Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2012. / Made available in DSpace on 2013-06-25T22:24:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 315035.pdf: 3222498 bytes, checksum: 637341fc78e12adbdefa9c4b49a5c6d4 (MD5) / Este trabalho tem por objetivo apresentar um estudo relacionado ao controlador preditivo DMC (Dynamic Matrix Control) em suas formas linear e não-linear. O DMC é um controlador preditivo baseado em modelo (MPC - Model Predictive Control) que emprega os elementos da resposta ao degrau para gerar as predições da saída do processo. A ampla utilização de sua forma linear ocorre devido à simplicidade dos modelos lineares empregados para representar o comportamento do processo, mas estes se tornam inadequados quando é necessária uma representação mais realística de um processo complexo. Os processos reais geralmente apresentam características não-lineares que devem ser representadas por modelos não-lineares. O modelo de Hammerstein, que é formado por uma parcela estática não-linear e uma parcela dinâmica linear, é o selecionado para representar os processos não-lineares desta dissertação. Este modelo apresenta propriedades que simplificam o projeto do controlador DMC não-linear e possibilitam a determinação de uma solução analítica para o problema de minimização da função custo (caso sem restrições). Primeiramente, é realizado um estudo sobre o efeito da sintonia dos parâmetros do controlador DMC e sobre métodos para realizar estas sintonias de forma eficiente. Além disto, são apresentadas novas estruturas para o controlador DMC (DMC-RST e DMC-IMC), considerando também os casos com restrição de controle. Através de modelos de Hammerstein, é comprovada a ineficiência do controlador DMC linear em meio a sistemas não-lineares. E como solução para este problema são introduzidos o controle linearizante e o controle DMC não-linear baseado em modelo de Hammerstein. Também é exposto neste trabalho métodos de resolução do problema da multiplicidade de soluções de controle para o sinal de controle não-linear.<br> / Abstract : This work aims to present a study related to the predictive controller DMC (Dynamic Matrix Control) in its linear and nonlinear forms. The DMC is a model predictive controller (MPC) that employs elements of the step response to generate predictions of the process output. The wide use of its linear form is due to the simplicity of linear models used to represent the process behavior, but these become inadequate when it is necessary a more realistic representation of a complex process. Real processes generally exhibit nonlinear characteristics that must be represented by nonlinear models. The Hammerstein model, which is composed by a nonlinear static portion and a linear dynamic portion, is selected to represent the nonlinear processes of this dissertation. This model has properties that simplify the nonlinear DMC design and enable the determination of an analytical solution for the problem of minimizing the cost function (unrestricted case). First of all, a study about the effect of tuning the DMC parameters and the methods for performing these tuning efficiently is accomplished. In addition, new structures are presented to the DMC (DMC-RST and DMC-IMC), also considering the cases with restricted control. Through Hammerstein models is shown the inefficiency of the linear DMC among nonlinear systems. As a solution to this problem is introduced the linearizing control and the nonlinear DMC based on a Hammerstein model. It is also exposed in this work methods of solving the problem of multiplicity of control solutions for the nonlinear control signal.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas / Made available in DSpace on 2013-06-25T22:32:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 310432.pdf: 607340 bytes, checksum: 33142f87fa31f20772184e8cbb101d5e (MD5) / Técnicas de Controle Preditivo tem sido cada vez mais utilizadas para o controle de sistemas dinâmicos pelo seu bom desempenho em aplicações. Entretanto, em sistemas geograficamente distribuídos, como redes de tráfego urbano e a rede elétrica, a centralização das informações para computação da ação de controle pode ser um obstáculo em função da necessidade de confiabilidade da comunicação e do elemento central ser um ponto único de falha. Controle Preditivo Distribuído baseado em Modelo (DMPC) distribui o cálculo da ação de controle sem a necessidade de centralização de informações, apenas compartilhando-as com seus vizinhos enquanto preserva características do Controle Preditivo baseado em Modelo (MPC), especialmente o tratamento explícito de restrições. Este trabalho apresenta uma plataforma desenvolvida capaz de modelar sistemas dinâmicos distribuídos, configurar e executar algoritmos distribuídos. Experimentos em simulação foram realizados em redes de tráfego urbano e os resultados foram avaliados sobre dois aspectos. Do ponto de vista do desempenho computacional atingiu-se resultados que indicam a aplicabilidade dos algoritmos; do ponto de vista do tráfego mostrou-se perspectivas de ganho de técnicas de controle preditivo (MPC e DMPC) sobre LQR no controle de percentuais de verde da estrat[egia de controle de tráfego