predição infinito, que juntamente com a imposição de um conjunto de restrições terminais suavizadas associadas estados instáveis e integradores do sistema, garante sua viabilidade. Os resultados obtidos a partir dos cenários simulados, apontam uma solução e ciente para melhorar sistematicamente a malha de controle em dois sistemas, reator químico e pêndulo invertido. ABSTRACT-This study presents a stabilizing nominally model predictive control strategy of systems composed of unstable and integrating modes. Such dynamic features make more difficult the systems control, mainly when the controller synthezis seeks to guarantee the closed loop stability. In this work, it is proposed an offset-free law control based on an only optimization problem, and the closed-loop stability is achieved by adopting an infinite prediction horizon, along with imposing of suitable set of slacked terminal constraints associated with the unstable and integrating states of system, thus assuring the controller feasibility. The results obtained from the simulated scenarios, point to an efficient solution to systematically improve the control mesh in two systems, chemical reactor and inverted pendulum.

The design and implementation of a predictive/adaptive control system is presented, using neural engineering techniques to control a non-linear MIMO system in order to control, at a later stage, the temperature and level in a non-linear conical plant. Preliminarily, conventional control structures were tested, which gave rise to the need to test intelligent control structures that allow the control objectives to be met more effectively. The process begins with the experimentation of different neuronal control structures, and then escalates to a predictive/adaptive neuronal control system. The results achieved at the simulation level, testing the proposed design on mathematical models of non-linear MIMO systems, were satisfactory and met the control objectives established, therefore, in the next stage of the project, the experimentation is estimated in the real plant under study. Apresenta-se a criação e a implementação de um sistema de controle preditivo/adaptativo utilizando técnicas de engenharia neural para controlar um sistema MIMO não linear com o objetivo de controlar, em uma etapa posterior, a temperatura e o nível em uma planta não linear de tipo cônica. Preliminarmente, estruturas de controle convencional foram ensaiadas, o que fez com que surgisse a necessidade de testar estruturas e controle inteligente que permitissem cumprir os objetivos de controle de forma mais eficaz. O processo começa com a experimentação de diferentes estruturas de controle neural, para depois escalar em direção a um sistema de controle neural preditivo/adaptativo. Os resultados alcançados na simulação, ensaiando o desenho proposto sobre modelos matemáticos de sistemas MIMO não lineares, foram satisfatórios e cumpriram os objetivos de controle estabelecidos, portanto, na seguinte etapa do projeto, estima-se realizar a experimentação na planta real em estudo. Se presenta el diseño e implementación de un sistema de control predictivo/adaptativo, utilizando técnicas de ingeniería neuronal para controlar un sistema MIMO no lineal con el objeto de controlar, en una etapa posterior, la temperatura y el nivel en una planta no lineal de tipo cónica. Preliminarmente, se ensayaron estructuras de control convencional lo que hizo surgir la necesidad de probar estructuras de control inteligente que permitan cumplir más eficazmente con los objetivos de control. El proceso se inicia con la experimentación de diferentes estructuras de control neuronal, para luego escalar hacia un sistema de control neuronal predictivo/adaptativo. Los resultados logrados a nivel simulación, ensayando el diseño propuesto sobre modelos matemáticos de sistemas MIMO no lineales, fueron satisfactorios y cumplieron los objetivos de control establecidos, por tanto, en la siguiente etapa del proyecto, se estima la experimentación en la planta real en estudio.

FAPESPA - Fundação Amazônia de Amparo a Estudos e Pesquisas Neste trabalho apresenta-se o projeto de um controlador preditivo multivariável baseado em modelo, com restrições, usando as Funções de Laguerre, tendo o intuito de demonstrar os benefícios e facilidades da aplicação deste tipo de controlador em sistemas MIMO (MultipleInput and Multiple-Output) com restrições. O controlador proposto apresenta a vantagem de diminuir a carga computacional utilizada para resolver o problema de otimização envolvido no projeto, isto porque utiliza uma rede de filtros de funções ortonormais de Laguerre para obter a trajetória futura do sinal de controle dentro de um horizonte de predição, além de melhorar o compromisso entre a viabilidade do sinal de controle e o desempenho de malha fechada do sistema para os casos com restrições, no qual as funções de Laguerre são utilizadas em conjunto com a Programação Quadrática de Hildreth para encontrar a solução ótima do sinal de controle com restrições. Este controlador apresenta grandes vantagens se comparado com o controle preditivo baseado em modelo em sua abordagem clássica, em que os operadores de avanço de tempo são utilizados para predizer a trajetória futura do sinal de controle, o que leva à soluções, em alguns casos, pouco satisfatórias, e a uma alta carga computacional para casos onde o sinal de controle requer um longo horizonte de predição e uma alto desempenho em malha fechada. Este trabalho também relata testes experimentais com um manipulador robótico configurado como um sistema MIMO com três entradas e três saídas e testes simulados com a coluna de destilação binária de Wood e Berry que é um sistema MIMO com duas entradas e duas saídas, contendo atrasos de transporte. Os testes têm como objetivo comparar os resultados do controlador apresentado com o controlador que usa a abordagem tradicional e com isso demonstrar as vantagens do método usando as funções de Laguerre e sua eficiência para sistemas MIMO. This work presents a constrained multivariable model predictive controller using Laguerre Functions. This controller uses a set of orthonormal Laguerre networks for representation of the control trajectory within a control horizon. In order to demonstrate the advantages of applying this type of controller in MIMO (Multiple-Input and Multiple-Output) systems, the Laguerre Functions Functions are used to decrease the computational load used to calculate the optimal control. In addition, It improves the compromise between control signal viability and closed-loop performance of the system. The Laguerre Functions are also used in conjunction with Hildreth’s Quadratic Programming to find the optimal solution for the case where the control signal is constrained. The proposed controller presents advantages when compared to the classical model predictive control approach, where forward shift operators are used to predict the future trajectory of the control signal, leading to unsatisfactory solutions and a high computational load for cases where the control signal demands a long prediction horizon and a high closed-loop performance.It is also reported the practical testes with a robotic manipulator configured as a MIMO system with three inputs and three outputs and tests simulated with the Wood and Berry binary distillation column which is a MIMO system with two inputs and two outputs, also containing transport time delays. The tests aim to compare the controller results presented with the traditional predictive control approach and thereby demonstrate the advantages of the method using the Laguerre functions and their efficiency for MIMO systems.

CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico This Master Thesis addresses the control of an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) in the Tilt-rotor configuration for load transportation tasks. This work proposes to solve the problem using an optimal control strategy with receding horizon, mainly, Model-based Predictive Controllers (MPC). The main objective is to obtain controllers able to perform path tracking stably even in the presence of uncertainties and disturbances. Initially, a control strategy is proposed using an MPC based on the incremental framework with a linear time-invariant prediction model. After, this formulation is extended to consider a linear time-variant prediction model, which makes it possible to deal, in a fashion way, with time varying systems’ parameters, such as mass and length of the cable connecting the suspended load to the UAV, then allowing performing take-off and landing maneuvers with the load in contact with the ground. Furthermore, this strategy deals with the path tracking control problem considering different equilibrium points of the linearized system. This also allows tracking of the UAV’s yaw angle without destabilize the whole system. Moreover, an MPC controller with economic criteria is designed, in which this criteria is added to the controller’s cost function through attraction and repulsion potential functions. This makes the control system able to deal with the obstacle avoidance problem by choosing an economical trajectory that avoids collision and reduces the error between the initial trajectory and the one performed by the UAV. Furthermore, a class of robust predictive controllers, the tube-based ones, is addressed. To ensure robustness to the system, this controller takes hand of some well-known techniques of set theory to design reachable sets and stability regions in the state-space in order to limit the mismatch between the trajectory predicted using the nominal model and the model that considers limited disturbances and uncertainties. Due to the computational cost of the set theory tools, the proposed tube-based controller is cascaded with a nonlinear controller based on input-output feedback linearization. Finally, the robustness features of the tube-based controller are combined to the economic MPC controller to generate a new strategy of robust control with economic criteria. Essa dissertação de mestrado aborda o controle de um Veículo Aéreo Não Tripulado (VANT) na conĄguração Tilt-rotor utilizado para o transporte de carga. Propõe-se resolver esse problema através de leis de controle ótimo com horizonte deslizante, especiĄcamente, métodos de controle preditivo baseado em modelo (MPC). O objetivo principal é obter controladores capazes de realizar o seguimento de uma trajetória desejada mantendo o sistema estável mesmo na presença de incertezas e perturbações. Inicialmente é proposta uma estratégia de controle utilizando um MPC na formulação incremental com modelo de predição linear e invariante no tempo. Posteriormente, essa formulação é estendida para considerar modelos de predição lineares e variantes no tempo, possibilitando lidar de maneira simples com o problema de variação de parâmetros do sistema, como massa e comprimento do cabo conectando a carga suspensa ao VANT, o que permite realizar manobras de decolagem e aterrissagem com a carga ainda em contato com o solo. Além disso, essa estratégia trata o problema de seguimento de trajetória considerando diferentes pontos de equilíbrio do sistema linearizado, sendo também possível realizar seguimento de trajetória do ângulo de guinada do VANT sem instabilizar o sistema. Ademais, é desenvolvido nesse trabalho um controlador MPC com critério econômico, sendo este critério integrado ao funcional de custo do controlador através de funções potenciais de atração e repulsão. Isso possibilita ao sistema de controle lidar com o problema de desvio de obstáculos escolhendo uma trajetória econômica que evita colisão e reduz o erro entre a trajetória inicial e a executada pelo VANT. Ainda, é abordada uma classe de controladores preditivos robustos, o controlador preditivo baseado em tubos. Para garantir robustez ao sistema, esse controlador utiliza em sua formulação algumas técnicas bem conhecidas em teoria de conjuntos para deĄnir no espaço de estados conjuntos alcançáveis e regiões de estabilidade que limitam a diferença entre a trajetória predita pelo modelo nominal e pelo modelo que leva em consideração perturbações e incertezas limitadas. Esse controlador, devido ao custo computacional das ferramentas de teoria de conjuntos, será utilizado em cascata com um controlador não linear baseado na linearização por realimentação de saída. Finalmente, as características de robustez do controlador baseado em tubos são combinadas ao controlador MPC econômico para gerar uma nova estratégia de controle robusto com critérios econômicos.

The need to have mechanisms and Technologies for the control of blood glucose levels is essential for people who have diabetes of any type. This disease still has no cure and is one of the main risk factors for cardiovascular diseases, such as heart attack, stroke, renal complications etc. The number of diabetic people in the world and in Brazil is alarming, in addition, Brazilians occupy the fourth place in the world ranking according to the last survey of the year, 2015, made by the International Diabetes Federation (IDF). Several studies has been conducted in order to obtain the best glycemic control of people with diabetes, one of the current forms of control under investigation is the development of an artificial pancreas. Through the union of three systems: glucose monitoring system, control algorithm and actuator system through an insulin infusion pump, it is possible to obtain efficient results in glycemic control as they already have studies. This work consists of developing a prototype of a low-cost and low-power embedded control system, Hardware in Loop (HIL), based on Arduino nano microcontroller, which can control the blood glucose level of a model of a type 1 diabetes patient, considering some perturbations and noises, using the Kalman filter as estimator. The results obtained with the implementation of the controller are analyzed in order to obtain a better performance. A necessidade de ter mecanismos e tecnologias para o controle dos níveis de glicose no sangue é essencial para pessoas que possuem diabetes de qualquer tipo, visto que esta é uma doença que ainda não possui cura e é um dos principais fatores de riscos para doenças cardiovasculares, como infarto, AVC, complicações renais e etc. O número de pessoas diabéticas no mundo e no Brasil é alarmante, além disso, tem-se que os brasileiros ocupam o quarto lugar no ranking mundial de acordo com o último levantamento no ano de 2015 feito pela International Diabetes Federation (IDF). Vários estudos têm sido realizados no intuito de obter o melhor controle da glicemia de pessoas com diabetes, uma das formas de controle que está sendo pesquisada atualmente é o desenvolvimento de um pâncreas artificial. Através da união de três sistemas, sendo estes: o de monitoramento da glicemia, o de algoritmo de controle e o de atuador através de bomba de infusão de insulina, é possível que sejam obtidos resultados eficientes no controle da glicemia como já têm mostrado alguns estudos. Este trabalho consiste em desenvolver um protótipo de um sistema de controle embarcado, Hardware in Loop (HIL), baseado no microcontrolador nano Arduino, de baixo custo e de baixo consumo de energia que possa controlar o nível de glicose no sangue de um modelo de um paciente com diabetes tipo 1, considerando algumas perturbações e ruídos, utilizando o filtro de Kalman como estimador. Os resultados obtidos com a implementação do controlador são analisados buscando a obtenção de um melhor desempenho. São Cristóvão, SE

