Em metalurgia, a busca pela qualidade, baixo custo e alta produtividade têm feito empresas e institutos de pesquisa trabalharem juntos, procurando novas tecnologias que supram as necessidades do mercado. Dentre essas novas tecnologias, se destaca o processo de lingotamento contínuo de tiras de aço, utilizando o conceito de twin roll, cuja proposição inicial foi sugerida no século XIX por Henry Bessemer. Este trabalho apresenta a modelagem, análise e controle de um sistema de bobinamento de tiras de aço produzidas através de lingotamento contínuo do tipo twin roll , em uma planta localizada no Instituto de Pesquisas Tecnológicas de São Paulo. As características do processo foram primeiramente apresentadas. A modelagem matemática do sistema de bobinamento foi realizada, levando-se em consideração os componentes envolvidos no sistema. As variações paramétricas foram então evidenciadas. O sistema de controle foi primeiramente implementado utilizando-se um controlador do tipo PID, pelo fato desse tipo de controle ser altamente difundido industrialmente. Para maior precisão do sistema de controle, propôs-se a introdução de um sensor ultrasônico para medição das variações do raio de bobinamento. Por último realizou-se o projeto de um compensador robusto utilizando a metodologia LQG/LTR. Para a realização das simulações utilizou-se o programa Matlab/simulink. / In metallurgy, the quest for quality, low cost, and high productivity have resulted in companies and research institutes working together to find new technologies to satisfy the customer demand. Among these new technologies is the direct steel strip casting, using the twin roll concept suggested in the 19th century by Henry Bessemer. This work presents the modelling, analysis and control of a steel strip coiling system using twin roll direct casting, in a plant installed at the Technological Research Institute of Sao Paulo. The characteristics of the process are first introduced. The mathematic modelling of the coiling system used, take into account the system components. The parametric changes were adressed. The control system was first implemented using a PID controller as this kind of control is highly used in the industry. An ultrasonic sensor was introduced in the system to improve the control precision by coiling radius measurement. Last a robust compensator using the LQG/LTR method was designed. The simulations were done using Matlab/Simulink software.

Os modelos multiníveis representam uma classe de modelos utilizada para ajustes de dados que apresentam estrutura de hierarquia. O presente trabalho propõe uma generalizacão dos modelos normais multiníveis, denominada modelos elípticos multiníveis. Esta proposta sugere o uso de distribuicões de probabilidade pertencentes à classe elíptica, envolvendo portanto todas as distribuições contínuas simétricas, incluindo a distribuição normal como caso particular. As distribuições elípticas podem apresentar caudas mais leves ou mais pesadas que as caudas da distribuição normal. No caso da presença de observações aberrantes, é sugerido o uso de distribuições com caudas pesadas no intuito de obter um melhor ajuste do modelo aos dados considerados discrepantes. Nesta dissertação, alguns aspectos dos modelos elípticos multiníveis são desenvolvidos, como o processo de estimação dos parâmetros via máxima verossimilhança, testes de hipóteses para os efeitos fixos e parâmetros de variância e covariância e análise de resíduos para verificação de características relacionadas aos ajustes e às suposições estabelecidas. / Multilevel models represent a class of models used to adjust data which have hierarchical structure. The present work proposes a generalization of the multilevel normal models, named multilevel elliptical models. This proposal suggests the use of probability distributions belonging to the elliptical class, thus involving all symmetric continuous distributions, including the normal distribution as a particular case. Elliptical distributions may have lighter or heavier tails than the normal ones. In case of presence of outlying observations, it is suggested the use of heavy-tailed distributions in order to obtain a better fitted model to the discrepant observations. In this dissertation some aspects of the multilevel elliptical models are developed, such as the process of parameter estimation by maximum likelihood, hypothesis tests for fixed effects and variance-covariance parameters and residual analysis to check features related to the fitting and established assumptions.

