Este trabalho tem por objetivo estudar o emprego da metodologia de Projeto de Experimentos, empregando-se Quadrados Latinos na análise de vibrações em aeronaves de asas rotativas. São avaliados os efeitos devido ao rotor principal, na condição de vôo à frente, para emprego como ferramenta inicial de controle preditivo de manutenção e permitir o desenvolvimento futuro de sistemas de gravação de dados. Para tanto, identificam-se as freqüências de interesse que são transmitidas à fuselagem e desenvolve-se o processo de planejamento de experimento, monitoramento e análise de resultados, aplicando-se um modelo estatístico fundamentado na Análise de Variância com intervalo de confiança de 95%. O Projeto de Experimentos propriamente dito abrange três princípios básicos visando garantir a isenção de tendências nos dados obtidos: randomization, replication e blocking. Propõe-se então um método para análise de vibrações apresentando-se passos a serem seguidos permitindo o seu desenvolvimento em uma seqüência sistemática. Neste contexto, identificam-se as variáveis influenciadoras do processo, seus valores de interesse e emprega-se uma ferramenta que permita eliminar a influência de fatores indesejados, permanecendo apenas o efeito da velocidade, por ser conhecido. Em seguida, são efetuadas verificações da validade dos dados permitindo análises consistentes. A aplicação do método proposto é realizada através de uma modelagem computacional, empregando-se o software "R", para a avaliação do incremento de vibração das aeronaves Eurocopter modelo AS-355. Apresenta-se ainda um estudo preliminar para as aeronaves Sikorsky modelo Sea King, denotando a flexibilidade de aplicação em aeronaves com características diferentes, sendo de interesse a conclusão deste último em estudos futuros.

Predictive control algorithms have found growing acceptance in academic and industrial applications. However, as every control methodology, it has drawbacks, which is the need for an appropriate process model to be available. Therefore, the controller may become limited in applications with nonlinear and time-varying dynamics. When the predictions are not satisfactory due to an inappropriate model, it would be convenient to have an adaptive mechanism to match the process model and the process dynamics. In this work, SISO and MIMO formulations of indirect adaptive predictive control are implemented online to control an industrial tank level plant where process and heating tanks are operated. The experiments were carried out in conditions that are typical of an industrial situation, where the plant is nonlinear, multivariable and time varying. Results from the simulations and from the online implementation showed that the predictive control algorithm is limited when its predictive model is not representative and by implementing an adaptive mechanism these limitations have been overcome. Therefore, results show that the adaptive predictive controller outperforms the predictive controller when operating the industrial tank level plant, highlighting its potential as a solution for industrial control problems.

Estratégias de controle preditivo permitem tratar restrições físicas e operacionais do processo, bem como realizar compromissos entre as diversas grandezas envolvidas mediante o uso de índices de desempenho. O desempenho de controladores preditivos pode ser comprometido por descasamentos entre o modelo nominal de projeto e a planta real, causados, por exemplo, por falhas ou incertezas de modelo. Tais descasamentos podem causar não-factibilidade do problema de otimização. Este trabalho propõe uma estratégia de controle preditivo reconfigurável para acomodação de falhas com propriedades de factibilidade recursiva do problema de otimização e estabilidade robusta de malha de controle. Tal abordagem de controle reconfigurável envolve duas etapas: uma primeira na qual é realizada a comutação entre um controlador nominal e um controlador robusto apropriado quando ocorrem falhas; e uma segunda etapa em que o polítopo de incerteza de controlador robusto é atualizado em tempo real. Adicionalmente, uma extensão para a abordagem de controle preditivo robusto é apresentada de modo a contemplar o tratamento de restrições assimétricas na variável de saída. Resultados numéricos ilustram as características das técnicas propostas.

A necessidade de reduzir o tempo ocioso de equipamentos industriais devido a intervenções de manutenção tem motivado o desenvolvimento de técnicas de controle que almejam estender a vida útil dos componentes da planta respeitando as especificações de desempenho estabelecidas. Para esse propósito, podem ser usados métodos para monitoramento da degradação dos componentes e previsão da ocorrência de falhas. Neste trabalho, considera-se o problema de controle de um sistema na presença de efeitos de degradação que reduzam a efetividade dos atuadores. Mais especificamente, no caso da taxa de degradação depender do esforço de controle, mostra-se que a dinâmica do sistema sob o efeito da degradação pode ser representada por um modelo bilinear. Uma técnica de controle preditivo própria para uso com modelos bilineares é então adotada para levar em conta a perda de efetividade dos atuadores. Para comparação, empregam-se também controladores preditivos mais simples que desconsideram os efeitos de degradação ao longo do horizonte de predição. Resultados de simulação comprovam que a abordagem de controle que emprega o modelo bilinear é mais adequada para tratar o problema de degradação dos atuadores. Com efeitos, as leis de controle preditivo mais simples resultam em perda de estabilidade. Adicionalmente, mostra-se que o controlador preditivo com modelo bilinear pode ser empregado para distribuir o esforço de controle entre atuadores redundantes, caso os efeitos de degradação se tornem pronunciados.