A utilização de estabilizadores de sistemas elétricos de potência é imprescindível para uma operação confiável de sistemas elétricos de grande porte. A maior parte dos estabilizadores atualmente em operação é projetada por meio de técnicas de controle clássico, utilizando modelos linearizados do sistema elétrico. Embora este tipo de estabilizador apresente desempenho satisfatório para o amortecimento das oscilações eletromecânicas inerentes ao sistema de potência, muitos estudos confirmam que a utilização de técnicas de controle adaptativo, preditivo, robusto e inteligente para a síntese da lei de controle nesses estabilizadores pode produzir resultados ainda melhores. Neste trabalho é investigado o desempenho de uma estratégia de controle preditivo, do tipo variância mínima, representada em espaço de estados, GMVSS, aplicada ao amortecimento de oscilações eletromecânicas em sistemas de potência interligados. O procedimento de projeto se baseia na premissa de que a estrutura do controlador é herdada do modelo de projeto, onde variáveis de estado estimadas, entram na síntese de uma lei de controle por realimentação de estados estimados. A complexidade da estrutura do controlador é então ditada pela complexidade do modelo de projeto. Este procedimento difere do original, GMV, via funções de transferência, todavia fornece os mesmos resultados. A contribuição mais significativa de tal estratégia é a simplicidade de projeto devido à ausência da equação Diofantina no procedimento. A equação Diofantina é resolvida indiretamente e de maneira natural pela própria formulação do problema, a partir do filtro de Kalman obtido de uma representação ARMAX no espaço de estados. Por fim, a lei de controle sintetizada é aplicada ao sistema não linear por meio de simulações numéricas que utilizam modelos não lineares do sistema, avaliando-se as características de robustez e desempenho do controlador proposto via funções de sensibilidade, diagrama de Nyquist, mapa de polos e zeros e índices de desempenho para toda a faixa de operação. Os resultados mostram que o estabilizador preditivo é capaz de contribuir positivamente para o amortecimento dos modos de oscilação mais problemáticos, aumentando assim os limites de estabilidade do sistema de potência. The use of power system stabilizers is essential for reliable operation of large electrical systems. Most stabilizers in operation are designed using classical control techniques based on linearized power systems models. Although this type of stabilizer presents satisfactory performance for the damping of oscillations inherent in the power system, many studies show that use of adaptive and intelligent control techniques for the synthesis of the control law in these stabilizers can produce even better results. In this work it is investigated the performance of a predictive control strategy, of the minimum variance control type in the state space, GMVSS, applied to the damping of electromechanical oscillations in interconnected power systems. The design procedure is based on the premise that the controller structure is inherited from the design model, where estimated state variables, come into play in the synthesis of a state feedback control law. The complexity of the controller structure is then dictated by the complexity of the design model. This procedure differs from the original transfer function method, GMV, however matching exactly the same results. The most significant contribution of such a strategy is the simplicity of design due to the absence of the Diophantine equation in the procedure. The Diophantine equation is indirectly solved in a natural way by the problem formulation itself, from a Kalman filter obtained from an ARMAX state space representation. Finally, the synthesized control law is applied to the nonlinear system by means of numerical simulations using nonlinear models of the system, evaluating the characteristics of robustness and performance of the proposed controller via sensitivity functions, Nyquist diagram, poles and zeros map and performance indexes for the entire operating range. The results show that the predictive stabilizer is able to contribute positively to the damping of the most problematic oscillation modes, thus increasing the stability limits of the power system.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2018. Introdução - Um dos dispositivo usados para capturar energia do vento se chama turbina eólica. Quando o vento bate em suas hélices, gera uma força que a faz girar. Essa energia mecânica das pás é transmitida ao gerador elétrico que por sua vez a converte em energia elétrica. O mercado de energia eólica foi o que mais cresceu nos últimos anos no mundo de energias renováveis entre 2014 e 2015. Na busca por aumentar a eficiência desse dispositivo, várias técnicas de controle vêm sendo estudadas, entre elas controle preditivo baseado em modelo (MPC). Com isso, uma nova técnica de controle preditivo chamada Controle Preditivo Prático Não-linear Baseado em Modelo (PNMPC) foi utilizada nessa dissertação para investigar as suas vantagens e desvantagens em turbinas eólicas. Objetivos: O objetivo da presente dissertação de mestrado é controlar uma turbina eólica utilizando a técnica do PNMPC somente com mudanças lógicas ao sistema de controle da turbina, ou seja, sem modificações físicas da mesma. Metodologia: O objetivo de controle em uma turbina é gerar o máximo de energia elétrica com o mínimo de variação e com o menor dano por fadiga da torre possível. Para atingir tal objetivo o PNMPC necessita de um modelo matemático fenomenológico interno na forma de uma equação diferencial ordinária, um estimador de velocidade efetiva do vento e um observador de Luenberger, três pontos detalhados e implementados obtendo bons resultados: o modelo fenomenológico possui dinâmicas bastante próximas a da turbina estudada sendo modelada as dinâmicas do eixo de rotação e da torre, o estimador de velocidade efetiva do vento obtém, através de uma equação de equilíbrio de torques, uma estimação realista do vento efetivo, o observador de Luenberger obtém os valores de variáveis não mensuráveis, como o deslocamento e velocidade de deslocamento da torre de maneira próxima a realidade. A turbina a ser controlada foi desenvolvida pela NREL ( National Renewable Energy Laboratory) e é de 5 MW em terra do tipo horizontal, upwind e com três pás. Devido a concorrência forte do mercado eólico essa turbina foi desenvolvida a partir do conhecimento de duas diferentes turbinas de 5 MW existentes, desenvolvendo uma com características próximas a realidade. Para simular e implementar o controlador foi usado um software CAD (Computer Aided Engineering) da própria NREL chamado FAST, que é um simulador de média fidelidade para turbinas eólicas, em conjunto com MATLAB / Simulink. O algoritmo do PNMPC usa ideias similares a MPC lineares como o Generalized Predictive Controller (GPC) e o Dynamic Matrix Controller (DMC) com a diferença presente no cálculo online a cada tempo de amostragem usado pelo PNMPC. Tal cálculo lineariza a cada tempo de amostragem o sistema no ponto de operação atual. Todas as peculiaridades dos controladores e da turbina eólica são descritas e detalhadas nesse trabalho. Resultados e Discussão: O algoritmo do PNMPC foi comparado com o controlador padrão (base) da indústria (controle de torque ótimo associado a um controlador proporcional-integrativo com anti-windup), com um DMC (para estudar a possível vantagem de se linearizar a cada tempo de amostragem) e com variações dentro do próprio PNMPC. O controlador base foi melhor que o PNMPC em regiões de velocidade baixa do vento, mas foi inferior em ventos mais rápidos. O PNMPC manteve um seguimento de potência elétrica mais próximo e com menos danos à torre quando comparado com o controlador base. O DMC demonstrou dificuldades em todas as regiões, principalmente ao se levar em conta os danos da torre, deixando claro que a linearização em tempo de amostragem do PNMPC é vantajosa.Considerações Finais: O controlador PNMPC demonstrou ser uma opção viável para o controle de turbinas eólicas, principalmente em regiões de alta velocidade do vento, já que, para regiões de baixa velocidade, o controlador base utilizado atualmente obteve resultados melhores. Como trabalhos futuros deve-se buscar melhorar os resultados para velocidades baixas do vento e aumentar a fidelidade dos modelos dos atuadores. Abstract : One of the devices that harvests energy from the wind is called wind turbine. It is a growing market for renewable energy, being the one that must grew in recent years. In search for better efficiency, control algorithms have been sought to obtain higher energy conversion from mechanical to electric and less fatigue to the wind turbine's tower. Model Predictive Controllers (MPC) have shown benefits when implemented in a wind turbine, therefore a novel predictive technique, called Practical Nonlinear Predictive Controller (PNMPC), is used in this work as a middle ground from linear and nonlinear predictive controllers. The turbine controlled in this work is the NREL 5 MW onshore wind turbine using the FAST simulator with MATLAB / Simulink. The PNMPC algorithm uses similar ideas as in the Generalized Predictive Controller (GPC) and Dynamic Matrix Controller (DMC), but uses an internal model linearization at each sampling time around the present operational point. To apply the PNMPC in the wind turbine a mathematical model, wind estimator and a Luenberger observer were implemented and showed good results. All peculiarities of the wind turbine are addressed as well as the controller details. The PNMPC's performance is compared to a baseline controller and other PNMPC's variations. The baseline controller outperformed the PNMPC for low wind speeds, but its performance was inferior in high wind speeds scenarios. In high winds the PNMPC kept a tighter electric power capture with less fatigue loads to the tower.

The present work proposes a comparative study between the classical PI controller with Antiwindup structure (PI-AW) and aModel Predictive Control (MPC), then the control to be applied is GPC-T. These two control techniques are applied to different plants considering the following situations: Presence of saturation on the control signal, which is related to the real limitations of actuators and the Gaussian noise presence in the feedback loop. Finally, as it is well known in the process control, actuators commonly operate close to their saturation limits, e.g., speed control of an electric motor is always under the influence of the load as consequence the control signal leads the actuators close to their limits. Therefore, loss of reference may happen leading to a steady-state error, which is undesirable in the control processes. This phenomenon is called Noise Induced Tracking Error NITE. Although predictive controller GPC has shown poorer performance compared to the PI-AW one, incorporation of the T-polynomial, i.e., the well-known GPC-T controller considerably improved both disturbance rejection and noise attenuation, when saturation is included in the optimization process with constraint, i.e, decreases the NITE phenomenon. In order to verify the aforementioned analysis experimentally, it has been chosen the speed control loop of a variable reluctance motor (SRM). Such plant has been shown to be suitable for the analysis as it has intrinsic mechanical oscillations and measurement noise. Therefore, by properly choosing a reference speed, one may take the machine to operate very close to the actuators limits, emphasizing the disturbances effect and noises in the overall operation. Then the NITE phenomenon is verified and its decrease by the GPC-T controller with analytic optimization, to decrease the computational effort in the DSP. O presente trabalho propõe um estudo comparativo entre o controlador PI clássico com estrutura Anti-Windup (PI-AW) e Controle Preditivo basado em Modelo (MPC), ou seja, o controlador GPC-T. Estas duas técnicas de controle são aplicadas em diferentes plantas, considerando as seguintes situações: Presença de saturação no sinal de controle, o qual está relacionado às limitações físicas dos atuadores e à presença de ruído Gaussiano no laço de realimentação. Finalmente, como é bem conhecido no controle do processos, os atuadores geralmente operam perto de seus limites de saturação, por exemplo, o controle de velocidade de um motor elétrico está sempre sob a influência da carga, pois o sinal de controle conduz os atuadores próximos aos seus limites de operação. Portanto, tem-se perda de referência levando a um erro de estado estacionário, o que é indesejável nos processos de controle. Este é o fenômeno Erro de Rastreamento Induzido por Ruído NITE. Embora o controlador preditivo GPC tem mostrado um desempenho menor em comparação com o PI-AW, incorporação o polinômio-T, o seja o conhecido controlador GPC-T melhorou consideravelmente a rejeição de perturbações e a atenuação do ruído, quando a saturação é incluída no processo de otimização com restrição, então se diminui o fenômeno NITE. Para verificar experimentalmente a análise mencionada encima, tem sido escolhido o laço de controle de velocidade de um Motor de Relutância Variável (MRV). Essa planta mostrou ser adequada para a análise, pois possui oscilações mecânicas intrínsecas e o ruído de medição. Portanto, ao escolher corretamente uma velocidade de referência, pode-se levar a máquina a operar muito perto dos limites dos atuadores, enfatizando o efeito de distúrbios e ruídos na operação geral. Então o fenômeno NITE é verificado e sua diminuição pelo controlador GPC-T com otimização analítica para diminuir o esforço computacional no DSP.

Orientador: Prof. Dr. Gustavo Valentim Loch Coorientador: Prof. Dr. Marcos Augusto Mendes Marques Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. Defesa : Curitiba, 24/05/2018 Inclui referências: p.118-125 Resumo: Avalia-se o resultado final de um processo produtivo a partir da aderência das características do produto aos requisitos de qualidade definidos por norma e necessidades específicas dos consumidores. Para que a avaliação não ocorra somente ao fim da produção, a aplicação de técnicas para auxiliar na avaliação de parâmetros ao longo do processo produtivo e identificação de possíveis desvios é importante. Para tal, é necessário que os dados disponíveis sejam transformados em informações úteis e com valor de decisão, tal que conclusões possam ser alcançadas em tempo hábil para manutenções e correções necessárias. Na produção de cimentos, e na consequente avaliação de qualidade, ocorre a verificação de características cujos intervalos de tempo entre sua análise e a disponibilização do resultado final são elevados. Nesse contexto o presente trabalho foi desenvolvido com o objetivo de predizer, por meio da aplicação das Redes Neurais Artificiais (RNAs), o resultado de resistência à compressão aos 28 dias dos cimentos produzidos, a partir de parâmetros do fluxo produtivo. As RNAs apresentam a habilidade de aprender, por meio de um mapeamento de dados de entrada (inputs) e de suas relações com o resultado de saída (output), a sintetizar e gerar respostas apropriadas para um conjunto de novos inputs. Os resultados encontrados definem um modelo preditivo de perfil conservador e de forte correlação com os dados observados. Constata-se a vantagem da metodologia desse estudo em problemas de predição, visto a consideração de uma pequena quantidade de amostras para a realização do treinamento e da validação e a qualidade e potencial dos resultados finais. Palavras-chave: modelo preditivo, redes neurais artificiais, resistência à compressão de cimentos, garantia de qualidade. Abstract: As a final result of a production process, it is important that the product meets the quality requirements defined by standards and specific customer needs. In order to verify the fulfillment of the requirements, the application of techniques to assist the evaluation of parameters throughout the production process and identification of possible deviations is important. Therefore, the available data needs to be transformed into useful information and decision value, so that conclusions can be reached in a timely manner for possible maintenance and corrections. In the cement production flow, and in the consequent quality evaluation, some variables whose time intervals between their analysis and the availability of its final result is significant are verified. For this reason, the present study was developed with the objective of predict, through the application of the Artificial Neural Networks (ANN), the result of compressive strength at 28 days for the produced cements regarding parameters from the productive flow. ANN have the ability to learn by mapping input data and their relationships with the output, as well as to synthesize and generate appropriate responses to a set of new inputs. The results define a predictive model with a conservative profile and with a strong correlation with the observed data, reinforcing the ability of this methodology to predictive problems, regarding the limitation of a small number of samples available for the training and the validation steps as well as the good and potential final results of this study. Key-words: predictive model, artificial neural network, ANN, cement compressive strength, quality assurance.

In this paper, the robust control of a class of uncertain process systems with stable and unstable outputs that considers input constraints and control zones is addressed. In the proposed approach, a robust Linear Quadratic Regulator (LQR) controls the system outputs by manipulating the systems inputs and a robust Model Predictive Control (MPC) manipulates the output set-points to maintain the system outputs inside their zones and to enforce the input constraints and targets. The performance of the proposed controller is tested through the simulation of a low order industrial process.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2018. O objetivo deste trabalho é desenvolver algoritmos de controle para campos de coletores solares. O calor gerado nos campos solares é utilizado como fonte de energia para sistemas térmicos e para sistemas de geração de energia elétrica. Considerando que os combustíveis fósseis possuem uma natureza finita e os impactos ambientais causados pelo seu uso, existe hoje um interesse em utilizar fontes de energia que sejam renováveis. Nesse cenário o Sol aparece como a fonte renovável mais abundante que pode ser aproveitada em plantas fotovoltaicas (que transformam diretamente a irradiação em energia elétrica) ou termosolares (que usam a irradiação do Sol para gerar energia térmica, que posteriormente é convertida em eletricidade em uma unidade termoelétrica). Plantas termosolares são complexas e o uso de controle automático pode melhorar a sua eficiência, reduzindo assim o custo por kilowatt hora produzido. Em sistemas solares a fonte de energia não pode ser controlada, dessa forma controlar e limitar a temperatura máxima do fluido de trabalho é uma preocupação para manter a segurança dos equipamentos. O controle de temperatura do campo normalmente é realizado alterando a vazão do fluido que circula pelos coletores. Porém, muitas vezes esse controle não tem a capacidade de limitar a temperatura em situações extremas. Existem duas maneiras de limitar a temperatura do fluido em situações extremas: reduzir a captação da energia solar no coletor ou remover o excesso de calor. Neste trabalho um algoritmo de controle avançado é desenvolvido para reduzir a captação de energia solar através da desfocagem dos coletores. Outro problema importante nos sistemas heliotérmicos é o desbalanceamento energético causado pela irradiação não uniforme. Em grandes campos solares podem ocorrer situações em que parte do campo tenha cobertura por nuvens. Na presença de nuvens o ganho energético é baixo e a parte coberta por nuvens começa a funcionar como um dissipador de energia. Para evitar essas situações, neste trabalho é desenvolvido um controlador para desativar as partes do campo solar que são afetadas pela passagem de nuvens. A formulação dos algoritmos de controle propostos neste trabalho para os dois casos citados é baseada em representação mista lógica dinâmica dos campos solares com a utilização de controle preditivo baseado em modelo prático não linear para calcular a ação de controle ótima. Os principais objetivos dos controladores são: (i) desativar campos com temperatura de entrada maior do que a temperatura de saída e manipular o fluxo volumétrico dos campos ativos para seguir referência de temperatura; (ii) desfocar coletores solares quando a temperatura atinge o valor máximo e manipular o fluxo do fluido para manter a temperatura de saída do campo em uma referência desejada. Os resultados dos algoritmos propostos são apresentados considerando cenários de superaquecimento do fluido de trabalho, para apresentar as vantagens da utilização do algoritmo de desfocagem e cenários com passagem de nuvens sobre alguns setores do campo solar, para apresentar as vantagens da utilização do algoritmo de desativação de campos. Abstract : This master thesis presents an advanced control algorithm for reducing heat losses caused by clouds in large-scale solar fields and an algorithm for defocusing the collectors in order to avoid oil decomposing. Large-scale solar fields can have partial cloud cover, and the covered part of the field works as an energy dissipator. If the volumetric flow is increased the output temperature rises, and the system loses energy. Limiting maximum fluid temperature is also a concern in solar systems, considering that the source of energy cannot be manipulated. There are two ways to prevent over-temperature: reduce solar energy input into the collector, or remove excess heat from the collector. The formulation of the algorithms is based on a Mixed Logical Dynamical (MLD) representation of the solar field plus the application of a Practical Nonlinear Model Predictive Controller (PNMPC) for calculating the optimal control action. The main purposes of the controllers are: (i) to deactivate fields with the inlet temperature greater than the outlet temperature and to manipulate the oil flow rate of the activated fields for tracking the reference of the field outlet temper- ature; (ii) to defocus the solar collectors when the output temperature reaches the maximum value and to manipulate the fluid rate to maintain the field output temperature in the desired reference. Simulation results using irradiation profiles with cloud variations are presented for illustrating the advantages of the proposed fields deactivation approach. The results of the defocusing approach are presented supposing extreme scenarios of overheating.