urbano TUC. / Predictive Control Techniques have been increasingly used to control dynamical systems due to good performance in applications. However, in geographically distributed systems, such as urban traffic networks and the power grid, centralization of information for computing the control action can be an obstacle because of necessity of communication reliability and the central node be a single point of failure. Distributed Model Based Predictive Control (DMPC) distributes the calculation of the control action without the need to centralize information. This is done by sharing them only with neighbors while preserving Model Predictive Control (MPC) characteristics, especially the explicit treatment of constraints. This work has developed a platform capable of modeling distributed dynamical systems, besides allowing the configuration and execution of distributed algorithms. Simulation experiments were conducted in urban traffic networks and the results were evaluated based on two aspects. From the point of view of computational efficiency, results indicate the applicability of the algorithms in real-life problems; from the point of view of traffic performance, there are gain prospects in predictive control techniques (MPC and DMPC) as compared to the LQR control strategy used in the green split calculations of the well-known TUC urban traffic control strategy.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Engenharia Química / Made available in DSpace on 2013-07-16T01:15:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 212388.pdf: 3238022 bytes, checksum: 577ca137680a69037adb276e4b6eaa1f (MD5) / Neste trabalho foi realizado um estudo em torno de um sistema de controle de temperatura, o qual apresenta não-linearidades e perturbações difíceis de serem modeladas. Inicialmente foi investigada a aplicação de um controlador linear PID, ajustado segundo metodologias clássicas da pré-sintonia segundo práticas simplificadas de identificação do sistema em questão. Os resultados observados para o controlador PID não foram considerados satisfatórios devido a pouca informação a respeito da dinâmica do processo que fica agregada ao modelo utilizado, bem como o tempo morto envolvido nas ações de controle. O fato do controlador PID não apresentar bom desempenho para sistemas com dinâmica variável, como caso do sistema estudado foi demonstrado.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2016. / Made available in DSpace on 2016-09-20T05:05:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 341818.pdf: 7805468 bytes, checksum: 24215969efc6a9cd28721f5d8831d2ef (MD5) Previous issue date: 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.<br> / 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.

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.

Submitted by GUSTAVO JOSÉ CORRÊA GONÇALVES null (gustavojcgoncalves@hotmail.com) on 2017-05-19T14:19:36Z No. of bitstreams: 1 Dissertação Gustavo - Final.pdf: 5187423 bytes, checksum: 79eb54065f27a82436e48070a5494a8c (MD5) / Approved for entry into archive by Luiz Galeffi (luizgaleffi@gmail.com) on 2017-05-19T14:24:07Z (GMT) No. of bitstreams: 1 goncalves_gjc_me_bauru.pdf: 5187423 bytes, checksum: 79eb54065f27a82436e48070a5494a8c (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-19T14:24:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 goncalves_gjc_me_bauru.pdf: 5187423 bytes, checksum: 79eb54065f27a82436e48070a5494a8c (MD5) Previous issue date: 2017-04-26 / O uso de técnicas de controle preditivo e de sistemas inteligentes na resolução de problemas de controle de grande complexidade tem crescido significativamente na última década. Parte disso se deve ao fato destas abordagens já terem sido utilizadas com sucesso em uma vasta gama de aplicações, demonstrando sua robustez e eficiência. Porém, o uso destas técnicas ainda é pequeno quando comparado com o controle PID (proporcional integral derivativo) clássico, ainda que apresentem resultados melhores. Assim, a maioria das publicações presentes na literatura que utilizam estas técnicas de controle mais sofisticadas tem como objetivo resolver um problema específico de controle. Para isso, em geral, adota-se uma determinada abordagem sem que necessariamente se faça uma avaliação a respeito de qual dos métodos existentes seria o mais eficiente, uma vez que o foco é apenas a resolução do problema. Nesse contexto, o objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho de três das técnicas de controle inteligente e/ou preditivo mais aceitas para o controle de processos industriais frente ao controlador PID clássico, de uso generalizado na indústria. Mais especificamente, optou-se por utilizar o controlador MPC, o controlador Fuzzy e o controlador Neural Preditivo para o controle de um processo industrial e, então, avaliar o desempenho por meio das métricas ISE e ITSE, além de comparar o sobressinal máximo, erro estacionário e tempo de acomodação. Por fim, os resultados de desempenho de cada controlador foram confrontados com o controlador PID clássico. Os resultados indicaram que os controladores com melhor desempenho foram os controladores MPC e fuzzy de duas entradas, apresentando melhores resultados quando comparados