Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2016. Os recursos hídricos vêm se tornando escassos em decorrência de sazonalidades climáticas, aumento do consumo de água da população, atividades de agricultura, entre outros. Dados recentes apontam para perdas de bilhões de reais relacionadas a perdas reais ocasionadas, principalmente, por vazamentos, e aparentes, oriundas muitas vezes de erros de medição. Dessa forma, as perdas físicas contribuem para a escassez da água. Neste contexto, as Válvulas Redutoras de Pressão – VRP podem ser utilizadas em redes de distribuição de água para controlar a pressão à jusante da válvula, reduzir grandes impactos da oscilação de pressão, o que contribui para a redução de rupturas da tubulação e de vazamentos. A modelagem do processo de controle de pressão utilizada nas VRP contém não linearidades e restrições, o que o conduz a um modelo de complexidade elevada. A partir disso, é proposto o controle preditivo não linear (Nonlinear Model Predictive Control- NMPC) aplicado ao processo da VRP, representado por um modelo fenomenológico simplificado, combinado ao modelo de uma rede hidráulica. O processo foi implementado sob duas formas de atuação: a indireta e a direta. A primeira apresenta problemas de estabilidade e sensibilidade e, em decorrência disso, foi proposta uma contribuição que contempla o controle de atuação direta para modelagem fenomenológica simplificada, que não apresenta tais problemas supracitados. O NMPC é uma técnica que utiliza explicitamente o modelo do processo e considera não linearidades e restrições para predizer o comportamento futuro do processo em um horizonte de predição e encontrar uma sequencia ótima de controle a cada instante de amostragem. Uma técnica de parametrização exponencial foi aplicada a fim de reduzir o número de grau de liberdades no problema de otimização on-line, o que corroborou para um melhor desempenho do controlador. Nas simulações baseadas em modelagem indireta, utilizou-se um cenário de consumo residencial e o controlador foi avaliado sob condição ideal (todas as variáveis, inclusive o comportamento futuro do consumidor são conhecidos) e real (apenas variáveis medidas são conhecidas). Para a utilização de modelagem direta são considerados perfis de consumo industrial e residencial, e todos os casos apresentaram condições realísticas de operação da rede hidráulica. A técnica de validação Hardware in the Loop - HIL foi utilizada e representa um importante passo na implementação em tempo real. O controlador embarcado funcionou satisfatoriamente para todos os casos de simulação. Uma abrangente comparação de resultados aponta que o controle NMPC apresenta vantagens para serem utilizadas em VRP. Water resources have become increasingly limited as a result of climate seasonality, increasing the population’s water consumption, agriculture activities, and others. Recent data indicate financial losses of billions of reais related to real losses, mainly caused by leaks, and apparent, often derived from measurement errors. Thus, the physical losses contribute to water scarcity. In this context, Pressure Reducing Valves - PRV can be used in water distribution networks to control the valve downstream pressure, reduce large impact pressure oscillation, which contributes to the reduction of pipe ruptures and leaks. However, such process presents several nonlinearities and physical constraints leading to a highly complex model. From this, it is proposed the Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) applied to the VRP process, represented by a simplified phenomenological model, combined with the model of a hydraulic network. The process was implemented under their ways of action: direct and indirect. The first show problems of stability and sensitivity and, as a result, it was proposed a contribution which includes the control of direct action for simplified phenomenological modeling, which has no such problems described above. The NMPC is a technique that explicitly uses the process model considering its nonlinearities and constraints to predict the future behavior of the process on a prediction horizon and find a great sequence control at each sampling instant. An parameterized approch was applied to reduce the number of degrees of freedom in the on-line optimization problem and contribute to a better controller performance. In simulations based on of indirect modeling, was used a residential consumption scene and the controller was evaluated under ideal condition (all variables, including the future behavior of the consumer are known) and real (only measured variables are known). For the use of direct modeling are considered profiles industrial and residential use, and all cases presented realistic operating conditions of the hydraulic network. The validation technique Hardware in the Loop - HIL was employed and represents an important step in implementing real-time. The embedded controller worked fine in all cases of simulation. A wide comparison of results show that the NMPC control has all attributes for use in VRP.