Orientador: Luz Adriana Alvarez Toro Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Química Resumo: O propósito desta dissertação é desenvolver um controlador preditivo econômico baseado em modelo (EMPC) com baixo tempo de execução sem perda significativa de desempenho econômico. O baixo esforço computacional é obtido pela sua formulação quadrática com os termos reguladores do controlador acrescidos por uma aproximação linear da função econômica, cujos coeficientes angulares são recalculados a cada execução. A inserção das propriedades econômicas em um MPC pelo gradiente da função econômica é uma estratégia conhecida dentro da linha de pesquisa sobre EMPC¿s que permite negligenciar as restrições não lineares causadas por essa função. O uso de uma aproximação da função econômica, entretanto, permite ao controlador convergir a soluções subótimas como resultado de diferentes soluções mínimas entre a função econômica original e a simplificada. A diferenciação entre as soluções ótimas e subótimas é feita tanto pela resolução numérica do problema econômico quanto pela comparação com os resultados de uma estratégia de controle que contenha esse problema. O fato de o controlador proposto não convergir sempre à solução ótima não inviabiliza a sua aplicação, pois ele resulta de uma aproximação que traz ganho de esforço computacional. Isso é verificado nos gráficos das simulações presentes nesse documento, onde o controlador proposto convergiu à solução ótima na maioria dos subcenários e apresentou tempo de execução, geralmente, menor que o dos demais controladores implementados. O controlador proposto tem garantia de viabilidade recursiva dentre os requisitos estipulados pelo critério de estabilidade de Lyapunov. Todas as suas simulações, entretanto, apresentaram estabilidade assíntotica e convergência, o que indica uma possível existência de tais propriedades. Além do controlador proposto, três outros controladores foram implementados para a análise do desempenho econômico e do esforço computacional. Eles permitiram comparar o desempenho econômico e o esforço computacional do controlador proposto com um EMPC não linear e uma estratégia de controle robusta. Três casos de estudo presentes em artigos da literatura sobre EMPC foram simulados diversas vezes sob diferentes fontes de incerteza para a realização de tais análises Abstract: The aim of this dissertation is to develop an economic model predictive control (EMPC) with low computational time while keeping a decent economic performance. The first is obtained by a quadratic formulation composed by regulatory terms and a linear approximation from the economic function. The partial derivatives of the economic function are calculated with the measured variables at each discrete time in order to obtain such approximation. The use of a gradient-based strategy to insert economic properties inside a MPC problem is a well-known line of research that enables the disregard of the nonlinear economic constraints. This approach, however, can only guarantee convergence to suboptimal solutions because the economic optimal solution between the original and the approximated formulations may differ. The suboptimal solutions are identified either by numerical solution of a nonlinear economic problem or analysis of the steady-state achieved by a control strategy solving it. The lack of guarantee of convergence to the optimal solution does not make the proposed controller inapplicable, as it is a consequence of reducing the computational burden. Besides, it is confirmed by the simulations in this document as the proposed controller converged to the optimal solution for most subscenarios while showing the smallest computation time amongst their majority. The proposed controller has guarantee of recursive feasibility amongst the conditions related to the Lyapunov criterion for stability. However, all simulations with this controller presented asymptotic stability and convergence which indicates that these properties may be guaranteed by their formulations. They were just not achieved by the methodology applied. Besides the main controller, three others were implemented to evaluate its economic performance and computational effort in comparison with a nonlinear EMPC and RTO+MPC strategy. Three cases of study found in the literature of EMPC were simulated numerous times under different uncertainties during these analyses Mestrado Engenharia Química Mestre em Engenharia Química FAPESP 16/22075-0

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2018. Processos não lineares frequentemente aparecem na indústria e representam um desafio para estimação e controle. Para lidar com eles, usualmente é necessário usar técnicas não lineares que levam a teorias mais avançadas, implementação complexa e alto custo computacional. Para estimação, as versões lineares e não lineares do filtro de Kalman e Moving Horizon Estimation (MHE) foram implementadas em um processo benchmark e comparadas em diferentes cenários. As técnicas lineares se mostraram inadequadas para o processo não linear. O MHE não linear tem a melhor performance já que usa um horizonte de estimação e restrições mas necessita mais poder computacional. Também foi mostrado como projetar um observador com atraso com um foco em robustez. Uma comparação foi feita entre uma estrutura observador-preditor e um preditor de Smith filtrado. O primeiro mostrou bons resultados e é esperado que facilite o projeto de preditores para sistemas multi-variáveis. Para controle, estratégias ótimas com um foco em objetivos econômicos foram explorados. Quatro tipos de controle preditivo baseado em modelo (MPC) foram implementados: MPC não linear de seguimento, MPC econômico puro (EMPC), EMPC regularizado (reg-EMPC) e EMPC com restrição estabilizante (EMPC-sc). As condições que levam a estabilidade foram apresentadas. O EMPC puro tem a melhor performance econômica mas tem um comportamento periódico. O reg-EMPC garante estabilidade mas é conservativo. O EMPC-sc tem uma boa performance econômica, é estável e tem um projeto relativamente simples. Abstract : Nonlinear processes frequently appear in the industry and represent a challenge for estimation and control. To deal with them, it is often necessary to use nonlinear techniques which leads to more advanced theory, complex implementation and high computational cost. For estimation, the linear and nonlinear versions of Kalman filter and Moving Horizon Estimation (MHE) were implemented in a benchmark process and compared in different scenarios. The linear techniques are shown to be inadequate for the nonlinear process. The nonlinear MHE has the best performance since it uses an estimation horizon and constraints but it requires more computation power. It was also shown how to design an observer for systems with delay with a focus in robustness. A comparison was made between an observer-predictor structure and a filtered Smith Predictor. The former showed good results and is expected to facilitate the design of predictors for multivariable systems. For control, optimal strategies with a focus in economic objectives are explored. Four types of Model Predictive Control (MPC) are implemented: pure tracking nonlinear MPC, pure Economic MPC (EMPC), regularized EMPC (reg-EMPC) and EMPC with stabilizing constraint (EMPC-sc). The conditions that leads to stability are presented. The pure EMPC has the best economic performance but has a periodic behavior. The reg-EMPC guarantees stability but is conservative. The EMPC-sc has a good economic performance, is stable and is fairly easy to design.

This paper focuses on the application of the Linear Quadratic Regulator (LQR) in industrial process systems where one has zone control of the outputs and input economic targets as well as constraints on the inputs and input moves. In the approach proposed here, the LQR is combined with the Model Predictive Control (MPC) in a framework where the system outputs are controlled through the LQR state feedback control law and the output set points are manipulated by the MPC to enforce the input constraints and input targets. The performance of the proposed controller is tested through the simulation of the control of an industrial deisobutanizer column.

Este trabalho apresenta estudo de controlador preditivo não linear, sintonizado por processo de otimização, aplicado ao controle de velocidade de motor de corrente contínua de excitação independente acionado por retificador trifásico totalmente controlado. A metodologia parte da construção da bancada que representa o sistema real seguida pelo desenvolvimento e validação de modelo computacional. O processo de otimização, promove a obtenção de parâmetros otimizados para o controlador preditivo não linear baseado em modelos a serem implementados no processo real. São realizadas comparações entre a técnica de controle proposta com técnicas de controle clássicas, em ambiente computacional e real. Os resultados indicam a proeminência da técnica proposta a ser empregada em controle de sistemas não lineares onde busca-se menores erros mesmo com inserção de distúrbios. This work presents study of nonlinear predictive controller, tuned by optimization process, applied to independent excitation DC motor speed control, controlled by fully controlled three phase rectifier. The methodology starts from the construction of the workbench that represents the real system followed by the development and validation of the computational model. The optimization process promotes the obtaining of optimized parameters for the nonlinear model based predictive controller to be implemented in the real process. Comparisons are made between the control technique proposed with classical control techniques, in computational and real environment. The results indicate the prominence of the proposed technique to be used in control of non-linear systems where seeks smaller errors even with disturbance insertions. Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq

Submitted by Aglair Aguiar (aglair@ct.ufrj.br) on 2018-12-17T17:25:26Z No. of bitstreams: 1 867617.pdf: 2289470 bytes, checksum: b8e8eb5a3756949c49ae5d7d37286a99 (MD5) Made available in DSpace on 2018-12-17T17:25:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 867617.pdf: 2289470 bytes, checksum: b8e8eb5a3756949c49ae5d7d37286a99 (MD5) Previous issue date: 2017-09 Aplica e investiga uma estratégia de controle preditivo não linear multivariável como um meio de evitar a operação insegura ou inadequada de uma turbina a gás. Nesta pesquisa, o controlador é utilizado para manter a velocidade de rotação constante correspondente à frequência do sistema elétrico, quando das variações de carga. Adicionalmente, caso a turbina opere em ciclo combinado, a temperatura na descarga da turbina deve ser mantida no valor ajustado, a fim de preservar a qualidade do vapor gerado. O controle é obtido pela manipulação da vazão de combustível na câmara de combustão e do posicionamento das pás diretoras móveis do compressor. O comportamento dinâmico não linear de uma turbina a gás com configuração industrial é modelado com auxílio de um simulador de processos especialista, o qual resolve as equações de conservação de massa e energia, de estado e da dinâmica de eixo, sendo dispensável a obtenção dos modelos físico e termodinâmico de forma explícita. Além do controle de rotação e de temperatura, o controlador é aplicado como otimizador da vazão mássica de combustível fornecida à câmara de combustão e do nível de emissões de poluentes. O processo de otimização intrínseco à estratégia de controle preditivo é solucionado e verificado através da implementação de três algoritmos evolucionários e um de busca direta. A estratégia de controle proposta é aplicada com sucesso à operação da turbina a gás simulada para cenários de rejeição de carga e cumpre o seu objetivo na redução do consumo de combustível e de emissões de poluentes. Apply and to investigate a multivariable nonlinear modelbased predictive control strategy to avoid unsafe or inappropriate operation of a gas turbine. In this research, the controller maintains the rotational speed of the compressor constant in accordance with the grid frequency, during load changes. Additionally, in case the gas turbine is installed in a combined heat and power cycle, the discharge temperature must track a reference, to ensure the quality of the generated steam. The control is achieved by manipulation of the fuel flow in the combustion chamber and by adjusting the position of the variable inlet guide vanes of the compressor. The nonlinear dynamic behavior of a gas turbine with an industrial configuration is modeled with the aid of a first principle process simulator, which solves the mass and energy balances and the equations of state and shaft transient. In addition to speed and temperature control, the control strategy is applied to minimize fuel consumption and pollutant emissions. The inherent optimization process of the controller is solved and verified by means of three evolutionary algorithms and one direct search method. The proposed controller is successfully applied to the simulated gas turbine for load fall and load rejection scenarios and the strategy fulfills its goals in reducing fuel consumption and pollutants emissions.

Este trabalho propõe uma análise da operação em malha fechada de um sistema de geração distribuída para conexão em um sistema trifásico a quatro fios, a partir do controle de um inversor trifásico a quatro braços. A estratégia de modulação adotada para este inversor é determinada pelo método de controle preditivo baseado em modelo (MPC - Model Predictive Control). Justificativas para a utilização dessa topologia e do método de controle são discutidas. A estrutura escolhida para o controle preditivo MPC objetiva o fornecimento de potência ativa e reativa pelo inversor tendo em vista a maximização do fator de potência medido a partir da fonte pela fonte CA a quatro fios (Y-n). Quatro casos são abordados para análise da proposta no inversor trifásico a quatro braços e dois casos para um inversor trifásico em ponte completa (3F) para efeito de comparação. Baseando-se no monitoramento das potências elétricas envolvidas e nas demais grandezas de interesse, foi possível concluir que os resultados de simulações exemplificam o alcance dos objetivos propostos e validam o método adotado, pelo menos em relação à modelagem matemática empregada e à simulação do sistema de geração proposto em ambiente computacional. This work proposes an analysis of the closed-loop operation of a distributed generation system connected to a three-phase four-wire AC power system by a three-phase four-leg inverter. The modulation strategy adopted for this inverter is determined by the Model Predictive Control (MPC) method. Reasons for the use of this topology and the control method are discussed. The chosen structure for the MPC predictive control aims to supply of active and reactive power by the inverter in order to maximize the power factor measured by the four-wire AC source (Y-n). Four possible cases of operation are reported for the analysis of the proposal in the three-phase four-leg inverter and other two cases for a three-phase full-bridge inverter (3F) for comparison purposes. Based on the monitoring of the active powers involved and the other variables of interest, it was possible to exemplify the achievement of the proposed objectives and validate the adopted method, at least under modeling and software simulation level. Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES The data reconciliation in process control is extremely important regarding the industries because from this it is possible to obtain a greater efficiency in the performance in industrial process control meshes aiming at a lower cost and a higher quality of the product. In this work we approach data estimation techniques for the implementation of an online dynamic data reconciliation system in order to reduce the noise and the measurement uncertainties that are submitted in the process variables. The techniques used here are: the Kalman Filter, the Preditor-Corrector DDR Algorithm, the Moving Horizon Estimator (MHE) and the Constrained Extended Kalman Filter (CEKF). The analysis is performed by applying the dynamic data reconciliation system in a simulated process, characteristic of the chemical industry, operating under MPC (Model Predictive Control). The performance of the MPC controller is also enhanced by the use of the reconciled data in the feedback control loop. A reconciliação de dados em controle de processos é extremamente importante no que diz respeito às indústrias, pois a partir dessa é possível obter uma maior eficiência no desempenho em malhas de controle de processos industriais visando à minimização dos custos e maximizando a qualidade do produto. Neste trabalho abordam-se técnicas de estimação de dados para a implementação de um sistema de reconciliação dinâmica de dados on-line a fim de reduzir os ruídos e as incertezas de medições a que estão submetidas às variáveis do processo. As técnicas aqui empregadas são: o Filtro de Kalman, o Algoritmo DDR Preditor-Corretor, o Estimador de Horizonte Móvel (MHE) e o Filtro de Kalman Estendido com Restrições (CEKF). As análises são efetuadas aplicando o sistema de reconciliação dinâmica de dados em um processo simulado, característico da indústria química, operando sob controle preditivo (MPC). Também é efetuado o aprimoramento no desempenho do controlador MPC utilizando os dados reconciliados na malha de realimentação do controlador.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES Model predictive control (MPC) strategies have become the standard for advanced control applications in the process industry. Significant benefits are generated from the MPC's capacity to ensure that the plant operates within its constraints more profitably. However, like any controller, after some time under operation, MPCs rarely function as when they were initially designed. A large percentage of performance degradation of MPC is associated with the deterioration of model that controller uses to predict process outputs and calculate inputs. The objective of the present work is implementation of mathematical methods that can be used to detect model-plant mismatch in linear and nonlinear MPC systems. In this work, techniques based on cross correlation, partial correlation and mutual information are implemented and tested by numerical simulation in case studies characteristic of the petrochemical industry, represented by linear and nonlinear models, operating under MPC control. The results obtained through the applying the techniques are analyzed and compared as to their efficiency is not intended to offer their potential for real industrial applications. Estratégias de controle preditivo (MPC) têm-se tornado o padrão para aplicações de controle avançado na indústria de processos. Os benefícios significativos são gerados a partir da habilidade do controlador MPC de assegurar que a planta opere dentro das restrições de forma mais lucrativa. Porém, como todo controlador, depois de algum tempo em operação, os MPCs raramente funcionam como quando foram inicialmente projetados. Uma grande porcentagem da degradação do desempenho dos controladores MPC está associada à deterioração do modelo que o controlador usa para fazer a predição das saídas do processo e calcular as entradas. O objetivo do presente trabalho é a implementação de métodos matemáticos que possam ser utilizados para a detecção de erros planta-modelo em sistemas de controle MPC lineares e não lineares. Neste trabalho, técnicas baseadas em correlação cruzada, correlação parcial e informação mútua são implementadas e testadas por simulação numérica em estudos de caso característicos da indústria petroquímica, representados por modelos lineares e não lineares, operando sob controle MPC. Os resultados obtidos através da aplicação das técnicas são analisados e comparados quanto à sua eficiência no objetivo proposto avaliando seu potencial para aplicações industriais reais.

Submitted by Christianne Fontes de Andrade (cfontes@ct.ufrj.br) on 2019-06-13T17:35:25Z No. of bitstreams: 1 879486.pdf: 3632621 bytes, checksum: 3318af8c4ac93e6d486f7241fafd8436 (MD5) Made available in DSpace on 2019-06-13T17:35:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 879486.pdf: 3632621 bytes, checksum: 3318af8c4ac93e6d486f7241fafd8436 (MD5) Previous issue date: 2017-03 Neste trabalho é apresentada a aplicação de controlador preditivo não linear (NMPC) em uma unidade de produção de petróleo offshore. A unidade de produção foi reproduzida através de simulação dinâmica em Hysys e o controlador utilizado foi o BRNMPC, com uso de modelo matemático fenomenológico. Foram realizadas comparações entre o controlador NMPC, controlador MPC linear e controlador PID tradicional. Os resultados demonstraram que o controle de nível dos vasos separadores com o uso de modelos lineares e não-lineares mostram-se semelhantes. Já para o controle de pressão dos vasos, por ser um processo com maior não linearidade, o controle MPC apresentou desvantagens em relação ao NMPC, principalmente devido à perda na qualidade do modelo no processo de linearização. In this work a nonlinear model predictive controller (NMPC) applied to an offshore petroleum production facility is presented. The facility was simulated using Hysys dynamic simulation, and the used NMPC controller with phenomenological mathematical model was the BRNMPC. Some comparisons were conducted regarding the use of NMPC, linear MPC and traditional PID controllers. The results showed that for level control of the separator vessels, the MPC and NMPC have similar performance, but for pressure vessel control, the NMPC are superior because the system has more nonlinearities and many information were lost in the linearization process.