O restaurador dinâmico de tensão (DVR) é uma solução baseada em eletrônica de potência para minimizar os problemas causados por afundamentos e elevações de tensão em equipamentos ou cargas sensíveis a esses tipos de distúrbios. Basicamente a operação do DVR consiste em injetar na rede tensões de correção com a finalidade de anular o afundamento ou a elevação na tensão aplicada à carga. Tipicamente, a estrutura do controlador utilizado em um DVR é composta por uma malha interna de corrente e uma malha externa de tensão. Usualmente um controlador do tipo proporcional ou proporcional integral é utilizado na malha interna de corrente e um controlador ressonante é utilizado na malha externa de tensão. O presente trabalho apresenta um projeto de controlador robusto para rastreamento da tensão injetada pelo DVR que garante estabilidade robusta do sistema com respeito à variação dos parâmetros da carga. Além disso, o controlador proposto garante valores pré-definidos para o erro de rastreamento e para a rejeição do distúrbio causado por correntes de carga distorcidas na tensão injetada pelo DVR. A síntese do controlador robusto de tensão é feita com base no método de projeto H? pela formulação da sensibilidade mista. Todas as especificações de desempenho e robustez são impostas por meio de restrições nos diagramas de resposta em frequência do sistema em malha fechada (funções sensibilidade e sensibilidade complementar). O desempenho do controlador proposto é verificado e a metodologia de projeto é validada por simulações e experimentos realizados em um DVR de baixa potência. / The Dynamic Voltage Restorer (DVR) is a power electronics based solution for mitigation of voltage sags and swells effects on sensitive loads, which basically injects voltages in series with the grid. Typically the controller structure for a DVR is composed by an inner current loop and an outer voltage loop. Usually proportional or a proportional-integral controller is used for the current loop and a resonant controller is used for the voltage loop. This paper presents the design of a robust controller for the voltage tracking loop of a DVR that guaranties the robust stability against load parameters variation. Moreover, the proposed controller assures the tracking of a sinusoidal voltage waveform, as well the rejection of the non linear load current influence, both with a pre specified error. The voltage controller design is based on H? mix-sensitivity parameter specification approach. All the performance and robustness requirements are specified and analyzed based on the frequency response plot of closed loop transfer function (sensitivity and complementary sensitivity functions). The proposed controller performance is validated by simulation and by experiments carried out on a low scale DVR prototype.

Nesta dissertação é realizado um estudo comparativo entre controladores robustos projetados para sistemas lineares em espaço de estado sujeitos a incertezas paramétricas. O objetivo é resolver problemas de acompanhamento de trajetória de robôs. O estudo é realizado em um robô móvel com tração diferencial e em um quadricóptero. Para tal, é aplicado um Regulador Linear Quadrático Robusto no qual engloba em uma estrutura unificada todos os parâmetros de incerteza de entrada e saída de maneira recursiva, útil em aplicações em tempo real. A fim de demonstrar a eficiência do Regulador Robusto, resultados de simulações e de experimentos são empregados comparando-o com controle Η∞ não linear via teoria dos jogos e com um controle Proporcional-Derivativo mais torque calculado. / This work provides a comparative study between robust controllers for linear statespace systems subject to parametric uncertainties to solve trajectory tracking problems. The study is developed in a mobile robot with differential traction and in a quadricopter. A Robust Linear Quadratic Regulator is applied, which encompasses in a unified framework all input and output uncertain parameters, useful in online applications. In order to show the effectiveness of the robust regulator, simulations and experiments results allow the comparison with nonlinear Η∞ control via game theory and with a Proportional- Derivative control plus computed torque.