com o controlador PID. Ainda, observou-se que o controlador fuzzy de uma entrada e preditivo neural não foram capazes de controlar o sistema em todos os patamares considerados. / The use of predictive control techniques and intelligent systems in the resolution of complex control problems has increased in the last decade. Part of this is due to the fact that these approaches have already been used successfully in a wide range of applications, demonstrating their robustness and efficiency. However, the use of these techniques is still small when compared to the classic PID (derivative proportional integral) control, although they present better results. Thus, most publications in the literature that use these more sophisticated control techniques aim to solve a specific control problem. For this, in general, a certain approach is adopted without necessarily making an evaluation as to which of the existing methods would be the most efficient, since the focus is only the resolution of the problem. In this context, the objective of this work was to evaluate the performance of three of the most accepted intelligent and / or predictive control techniques for the control of industrial processes against the classical PID controller, widely used in industry. More specifically, it was decided to use the MPC controller, the Fuzzy controller and the Neural Predictive controller to control an industrial process, and then evaluate the performance through the ISE and ITSE metrics, in addition to comparing the maximum overshoot, stationary error and accommodation time. Finally, the performance results of each controller were confronted with the classic PID controller. The results indicated that the best performing controllers were the MPC and the two input fuzzy controllers, presenting better results when compared to the PID controller. Also, it was observed that the fuzzy controller of an input and predictive neural were not able to control the system at all levels considered.

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2016-05-10T21:05:52Z No. of bitstreams: 1 EduardoNogueiraCunha_DISSERT.pdf: 3600912 bytes, checksum: 3c98f6a9d67f6a46d144d1b8d831c801 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2016-05-12T21:46:34Z (GMT) No. of bitstreams: 1 EduardoNogueiraCunha_DISSERT.pdf: 3600912 bytes, checksum: 3c98f6a9d67f6a46d144d1b8d831c801 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-12T21:46:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 EduardoNogueiraCunha_DISSERT.pdf: 3600912 bytes, checksum: 3c98f6a9d67f6a46d144d1b8d831c801 (MD5) Previous issue date: 2015-10-15 / Os sistemas de abastecimento de ?gua s?o sistemas complexos e de dif?cil opera??o, possuem diversas configura??es no que diz respeito aos elementos ativos e passivos contidos no sistema. O seu controle e monitoramento ? de suma import?ncia para a opera??o racional do sistema visando sempre atender de forma satisfat?ria ? popula??o minimizando ao m?ximo as perdas h?dricas e tornando o sistema mais eficiente em termos energ?ticos. Os sistemas de abastecimento constituem-se em geral de sistemas cr?ticos, onde n?o h? possibilidades de tempo de parada para testes e simula??es, assim, para realizar o controle de forma adequada ? necess?rio um modelo que represente o sistema de forma satisfat?ria, onde seja poss?vel simular e testar as mais diversas situa??es ?s quais o sistema ? normalmente submetido no dia-a-dia. Neste trabalho ? apresentado o modelo matem?tico do sistema de abastecimento de ?gua (SAA) da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) contemplando todosos elementos presentes em seu sistema. Tr?s controladores s?o implementados em n?vel de simula??o e tem seus desempenhos comparados: servossistema tipo 1, o controlador preditivo linear e um controlador preditivo n?o-linear. O objetivo ? mostrar que podemos utilizar o modelo do sistema para testes e simula??o de condi??es de funcionamento e sintonia do controlador para obter o melhor desempenho do SAA. / Water supply systems are complex systems and difficult operation. They have different configurations in regard to active and passive elements of the system. The control and monitoring is very important for the rational operation of the system in order meet the satisfaction of the population as much as possible minimizing water losses and make the system more efficient energy. Supply systems are critical systems, there is no downtime possibilities for testing and simulations. To perform the control of tuning you need a model that will best represent the system where you can simulate and test various situations to which the system is typically submitted on a day-to-day. This thesis features the mathematical model of water supply system of the Federal University of Rio Grande do Norte, was modeled all the elements present on your system. Three controllers are implemented in simulation level, and they were compared their performance: servo type 1, the linear predictive controller and a non-linear predictive control. The purpose is demonstrate that we can use the model system for testing and simulation of operating conditions and tuning the controller to best performance of the water supply system.