Orientador: Prof°. Dr Alfeu Joãozinho Sguarezi Filho Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, 2017. Esta dissertação apresenta o controle preditivo aplicado ao gerador de indução conectado à rede elétrica com emprego de conversor back to back. Nesse caso, o conversor conectado ao gerador é acionado pela técnica de controle preditivo direto de torque. Por sua vez, o conversor da rede é acionado pelo controle preditivo direto de potência. Os controladores são projetados com base em modelo matemático dinâmico discretizado do gerador e da rede. Para validação do sistema proposto, foram implementadas no Sim- PowerSystems do Matlab/Simulink R os modelos matemáticos e os algoritmos de predição. Por m, foram também realizado teste experimentais no laboratório da universidade. Os resultados obtidos serão apresentados a m de demonstrar a melhora na resposta dinâmica do gerador. Para os resultados de simulação foi possível validar a melhora na corrente injetada na rede em comparação às técnicas tradicionais. This dissertation presents the predictive control applied to the induction generator connected to the electric grid with the back-to-back converter. In this case, the converter connected to the generator is driven by the predictive direct torque control technique and the grid converter is driven by predictive direct power control. The controllers are designed from discrete dynamic generator and grid mathematical model. For the validation of the proposed system, mathematical models and prediction algorithms were implemented in SimPowerSystems of Matlab / Simulink R. Finally, experimental tests were also carried out in the university laboratory. The results obtained will be presented to present the improvement in the dynamic response of the generator, and for the simulation results, it was possible to validate the improvement in the current injected into the grid in relation to the traditional techniques.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2017. Este trabalho apresenta diferentes estruturas de um compensador de atraso de transporte, denominado preditor de Smith filtrado, com base no controlador preditivo generalizado, em conjunto de técnicas para evitar o windup do controlador, causado, na maioria das vezes, pela saturação do atuador. Essa proposta tem como objetivo tratar restrições de amplitude de sinal de controle e obter um desempenho subótimo, sem a necessidade de um processo de otimização para tratar a não linearidade imposta pela restrição, como tipicamente ocorre no controlador preditivo generalizado. Foram realizadas simulações de processos abordados na literatura e o desempenho da técnica proposta foi comparado ao desempenho do controlador preditivo generalizado. Também foi realizado um estudo de caso experimental em uma bancada de ensaios que permitiu comparar os resultados da sintonia proposta e do controlador preditivo generalizado para o controle de temperatura da água de uma ducha eletrônica. Tanto os resultados de simulação quanto os experimentais demonstram que no caso de restrições de saturação da amplitude de controle a técnica proposta é capaz de alcançar desempenho de controle muito próximo do ótimo com um esforço computacional muitas ordens de grandeza menor que o demandado pelo controle preditivo generalizado. Abstract : This work presents different structures of a dead time compensator, known as filtered Smith predictor, based on the generalized predictive controller, with a set of techniques to avoid the windup of the controller, caused, in most cases, by saturation of the actuator. This proposal aims to handle control signal amplitude constraints and achieve suboptimal performance without the need of an optimization process to handle the nonlinearity imposed by the constraint, as typically occurs in the generalized predictive controller. Simulations of processes presented in the literature were performed and the performance of the proposed technique was compared to the performance of generalized predictive controller. An experimental case study was also carried out on a test rig, which was used to compare the results of the proposed tuning and the generalized predictive controller for the control of the water temperature in an electronic shower. Both the simulation results and the experimental results demonstrate that in the case of control amplitude saturation constraints the proposed technique is able to achieve control performance close to the optimum, with a computational effort many orders of magnitude smaller than that required by generalized predictive control.

Here, the implementation of the gradient-based Economic MPC (Model Predictive Control) in an industrial distillation system is studied. The approach is an alternative to overcome the conflict between the MPC and RTO (Real Time Optimization) layers in the conventional control structure. The study is based on the rigorous dynamic simulation software (SimSciDynsim®) that reproduces the real system very closely and is able to communicate with Matlab. The gradient of the economic function, is obtained through the sensitivity tool of the real-time optimization package (SimSciROMeo®). In order to study the pros and cons of the new strategy, a propylene distillation system is simulated with both, the proposed approach (one-layer MPC + RTO) and the conventional two-layer hierarchical structure of control and optimization. The results show that, for this particular system, from the performance, stability and disturbance rejection viewpoint, the proposed gradient-based extended control method is equivalent or better than the conventional approach. Fil: Hinojosa, Aldo Ignacio. Schneider Electric; México Fil: Ferramosca, Antonio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Reconquista; Argentina Fil: González, Alejandro Hernán. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; Argentina Fil: Odloak, Darci. Universidade de Sao Paulo; Brasil

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2017. A tese tem como objetivo estudar e desenvolver controladores preditivos do tipo GMV (Generalized Minimum Variance) e GPC (Generalized Predictive Controller), ampliando a família de projetos e a aplicabilidade destes controladores, para eliminar o offset (erro de regime permanente), rejeitar perturbações e assegurar rastreamento de referência e robustez. A proposta apresenta um novo formalismo matemático aos projetos dos controladores GMV e GPC, aplicado a sistemas monovariáveis e multivariáveis, empregando o modelo do processo e a função custo na forma posicional e inserindo um filtro de ponderação polinomial e integral na referência e saída do processo, alcançando projetos de controladores denominados Indirect Filtered Positional GMV (I-FPGMV) e Filtered Positional GPC (FPGPC). Para o projeto do controlador I-FPGMV, dois controladores adicionais são implementados, um utilizando-se a abordagem adaptativa (Direct FPGMV) e o outro hibridizado com a síntese do controlador PID. Para o FPGPC, é apresentada uma metodologia de projeto para processos multivariáveis e a hibridização do FPGPC com o controlador PID e com uma estrutura IMC filtrada (Filtered Internal Model Control - F-IMC). Adicionalmente, em ambos os controladores, I-FPGMV e FPGPC, uma estrutura de malha de controle é sugerida para mitigar problemas de saturação no sinal de controle. Ademais, os controladores I-FPGMV e FPGPC são combinados com a técnica de controle repetitivo para tratar referências e/ou perturbações periódicas, fornecendo dois projetos alternativos de controladores denominados Repetitive I-FPGMV (RI-FPGMV) e Adaptive Repetitive FPGPC (AR-FPGPC). Em seguida, é proposto um projeto de controle para lidar com perturbações conhecidas ou desconhecidas e mensuráveis ou não mensuráveis, combinando o FPGPC, hibridizado com a estrutura F-IMC e a ação de controle feedforward adaptativa, alcançando uma estrutura de malha de controle denominada Adaptive Feedback/Feedforward F-IMC (AFF-FIMC). Por fim, aspectos de robustez são incorporados nos polinômios de projetos dos controladores propostos, por meio de uma implementação que envolve as definições da função sensitividade e da integral do erro absoluto (Integrated Absolute Error - IAE), para a sintonia ?ótima? dos parâmetros do filtro, utilizando otimização multiobjetivo baseada em algoritmo genético. Simulações numéricas e ensaios práticos são aplicados para avaliar os projetos dos controladores propostos. Abstract : The thesis aims to study and develop predictive controllers of the kind GMV (Generalized Minimum Variance) and GPC (Generalized Predictive Controller), thereby extending the design family and the applicability of these controllers to eliminate offset (steady-state error), disturbance rejection and ensure reference tracking and robustness. The proposal presents a new mathematical formalism to the designs of the GMV and GPC controllers, applied to monovariable and multivariable systems, using both process model and cost function in the positional form and inserting an integral polynomial weighting filter for the setpoint and output of the process, thus achieving controller designs called Indirect Filtered Positional GMV (I-FPGMV) and Filtered Positional GPC (FPGPC). For the I-FPGMV controller design, two additional controllers are implemented, one using the adaptive approach (Direct FPGMV) and another hybridized with the PID controller synthesis. For the FPGPC, a design methodology to multivariable processes and for the hybridization of the FPGPC with the PID controller and with a Filtered Internal Model Control (F-IMC) structure is presented. Additionally, using both I-FPGMV and FPGPC controllers, a control loop structure is suggested to mitigate saturation problems in the control signal. In addition, the I-FPGMV and FPGPC controllers are combined with the repetitive control technique to handle periodic references and/or disturbances, providing two alternative controller designs called Repetitive I-FPGMV (RI-FPGMV) and Adaptive Repetitive FPGPC (AR-FPGPC). Afterwards, a control design is proposed to deal with known or unknown and measurable or non-measurable disturbances, combining the FPGPC, hybridized with the F-IMC structure, and the adaptive feedforward control action, achieving a control loop structure called Adaptive Feedback/Feedforward Filtered IMC (AFF-FIMC). Finally, robustness aspects are incorporated into the design polynomials of the proposed controllers, through an implementation involving the definitions of sensitivity function and integrated absolute error (IAE), for the optimal tuning of the filter parameters, using multiobjective optimization based on genetic algorithm. Numerical simulations and practical essays are applied to evaluate the proposed designs.

O escopo desta dissertação é o desenvolvimento de uma metodologia para identificar os modelos de canais da matriz dinâmica que estejam degradando o desempenho de controladores preditivos, ou MPC (Model Predictive Control), baseado nas técnicas de auditoria e diagnóstico deste tipo de controlador propostas por BOTELHO et al. (2015) e BOTELHO; TRIERWEILER; FARENZENA (2016) e CLARO (2016). A metodologia desenvolvida contempla dois métodos distintos. O primeiro, chamado método direto compensado, tem como base o método direto de identificação em malha fechada (LJUNG, 1987)e compensa cada saída medida do processo de modo a se reter apenas a contribuição do canal que se deseja identificar. O segundo, chamado método do erro nominal, utiliza a definição de saída nominal do processo, proposta por BOTELHO et al. (2015), como métrica para se quantificar o quão próximo o modelo está do comportamento da planta através da minimização do erro nominal. Os métodos foram aplicados ao sistema de quatro tanques cilíndricos (JOHANSSON, 2000) para dois cenários distintos, sendo o primeiro um sistema 2x2 em fase não mínima contendo um MPC trabalhando com setpoint e o segundo um sistema 4x4 em fase mínima com o MPC atuando por faixas. Para o sistema 2x2, se avaliou a influência da localização do canal discrepante (dentro ou fora da diagonal principal da matriz dinâmica de transferência) na eficácia dos métodos. Para o sistema 4x4, o estudo foi voltado para a eficácia dos métodos frentes a controladores que atuam dentro de limites para as variáveis. Os modelos identificados foram comparados pela capacidade de identificar um modelo que capturasse o zero de transmissão da planta e o RGA dinâmico, par ao sistema 2x2, e pelas respostas degrau e diagrama de Bode para o sistema 4x4. O método direto compensado resultou em baixo erro relativo no valor do zero para a discrepância na diagonal principal da matriz dinâmica e alto valor quando a discrepância se encontrava fora da diagonal principal. O método do erro nominal, por sua vez, foi capaz de identificar um modelo cujo zero de transmissão possuía baixo erro relativo frente ao zero da planta em ambos os cenários. No cenário do controlador atuando por faixas, os métodos propostos obtiveram melhores estimativas dos modelos quando comparados com o método concorrente, uma vez que apresentou alto percentual de aderência das saídas simuladas com as saídas medidas. Em todos os cenários estudados, o método do erro nominal se mostrou capaz de identificar um modelo mais robusto, pois este apresentou RGA dinâmico compatível com a planta em todo o range de frequências analisado. The objective of this dissertation is to develop a method to identify the model for the channel of the dynamic matrix that are affecting the performance of model predictive controllers (MPC), based on the assessment and diagnosis techniques for this type of controller proposed by BOTELHO et al. (2015) e BOTELHO; TRIERWEILER; FARENZENA (2016) and CLARO (2016). The proposed methodology includes two different methods. The first, called the compensated direct method, is based on the closed-loop direct identification method (LJUNG, 1987) and compensates each process measured output in order to retain only the contribution of the channel being identified. The second, called nominal error method, uses the definition of the process nominal output, proposed by BOTELHO et al. (2015), as a metric to quantify how close the model is to the actual plant behavior by minimizing the nominal error. The proposed methods were applied to the quadruple-tank system (JOHANSSON, 2000) for two distinct scenarios, the first being a nonminimum-phase 2x2 system containing a MPC working with setpoint and the second a minimum-phase 4x4 system with the MPC working by ranges. For the 2x2 system, the influence of the model mismatch location (inside or outside the main diagonal of the dynamic transfer matrix) on the effectiveness of the methods was evaluated. For the 4x4 system, the study was focused on the effectiveness of the methods with controllers that operate within limits for the variables. The identified models were compared by the capability of identifying a model with accurate plant transmission zero and dynamic RGA, for the 2x2 system, and by the step responses and Bode diagram for the 4x4 system. The compensated direct method resulted in low relative error in the value of the transmission zero for the model mismatch located in the main diagonal of the dynamic matrix and high relative error when the mismatch was outside the main diagonal. On the other hand, the nominal error method was able to identify a model whose transmission zero had low relative error against the plant zero in both scenarios. In the scenario of a controller working by range, the proposed methods obtained better estimates of the models when compared to the concurrent method, since it presented a high percentage of adherence of the simulated outputs with the measured outputs. In all the studied scenarios, the nominal error method was able to identify a more robust model, since it presented dynamic RGA compatible with the plant in the entire range of analyzed frequencies.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2017. Este trabalho apresenta a implementação de uma estrutura de controle em cascata, muito utilizada em sistemas que possuem dois laços de controle com diferentes constantes de tempo e acesso ao sinal intermediário. O sistema de controle proposto é implementado em um hardware de alto desempenho, o myRIO, que possui um arranjo de portas programável em campo (FPGA) customizável e um processador que trabalha com um sistema operacional de tempo real, garantindo confiabilidade e determinismo ao sistema. Na malha interna da estrutura em cascata, é aplicado um controlador proporcional-integral (PI) implementado em FPGA e, na malha externa, é aplicado um controlador preditivo generalizado (GPC) implementado para execução no sistema operacional de tempo real do myRIO. A estrutura de controle foi desenvolvida de maneira que possa ser aplicada em diferentes sistemas monovariáveis, contudo foi escolhida uma planta de laboratório de controle de velocidade e corrente de um motor de corrente contínua como estudo de caso. Os resultados experimentais validaram a implementação em ambas as camadas. O período de amostragem que foi alcançado na implementação do PI no FPGA foi inferior a 10 µs e o período de amostragem da implementação do GPC no sistema operacional de tempo real foi de 13 ms (valor do tempo máximo observado), com período médio de execução inferior a 5 ms. Abstract : This work presents the implementation of a cascade control structure, widely used in systems that have two control loops with different time constants and access to the intermediate signal. The proposed control system is implemented in a high performance hardware, myRIO, wich has a customizable field programmable gate array (FPGA) and a processor that works with a real-time operating system, guaranteeing reliability and determinism to the system. In the internal loop of the cascade structure, a proportional-integral controller (PI) implemented in FPGA is applied and, in the external loop, a generalized predictive controller (GPC) is implemented for execution in the real-time operating system of myRIO. The control structure was developed in a way that it can be applied to different monovariable systems, however a laboratory plant that consists of the control of speed and current of a direct current motor was used as a case study. The experimental results validated the implementation in both layers. The sampling period that was achieved in the implementation of the PI FPGA-embedded was less than 10 µs and the sampling period for GPC implementation in the real-time operating system was 13 ms (maximum observed value), with average execution period of less than 5 ms.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Florianópolis 2017. Os produtos e serviços não apresentam valor até que eles literalmente estejam no lugar e no instante que os consumidores precisam. O conjunto de princípios e técnicas que busca garantir esses valores baseados no tempo e na localização é atribuído a definição de logística. Portanto, sempre que houver um processo incluem o planejamento, a implementação e o controle de fluxos de informações e de bens ou serviços entre origem ofertantes e destinos consumidores, então trata-se de um processo logístico. A base para este trabalho é o planejamento operacional, parte do processo logístico em uma cadeia de suprimentos. Uma Cadeia de Suprimento é um conjunto de estruturas e processos que uma ou várias organizações usam para atender a demanda de um grupo de clientes. Entre as várias formas de visualizá-la, pode-se descrevê-la através de uma rede ou grafo cujos nós são os elos da cadeia e os arcos as conexões entre eles. Entre o conjunto de processos da cadeia de suprimentos, a logística tem seu papel de destaque ampliado ao longo da evolução do seu conceito. Com isso, nas cadeias de suprimento, muitas vezes, a definição do processo logístico ultrapassa as barreiras de uma única organização. Assim surge a Gestão da Cadeia de Suprimentos, que é composta por todas as atividades envolvidas na integração da cadeia de suprimentos e na coordenação dos fluxos de materiais, os fluxos de informações e os fluxos financeiros. A integração da cadeia de suprimentos visa promover a vantagem competitiva à cadeia como um todo em detrimento de apenas um dos seus elos. Os desafios da gestão da cadeia de suprimentos surgem de problemas relacionados às mudanças no meio ambiente da cadeia, que normalmente contêm várias incertezas, especialmente as relacionadas a demanda e tempos dos processos. O planejamento, em todos os seus horizontes, constituiu uma ação básica para este processo de busca por melhoria da eficiência, a performance logística. Entre as etapas de planejamento, estratégico, tática e operacional, o Planejamento Operacional em logística é uma atividade que desempenha um papel importante na superação de problemas de curto prazo na gestão da cadeia. Um dos problemas nesta atividade é a estabilização das variáveis de estado, especialmente a variável nível de estoque. O problema de interesse da proposta deste trabalho de dissertação é a estabilização e otimização do nível de estoque contra a variação da demanda, de forma a buscar a maior redução possível do Efeito Chicote. Como consequência, este trabalho trata da ligação entre a teoria de controle e gestão da cadeia de suprimentos através de Modelos de Controle Preditivo. A motivação para apresentar um trabalho com essa abordagem surgiu a partir da leitura do trabalho Supply Chain Optimization via Distributed Model Predictive Control (Pannek 2014). Os benefícios de aplicar a metodologia de controle preditivo à problemas logísticos provêm do fato de que tal metodologia facilita o uso de vários tipos de modelos preditivos do sistema e, também, por ela utilizar valores atuais e passados do processo enquanto prevê o comportamento do sistema em um horizonte de planejamento. Usando essa capacidade de previsão, os modelos de controle preditivo minimizam uma função objetivo e calculam uma sequência de controles satisfazendo as restrições e o modelo do sistema. A metodologia de controle preditivo para um modelo discreto do sistema segue uma idéia simples: a cada instante de tempo, usando o estado atual do sistema como estado inicial da sequência, a ação de controle é obtida através da solução de um problema de controle ótimo em um horizonte finito de tempo. Com isso se obtém sequência finita de valores de controle e dela somente o primeiro elemento é aplicado ao sistema. A simplicidade e qualidade desta metodologia mostra-se pelo amplo uso que ela tem em processos industriais. Além disso, as referência bibliográficas indicam a prevalência dela no controle de sistemas complexos quando a solução dadas por equações de programação dinâmica são computacionalmente intratáveis em problemas com grande dimensionalidade. Mais ainda, os controles distribuídos preditivos podem viabilizar a solução de problemas ainda maiores, dos quais a sociedade depende fortemente, como redes de tráfego rodoviário, redes de água, redes eléctricas e redes de transporte intermodal. Aliado a adequabilidade de um framework para otimização dentro do planejamento operacional da logística de uma cadeia de suprimentos, o cenário atual da introdução da tecnologia da informação e comunicação como soluções à logística motiva ainda mais este tipo de estudo, o qual tem forte tendência a se desdobrar como ferramenta para solução em tempo real às fortes mudanças das premissas usadas para o planejamento operacional. De fato, as tecnologias da informação tendem a facilitar a coleta de dados e a atuação remota, fazendo com que os dados estejam disponíveis online e em tempo real. Portanto, os aperfeiçoamentos dos modelos matemáticos e das metodologias que proporcionam apoio a tomada de decisão rápida são fundamentais. As Cadeias de Suprimento têm a propriedade de serem sistemas distribuídos que podem ou não ter uma gestão centralizada. Por isso, apesar deste trabalho destacar um modelo preditivo distribuído para a cadeia logística de três estágios, o modelo com o controle centralizado também foi descrito e implementado. Assim, além deste trabalho apresentar um modelo conceitual baseado em Controle Preditivo Distribuído para a Gestão da Cadeia de Suprimento, para efeitos de comparação do resultado, também apresenta um modelo com gestão centralizada. Por meio de experimentos desenvolvidos a partir da implementação dos modelos em Matlab, analisa-se algumas propriedades tais como estabilidade dos procedimentos, a influência do horizonte de planejamento no controle preditivo e o comportamento do Efeito-Chicote quando há variações da demanda final. Como ferramenta de apoio a tomada de decisão, a abordagem apresentada busca dar maior entendimento da dinâmica do sistema, que se torna necessário aos gestores que participam de algum elo da cadeia e precisam considerar a dinâmica das rápidas mudanças da demanda. No contexto de uso desta abordagem em um cenário real deve-se considerar possíveis restrições de acesso a informação entre elos da cadeia de suprimentos. Além disso, pelo problema em questão possuir o fator humano da tomada de decisão pelos gestores do processo logístico a aplicação das variáveis de controle não acontece como acontece nos processos industriais, em que a ação é executada instantaneamente. Todas essas questões teóricas ou experimentais são tratadas ao longo da dissertação. O primeiro capítulo apresenta detalhadamente o problema de interesse que gerou os desenvolvimentos realizados nesta dissertação. Além de tratar o contexto do estudo, esse capítulo destaca os objetivos, as contribuições e as delimitações do trabalho. O segundo capítulo contém toda a revisão de literatura estruturada, assim como a metodologia utilizada para reunir as bibliografias e as expor de forma organizada. Portanto, esse capítulo é dedicado exposição das referências bibliográficas foi organizado em quatro seções, a para descrever a metodologia, duas para apresentar o entendimento dos conteúdos básicos do tema de pesquisa e uma para apresentar o estado da arte do assunto específico do trabalho. No terceiro capítulo é feita toda a descrição e dedução do modelo de controle preditivo formulado para o planejamento operacional da cadeia de suprimentos com três elos. Como são apresentados o modelo de gestores distribuídos e com gestor centralizado, cada um deles possui sua própria seção. Ademais as duas seções, a terceira seção apresenta uma breve visão sobre as restrições sobre usos práticos dos modelos. O quarto capítulo apresenta o resultado dos experimentos realizados em Matlab. Esse capítulo contém uma seção para análise dos resultados do modelo distribuído e outra para uma análise comparativa dele com o modelo centralizado. As conclusões são apresentadas no quinta capítulo assim com as observações sobre pesquisas que podem surgir como sequência ao que foi desenvolvido nesta dissertação. Por fim, os códigos produzidos na implementação dos modelos estão presentes após a lista das referências bibliográficas que foram citadas em todo o texto. Abstract : A Supply Chain is a set of structures and processes an organization uses to deliver an output to group of customers. Among this set of processes, the subset, defined as the logistics, is dedicated to providing values to customers making products or services available to them at the appropriate location and time. The more quickly and completely the demand can be met, the better the logistics process performance. Broadening the concept of logistic, the Supply Chain Management encompasses all activities involved in integrating a Supply Chain and coordinating materials, information and financial flows in order to fulfill the ultimate customer demands. This integration functionality aims to improve the competitive advantage of the Supply Chain as a whole. The challenges in Supply Chain Management arise from problems related to changes in the Supply Chain environment, which normally contain some degree of uncertainty. The Planning is the first action to evolve this process forward improving efficiency. This way, the Operational Planning plays a great role in overcoming Supply Chain Management short-time problems. A problem in this step is stabilization of states variables, especially the stock level. The problem of interest is the implementation of a controller for a set of dynamically coupled linear subsystems called Three-Stage Supply Chain. Hence, the main purpose of this work is optimization and stabilization of stocks levels against demand variation considering this entire Supply Chain with a model predictive controller formulation. The Model Predictive Control is one of the techniques which can be applied to systems adaptation. Its advantages are particularly the benefits relating the use of a system model, and both current and historical measurements of the process to predict the systems behaviour for a planning horizon. Using this prediction ability, it minimizes an objective function and calculates a control sequence satisfying the constraints of the system. The Supply Chain (SC) has the property to be a distributed system, which can have centralized or even distributed managers. Therefore, this work presents a Distributed Model Predictive Control procedure to stabilize the stocks levels considering the distributed view of the SC, and also a centralized Model Predictive Control for the purpose of comparability. Furthermore, it presents the results from a computational analysis of the application of both models.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2017. Este trabalho apresenta um estudo de técnicas de controle preditivo econômico (EMPC) e sua aplicação em processos da indústria petroquímica. É feita uma revisão das principais metodologias de projeto de EMPC com garantia de estabilidade. Um processo benchmark é usado para ilustrar as metodologias estudadas. São apontadas vantagens e inconvenientes das estratégias. Como estudo de caso industrial trata-se o problema de controle de uma unidade de processamento de gás natural. Os resultados são comparados com metodologias clássicas de controle em duas camadas. Abstract : This work presents a study on economic model predictive controllers (empc) and their application in petrochemical industrial processes. A review on the main design methodologies of empc with stability guarantee is presented. A benchmark process is used to illustrate the advantages and disadvantages of the presented methodologies. The control of a natural gas processing unit is presented as a practical industrial case study. The results are compared with a two layer classical control technique.

