Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2010 / Made available in DSpace on 2012-10-25T05:48:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 282492.pdf: 1137856 bytes, checksum: c77f28fbf0b9ec07275b671f22bf5b99 (MD5) / Apesar de ter surgido na indústria há mais de 20 anos, não encontram-se muitas aplicações de Controle Preditivo Baseado em Modelo (MPC) no setor de controle e geração de energia hidrelétrica. Atualmente, a grande maioria das aplicações estão voltadas para uso em processos químicos e petroquímicos. Este trabalho tem por objetivo propor um controlador preditivo para atuar na regulação de tensão de geradores acionados por turbinas hidráulicas. O trabalho aborda a modelagem fenomenológica da Máquina Síncrona (MS) para uso no modelo de predição do MPC. O MPC desenvolvido é baseado numa formulação aproximada mista linear-não linear onde a resposta livre do processo é calculada por simulação do modelo fenomenológico e a resposta forçada com o modelo linear. O modelo desenvolvido para as predições considera ainda os modos de operação da máquina. O MPC considera todas as restrições de operação da MS e as restrições impostas pelo sistema acoplado a este. Com o algoritmo de controle implementado, várias simulações e análises são feitas, envolvendo diversas condições de trabalho para testar o funcionamento do controlador. Diversas comparações com os controles clássicos empregados no sistema de regulação de tensão são apresentadas, mostrando que o MPC apresenta respostas de melhor qualidade em relação aos controladores atuais aplicados.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica / Made available in DSpace on 2012-10-23T07:46:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 238732.pdf: 2058587 bytes, checksum: b3f37188dd9f1fa6bb3a0f50c74d43f6 (MD5) / As pesquisas associadas às estratégias de controle preditivo não-linear têm apresentado grande crescimento ultimamente registrando, também, um número considerável de aplicações na indústria. A representação de um processo complexo através de um modelo não-linear, com o objetivo de melhorar seu desempenho dinâmico, tende a sacrificar a simplicidade de projeto do controlador preditivo. Visando aliar a capacidade de representação da não-linearidade de um processo com a simplicidade de projeto, torna-se interessante a utilização de controladores preditivos baseados no modelo de Hammerstein o qual é constituído de um bloco estático, não-linear, seguido de um bloco linear dinâmico. Esta tese apresenta um estudo de modelagem, identificação e controle preditivo não-linear baseado em modelos de Hammerstein. Algumas técnicas de seleção de estrutura e identificação do modelo de Hammerstein são apresentadas e algumas inovações são propostas. Estratégias de controle preditivo baseado no modelo de Hammerstein são discutidas e são propostas modificações num controlador para a inclusão de perturbações mensuráveis e uma técnica analítica para solucionar a multiplicidade do sinal de controle. Para avaliar as técnicas de identificação e controle estudadas, são apresentados resultados de simulação e experimentais em uma planta solar de climatização.