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:54:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AndersonLOC.pdf: 927541 bytes, checksum: 73019c94d2a3901e38fc25a788ef32fd (MD5) Previous issue date: 2008-10-17 / This work addresses issues related to analysis and development of multivariable predictive controllers based on bilinear multi-models. Linear Generalized Predictive Control (GPC) monovariable and multivariable is shown, and highlighted its properties, key features and applications in industry. Bilinear GPC, the basis for the development of this thesis, is presented by the time-step quasilinearization approach. Some results are presented using this controller in order to show its best performance when compared to linear GPC, since the bilinear models represent better the dynamics of certain processes. Time-step quasilinearization, due to the fact that it is an approximation, causes a prediction error, which limits the performance of this controller when prediction horizon increases. Due to its prediction error, Bilinear GPC with iterative compensation is shown in order to minimize this error, seeking a better performance than the classic Bilinear GPC. Results of iterative compensation algorithm are shown. The use of multi-model is discussed in this thesis, in order to correct the deficiency of controllers based on single model, when they are applied in cases with large operation ranges. Methods of measuring the distance between models, also called metrics, are the main contribution of this thesis. Several application results in simulated distillation columns, which are close enough to actual behaviour of them, are made, and the results have shown satisfactory / Este trabalho aborda aspectos relacionados ? an?lise e ao desenvolvimento de controladores preditivos multivari?veis baseados em multi-modelos bilineares. O Controlador Preditivo Generalizado (GPC) Monovari?vel e Multivari?vel para o caso linear ? apresentado, sendo destacadas suas propriedades, caracter?sticas principais e aplica??es na ind?stria. O GPC bilinear, que ? o controlador base de todo o desenvolvimento desta Tese, ? apresentado atrav?s da abordagem da quasilineariza??o por degrau de tempo. Alguns resultados empregando este controlador s?o apresentados de forma a evidenciar o melhor desempenho do mesmo, quando comparado ao GPC linear, visto que os modelos bilineares representam melhor a din?mica de determinados processos. A quasilineariza??o por degrau de tempo, devido ao fato de ser uma aproxima??o, provoca um erro de predi??o, que limita o desempenho deste controlador ? medida que seu horizonte de predi??o aumenta. Devido ao referido erro de predi??o, o GPC bilinear com compensa??o iterativa ? mostrado de forma a minimizar o referido erro, buscando um melhor desempenho que o GPC bilinear cl?ssico. Alguns resultados utilizando o algoritmo de compensa??o iterativa s?o mostrados. O emprego dos multi-modelos ? abordado nesta Tese, buscando suprir a defici?ncia existente em controladores baseados em modelo ?nico, quando os mesmos s?o aplicados em processos com grandes faixas de opera??o. Formas de mensura??o de dist?ncia entre modelos, tamb?m chamadas de m?tricas, consistem na principal contribui??o desta Tese. Diversos resultados de aplica??o em colunas de destila??o simuladas, que se aproximam bastante do comportamento real das mesmas, foram realizados, e os resultados se mostraram satisfat?rios