A Exploração e Produção de petróleo e gás é de suma importância para economia brasileira e mundial sendo fundamental o entendimento dos comportamentos do sistema produtivo para o aumento na produção. Neste entendimento, a problemática relacionado ao fluxo intermitente chamado de golfada, tem um comportamento tipicamente cíclico que pode causar oscilações de pressão problemáticas à produção, à vida útil e à segurança de sistemas de produção offshore. Através do desenvolvimento de um modelo simplificado para reprodução das golfadas, o presente trabalho propõe a aplicação de um Controlador Preditivo Não Linear (NMPC) para a atenuação do regime de golfada em sistemas de elevação de petróleo por Gas-Lift. Resultado de uma revisão dos modelos simplificados e dos métodos de controle de golfadas, é apresentado neste trabalho um novo modelo caixa cinza de produção de petróleo de sistemas tipicamente profundos e ultra profundos para exploração dos potenciais do algoritmo NMPC chamado Linearização ao Longo da Trajetória (Duraiski et al., 2002). Para a aplicação do modelo, um método de estimação dos parâmetros do modelo cíclico, com penalização de regiões oscilatórias, é apresentada. Para aplicação do controle uma sistemática de ajuste dos parâmetros do controlador é proposta, baseada nas características do ciclo limite da golfada O modelo apresentado é validado para dados do modelo rigoroso OLGA e é extrapolado para diversas regiões de operação demonstrando o potencial de estudos não-intrusivos da dinâmica e ganhos de um poço, fazendo o uso do novo modelo. Na exploração do controle, o modelo é utilizado num estudo de desempenho servo para controle de pressão de fundo de poço (). Gradualmente, o NMPC é comparado ao controle linear PI, inicialmente numa estrutura monovariável. Enquanto o PI tem sua robustez limitada por regiões de baixo ganho, devido às restrições físicas das válvulas choke, o NMPC trata naturalmente a não-linearidade do sistema, atingindo ganhos de até 9 % na produção de óleo teórica. Num segundo momento, a taxa de injeção de gás de elevação é adicionada ao controlador, numa estrutura multivariável fazendo com que a manipulação da choke diminua 80 % com uma diminuição sensível de ganho teórico da produção em 1,7 %, em relação à estrutura monovariável. Numa análise de aplicabilidade de controle, conclui-se que a estrutura a ser utilizada é dependente do objetivo da aplicação de controle. Se o objetivo é o de eliminar a golfada, o controlador linear mostrou mais eficaz. Se o objetivo é aumentar a produção o NMPC na forma monovariável alcança resultados semelhante ao PI, mas de forma mais robusta em relação às não linearidades. Entretanto a taxa de utilização da choke aumenta. Ainda assim, se isto for um empecilho para uma aplicação real, a incorporação da multivariabilidade do controlador NMPC faz com que a taxa de utilização seja distribuída entre as variáveis manipuladas, amenizando o uso excessivo da choke , com uma sensível perda de ganho teórico. The Exploration and Production of oil and gas is of paramount importance to the Brazilian and world economy, being fundamental the understanding of the behaviors of the productive system for the increase in production. In this understanding, the problem related to the intermittent flow called slugging has a typically cyclic behavior that can cause pressure oscillations problematic to the production, the useful life and the safety of offshore production systems. The present work proposes the application of a Non-linear Predictive Controller (NMPC) for the attenuation of the slug in Gas-lift systems. As a result of a review of the simplified models and the methods of control of slugging, a new gray box model of petroleum production from typically deep and ultra deep systems is presented for the exploration of the potentials of the NMPC algorithm called Local Linearization Trajetory (Duraiski et al., 2002). For the model application, a method of parameter estimation of the cyclic model with oscillatory regions penalty is presented. For control application a systematic adjustment of the controller parameters is proposed, based on the characteristics of the slug The model presented is validated for data from the rigorous OLGA model and is extrapolated to several regions of operation demonstrating the potential of non-intrusive studies of the dynamics and gains of a well using the new model. In the control exploration, the model is used in a servo performance study for well bottom pressure control (). Gradually, the NMPC is compared to the linear control PI, initially in a monovariable structure. While the PI has its robustness limited by low gain regions due to the physical constraints of choke valves, NMPC naturally addresses system nonlinearity, achieving gains of up to 9 % in theoretical oil production. In a second moment, the rate of injection of elevation gas is added to the controller in a multivariate structure causing the choke manipulation to decrease 80 % with a sensible decrease of the theoretical oil production gain by 1.7 % in relation to the monovariable structure . In an control applicability analysis, it is concluded that the structure to be used is dependent on the purpose of the control application. If the goal is to eliminate the slugging, the linear controller proved more effective. If the objective is to increase production the NMPC in the monovariable form achieves results similar to the PI, but in a more robust way in relation to the nonlinearities. However, the rate of choke use increases. If this is an obstacle to a real application, the incorporation of the multivariate NMPC controller causes the utilization rate to be distributed among the manipulated variables, reducing the excessive use of the choke, with a sensible loss of theoretical gain.

Orientadores: Flávio Vasconcelos da Silva, Thiago Vaz da Costa Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Química Resumo: Plantas industriais modernas estão suscetíveis a falhas em equipamentos de processo e em instrumentos e componentes da malha de controle. Tais eventos anormais podem acarretar danos a equipamentos, degradação do desempenho do processo e até cenários extremos como a parada da planta e acidentes graves. Em vista disso, o emprego de sistemas de controle tolerante a falhas visa a elevar o grau de confiabilidade e segurança do processo por meio do tratamento e mitigação de eventos anormais, evitando que evoluam para situações críticas. Nesse sentido, este trabalho tem como objetivo desenvolver uma técnica de controle reconfigurável tolerante a falhas para processos sujeitos a falhas em atuadores. A presente proposta é baseada em abordagens por atuadores virtuais e ocultação da falha. Essas técnicas consistem no recálculo das ações de controle e na ocultação da falha do ponto de vista do controlador nominal, permitindo que o mesmo seja mantido após a reconfiguração da malha de controle. Na presente proposta, o atuador virtual é baseado na estrutura do controlador preditivo em duas camadas. Uma camada consiste no cálculo de referências para as variáveis de entrada e para o desvio previsto entre o comportamento da planta nominal e com falha. A outra camada, por sua vez, é responsável por conduzir as variáveis de processo para as referências calculadas na etapa anterior. Ambas as camadas são baseadas em problemas de programação quadrática e levam em consideração as restrições do processo, como limites de atuadores e desvios permissíveis em relação ao comportamento nominal da planta. Essa técnica possibilita a consideração de cenários de falhas nos quais não há graus de liberdade suficientes para a manutenção de variáveis controladas em valores desejados. Assim, a estimativa de perturbações permite que novas referências atingíveis sejam calculadas, ainda que haja erros de identificação do modelo pós-falha do processo. Por fim, a estrutura de controle proposta foi aplicada em simulações utilizando um processo de tanques quádruplos, bem como em experimentos conduzidos em uma planta de neutralização de pH Abstract: Modern industrial plants are susceptible to faults in process equipment and in instruments and components of the control loop. Such abnormal events can lead to equipment damage, degradation of process performance and even extreme scenarios such as plant shutdown and serious accidents. Thus, the use of fault-tolerant control systems aims to increase process reliability and safety by treating and mitigating abnormal events, preventing them from evolving to critical situations. In this sense, this work aims to develop a reconfigurable fault tolerant control technique for processes subject to actuator faults. The present proposal is based on the virtual actuator and fault hiding approaches. These techniques consist of recomputing control actions and hiding the fault from the nominal controller perspective, allowing it to be maintained after the control loop reconfiguration. We propose a virtual actuator based on the two-layer model predictive control structure. One layer consists of calculating references for input variables and for the predicted deviation between the nominal and faulty plant behaviors. The other layer, in turn, is responsible for driving process variables to the references calculated in the previous step. Both layers are based on quadratic programming problems and take into account process constraints such as actuator limits and permissible deviations from the nominal plant behavior. This technique allows the consideration of fault scenarios in which there are not enough degrees of freedom for the maintenance of controlled variables in desired values. Thus, disturbance estimation allows the calculation of new achievable references, even though there are identification errors in the post-fault model. Finally, the proposed control structure has been applied to an experimental pH neutralization plant. Finally, the proposed control structure was applied in simulations to a quadruple-tank process as well as in experiments conducted in a pH neutralization plant Mestrado Sistemas de Processos Químicos e Informática Mestre em Engenharia Química CNPQ 130952/2015-0

