O desenvolvimento de métodos que aumentem a eficiência de controle de processos de cristalização ganhou importância devido à necessidade de melhoras nas taxas de produção, minimizando os custos de energia e mantendo a qualidade das partículas. Neste trabalho os autores estudaram a aplicação de um controlador preditivo (MPC) a um processo de cristalização de cloreto de sódio por evaporação múltiplo-efeito, com alimentação paralela, permitindo que a planta busque, em tempo real, o melhor ponto de operação respeitando os limites definidos. Primeiramente, foi criado um modelo fenomenológico não linear através de balanços de massa, energia e momento considerando a cinética de cristalização, de forma que se possa simular a dinâmica de operação dos cinco efeitos operando dependentemente. O modelo físico possibilitou a aplicação de um controlador do tipo MPC com zona de controle permitindo que as principais variáveis de saída encontrem, dentro de uma faixa de operação aceitável, o ponto ótimo do processo nas condições atuais. Ao mesmo sistema foi aplicado um controlador clássico do tipo PID para avaliação dos ganhos adquiridos pela técnica de controle por predição do estado futuro da planta, observando uma melhor estabilidade e queda no consumo energético. / The development of methods to increase the efficiency of the crystallization process control has gained importance due to the need to improve production rates, to minimize energy costs and to improve the quality of particulate products. In this work the author has applied a model predictive control (MPC) to a continuous forced circulation five-stage evaporative sodium chloride crystallizer with parallel feed, providing the real time search of the best operating point inside the defined set of constraints. First, a non-linear phenomenological model was developed by mass, energy and moment balances coupled to the crystallization kinetics, to simulate the dynamic operation of the five effects working dependently. The physical model enabled the study of the implementation of a model predictive control MPC with zone control that allows the main output variables to be controlled in acceptable operating ranges and the detection of the optimum operating point of the process corresponding to current economic conditions. To evaluate the benefits of the advanced control strategy, a classical PID control system was also implemented in the crystallization system and the two strategies were compared to evaluate the benefit of the model based predictive strategy that provides a better stability and a decrease in the energy consumption.

O propósito desta Tese é desenvolver controladores preditivos (MPC) com garantia de estabilidade e que são parte de uma estrutura onde a otimização em tempo real (RTO) produz targets otimizantes para o controlador preditivo. As aproximações de duas e três camadas foram consideradas. Três diferentes estratégias são apresentadas: A primeira estratégia é desenvolvida para sistemas com pólos integradores; esta consiste em um algoritmo MPC de horizonte infinito em duas versões estendidas. Este controlador é formulado para implementação em uma estrutura de duas camadas. Os resultados de simulação em um sistema linear com modos estáveis e integradores mostram a capacidade do controlador MPC para seguir targets nas entradas vindos da camada RTO mesmo quando há targets para sistemas integradores. Como segunda estratégia, foi desenvolvido um algoritmo que garante estabilidade nominal do controlador MPC quando este interage com a camada intermediária da estrutura em três camadas. Além da versão nominal, é desenvolvida uma extensão deste controlador para sistemas com incerteza, o controlador resultante tem estabilidade robusta. Esta aproximação é testada com um sistema linear e um sistema não linear. Para o sistema não-linear, que é um processo industrial, é simulada a estrutura completa incluindo a RTO com o algoritmo robusto. Os resultados mostram que a estrutura é capaz de seguir mudanças nos targets quando os distúrbios afetam o processo. Finalmente, a última estratégia proposta nesta Tese consiste na inclusão de uma função convexa no controlador MPC para seguir os targets. O gradiente desta função convexa é considerada num termo quadrático na função objetivo do controlador MPC. Este controlador é simulado com um sistema linear e um sistema não linear. Com o objetivo de desenvolver uma versão robusta, o MPC com gradiente foi estendido ao caso de sistemas com incertezas. Para todas as estratégias apresentadas em esta Tese, foram formulados teoremas que garantem a viabilidade recursiva e a convergência do sistema em malha fechada. / The aim of this Thesis is the development of predictive controllers (MPC) with guarantee of stability and that are part of a control structure where Real Time Optimization (RTO) is present and produces optimizing targets for the predictive controller. The approaches of two and three-layer are considered. Three different strategies are presented: the first strategy is developed for integrating systems; it consists on an infinite horizon MPC algorithm in two extended versions. This controller is designed to be implemented in the two-layer structure. Simulation results in a linear system with integrating and stable modes show the ability of the MPC controller to follow input targets from the RTO layer even when there are targets for integrating systems. As a second strategy, it is developed an algorithm that guarantees nominal stability of the MPC controller when it interacts with the intermediary layer of the three-layer structure. In order to produce a robust structure, an extension to uncertain systems is also developed. This approach is tested with both a linear and a nonlinear system. For the nonlinear system, which is an industrial process, the full structure that includes the RTO with the robust algorithm is simulated. Results show that the structure is capable to follow target changes when disturbances affect the process. Finally, the last strategy proposed in this Thesis consists on the inclusion of a convex function in the MPC controller to follow the RTO targets. The gradient of this convex function is considered in a quadratic term in the objective function of the MPC controller. This controller is also simulated with both a linear system and a nonlinear system. For the MPC with gradient, an extension to the case of uncertain systems is developed in order to provide a more robust controller. For the strategies developed in this Thesis, theorems that guarantee the recursive feasibility and the convergence of the closed-loop system are provided.