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:55:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AdjairFBF.pdf: 1621773 bytes, checksum: a2e7e0048de8c81be0d8971f8c7dd9bf (MD5) Previous issue date: 2002-12-13 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico / The present work is based on the applied bilinear predictive control applied to an induction motor. As in particular case of the technique based on predictive control in nonlinem systems, these have desperted great interest, a time that present the advantage of being simpler than the non linear in general and most representative one than the linear one. One of the methods, adopted here, uses the linear model "quasi linear for step of time" based in Generalized Predictive Control. The modeling of the induction motor is made by the Vectorial control with orientation given for the indirect rotor. The system is formed by an induction motor of 3 cv with rotor in squirregate, set in motion for a group of benches of tests developed for this work, presented resulted for a variation of +5% in the value of set-point and for a variation of +10% and -10% in the value of the applied nominal load to the motor. The results prove a good efficiency of the predictive bilinear controllers, then compared with the linear cases / O presente trabalho baseia-se na aplica??o da t?cnica de controle preditivo bilinear em um motor de indu??o. O controle preditivo bilinear, caso particular do controle preditivo n?o linear, t?m despertado grande interesse, uma vez que apresenta a vantagem de ser mais simples que o n?o linear em geral e mais representativo que o linear. Um dos m?todos, aqui adotado, utiliza o modelo "quase linear por degrau de tempo" baseado no Controlador Preditivo Generalizado. A modelagem do motor de indu??o ? feita atrav?s do controle Vetorial com orienta??o dada pelo campo do rotor indireto. O sistema ? formado por um motor de indu??o de 3 HP como rotor em gaiola de esquilo, acionado por uma bancada de testes desenvolvida para esse trabalho. Foram obtidos resultados para uma vaira??o de +5% no valor do set-point e resultados para uma varia??o de +10% e -10% no valor da carga nominal aplicada ao motor. Os resultados comprovam uma boa efici?ncia dos controladores preditivos bilineares, quando comparados com os casos lineares

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2017-02-22T20:15:09Z No. of bitstreams: 1 JoaoGutembergBarbosaDeFariasFilho_DISSERT.pdf: 3897527 bytes, checksum: ee9805fc353cbac5ca3716f673a21d0c (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2017-03-08T22:09:44Z (GMT) No. of bitstreams: 1 JoaoGutembergBarbosaDeFariasFilho_DISSERT.pdf: 3897527 bytes, checksum: ee9805fc353cbac5ca3716f673a21d0c (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-08T22:09:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JoaoGutembergBarbosaDeFariasFilho_DISSERT.pdf: 3897527 bytes, checksum: ee9805fc353cbac5ca3716f673a21d0c (MD5) Previous issue date: 2016-09-30 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior (CAPES) / O trabalho trata da aplica??o do Controle Preditivo com o proposto M?todo da Compensa??o de N?o-Linearidades para o controle de um quadric?ptero. Esse m?todo consiste de utilizar o modelo n?o-linear do sistema para prever e inserir n?o-linearidades na formula??o do controle preditivo por meio de uma estrutura afim. Dentro do contexto de controle de um quadric?ptero, o controlador proposto ? comparado, atrav?s de simula??es num?ricas, com o controlador preditivo linear tradicional. Posteriormente experimentos s?o feitos com um quadric?ptero real montado em uma bancada de testes. Como resultado o uso do m?todo proposto trouxe um ganho de desempenho consider?vel quando o estado do sistema se distanciou do ponto de opera??o em que foi linearizado. / This study analises the application of Model Predictive Control (MPC) with the proposed Nonlinear Compensation Method in order to control a quadcopter. This method is based on the use of the system?s nonlinear model to predict and insert nonlinearities in the predictive control formulation by means of an affine structure. With respect to the control of a quadcopter, the proposed controller is compared, using numerical simulations, to the traditional linear predictive controller. After that, experiments were made with a real quadcopter mounted in a test bench. As a result, the use of the proposed method brought a considerable perfomance improvement when the system?s state were farther apart from the operation point in which it was linearized.