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Solid-state fermentation is characterized by the growth of microorganisms in absence of free water. In one hand, it is advantageous because simulates their natural environment, enabling the use of agro industrial residues in natura. On the other hand, it limits heat transfer between elements, restricting control over the temperature of the medium. In fact, the microbial growth and the product formation dynamics are directly affected by the environmental conditions and variations can be harmful to the process productivity. As a consequence, the temperature increase caused by metabolic heat needs to be avoided. Studies concerning the microbial dynamics dealing with these variations are scarce. Moreover, it was not found any control laws, with guarantee of stability, which was designed for a reference tracking and to minimize the disturbances effects. Thus, two fronts need to be addressed for the solid-state fermentation viability: the development of a mathematical model able to estimate the effects of environmental changes in the process; and a temperature control system able to handle the heat from microbial metabolism. The model was used in a computational algorithm in order to determine if there was a temperature profile that would be more favorable to the products formation. In this work two control laws were studied, a proportional integrative, because it is the most widespread in the industry, and a model base predictive controller, because of its multivariable control versatility. Both control laws were simulated and then implemented in an eleven liters agitated drum bioreactor. Some of the various methods for PI controller parameters settings had their performance and relative stability requirement evaluated. The one that was proved stable was implemented in the bioreactor. Due to the uncertainties of the fermentation process, a self-adjustment mechanism was added to the predictive controller, in spite of the developed mathematical model, in order to avoid some estimation mistakes caused by some non-estimated states of the real process. The controller achieved an adequate performance with this approach. The results showed that the microorganisms were more efficient at a constant 32°C temperature. In addition, both developed controllers presented appropriate results facing the fermentation process requirement, with mean deviances from the referential temperature below 0,6°C and a maximum error of 2,8°C. Uma das características da fermentação em estado sólido é que ela ocorre na ausência de água livre. Isso a torna vantajosa por simular o ambiente natural dos microrganismos com possibilidade de uso de resíduos agroindustriais in natura. Por outro lado, dificulta a transferência de calor entre os elementos do processo e, com isso, a capacidade de controlar a temperatura do meio fica debilitada. Por sua vez, a dinâmica do crescimento microbiano e a formação de produtos de interesse estão diretamente relacionadas às condições ambientais, cujas variações podem ser prejudiciais à produtividade do processo. Ao mesmo tempo, o calor gerado pelo metabolismo microbiano aumenta a temperatura do processo, que necessita ser regulada. Estudos que revelam como os microrganismos se comportam frente essas variações são escassos. Além disso, não foram encontradas leis de controle para a FES, com garantia de estabilidade, a fim de se minimizar os efeitos dos distúrbios. Duas frentes se destacam para a viabilização da FES: o desenvolvimento de um modelo matemático capaz de estimar os efeitos das variações das condições ambientais na dinâmica do processo e um sistema de controle da temperatura apropriado para lidar com os distúrbios gerados pelo crescimento celular. Em conjunto com a modelagem matemática, foram empregados mecanismos computacionais para averiguar qual seria o perfil de temperaturas que mais favorece à formação dos produtos. Por sua vez, foram estudados dois tipos de controladores: os proporcionais integrativos, pela ampla aplicação industrial, e os preditivos baseados em modelo, pela versatilidade no controle multivariável. Os sistemas de controle foram testados em um biorreator de 11 litros de volume nominal. Dentre várias, algumas metodologias para ajuste dos controladores proporcionais integrativos foram avaliadas nos quesitos desempenho e estabilidade relativa durante a fase de simulações. A metodologia que se provou estável nos testes realizados foi implementada no biorreator. Já para o controlador preditivo, frente às incertezas do processo fermentativo, foi necessário desenvolver um mecanismo de auto ajuste do modelo desenvolvido, a fim de que os erros dos estados não estimados do processo real fossem compensados e o controlador tivesse um desempenho adequado. Os resultados mostraram que o microrganismo, Aspergilus niger 3T5B8, produz uma quantidade maior de metabólitos de interesse a uma temperatura constante de 32°C. Além disso, ambos controladores utilizados apresentaram resultados apropriados aos requisitos do processo fermentativo, ou seja, com desvio médio da temperatura de referência menor do que 0,6°C.

This paper deals with the development of a robust model predictive control strategy with guarantee of stability, applicable to the stable and unstable processes. The model uncertainty is assumed to be described by a discrete set of linear models (multi-plant uncertainty), and the robustness is achieved by assembling cost-contracting constraints for all the possible models in the uncertainty domain. On the basis of a suitable state-space model description, an offset free control law is obtained by means of a one-step optimization formulation. The usefulness of the method proposed here is illustrated with control simulations of an unstable reactor system taken from the literature.

Orientadores: Secundino Soares Filho, Anibal Tavares de Azevedo Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação Resumo: O planejamento da operação eletroenergética (POE) de sistemas hidrotérmicos de potência tem por finalidade definir o despacho das usinas hidráulicas e térmicas que minimiza os custos de operação do sistema. Nesta tese foram realizados estudos de médio prazo do POE utilizando um simulador da operação do sistema baseado em modelo de controle preditivo, cuja política operativa executa, a cada intervalo de tempo, uma previsão de vazões futuras seguida por uma otimização determinística. Na formulação do modelo de otimização as hidrelétricas são individualmente consideradas permitindo a operação coordenada, principalmente das usinas que estão localizadas em uma mesma cascata. A produção das usinas hidrelétricas é representada por uma função não linear, tendo polinômios de quarto grau para o cálculo das cotas do nível da água do reservatório e do canal de fuga. As termelétricas também são tratadas individualmente com funções quadráticas de custo de geração. O sistema de transmissão é considerado de forma completa através de um modelo de fluxo de potência linear. Para facilitar a consideração das capacidades das linhas é utilizada uma formulação pelo método de fluxo em redes com restrições adicionais associadas à lei das malhas. Os estudos foram realizados em um sistema de médio porte com 20 hidrelétricas, 30 termelétricas, 73 barras e 108 linhas baseado no sistema IEEE RTS 96. As análises permitiram um melhor entendimento do despacho das usinas sob o impacto dos limites de transmissão, da sazonalidade da demanda, do cenário hidrológico, e da incerteza na vazão afluente. A conclusão é de que a representação do sistema de transmissão afeta substancialmente o despacho do POE Abstract: The power generation scheduling of hydrothermal systems aims to define the hydro and thermal generation dispatch such that minimizes the system ope- rational cost. In this thesis, medium-term studies were done through an ope- rational simulation model based on predictive control model, whose operation policy executes an inflow forecast model followed by deterministic optimization in each time stage. In optimization model formulation, the hydro plants are individually considered, allowing a coordinated operation, especially the plants that belong to the same river. The hydro plant production is represented by a non linear function with two quartic functions for calculation of forebay and tailrace elevations. The thermal plants are also individually considered with quadratic cost function. The full transmission system is taken into account through a linear power flow model. For a proper consideration of line capa- cities with an explicit variable of flow, it is used a network flow formulation with additional constraints related to loop law (Kirchhoff¿s second law). The studies were applied to medium scale system with 20 hydro plants, 30 thermal plants, 73 buses and 108 lines based on IEEE RTS 96. The analysis allowed a better comprehension of generation dispatch under impacts of transmission capacity bound, seasonal load characteristic, hydrological scenario and water infow uncertainty. It concludes that transmission constraints influence greatly the power generation scheduling Doutorado Energia Elétrica Doutor em Engenharia Elétrica CAPES

An approach to minimize tuning effort of nominal Model Predictive Control algorithms is proposed. The algorithm dynamically calculates output set points to accommodate user-defined output importance, which is more intuitive than selecting values for the MPC weighing matrices. Instead of tuning the weights on the outputs deviations from their set points, weights on the input values and input increments, which are the usual tuning parameters of MPC, the desired output control performance of the MPC can be specified by performance factors. The proposed method extends the existing methods that consider a reference trajectory for the output tracking to the case of zone control and input targets. The proposed method also assumes that, as in most commercial MPC packages, the controller has two layers: a static layer and an extended dynamic layer. The method is illustrated by three case studies, contemplating both SISO and MIMO systems. It is observed that: the output set point tracking performance can be changed without modifying the MPC tuning weights, the approach is capable of achieving similar performance to conventional MPC tuned by multiobjective optimization techniques from the literature, with a fraction of computer effort, and it can be integrated with Real Time Optimization algorithms to control complex systems, always respecting output constraints.

Orientador: Edson Bim Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação Resumo: Um dos requisitos exigidos por normas técnicas na operação do gerador de indução duplamente alimentado é mantê-lo conectado à rede, mesmo quando ocorrem quedas bruscas de tensão nos terminais do estator, geralmente denominadas afundamentos de tensão. Tal preocupação se justifica pela dificuldade que se tem em controlar as potências ativa e reativa do gerador de indução duplamente alimentado, principalmente quando o afundamento é de grande magnitude. Desse modo, o uso de controladores eficientes, tanto para os transitórios quanto ao regime permanente, torna-se necessário para que se restabeleçam simultaneamente as tensões nominais com o suporte de potência reativa da rede, com a restrição de que os valores nominais da tensão e da corrente do conversor back-to-back não sejam violados. A partir dessas condições, foi escolhido o controlador preditivo, devido ao seu alto desempenho e vantagens, tais como a capacidade de predição e o controle de sistemas não lineares, incluido os sistemas multivariáveis. A inserção de restrições que garantam a eficácia e a integridade do sistema controlado são também atrativos à sua escolha. Desse modo, dois controladores preditivos foram escolhidos: o baseado no modelo e o não linear. O objetivo é investigar o desempenho de ambos para o caso do afundamento de tensão do gerador de indução duplamente alimentado. Adicionalmente, uma rede neural artificial com estrutura multilayer perceptron é aplicada para realizar o mapeamento do controlador preditivo baseado no modelo, e, dessa forma, obter a redução do esforço computacional na implementação em tempo real, uma vez que a implementação direta do controlador preditivo exige um processador digital de alto desempenho. Ao longo deste trabalho são detalhados os procedimentos para o desenvolvimento da estratégia do controle das potências de estator e as aplicações dos referidos controladores preditivos, levando-se em conta a possibilidade de ocorrer afundamentos de tensão. Os controladores são responsáveis pela predição dos valores futuros das potências ativa e reativa de estator e, a partir desses dados, determinam-se os valores da tensão nos terminais do rotor, que é a variável de controle do gerador. Para o controlador preditivo baseado no modelo, as componentes da tensão de rotor são expressas nos sistema de referência síncrono e, no caso do controlador não linear, as componentes são escritas no sistema de referência estacionário. Inicialmente, os resultados da simulação computacional dos controladores preditivos são apresentados e analizados, para, na sequência, realizar-se o procedimento de treinamento da RNA, a partir do controlador preditivo baseado no modelo. Após a devida verificação do controlador RNA mediante simulação computacional, seu desempenho é testado experimentalmente em uma máquina de 11 kW, operando na velocidade subsíncrona e sob afundamentos de tensão nos terminais de estator Abstract: One of the requirements of technical standard applied to the doubly fed induction generator operation is to keep it connected on the grid even when voltage dips occur at the stator terminals. This concern is justified due to difficulty to control the active and reactive power of the doubly fed induction generators, especially when the voltage dip is high intensity. Thus, the use of efficient controller is necessary to help restoring the nominal voltages by reactive power support, without exceeding the rated values of voltage and current, and thereby protecting the back-to-back converter. For this purpose, the predictive controller was chosen due to its high performance, its ability to predict and to control of nonlinear systems, including the multivariable systems. Additionally, constraints can be inserted to guarantee the effectiveness and the integrity of controlled system. The aim of this work is to investigate the model-based and the nonlinear predictive controller performance for doubly fed induction generator operation under voltage dip. An artificial neural network with multilayer perceptron structure is applied to map, to reproduce and to reduce the computational effort in the real-time application of the model-based predictive control, since the direct implementation of the predictive controller requires a high digital processor performance. The controllers are responsible for predicting future values of active and reactive stator power. From these data, the rotor voltage components are determined: in MBPC these components are defined in the synchronous reference system and in NPC ¿ only simulated ¿, these voltage components are written in the stationary reference system. From the computer simulation results of the MBPC, an artificial neural network is trained and its performance is verified by simulation. This ANN controller is applied in real-time on 11 kW machine, operating at subsynchronous speed and voltage dips Doutorado Energia Elétrica Doutor em Engenharia Elétrica CAPES

O escopo desta dissertação é o desenvolvimento de um método para detectar os modelos da matriz dinâmica que estejam degradando o desempenho de controladores preditivos baseados em modelos. O método proposto se baseia na análise de correlação cruzada entre o erro nominal do controlador em malha fechada e a uma estimativa da contribuição de cada canal para o cálculo da saída, filtrada pela função de sensibilidade do controlador. Esse método pode ser empregado na auditoria de controladores com variáveis controladas em setpoints e/ou com variáveis que operem entre faixas, como é usual de se encontrar na indústria. Esta dissertação apresenta os resultados da aplicação bem sucedida do método no sistema de quatro tanques (JOHANSSON, 2000), para o qual três cenários foram avaliados. No primeiro cenário, o método localizou corretamente discrepâncias de ganho e de dinâmica de modelos de um controlador preditivo baseado em modelos (Model-based Predictive Controller, ou controlador MPC). No segundo, o método foi utilizado para avaliar a influência de uma variável externa para melhorar o desempenho de um controlador afetado por distúrbios não medidos. No terceiro cenário, o método localizou canais com modelos nulos que deveriam ser incluídos na matriz de controle de um controlador MPC de estrutura descentralizada. Os resultados deste estudo de caso foram comparados com aqueles obtidos pelo método proposto por BADWE, GUDI e PATWARDHAN (2009), constatando-se que o método proposto é mais robusto que o método usado na comparação, não demandando ajustes de parâmetros por parte do usuário para fornecer bons resultados. A dissertação inclui também um estudo de caso da aplicação industrial do método na auditoria de desempenho de um controlador preditivo linear de estrutura descentralizada, com doze variáveis controladas, oito manipuladas e quatro distúrbios não medidos, aplicado a um sistema de fracionamento de propeno e propano em uma indústria petroquímica. A auditoria permitiu reduzir o escopo de revisão do controlador a dezenove canais da matriz, sendo que quatorze destes correspondiam a canais com modelos nulos que deveriam ser incluídos na matriz. A eficácia do método foi comprovada repetindo-se a avaliação da qualidade de modelo para todas as variáveis controladas. The scope of this dissertation is the development of a method to detect the models of the dynamic matrix that are affecting the performance of model-based predictive controllers. The proposed method is based on the cross correlation analysis between the nominal controller error and an estimate of the contribution of each channel to the controller output, filtered by the controller nominal sensitivity function. The method can be used in the performance assessment of controllers employing variables controlled at the setpoint and/or those controlled within ranges. This dissertation presents the results of the successful application of the method to the quadruple-tank process (JOHANSSON, 2000), for which three scenarios were evaluated. In the first scenario, the method correctly located gain and dynamic mismatches on a model-based predictive controller (MPC controller). In the second one, the method was used to evaluate the influence of an external variable to improve the performance of a controller affected by unmeasured disturbances. In the third scenario, the method located null models that should be included in the dynamic matrix of a decentralized MPC controller. The results of the three scenarios were compared with the ones obtained through the method proposed by BADWE, GUDI e PATWARDHAN (2009). The proposed method was considered more robust than the reference one for not requiring parameters estimation performed by the user to provide good results. This dissertation also includes a case study about the application of the method on the performance assessment of an industrial linear predictive controller of decentralized structure. The controller has twelve controlled variables, eight manipulated variables, and four unmeasured disturbances and is applied to a propylene-propane fractionation system of a petrochemical industry. The performance assessment allowed reducing the scope of the controller revision to nineteen channels of the models matrix, fourteen of which were null models that should be included in the controller. The efficacy of the proposed method was confirmed by repeating the model quality evaluation for all the controlled variables.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2016. O desenvolvimento de veículos aéreos não tripulados (VANTs) vem despertando um grande interesse tanto no meio acadêmico quanto na indústria nas últimas décadas. Muitos campos da robótica e da teoria de controle vem sendo explorados visando melhorar o desempenho destes sistemas. Existem vários cenários onde estas aeronaves são utilizadas, tais como monitoramento de ambientes, agricultura de precisão, busca e resgate, entre outras. Dentre as diferentes aplicações destas aeronaves temos o transporte de carga suspensa por cabo, o qual tem promovido várias pesquisas relacionadas com transporte de alimentos, medicamentos e suprimentos em geral, para zonas de risco. Neste sentido, este trabalho tem como foco o uso de VANTs em tarefas de transporte de carga, considerando perturbações externas e incertezas paramétricas. A aeronave utilizada é um birotor na configuração Tilt-rotor que carrega uma carga suspensa. Um Tilt-rotor é um veículo movimentado por dois rotores inclináveis, os quais geram e direcionam forças de impulso para sustentar a aeronave. Neste estudo, é importante que a aeronave seja capaz de seguir uma trajetória predefinida enquanto estabiliza a carga suspensa mesmo quando afetada por perturbações externas ou incertezas paramétricas. Além disso, um modelo não linear multicorpo é obtido via formulação Euler-Lagrange para o VANT Tilt-rotor considerando a carga suspensa. Neste modelo foi considerado que a aeronave é composta por quatro corpos rígidos e tem dez graus de liberdade. O problema de controle é solucionado com um controlador preditivo (MPC) incremental e um não incremental, baseados no modelo linear do erro do sistema, o qual é linearizado em torno a uma trajetória genérica. Além disso, os MPCs consideram custo terminal, com o objetivo de garantir estabilidade e por consequência reduzir o horizonte de predição. Devido ao fato do sistema linear ser variante no tempo (LVT), o custo terminal é calculado mediante desigualdades matriciais lineares (LMI). Por outro lado, restrições são impostas na formulação do MPC, relacionadas com as limitações físicas dos atuadores e considerando que o VANT está confinado numa área específica. Finalmente, simulações foram realizadas para avaliar o desempenho dos controladores propostos, considerando perturbações constantes em diferentes instantes de tempo, e levando em conta incertezas paramétricas. Abstract : The development of unmanned aerial vehicles (UAVs) has arousedgreat interest in both academia and industry in the recent decades.Many aereas of robotics and control theory have been exploited toimprove the performance of these systems. There are several scenarioswhere these aerial vehicles are used, like monitoring environment,precision agriculture, construction, search and rescue. Transportationof cable-suspended loads with UAVs is another application. This haspromoted research related to load transportation of food, medicine,and supplies in general for unsafe areas. This research is focused onthis topic, where it is necessary that the UAV follows a predenedtrajectory while stabilizing the suspended load, even if it is aectedby external disturbances. In this dissertation, two model predictivecontrollers (MPCs) are used to solve the path tracking problem of asmall scale Tilt-rotor Unmanned Aerial Vehicle (UAV) while carryinga suspended load. A Tilt-rotor is a vehicle lifted and propelled bytwo tiltable rotors, in order to control the direction of thrust forces.In the present study, it is important that the aircraft able to follow apredened trajectory while maintaining the suspended load stable evenin the presence of external disturbances and parametric uncertainties.Moreover, a rigorous multibody non-linear dynamic model is obtainedvia Euler-Lagrange formulation for the Tilt-rotor UAV with suspendedload, assuming four rigid bodies and ten degrees of freedom (DOF)of the vehicle. The control problem is solved with incremental andnon-incremental model predictive controllers, based on the linear errormodel of the system, which is linearized around a generic trajectory.Furthermore, the MPCs consider a terminal cost in order to ensurestability, allowing the prediction horizon reduction. As the linear modelis a linear time-varying (LTV) system, the terminal cost is calculatedvia linear matrix inequalities (LMI). In addition, some constraintsare imposed on the formulation, related to physical limitations of theactuators and assuming that the aircraft is conned to a particulararea. Finally, numerical simulations are performed in order to evaluatethe controllers, considering constant disturbances at dierent instantsof time, and modeling errors.