O projeto de estratégias de controle preditivo (MPC) com estabilidade garantida, que incorpora explicitamente a incerteza de modelo na formulação de controle, ainda permanece uma questão em aberto na literatura, embora uma ampla teoria já tenha sido desenvolvida para a síntese de algoritmos MPC robustamente estáveis. Em verdade, as soluções existentes para o problema de MPC robusto estão longe de uma etapa aceitável de implementação prática, principalmente se o sistema de processo é composto de modos integradores ou instáveis, e também apresenta atrasos de tempo (tempos mortos) entre suas variáveis de entrada e saída. Sob esta perspectiva, o objetivo principal desta tese é desenvolver uma estrutura de síntese de controladores MPC com estabilidade robusta garantida para sistemas de processo com as características integradoras ou instáveis, assim como tempos mortos entre as variáveis. Particularmente, três diferentes estratégias de MPC robusto são desenvolvidas neste trabalho. As duas primeiras referem-se a sistemas integradores com tempos mortos: o primeiro algoritmo é baseado em uma formulação de controle em dois passos, enquanto o segundo é posto como um problema de otimização de controle em um passo e a representação de modelo em variáveis de estado é mais geral do que aquela adotada na formulação do primeiro método. A terceira estratégia proposta focaliza os sistemas instáveis com tempos mortos através de uma formulação de controle em um passo. Ademais, visando o caso de implementação prática, os controladores desenvolvidos compreende os seguintes aspectos: (i) as leis de controle livre de erro permanente são obtidas sem a necessidade de incluir uma camada de otimização adicional de cálculo de estados estacionários, devido à formulação adequada de modelos em espaço de estados na forma incremental das entradas, os quais são derivados de expressões analíticas de resposta ao degrau do sistema de processo; (ii) a incerteza de todos os parâmetros do modelo, e.g. ganhos, constantes de tempo, atrasos de tempo, é considerada na formulação do problema; (iii) as provas de estabilidade robusta segundo Lyapunov são realizadas de uma forma intuitiva através da imposição de restrições terminais de igualdade e restrições de contração de custo; (iv) a inclusão adequada de variáveis de folga, que não comprometem as propriedades estabilizantes dos controladores, assegura que os problemas de otimização são sempre viáveis; (v) integração estável com camada de otimização em tempo real, visto que os controladores são projetados de tal forma a rastrear targets ótimos para algumas entradas e saídas do processo, mantendo as variáveis remanescentes dentro de faixas pré-definidas, ao invés de set-points xos. Exemplos de simulação típicos da indústria de processo são explorados para ilustrar as potenciais utilidades dos métodos propostos e demonstrar que eles podem ser aplicados em casos reais. / The design of stable model predictive control (MPC) strategies that explicitly incorporate the model uncertainty into the control formulation still remains an open issue, although a rich theory has been developed to the synthesis of robustly stabilizing MPC schemes. In fact, the existing solutions to the robust MPC problem seem far from an acceptable stage of practical imple mentations, chiey when the process system is composed of integrating and unstable poles, as well as time delays between its input and output variables. Within this perspective, the ultimate goal of this thesis is to develop a new framework for robust MPC synthesis which guarantees closed-loop stability of integrating and unstable time delay processes. On this subject, three different robust MPC strategies are developed. The two rst concerns on integrating time delay processes; the former is based on a two-step control formulation, whereas the latter is posed as a one-step control optimization problem and state-space model description is more general than that adopted in the former formulation. The third proposed strategy focuses on one-step control formulation-based unstable time delay processes. Aiming at practical implementation purposes, the controllers proposed herein comprise the following aspects: (i) the offset free control laws are obtained without the need to include an additional steady-state calculation op timization layer due to the enclosure of proper state-space models in the incremental form of the inputs, which are derived of analytical expressions of step response of the process system; (ii) the uncertainty of all model parameters, e.g. gains, time constants, time delays and so on, is considered in the problem formulation; (iii) the proofs of robust Lyapunov stability are easily carried out of an intuitive way by imposing terminal equality constraints and cost-contracting constraints; (iv) the suitable inclusion of slack variables, which does not commit the stabil ity properties of the controllers, ensure that the proposed optimization problems are always feasible; (v) stable integration with real-time optimization layer, seeing as the controllers are designed to work in the optimum target tracking scheme where they should drive the process to the optimum operating point, while maintaining the remaining inputs and outputs inside pre dened zones instead of xed set-points. Simulation examples typical of the process industry are exploited to illustrate the helpfulness of the proposed control methods and demonstrate that they can be implemented in real applications.

O trabalho desenvolvido tem como objetivo avaliar a influência da rigidez estrutural no comportamento dinâmico do veículo baseando-se em manobra de raio constante em condição quase estática e análise de sensibilidade através de simulação numérica computacional. São apresentados dois modelos para avaliar a transferência de carga lateral do veículo quando sujeito à aceleração lateral (manobra de raio constante), um modelo completo de veículo elaborado em ambiente multicorpos tendo a carroceria e o sub-chassi modelados como corpos flexíveis, e outro modelo analítico com a consideração da rigidez torcional (obtida de modelo de elementos finitos) da estrutura. Com o modelo analítico atendendo o nível de correlação necessário para o propósito deste trabalho, discute-se neste ponto as variações na transferência de carga devido à rigidez torcional da estrutura. Em seguida, com o intuito de abranger, além do parâmetro de transferência de carga lateral, quais comportamentos do veículo são afetados pela sua rigidez estrutural, é proposta a utilização do método de engenharia robusta para a identificação das condições externas que geram diferentes resultados de comportamento dinâmico do veículo com a variação da rigidez estrutural. Este estudo permite identificar manobras ou situações nas quais as considerações de flexibilidade estrutural num modelo multicorpos, ou mesmo numa condição física real, são relevantes e podem afetar a segurança, dirigibilidade e o conforto do veículo. / The work aims to evaluate the influence of structural stiffness on the dynamic behavior of the vehicle based on a constant radius maneuver in a quasi-static condition and a sensitivity analysis through computer numerical simulation. Two models were developed to evaluate the lateral load transfer of the vehicle when subjected to lateral acceleration (constant radius maneuver), a complete vehicle built in multibody environment with the body and the sub-chassis modeled as flexible bodies, and an analytical model with consideration of structure torsional stiffness (obtained from finite element model). With the analytical model presenting the required correlation for the purpose of this paper, we discuss, at this point, the lateral load transfer variations due to torcional structural stiffness. Then, in order to cover, in addition to lateral load transfer, how the vehicle behavior is affected by its structural stiffness, the robust engineering method is considered for identifying the external conditions that generate different dynamic behavior results for the variation of structural stiffness. This study allows us to identify maneuvers or situations in which considerations of structural flexibility in multibody model, or even in a real physical condition, are relevant and can affect the safety, ride and handling of the vehicle.