Estratégias de controle preditivo vêm encontrando grande aceitação no meio industrial, principalmente devido à sua capacidade de tratar sistemas multivariáveis com restrições operacionais sobre as variáveis controladas e/ou manipuladas. Estudos têm revelado que o projeto de controladores preditivos pode se beneficiar do uso de formulações em multiescala quando a dinâmica da planta exibe modos com constantes de tempo substancialmente diferentes entre si. Entre alguns atrativos da abordagem em multiescala pode-se citar, por exemplo, menor complexidade computacional, fusão natural de medidas e ações de controle em diferentes escalas de tempo, bem como estimação em multiescala de perturbações e modelagem de ruídos não-estacionários. Apesar dos atrativos citados, o projeto de controladores preditivos em multiescala (MS-MPC) não tem sido muito explorado na literatura. O presente trabalho apresenta contribuições no campo de identificação em multiescala e, ainda, para o projeto de controladores MS-MPC e resolve alguns pontos dúbios levantados nas propostas encontradas na literatura, a saber: estrutura pré-definida para a matriz de controle $B$ e particularização das restrições de operação sobre o controle multiescala para o caso em regime permanente. Tais problemas foram sanados através de uma reformulação das equações multiescala e pelo uso de técnicas de mapeamentos (inversíveis e não-inversíveis) de polítopos, respectivamente. É proposto, ainda, um aprimoramento que permite o tratamento de problemas de condições terminais e a incorporação da estratégia de horizontes variáveis ao controlador preditivo.

A estratégia conhecida como Controle Preditivo (MPC) se tornou uma opção bem disseminada em aplicações em sistemas multivariáveis complexos que contém restrições. Nessa estratégia, a cada instante de amostragem, um problema de otimização deve ser solucionado no intuito de se obter o valor ótimo de controle a ser aplicado na planta. Dependendo da complexidade do sistema a ser controlado, da dinâmica da planta e do tempo de amostragem escolhido, esse problema de otimização adjacente pode demandar elevado esforço computacional e aumento de custo no projeto do sistema de controle. Por esse motivo, o desenvolvimento de algoritmos de otimização mais eficientes ou reformulações do problema de controle que reduzam o esforço computacional associado são relevantes. Este trabalho tem como objetivo o estudo e a implementação da estratégia MPC utilizando programação multiparamétrica, mediante a reformulação do problema de controle de forma que a solução do problema de controle seje obtida a priori. Além disso, inclui-se uma abordagem com múltiplos modelos, permitindo ao sistema de controle acomodar falhas e manter a estabilidade do sistema mesmo na ocorrência de falhas. Ao final, a proposta é ilustrada por meio de implementação em tempo real em um helicóptero 3DOF de laboratório produzido pela empresa Quanser Consulting.

A exigência de continuidade operacional em processos críticos mesmo sob a ação de falhas de atuadores requer sistemas de controle que sejam capazes de manter o sistema em funcionamento, mesmo com desempenho afetado, até uma possível intervenção de manutenção. Neste contexto, o controle preditivo se mostra uma estratégia apropriada para mitigação dos efeitos de falhas, por permitir o tratamento explícito de restrições de entrada e saída do sistema. Este trabalho apresenta uma abordagem de controle preditivo para acomodação de falhas que resultem em uma perda de efetividade dos atuadores. Para esse propósito, assume-se que o atuador esteja sujeito a efeitos de degradação que progridam com taxa proporcional ao esforço de controle. Por simplicidade, considera-se que a perda de efetividade ocorra de forma abrupta quando a degradação atinge um limiar intermediário entre a condição nominal de operação e a perda total do atuador. Sob essas condições, a dinâmica do sistema pode ser representada por um modelo de sistema h?brido utilizando a representação MLD (Mixed Logical Dynamical). Como resultado, a lei de controle preditivo envolve a solução de um problema de programação mista inteira a ser resolvido a cada instante de amostragem. A abordagem proposta é ilustrada por meio de simulações numéricas.