À medida que se apresentam grandes avanços tecnológicos nas áreas de instrumentação, controle e acionamento, se torna cada vez mais difundida a utilização de sistemas robóticos para a execução dos mais variados tipos de tarefas, como na exploração de petróleo ou mesmo no transporte de cargas. Desse modo, diversas são as situações em que se torna necessário o uso de sistemas subatuados, despertando o interesse da comunidade científica, quer seja pela variadas situações em que se pode utilizar esse tipo de robô ou mesmo pelo desafio que se apresenta o desenvolvimento de estratégias de controle de tais sistemas. Nesta tese propõe-se um modelo de robô bracejador, juntamente com o desenvolvimento dos modelos matemáticos que descrevem o comportamento cinemático e dinâmico desse robô e a respectiva análise desses modelos. Além disso, o presente trabalho tem por objetivo apresentar uma estrutura de controle em malha fechada que seja capaz de fazer com que o robô se desloque ao longo de uma linha horizontal. Diferentes estratégias de controle já foram apresentadas para o controle de robôs bracejadores, mas, em sua maioria, possuem limitações quanto ao tipo de bracejamento que o robô pode executar, além de não considerarem nenhuma restrição no sistema. Dessa maneira, emprega-se a estratégia de controle preditivo, com horizonte de predição deslizante, a qual permite que, para o cálculo da lei de controle, sejam consideradas restrições às variáveis de estado e de entrada durante a solução do problema de otimização. A partir da definição do objetivo e da abordagem de controle a ser utilizada, várias simulações são realizadas com o intuito de validar a aplicação do controlador preditivo para o controle do robô bracejador, sendo o robô capaz de executar diferentes tipos de bracejamento (tanto bracejamento único quanto bracejamento contínuo, do tipo underswing e over hand) ao longo da linha de sustentação. São desenvolvidas duas versões para o controlador proposto, uma baseada em modelo não-linear da dinâmica para ser utilizado no horizonte de predição e outra considerando uma versão linearizada para o modelo da dinâmica. Os resultados obtidos pelas diferentes simulações mostram que a solução proposta para o problema de movimentar o robô bracejador atingiu seus objetivos de modo bastante eficiente, possiblitando, inclusive, a realização de simulações que atendessem a requisitos de tempo real. / As we are observing, the fast technological development in the fields of instrumentation, control and actuation are increasing the employment of robotic systems for the execution of a large variety of tasks, for example, oil exploration or load transportation. In this way, there are many situations where it is necessary to use underactuated systems, which are getting attention of the scientific community due to the different applications of underactuated robots or even due to the challenge to design control strategies for such systems. In this thesis we propose a brachiation robot model, with the derivation of mathematical models for its kinematics and dynamics and analyse such models. Moreover, the aim of this work is to propose a closed loop control architecture that will drive the robot to move along the horizontal line. Many different control schemes have already been proposed in the literature to control brachiation robots, however, most of such schemes are limited concerning the way the robot executes the brachiation movement. Moreover those control strategies are not able to deal with constraints on the state and/or control variables. Thus, we present in this thesis a control scheme based on the predictive control strategy, with receding horizon, which can take into account such constraints during the solution of the optimization problem for the control input computation. After defining the task to be executed and the control strategy to be used, we have simulated different situations of the robot aiming the validation the employment of the predictive control approach for the brachiation robot. The robot is able to execute different types of brachiation (only one cicle or continuously motion, with under-swing and over hand motion) along the supporting line. We have developed two versions to the proposed controller, the first one considering a nonlinear dynamic model during the prediction horizong and the second considering a linearized dynamic model for prediction. The results from the different simulation show that the solution presented in this work for the brachiation robot motion was successful, making the robot able to move from one position to a forwarded position in the line. Furthermore, simulations have indicated the overall system can be executed under real time requirements.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2013. / Made available in DSpace on 2014-08-06T17:33:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 325188.pdf: 6857768 bytes, checksum: 028cd5e4880d01d901291738cd104bee (MD5) Previous issue date: 2013 / Um conjunto razoável de objetivos de controle está associado à geração de energia hidrelétrica. Isto envolve o seguimento às referências de tensão, velocidade e potência, o amortecimento de oscilações eletromecânicas e o atendimento a restrições dos atuadores e de capabilidade do gerador. Adicionalmente, o processo é não linear e há acoplamento entre as variáveis controladas. Tradicionalmente, cada objetivo é tratado por malhas de controle específicas, cada qual com seus parâmetros de sintonia. Propõe-se o uso de um Controlador Preditivo baseado em Modelo (MPC) visando a atender todos os objetivos de controle de forma integrada. O controle proposto utiliza um modelo não linear simplificado da unidade geradora para o cálculo das predições. O controlador foi testado em vários cenários em comparação com o esquema de controle convencional. Obteve-se excelente desempenho de controle, sem o uso de malhas auxiliares. Também é discutida a influência dos parâmetros de sintonia sobre a resposta do processo. Verifica-se pelos resultados de simulações que a estratégia proposta é viável e permite melhorar o desempenho do sistema de controle, em comparação com controladores convencionais.<br> / Abstract : A wide set of control objectives is associated with the hydropower generation. This involves the tracking of terminal voltage, speed and active power references, the damping of electromechanical oscillations limitation of the generator operating point and actuators output. Additionally, the controlled process is non-linear and the variables are dynamically coupled. Each control objective is traditionally handled by dedicated control loops, each of them with isolated tuning parameters. The use of a Model Predictive Control (MPC) scheme is proposed as to consider all control objectives in an integrated calculation. The proposed controller uses a simplified non-linear model of the generating unit for calculating the predictions. The controller was tested in various cases, comparing its performance with the conventional control scheme. An excellent control performance was obtained, without need of auxiliar control loops. The influence of the tuning parameters on response characteristics is also discussed. The simulation results indicate that the strategy is viable and can improve the performance of the control system, compared to conventional controllers.

Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2006 / Inclui bibliografia / Este trabalho aborda o problema de análise e desenvolvimento de algoritmos para controle de sistemas de climatização que possuem apenas um atuador, como é o caso comumente encontrado em indústrias e residências. A base dos algoritmos é a estratégia de con

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2017. / Made available in DSpace on 2018-01-23T03:18:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 349539.pdf: 4571627 bytes, checksum: 40ceff0ae655ec66616e70aa7d5b36b4 (MD5) Previous issue date: 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.