Gene expression analysis provides genome-wide insights into the transcriptional activity of a cell. One of the first computational steps in exploration and analysis of the gene expression data is clustering. With a number of standard clustering methods routinely used, most of the methods do not take prior biological information into account. Here, we propose a new approach for gene expression clustering analysis. The approach benefits from a new deep learning architecture, Robust Autoencoder, which provides a more accurate high-level representation of the feature sets, and from incorporating prior system-wide biological information into the clustering process. We tested our approach on two gene expression datasets and compared the performance with two widely used clustering methods, hierarchical clustering and k-means, and with a recent deep learning clustering approach. Our approach outperformed all other clustering methods on the labeled yeast gene expression dataset. Furthermore, we showed that it is better in identifying the functionally common clusters than k-means on the unlabeled human gene expression dataset. The results demonstrate that our new deep learning architecture can generalize well the specific properties of gene expression profiles. Furthermore, the results confirm our hypothesis that the prior biological network knowledge is helpful in the gene expression clustering.

<div>Unmanned Aerial Vehicle (UAV) technology is being increasingly used in a wide variety of applications ranging from remote sensing, to delivery, to security. As the number of UAVs increases, there is a growing need for UAV to UAV detection and tracking systems for both collision avoidance and coordination. Among possible solutions, autonamous “see-and-avoid” systems based on low-cost high-resolution video cameras offer the important advantages of light-weight and low power sensors. However, in order to be effective, camera based “see-and-avoid” systems will require sensitive, robust, and computationally efficient algorithms for UAV to UAV detect and tracking (U2U-D&T) from a moving camera.</div><div><br></div><div>In this thesis, we propose a general architecture for a highly accurate and computationally efficient U2U-D&T algorithms for detecting UAVs from a camera mounted on a moving UAV platform. The thesis contains three studies of U2U-D&T algorithms.<br></div><div><br></div><div>In the first study, we present a new approach to detect and track other UAVs from a single camera in our own UAV. Given the sequence of video frames, we estimate the background motion via perspective transformation model and then identify distinctive points in the background subtracted image to detect moving objects. We find spatio-temporal characteristics of each moving object through optical flow matching and then classify our targets which have very different motion compared with background. We also perform tracking based on Kalman filter to enforce the temporal consistency on our detection. The algorithm is tested on real videos from UAVs and results show that it is effective to detect and track small UAVs with limited computing resources.<br></div><div><br></div><div>In the second study, we present a new approach to detect and track UAVs from a single camera mounted on a different UAV. Initially, we estimate background motions via a perspective transformation model and then identify moving object candidates in the background subtracted image through deep learning classifier trained on manually labeled datasets. For each moving object candidates, we find spatio-temporal traits through optical flow matching and then prune them based on their motion patterns compared with the background. Kalman filter is applied on pruned moving objects to improve temporal consistency among the candidate detections. The algorithm was validated on video datasets taken from a UAV. Results demonstrate that our algorithm can effectively detect and track small UAVs with limited computing resources. </div><div><br></div><div>The system in the third study is based on a computationally efficient pipeline consisting of moving object detection from a motion stabilized image, classification with a hybrid neural network, followed by Kalmann tracking. The algorithm is validated using video data collected from multiple fixed-wing UAVs that is manually ground-truthed and publicly available. Results indicate that the proposed algorithm can be implemented on practical hardware and robustly achieves highly accurate detection and tracking of even distant and faint UAVs.<br></div>