This paper presents a continuous time predictive current controller applied to DFIG-based wind turbine. The controller design is based on the rotor current model and its tuning is carried out by adjusting two parameters. The first parameter is responsible for the continuous-time horizon and the second parameter tunes the filter, which is responsible to reduce electromagnetic torque/ instantaneous power ripple. Moreover, it addresses windup problems since the saturation model is part of the loop control. The simple tuning procedure and anti-windup scheme are the benefits of the proposed controller. The robustness of the design controller is verified by increasing the rotor’s resistance, so that the uncontrolled instantaneous power oscillations are reduced when compared with the conventional PI controller. Experimental results were carr Este trabalho apresenta uma nova estratégia de controle preditivo aplicada a um sistema de geração eólico baseado em DFIG. O projeto do controlador baseia-se em um modelo matemático da malha de corrente do rotor e sua sintonia é efetuada através de dois parâmetros de ajuste, um para obter uma resposta rápida ao seguimento de referência e o outro para reduzir as oscilações no sinal de controle. O primeiro parâmetro de ajuste utiliza horizonte de predição contínuo ao invés do tradicional horizonte discreto, o qual possibilita uma melhor sintonia do controlador, e o segundo baseia-se no projeto de um filtro para diminuir as oscilações no conjugado eletromagnético e nas potências instantâneas produzidas pelo sistema. Além disso, propõe-se a inclusão do modelo da saturação no controlador para evitar problemas de windup. A vantagem do uso deste controlador consiste na sua simplicidade de sintonia e capacidade de reduzir o tempo de permanência do sinal de controle em saturação, caso ocorra, e manter o sistema estável na saída desta não linearidade. É verificada a robustez do controlador proposto quando a resistência do rotor da máquina é aumentada, reduzindo as variações de potência não controladas ao ser comparado com controlador PI tradicional. Resultados experimentais são obtidos utilizando um protótipo de 3,7kW que mostram a eficácia do controlador desenvolvido quando o sistema é submetido a variações de potência, velocidade do rotor e afundamento de tensão simétrico.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2016. O objetivo deste trabalho é abordar a gestão de energia dos sistemas de geração e armazenamento de energia. Estes sistemas são atualmente uma realidade em países onde é desejada uma diversificação das fontes de energia e uma maior penetração das fontes renováveis. Em particular, o Brasil possui uma matriz energética diversificada com base em recursos hídricos, biomassa (etanol), gás natural e petróleo. Mas, expectativa para o futuro próximo é um aumento da utilização de fontes de energia renováveis, principalmente solar e eólica. Dessa forma, este trabalho ataca um problema econômico atual e importante para o País. Uma rede de energia em grande escala pode ser subdividida em subsistemas chamados micro-redes, que podem ser vistos como um conjunto de geradores despacháveis e/ou não-despacháveis que utilizam energias fósseis e/ou renováveis, armazenadores de energia e consumidores. Uma micro-rede pode operar em modo ilha, conectada com a rede principal e interligada com outras micro-redes. Sabe-se que a operação ideal de cada unidade não garante o perfeito funcionamento global da micro-rede, o que leva a um comportamento inaceitável. Assim, torna-se necessária a coordenação entre todos os elementos da micro-rede. A mesma filosofia deve ser aplicada no problema de micro-redes interligadas. Do ponto de vista da modelagem, os modelos de sistemas de gestão de energia no nível superior têm características híbridas, devido à necessidade de introduzir variáveis binárias, por exemplo, para modelar a dinâmica de armazenamento ou preços diferentes para operações econômicas como compra/venda de energia. Assim, uma abordagem natural para controlar esses sistemas é a utilização de controle preditivo, o qual já é amplamente utilizado na indústria de processos e pode lidar com problemas híbridos de optimização. Em uma micro-rede operando em modo conectada à rede principal o desafio de controle é maximizar o uso de fontes renováveis, minimizar o uso de combustíveis fósseis e a quantidade de energia comprada da rede de distribuição, amortecer flutuações de energia e atender a demanda. No caso de micro-redes interligadas é desejada uma estratégia de controle que permita a interação entre micro-redes para compartilhar fontes de energia e reduzir o fluxo de energia com a rede de distribuição. Assim, para uma única micro-rede o controle centralizado parece uma boa opção, enquanto para micro-redes interligadas, quando o intercâmbio de informação é limitado, o controle distribuído aparece como uma solução interessante. Nesta tese é con\-si\-de\-ra\-do o problema de controle de micro-redes em diferentes cenários, dentre eles uma microrrede de laboratório com armazenador de hidrogênio, o estudo de microrredes interligadas e uma planta de geração da indústria da cana de açúcar. O objetivo principal é propor soluções baseadas em controle preditivo para atender os requisitos de operação do sistema. Abstract : The objective of this thesis is to address the energy management of power generation and energy storage systems. These systems are nowadays a reality in countries where a diversification of energy sources and a higher penetration of renewable sources is desired. In particular, Brazil has a diversified energy matrix based on water resources, biomass (ethanol), natural gas and oil. But the expectation for the near future is an increase in the use of renewable sources, mainly solar and wind. Thus, this work attacks a current and important economic problem for the country. A large scale energy network can be subdivided into subsystems called Microgrids, that can be seen as set of dispatchable and/or non-dispatchable generators that uses fossil and/or renewable energy, storage units and consumers. A microgrid can operate in island mode, grid-connected mode and interconnected with other microgrids as the so called networked microgrids. It is known that an ideal operation of each unit does not guarantee the perfect operation of the overall microgrid, which leads to an unacceptable behavior. Thus it becomes necessary coordination between all microgrid elements. The same philosophy should be applied in the networked microgrids problem. From modeling point of view, the top level energy management system models have hybrid characteristics due to the need to introduce binary variables, for example, to model storage dynamics or different prices for economic operations like sell/purchase of energy. Thus, a natural approach to control these systems is the use of predictive control, which is already widely used in the process industry and can deal with hybrid optimization problems. In a microgrid operating in grid connected mode the control challenges are to maximize the use of renewable sources, minimize the use of fossil sources an the amount of energy bought from distribution network operator (DNO), mitigate energy fluctuating and meet the demand. In an interconnected case a control strategy that allows the interaction between microgrids to share energy sources and reduce the energy flow with DNO is desired. Thus for a single microgrid the centralized control seems to be a good option and for networked microgrids, when information sharing is limited, the distributed control appears as an interesting solution. In this thesis the problem of control of microgrids in different scenarios is considered, among them a laboratory microgrid with hydrogen storage, the study of four interconnected microgrids and a sugar cane industry power plant. The main objective is to propose solutions based on model predictive control to attend the system operation requirements.

Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Materiais. Departamento de Engenharia Metalúrgica, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto. Os desafios mercadológicos contemporâneos, movidos pelas necessidades de uma sociedade ativa, globalizada e conhecedora de suas demandas, atribuem às áreas de engenharia e design um aprofundamento em soluções nas etapas de projetos de produtos industriais. Pesquisas de soluções em materiais sempre estiveram na ponta do primor tecnológico e inovador, contribuindo sobremaneira na formação de vetores para áreas industriais e de serviços. Tais vetores se tornam chaves das economias, otimizadores de processos de produção, além da geração de subsídios de projetos; mais especificamente nas etapas iniciais, quando da formulação de soluções de viabilidade funcional, de qualidade e de usabilidade do produto acabado. Porém, a dinâmica dessa demanda contemporânea exige assertividade na implementação de soluções em projetos, fazendo com que os projetistas se atentem em múltiplos critérios quando da etapa de seleção de materiais. Buscou-se portanto com essa pesquisa, contribuir para o reconhecimento desses critérios, utilizando-se de variáveis subjetivas extraídas das observações dos indivíduos quando em contato (ou uso) de um produto industrial. O objetivo foi modelar matematicamente tais variáveis, gerando indicadores preditivos para auxílio na seleção de materiais em projetos de produtos industriais. As hipóteses que sustentaram a pesquisa foram testadas através de duas metodologias de modelagem matemática, sendo a Regressão Linear Múltipla e as Redes Neurais Artificiais. Pelos resultados, pôde-se concluir que ambos os métodos são passíveis de uso para fins de análises subjetivas para soluções de projetos. Porém, o diferencial esteve na potencialidade de se atribuir a formulação matemática gerada em projetos novos, e diversificados, parametrizando-os por estimadores com capacidade de explicação. The contemporary market challenges, driven by the needs of an active society, globalized and knowledgeable of their demands, attach to the engineering and design a deepening in projects steps solutions the industrial products. Material solutions researches have always been on the edge of technological and innovative excellence, greatly contributing to the formation of new vectors for industrial and service areas. Those vectors become key in the several economies, strong optimizers’ production processes as well as generating project subsidies; more specifically the early stages when formulating functional viability solutions, usability and quality of the finished product. However, the dynamics of contemporary demand requires assertiveness in implementing these solutions in projects, so that the designers they pay attention on multiple criteria when the materials selection stage. This research therefore sought to contribute to the recognition of these criteria, gathering subjective variables drawn from the individuals observations when in contact (or use) an industrial product. The goal was to model mathematically the variables, generating predictive support indicators in the selection of materials for the success industrial products formulation. The assumptions that supported the research were tested by two modeling mathematical methodologies: the Multiple Linear Regression and Artificial Neural Networks. From the results, it could be concluded that both methods are likely to use for the purpose of subjective analysis to design solutions. However the difference was the capability to assign mathematical formulation generated in new and diverse projects, parameterizing them by estimators with explanatory power.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2016. Nesta tese é apresentada uma proposta de sistema de inferência fuzzy interpolativo do tipo Takagi-Sugeno aplicado ao controlador por matriz dinâmica para o controle de sistemas não-lineares de modelo Hammerstein. Embora a literatura de controladores preditivos baseados em modelo seja vasta há uma necessidade quanto a aplicações MIMO (Multiple Input Multiple Output) para modelos Hammerstein. Parte do problema está na dificuldade em modelar a não-linearidade e utilizar este modelo na estrutura de controle preditivo baseado em modelo. Uma possibilidade é o uso de otimização numérica para resolver o conjunto de equações do controlador preditivo porém esta é uma alternativa computacionalmente custosa e em algumas situações inexequível, já que pode não atender requisitos de aplicação prática. Por outro lado é possível utilizar no controlador um compensador de saída cujo objetivo é cancelar a não-linearidade estática do modelo Hammerstein através da sua função inversa, resultando em um projeto pseudo-linear. A vantagem desta abordagem é que o sistema resultante se comporta como um sistema linear e assim é possível aplicar técnicas clássicas de estabilidade, robustez e análise frequencial. O objetivo principal desta tese é a aplicação do controlador por matriz dinâmica em sistemas MIMO com modelo Hammerstein. A não-linearidade do modelo é compensada usando um método conhecido como busca iterativa, onde é escolhida a melhor solução da função inversa, no caso de múltiplas soluções. Para modelar a não-linearidade estática do modelo Hammerstein foi desenvolvido um interpolador fuzzy Takagi-Sugeno, chamado Interpolador Hipercúbico de Lógica Fuzzy (FLHI - Fuzzy Logic Hypercube Interpolator). Neste interpolador as funções de pertinência agem como funções de base. Conjunção lógica de funções de pertinência de base no espaço de um hipercubo unitário permite interpolação multivariável de N dimensões. A escolha de funções de pertinência determina características interpoladoras, permitindo que FLHI se comporte como um interpolador vizinho mais próximo, linear, spline, Lanczos ou cúbico, para citar alguns. O interpolador proposto é aplicado como solução ao problema de modelagem de não-linearidades estáticas, já que é capaz de modelar tanto uma função quanto sua função inversa. Três casos de estudo da literatura são apresentados: um sistema SISO (Single Input Single Output), um sistema MISO (Multiple Input Single Output) e um sistema MIMO. Bons resultados são alcançados ao que se diz respeito a métricas de desempenho tais como rastreamento de referência, variação de controle e robustez. Os resultados obtidos indicam a aplicabilidade do método proposto como compensador de saída em controle preditivo, devido a sua capacidade em modelar não-linearidades estáticas de sistemas Hammerstein e suas funções inversas. Abstract : This thesis presents a proposal for a fuzzy Takagi-Sugeno inference system applied to dynamic matrix control for control of non-linear systems with Hammerstein Model. Although the model based predictive control literature is vast there is a necessity regarding MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) applications for Hammerstein model. Part of the problem lies in the difficulty in modelling the nonlinearity and using this model in a predictive control structure. One possibility is the use of numeric optimization to solve the set of predictive control equations, however this is a computationally expensive alternative and in some situations unfeasible, since it may not comply to practical requirements. On the other hand, it's possible to use an output compensator in the controller with the goal of cancelling the static nonlinearity in the Hammerstein model through its inverse function. The advantage of this approach is that the resulting system behaves as a linear system and as such it's possible to apply classical techniques for stability, robustness and frequency analysis. The main objective of this thesis is the application of dynamic matrix control to MIMO systems with Hammerstein model, the nonlinearity of the model is compensated using a method known as iterative search, where the best solution of the inverse function is chosen, in the case of multiple solutions. A fuzzy Takagi-Sugeno interpolator was created aiming to model static non-linearities in Hammerstein Models, called Fuzzy Logic Hypercube Interpolator (FLHI). In this interpolator membership functions act as kernel functions. Logical conjunction of kernel membership functions in unitary hypercube space allow N-dimension multivariable interpolation. Choice of membership functions determine interpolating characteristics, enabling FLHI to present itself as an interpolator such as nearest neighbor, linear, spline, Lanczos or cubic, to name a few. The proposed interpolator is applied as a solution to the problem of modeling static non-linearities, since it is capable of modeling both a function and its inverse function. Three case studies from literature are presented: a SISO (Single-Input Single-Output) system, a MISO (Multiple-Input Multiple-Output) system and a MIMO system. Good results are obtained regarding performance metrics such as set-point tracking, control variation and robustness. Obtained results indicate applicability of the proposed method in modeling static non-linearities of Hammerstein systems and its inverse functions as implementation of an output compensator in predictive control.