Atrasos de tempo decorrentes de transporte de massa, medidas, comunicação ou processamento computacional podem prejudicar o desempenho ou mesmo instabilizar uma malha de controle. Desse modo, é conveniente considerar o atraso no projeto do controlador. Porém o atraso na prática pode ser desconhecido ou sofrer alterações, seja por mudanças nas condições de operação ou falhas em componentes do sistema. Em tais situações, seria desejável adotar uma estratégia de controle que garanta estabilidade e atendimento a restrições operacionais mesmo na presença de incertezas sobre o atraso. Para esse propósito, emprega-se aqui uma técnica de controle preditivo robusto, que utiliza desigualdades matriciais lineares, para incorporar explicitamente incertezas de modelo na formulação do problema. Vale ressaltar que a lei de controle assim obtida pode ser demasiadamente conservadora em termos de desempenho e domínio de atração, se as incertezas forem caracterizadas de forma muito imprecisa. Por isso, pode ser de valia o uso de métodos de estimação que permitam reduzir a gama de possíveis atrasos a partir de um conjunto inicial de valores admissíveis. Neste contexto, as contribuições deste trabalho são as seguintes: (1) Desenvolvimento de um método para aproximação do domínio de atração do controlador por meio da envoltória convexa de pontos extremos; (2) Proposição de um estimador para determinação de valores de atraso consistentes com medidas ruidosas do estado da planta, a um dado nível de significância; (3) Utilização do estimador de atraso em conjunto com o controlador preditivo. Por meio de exemplos numéricos, observa-se que a redução na incerteza sobre o atraso é útil para ampliar o domínio de atração do controlador e melhorar o desempenho durante transitórios. Simulações de Monte Carlo são empregadas para ilustrar o funcionamento do estimador proposto. Por fim, apresentam-se resultados referentes ao uso do estimador em conjunto com o controlador preditivo. Para isso, considera-se um cenário de simulação no qual a referência para a malha de controle é periodicamente chaveada entre dois valores. A estimativa é atualizada a cada semi-ciclo de modo a levar em conta possíveis alterações no atraso. Os resultados mostram que a redução na incerteza resultante do uso do estimador propicia um melhor desempenho em malha fechada, em comparação com o uso de uma lei de controle que considera todos os possíveis valores de atraso.

A operação de veículos aéreos tripulados e não tripulados, sobre áreas povoadas e dentro de espaços aéreos não segregados, impõe a necessidade de voo coordenado entre os veículos e com o controle de tráfego aéreo. No caso de uma eventual perda de comunicação com o controle de tráfego no solo, ou a falta de contato visual com outra aeronave, o operador deve prover autonomamente separação segura e evitar a colisão. Embora este procedimento seja normalmente usado por pilotos de aeronaves tripuladas, os veículos aéreos não tripulados atualmente não são capazes de ver ou detectar e evitar outro conflito com outras aeronaves. Assim, este trabalho apresenta um novo método para proporcionar o guiamento tridimensional, de modo a realizar, de forma autônoma, a prevenção de colisão e também para restaurar a separação segura e adequada, sem algoritmos recursivos de otimização em tempo real. O método proposto é analisado através de vários possíveis cenários de encontro, mostrando um desempenho adequado com pouca carga computacional.

Este trabalho trata da avaliação experimental de um controlador preditivo robusto projetado via desigualdades matriciais lineares para um sistema de dinâmica rápida largamente utilizado na literatura. Tal sistema consiste de dois carros conectados entre si através de uma mola, com apenas um atuador. Em particular, é considerado um problema de descasamento de modelo, relacionado com alterações na constante elástica da mola, que pudessem decorrer de uma falha. O objetivo do controle é conduzir o sistema para uma posição desejada, respeitando restrições impostas sobre tensão de entrada e compressão da mola. De modo a levar em conta o tempo computacional necessário para o cálculo do controle, foi incluído no modelo da planta um atraso de um período de amostragem, considerando que o controle calculado seja armazenado para aplicação no próximo instante de amostragem. Resultados obtidos por meio de simulação e ensaio em bancada comprovaram que tal providência é importante para evitar instabilidade da malha de controle. Tendo-se tratado o problema do atraso computacional, verificou-se que o controlador preditivo robusto foi capaz de conduzir o sistema para próximo da posição de referência (com erro em regime devido à presença de atrito seco), respeitando as restrições de entrada e saída, mesmo na presença de incerteza sobre a constante de mola.