A crescente demanda pela melhoria operacional dos processos aliada ao desenvolvimento da tecnologia da informação tornam a utilização de controladores preditivos baseados em modelos (MPC) uma prática comum na indústria. Estes controladores estimam, a partir dos dados de planta e de um modelo do processo, uma sequência de ações de controle que levam as variáveis ao valor desejado de forma otimizada. Dessa forma, dentre os parâmetros de configuração de um MPC, a baixa qualidade do modelo é, indiscutivelmente, a mais importante fonte de degradação de seu desempenho. Este trabalho propõe uma série de metodologias para a avaliação da qualidade do modelo do controlador preditivo, as quais consideram sua velocidade em malha fechada. Tais metodologias são baseadas na filtragem dos erros de simulação a partir função nominal de sensibilidade, e possuem a capacidade de informar o impacto dos problemas de modelagem no desempenho do sistema, além de localizar as variáveis controladas que estão com tais problemas e se os mesmos são provenientes de uma discrepância no modelo ou de um distúrbio não medido. As técnicas ainda possuem a vantagem de serem independentes do setpoint, o que as torna flexível de também serem utilizadas em controladores nos quais as variáveis são controladas por faixas. A abordagem proposta foi testada em dois estudos de caso simulados, sendo eles: a Fracionadora de Óleo Pesado da Shell e a Planta de Quatro tanques Cilíndricos. As técnicas também foram avaliadas em dados de processo da Unidade de Coqueamento Retardado de uma refinaria. Os resultados indicam que as mesmas apresentam resultados coerentes, corroborando seu elevado potencial de aplicação industrial. / The growing demand for operational improvement and the development of information technology make the use of model predictive controllers (MPCs) a common practice in industry. This kind of controller uses past plant data and a process model to estimate a sequence of control actions to lead the variables to a desired value following an optimal policy. Thus, the model quality is the most important source of MPC performance degradation. This work proposes a series of methods to investigate the controller model quality taking into account its closed loop performance. The methods are based on filtering the simulation errors using the nominal sensitivity function. They are capable detect the impact of modeling problems in the controller performance, and also to locate the controlled variables that have such problems and if it is caused by a model-plant mismatch or unmeasured disturbance. The techniques have the advantage to be setpoint independent, making them flexible to be also used in MPCs with controlled variables working by range. The proposed approach was tested in two simulated case studies The Shell Heavy Oil Fractionator Process and The Quadruple-tanks Process. The methods are also evaluated in process data of the Delayed Coking Unit of a Brazilian refinery. Results indicate that the method is technically coherent and has high potential of industrial application.

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.

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.

Submitted by Maykon Nascimento (maykon.albani@hotmail.com) on 2015-05-05T19:26:18Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Dissertação Bruna Marques Mazoco.pdf: 9349623 bytes, checksum: 1c587f964b09141cb5a55b40bbf3a544 (MD5) / Approved for entry into archive by Elizabete Silva (elizabete.silva@ufes.br) on 2015-07-31T18:48:04Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Dissertação Bruna Marques Mazoco.pdf: 9349623 bytes, checksum: 1c587f964b09141cb5a55b40bbf3a544 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-07-31T18:48:04Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Dissertação Bruna Marques Mazoco.pdf: 9349623 bytes, checksum: 1c587f964b09141cb5a55b40bbf3a544 (MD5) Previous issue date: 2015-05-04 / Esta dissertação propõe um algoritmo do Controlador Preditivo Generalizado (GPC) com horizonte de controle igual a um para ser aplicado em plantas industriais com modelos variantes no tempo, simples o su ficiente para ser implementado em Controlador Lógico Programável (PLC). A solução explícita do controlador é obtida em função dos parâmetros do modelo e dos parâmetros de sintonia do GPC (horizonte nal de predição hp e o fator de supressão do sinal de controle ), além das entradas e saídas presentes e passadas. A sintonia do fator de supressão e do horizonte de previsão GPC é feita através do lugar das raízes da equação característica do sistema em malha fechada, sempre que os parâmetros do modelo da planta industrial (estável ou instável em malha aberta) forem modificados. / This dissertation proposes a new formulation of the Generalized Predictive Control (GPC) algorithm to be applied in industrial plants with time-varying models. The unitary control horizon premisse alows it to be simple enough to be implemented in a Programmable Logic Controller (PLC). The explicit solution of the control increment is obtained from the parameters of the model and the GPC tuning parameters (prediction horizon hp and supression weight ), in addition to past and present inputs and outputs. Supression weight tuning is done by Root Locus technique, constructed from the system closed loop characteristic polynomium, everytime the model parameters of the industrial plant (stable or not in open loop) su er modi fication.