A utilização de controladores preditivos multivariáveis na indústria de processos cresceu significativamente nos últimos anos principalmente devido à versatilidade e a confiabilidade que essa ferramenta proporciona em termos de controle avançado. No entanto, aspectos relacionados à aplicação prática do que vem sendo desenvolvido no meio acadêmico possui pouca difusão na indústria devido às configurações clássicas adotadas, como sistemas quadrados (com o mesmo número de variáveis controladas e manipuladas), modelos lineares, utilização de setpoint e etc. diferindo daquilo que está disponível e é amplamente utilizado industrialmente: sistemas não-quadrados (geralmente com mais variáveis controladas do que manipuladas), modelos não-lineares e utilização de soft-constraints. Esse trabalho propõe uma metodologia para ajuste dos parâmetros presentes em um controlador preditivo, atento à variedade de algoritmos presentes na indústria de processos. Essa metodologia se baseia na obtenção do melhor desempenho alcançável para cada cenário de um modelo global do processo, atendendo as restrições de Número de Desempenho Robusto relativo (rRPN), Máxima Sensibilidade e restrições nas ações de controle. Baseado em um desempenho que é alcançável, o modelo linear global é escalonado (assim como a planta não-linear) e os pesos que levam o sistema para a melhor condição operacional são estimados. Essa técnica abrange controladores operando em faixas e/ou setpoint e configurações não-quadradas, i.e., com mais variáveis controladas do que manipuladas. A abordagem proposta foi testada em uma planta de quatro tanques esféricos com aquecimento apresentando resultados coerentes, corroborando seu potencial de aplicação industrial. Due to their versatility and reliability, Model Predictive Controllers (MPCs) are the standard solution for advanced process control in the process industry. However, there is a gap between the academic developments and the actual industrial applications, since the most academic studies focus on systems working with set-points and same number of manipulated and controlled variables, whereas the industrial application cope with non-squared configuration usually with several controlled variables in ranging and a reduced number of manipulated variables. This work proposes a tuning methodology for the countable parameters presents in a typical industrial predictive controller, considering the variety of the algorithms presents commercially in the process industry. This methodology is based on the estimation of the best attainable performance for each scenario of the global model of the process, constrained by the relative Robust Performance Number (rRPN), Maximal Sensitivity and restrictions in the control actions. Based on a performance that is attainable, the linear global model is scaled (and the non-linear) and the weights that lead the system to the best operational condition are estimated. This technique covers controllers operating in zones of control and/or set-point tracking and non-square configurations, i.e., with more controlled variables than manipulated. The proposed approach was tested in a Quadruple-Spherical tanks heating system presenting coherent results indicating its potential for industrial applications.

Orientação: Prof. Dr. Luís Fernando de Almeida Dissertação (Mestrado) - Universidade de Taubaté, Departamento de Engenharia Mecânica e Elétrica, Taubaté, 2016 Made available in DSpace on 2019-08-20T20:57:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Bruno Cesar Caixeta Leme_seg.pdf: 2474276 bytes, checksum: 2730d4fff6ed7e3c52bb59aa2ba324ef (MD5) Previous issue date: 2016 Resumo: Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta open-source para a classificação e contagem automática de partículas em óleos industriais. As análises são realizadas através da filtragem do óleo por membranas onde as imagens são obtidas por uma câmera ligada a um microscópio óptico conforme a norma ISO4407:2002. Para a codificação dos resultados, foi utilizada a norma ISO4406:1999 que descreve o método utilizado para a sua nomenclatura. O framework foi elaborado em torno do software ImageJ que possui vasta literatura na área e possibilita a extensão futura de ferramenta para outras áreas. Os resultados obtidos demonstram o potencial da ferramenta para a contagem de partículas de forma rápida e eficaz fornecendo, ao especialista, informações importantes sobre as características do particulado analisado. Abstract: This work presents the development of na open-source tool for automatic classification and couting of particles in industrial oils. Analyses are performed by filtering the oil through a membrane where the images are obtained by a câmera connected to an optical microscope according to the standard ISO4407: 2002. For coding the results, the standard ISSO 4406 was used and describes the method used to is nomeclature. The framework was developed around the software ImageJ which hás vast literature in the field and enables the tool for futher extension to other áreas. The results demonstrate the potential of the toll for quickly and effectively count particles, giving to the specialist important information about the analyzed particulate characteristics.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2016. Neste trabalho são abordados estudos de controle preditivo linear e não linear. Grande parte dos processos existentes na indústrias de petróleo e gás utilizam controladores preditivos. A crescente utilização dessas estratégias pode ser atribuída ao fato de elas facilitarem a declaração de problemas de controle relativamente complexos, como os casos de controle de processos multivariáveis, processos integradores, processos instáveis, processos não lineares e processos com atraso de transporte. A abordagem destes estudos é muito interessante para aplicações industriais em geral, onde a maioria dos processos dinâmicos exibem relações não lineares entre variáveis controladas e manipuladas. Dependendo da aplicação, o algoritmo MPC é muitas vezes escolhido entre um tipo linear ou não linear. Entre as famílias dos MPC lineares e não lineares escolhidos neste trabalho se tem o algoritmo DMC-Recursivo, e o MPC Prático para sistemas não lineares PNMPC, que tem apresentando bons resultados tanto no entorno acadêmico quanto no entorno industrial.O presente trabalho encontra-se dividido em duas partes. Na primeira parte são apresentadas diversos métodos de implementação para o algoritmo PNMPC, com o objetivo principal de medir o tempo de execução dos algoritmos implementados para um estudo de caso. Esta análise mostra que o algoritmo PNMPC pode ser adequadamente aplicado para tratar as não-linearidades em diferentes níveis. O desempenho e o custo computacional de seis implementações diferentes para este controlador são exibidos. Os ensaios de simulação da estratégia de controle em malha fechada de cada um dos controladores são comparados e analisados pela resposta do sistema, o tempo de execução do algoritmo e pelo índice de desempenho obtido pelos mesmos, sob perturbações externas e incertezas paramétricas. Na segunda parte,i apresenta-se uma abordagem que é orientada ao controle de plantas monovariáveis e multivariáveis, com múltiplas incertezas no modelo incluindo: no ganho, nas constantes de tempo e nos atrasos de transporte, que representam todos os casos possíveis presentes nos processos industriais. Neste caso, é implementado o algoritmo MPC com passo de estabilidade, no qual a ação de controle é calculada em duas etapas, garantindo a estabilidade da planta devido à robustez do controlador, provocando uma melhoria na velocidade da rejeição das perturbações não modeladas. Os ensaios de simulação são comparados com o controlador DMC-Recursivo aplicando a filtragem no erro de predição. Abstract : Techniques of linear and non-linear predictive control are approached in this document. Much of the existing processes in the oil and gas industries use predictive controllers. The increasing use of these strategies can be attributed to the fact that they facilitate the declaration of relatively complex control problems, such as cases like multivariable processes control, integrative processes, unstable processes, non -linear processes and processes with time delays. The approaches of these techniques are very interesting for industrial applications in general because the process in the industry has a non-linear dynamic between the controlled and the manipulated variables. Depending on the application, the MPC algorithm is often chosen from a linear or non-linear type. Among linear and non-linear MPC families chosen in this document has the Recursive DMC algorithm and Practical Non-linear MPC (PNMPC), which has shown good results in the academic and in the industrial environment.This document is divided into two parts. In the first part, several PNMPC algorithm implementation methods are presented, with the main objective of measuring the execution time of each algorithm implemented in a case study. This review shows that the PNMPC algorithm can be applied to treat different levels of nonlinearities. The performance and computational cost of six different implementations for this controller are shown. Simulation tests in the closed-loop control strategy with each controller are compared and analyzed by the system response, the execution time of the algorithm and by the performance index obtained by them under external disturbances and parametric uncertainties. The second part presents an approach that is oriented to the control of mono variables and multivariables plants with multiple uncertainties in the model, including: gains, time constants and time delays, which represent all possible cases in industrial processes. The implemented MPC algorithm with stability step, in which the control action is calculated in two steps guaranteeing the stability of the plant due to the robustness of the controller inducing an improvement in the speed of the rejection of the disturbances not modeled. Simulation tests are compared with the Recursive DMC controller applying the filtering in the prediction error.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2016. Neste trabalho são abordados estudos de controle preditivo para o controle de estoques em cadeias de suprimentos. Uma cadeia de suprimento é um processo de fabricação integrado, em que as matérias-primas são convertidas em produtos finais entregues aos clientes. Processos de cadeias de suprimento podem ser matematicamente modelados, apresentando características de atraso de tempo, muitas vezes elevado, e dinâmicas integradoras. O problema de fato com o atraso são as limitações físicas, que não permitem que produtos sejam produzidos ou entregues até o decorrer dos tempos de atraso após a recepção dos pedidos. São tempos de espera presentes na dinâmica do modelo. O controle preditivo oferece flexibilidade em termos de troca de informação, topologias de rede e manipulação de restrições. Além disso, o controle preditivo trabalha sob otimização de objetivos. Objetivos que podem ser projetados para considerar informações econômicas, como também levar em conta objetivos mais comuns da teoria de controle, como rastreamento de referências, e especificações dinâmicas de suas variáveis. Dessa maneira, o problema pode ser escalado para manter níveis de estoque dentro de certos valores pré-determinados e, ao mesmo tempo, proporcionar um funcionamento economicamente ideal no processo de fabricação; em outras palavras, evitar mudanças rápidas no ritmo de produção e, ao mesmo tempo, evitar quantidades indesejáveis de produtos em estoque. Assim, foram desenvolvidas duas estratégias de controle, sendo a primeira baseada no controlador preditivo generalizado conhecido como GPC. A segunda estratégia de controle utilizada neste trabalho consistiu no aproveitamento da estrutura de compensação de atraso no preditor do GPC, implementando o algoritmo conhecido como DTC-GPC. Foram realizados ensaios de simulação usando coordenações centralizada e descentralizada dos controladores, funcionando em condições ideais e sob a presença de perturbações e incertezas. Os resultados obtidos mostram que os controladores DTC-GPC podem ter um impacto significativo e positivo sobre o controle dos níveis de estoque e, ao mesmo tempo, satisfazer as demandas do mercado. Abstract : This work addressed predictive control studies for inventory control in supply chains. A supply chain is an integrated manufacturing process, in which raw materials are converted into finished products delivered to customers. Supply chain processes can be mathematically modeled, using integrative models with delay time. The real problem with the delay are the physical limitations that do not allow products to be produced or delivered instanteneouly by the course of the delay times of receipt of applications. Moreover, waiting times are present in the dynamic model. The model predictive control provides flexibility in terms of information exchange, network topologies and handling constraints. Moreover, the predictive control works under optimization goals. Goals that can be designed to consider economic aspects, but also take into account the most common goals of control theory, such as tracking references, and dynamic specifications of its variables. Thus, the problem can be scaled to keep inventory levels within certain predetermined values while at the same time provide an economically optimal operation in the manufacturing process; in other words, to avoid rapid changes in the production rate and, at the same time avoid undesirable amounts of products in stock. Thus, we developed two control strategies, the first based on generalized predictive controller known as GPC. The second control strategy used in this work uses a different delay compensation structure in the GPC predictor, implementing the algorithm known as DTC-GPC. Simulation tests were performed using centralized and decentralized coordination of the controllers, operating in ideal conditions and in the presence of disturbances and uncertainties. The results show that DTC-GPC controllers can have a significant and positive impact on the control of inventory levels and at the same time, satisfy the demands of the market.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2016. Métodos de controle de intervalo para operação de sistemas de ônibus baseados em retenção são analisados para demonstrar que permitir variação nos intervalos entre ônibus consecutivos resulta em possíveis ganhos no tempo de viagem dos usuários, comparado à estrita aderência ao intervalo planejado. Este resultado, obtido empiricamente, indica que a operação ótima não é necessariamente alcançada com intervalos iguais. Tal constatação está relacionada ao fato já conhecido de que não deve haver muitos pontos de controle para correção dos intervalos. Três métodos de controle realimentado são testados, bem como um método de controle preditivo baseado em modelo que busca minimizar o tempo de espera dos usuários na estação e a bordo. O cenário para testes é um corredor BRT modelado em ambiente de microssimulação. Resultados da simulação indicam uma maior regulação dos intervalos e diminuição no tempo de viagem para todos os métodos de controle estudados em comparação ao caso sem controle. O controle preditivo apresenta desempenho superior aos demais quando o carregamento dos ônibus apresenta grandes variações ao longo do itinerário. Observa-se, ainda, que o controle preditivo retem os ônibus e regulariza os intervalos nos trechos de baixo carregamento, atrasando um número menor de usuários, e permite que os intervalos se desregulem onde o carregamento dos ônibus é mais elevado. Abstract : Holding-based control methods for bus operation are examined to point out that allowing greater variance in headways between consecutive buses leads to possible gains in total delay, as compared to strict adherence to a service headway. This result, obtained empirically, indicates that optimal operation is not necessarily attained with even headways. Such finding is related to the well-known fact that there should not be too many control points for headway corrections. Three feedback methods are tested, as well as a model predictive control method that seeks to minimize on board and at station delays. The scenario is a BRT corridor modeled in a microsimulation environment. Simulation results indicate greater headway regulation and the reduction of travel time for all control methods tested in relation to open loop operation. Predictive control outperforms proportional feedback control methods when passenger loads vary widely along the route. Moreover, predictive control holds the buses and equalizes the headways where passenger loads are low, delaying fewer passengers, and allows headways to vary where passenger loads are higher.

Orientador : Prof. Leandro dos Santos Coelho Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa: Curitiba, 25/08/2016 Inclui referências : p. 83-85 Resumo: A Recirculação de Gases de Escape é um método que visa à diminuição da emissão de uma importante classe de poluente, os Óxidos de Nitrogênio. Esta redução é alcançada por meio da diminuição da temperatura em que a queima do combustível ocorre, ocasionada pela reinserção de parte dos gases de escape, inertes na combustão, na admissão do motor através de uma válvula. Essa válvula, chamada de Válvula de Recirculação de Gases de Escape, é um sistema eletromecânico composto por um motor de corrente contínua, um trem de engrenagens e a própria válvula. O posicionamento da abertura desta válvula é diretamente ligado à quantidade de gases recirculados e, por consequência, à quantidade de poluentes emitidos. Portanto, o estudo e controle de sua dinâmica são realizados neste trabalho. São investigadas as estruturas de modelos Autorregressivos lineares e não-lineares, as quais, utilizando dados obtidos dessa válvula, servirão para modelar a dinâmica do sistema. A seleção de estrutura desses modelos é realizada por intermédio da Programação de Expressão Gênica, um algoritmo bioinspirado otimizador de estruturas. Um controlador Proporcional-Integral a ser aplicado é obtido por meio da otimização de seus parâmetros pelo Algoritmo Genético. Também foi investigado e aplicado o Controlador Preditivo Generalizado, que calcula o sinal de controle ideal por meio da estimativa das respostas futuras utilizando um modelo do sistema. Posteriormente, foram comparados os modelos encontrados e o desempenho dos controladores aplicados. Palavras-chave: Recirculação de Gases de Escape. Identificação de Sistemas. Algoritmos Genéticos. Programação de Expressão Gênica. Controle de Sistemas. Abstract: The Recirculation of Exhaust Gases is a method wich aim to reduce the emission of a Oxides of Nitrogen, a relevant pollutant class. This reduction is achieved by decreasing the temperature the fuel burns, achieved through the reinsertion of exhaust gases into the engine inlet through a poppet valve, theses gases are inert in the combustion process. Such valve, so-called Recirculation Exhaust Gas Valve, is an electromechanical system composed by a DC motor, a gear train and the valve itself. The positioning of the valve's opening is directly attached to the amount of recirculated gas and therefore the amount of pollutants emitted. Therefore the study and control of it's dynamics are carried out in this work. We'll investigate the structures of linear and nonlinear autoregressive models, which will be used to model the system dynamics taking in account the data collected from the valve. The selection of these models structure is accomplished by Gene Expression Programming, a bioinspired structure optimization. A Genetic Algorithm is used to optimize the parameters of a Proportional-Integral Controller which will be applied in the system. We will also investigate and apply the Generalized Predictive Controller, which calculates the optimal control signal by estimating the future responses using a system model. Later, we compare the models results and the performances of the applied controllers. Keywords: Exhaust Gases Recirculation. System Identification. Genetic algorithms. Gene Expression Programming. Control systems.