Les dernières décennies ont vu le développement important de la chirurgie mini-invasive. L'acte mini-invasif apporte de nombreux avantages pour les patients: séjour plus court à l'hôpital, réduction des coûts, un traumatisme réduit et la diminution des complications postopératoires. Dans ce contexte, l'assistance robotique est capable de rendre l'acte chirurgical plus intuitif et plus sûr pour les chirurgiens. Dans le domaine de la chirurgie cardiaque mini-invasive, les mouvements respiratoires et cardiaques sont deux sources de perturbations importantes pour les chirurgiens. Malgré l'existence de versions miniaturisées de stabilisateurs cardiaques mécaniques, le mouvement résiduel est encore considérable et doit être manuellement compensé par le chirurgien. Dans ces travaux de thèse, des techniques de suivi visuel pour l'estimation du mouvement 3D du coeur ont été développées. Pour la compensation active des mouvements physiologiques, seules les structures naturelles sur la surface du coeur sont utilisées. Deux contributions dans le domaine de la compensation des mouvements physiologiques pour la chirurgie cardiaque robotisée ont été proposées. La première est une méthode de suivi visuel 3D basée sur un modèle déformable de type ``plaque mince'' et une paramétrisation efficace pour le suivi 3D en images stéréo-endoscopiques. La seconde contribution est une méthode de suivi robuste qui prédit le mouvement futur du coeur pour contourner des problèmes comme les occlusions par les instruments chirurgicaux et les éventuelles réflexions spéculaires. La méthode de prédiction est basée sur une série de Fourier estimée à travers un filtre de Kalman étendu. / The past decades have witnessed the notable development of minimally invasive surgery (MIS). The benefits of this modality of surgery for patients are numerous, shortening convalescence, reducing trauma and surgery costs. In this context, robotic assistance aims to make the surgical act more intuitive and safer. In the domain of cardiac MIS, heartbeat and respiration represent two important sources of disturbances. Even though miniaturized versions of heart stabilizers have been conceived for the MIS scenario, residual motion is still considerable and has to be manually canceled by the surgeon. In this thesis, the focus is put on computer vision techniques for estimating the 3D motion of the heart relying solely on natural structures on the heart surface for active compensation of physiological motions. Two main contributions on the subject of motion compensation for robotized cardiac MIS are proposed. The first is a visual tracking method for estimating the 3D deformation of a region of interest on the heart surface. A thin-plate spline model is used for representing the heart surface deformations and a novel efficient parameterization for 3D tracking using stereo endoscopic images is proposed. The method is robust to illumination variations and large tissue deformations. The second contribution is a robust visual tracking method using motion prediction. A time-varying dual Fourier series for modeling the quasi-periodic beating heart motion is proposed. For estimating the parameters of the Fourier series, a probabilistic framework is based on the Extended Kalman filter (EKF) is used. The visual tracking method is integrated in the heart motion prediction framework, creating an unified framework for estimating the temporal motion and spatial deformation of the heart surface. Experimental results have shown the effectiveness of the proposed methods.

Esta tese trata do problema de estimativa robusta ótima para sistemas dinâmicos regulares discretos no tempo. Novos algoritmos recursivos são formulados para as estimativas filtradas e preditoras com as correspondentes equações de Riccati. O filtro robusto tipo Kalman e a equação de Riccati correspondente são obtidos numa formulação mais geral, estendendo os resultados apresentados na literatura. O funcional quadrático proposto para deduzir este filtro faz a combinação das técnicas mínimos quadrados regularizados e funções penalidade. O sistema considerado para obtenção de tais estimativas é singular, discreto, variante no tempo, com ruídos correlacionados e todos os parâmetros do modelo linear estão sujeitos a incertezas. As incertezas paramétricas são limitadas por norma. As propriedades de estabilidade e convergência do filtro de Kalman para sistemas nominais e incertos são provadas, mostrando-se que o filtro em estado permanente é estável e a recursão de Riccati associada a ele é uma sequência monótona não decrescente, limitada superiormente pela solução da equação algébrica de Riccati. / This thesis considers the optimal robust estimates problem for discrete-time singular dymanic systems. New recursive algorithms are developed for the Kalman filtered and predicted estimated recursions with the corresponding Riccati equations. The singular robust Kalman type filter and the corresponding recursive Riccati equation arer obtained in their most general formulation, extending the results presented in the literature. The quadratic functional developed to deduce this filter combines regularized least squares and penalty functions approaches. The system considered to obtain the estimates is singular, time varying with correlated noises and all parameter matrices of the underlying linear model are subject to uncertainties. The parametric uncertainty is assumed to be norm bounded. The properties of stability and convergence of the Kalman filter for nominal and uncertain system models are proved, where we show that steady state filter is stable and the Riccati recursion associated with this is a nondecreasing monotone sequence with upper bound.