Orientador: Rubens Maciel Filho / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-08-10T14:16:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ribeiro_PleycienneTrajano_M.pdf: 6676447 bytes, checksum: 6c29c9cac1ca3769c0c23d1c86851348 (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: Por representar um importante processo de conversão da indústria petroquímica, o craqueamento catalítico é um dos processos de conversão mais estudados. Nele, moléculas de alto peso molecular são quebradas em moléculas com menor peso molecular, obtendo-se assim produtos economicamente mais desejáveis. Os estudos do processo, de sua modelagem matemática e dos seus sistemas de controle, podem garantir o conhecimento necessário para alcançar condições operacionais ótimas que levem à máxima conversão da carga. Neste contexto, este trabalho teve como objetivos: a pesquisa e utilização de uma modelagem matemática para o conversor FCC (Fluid Catalytic Cracking); o estudo do processo sob influência de um controlador PID clássico, muito utilizado em refinarias; a estruturação de uma rede neural artificial (RNA) e o seu posterior uso como modelo interno de um controlador avançado tipo preditivo desenvolvido a partir dos estudos feitos no processo de craqueamento catalítico. Em paralelo, foi cirada uma ferramenta de simulação que possibilitou o meio mais amigável e prático para realização de todas as simulações necessárias para o desenvolvimento do presente trabalho. O FCCGUI (Fluid Catalytic Cracking Graphical User Interface), nome dado ao simulador, proporciona a escolha de parâmetros de simulação, diferentes estruturas de controle (PID, DMC e MPC - baseado em redes neurais), a visualização de diferentes variáveis manipuladas, controladas e sinais de válvulas e facilidades para perturbar o sistema. Através das simulações foi possível acompanhar o comportamento das variáveis de processo em diferentes condições testadas, realizar a estruturação da rede neural e obter as respostas das variáveis controladas para os dois tipos de controladores estudados. Os resultados obtidos foram bastante satisfatórios, visto que a modelagem matemática escolhida representa bem o sistema e o controlador MPC-Neural desenvolvido se mostrou eficiente, por conseguir manter o processo estável e próximo ao set point, mesmo após a aplicação de perturbações no processo / Abstract: Catalytic cracking is one of the most studied conversion processes due its importance in the petrochemical industry. In this process high weight molecules are broken into lighter ones, yielding more economically valuable products. The study about the process, its mathematical modeling, and its control systems may guarantee the necessary knowledge needed to reach optimal operational conditions which lead to maximum load conversion. In this context, the present work thesis has as main objectives the research and use of a mathematical modeling for a FCC (Fluid Catalytic Cracking) conversion unit, the study of the system under PID control loop widely used in refineries, structuring of an artificial neural network (ANN) with its use as an internal model of a predictive control system developed for catalytic cracking. Parallel to this, it was developed a computational tool which in a friendly and practical way made possible to carry out simulations needed to accomplish this work. FCCGUI (Fluid Catalytic Cracking Graphical User Interface), name given to this simulator, allows to choose simulation parameters, different control systems (PID, DMC, and MPC-ANN Based), graphical visualization of many different variables, such as manipulated and controlled variables plus valve signals, also it allows for and easy means for disturbing the system while the simulation continues. Through the simulations it was possible to follow the behavior of many process variables under different tested operational conditions, to structure the neural network, and to obtain controlled variables responses for both types of control systems studied. The obtained results were quite satisfactory since the chosen mathematical modeling represents well the system and the developed MPC-ANN controller showed to be efficient to maintain the process stable and close to the set points even after the introduction of disturbances in the process. Taking all these into account, compared to PID controller, MPC-ANN showed to be less oscillatory and to be more effective / Mestrado / Desenvolvimento de Processos Químicos / Mestre em Engenharia Química

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.

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.

Orientadores: Flávio Vasconcelos da Silva, Ana Maria Frattini Fileti / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Química / Made available in DSpace on 2018-08-16T18:45:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Costa_ThiagoVazda_M.pdf: 15859888 bytes, checksum: 391c96e4f2ff3598497e8840686f8166 (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: Uma malha de controle com baixo desempenho implica em um aumento dos custos de produção, causando descarte de produto fora da especificação e desgaste desnecessário dos elementos finais de controle. A depender do processo controlado, uma malha deficiente pode também acarretar em paradas não previstas na planta e até mesmo em danos ao meio ambiente. Diante do exposto, o controle preditivo baseado em modelos (MPC) é um dos poucos algoritmos comprovadamente capazes de estabilizar processos na presença de não-linearidades e restrições. Para atender aos seus objetivos de controle, o algoritmo clássico MPC utiliza um procedimento de otimização baseado no modelo linear da planta. Contudo, o afastamento da região de projeto do modelo linear resulta na perda de sua efetividade e consequente do controlador que o utiliza. Deste modo, objetivou-se a partir de uma descrição não-linear do sistema a melhoria do desempenho do controlador. Os objetivos específicos dessa dissertação foram o estudo e análise de um controlador GPC (generalized predictive controller) operando em paralelo com uma rede de modelos lineares locais, identificada por meio do algoritmo LOLIMOT (local linear model trees), capaz de adequar o modelo de predição do controlador para a faixa de operação atual do processo. Para a avaliação e análise da qualidade do controlador proposto foi montado um aparato experimental para controle de pH. A estratégia de controle foi implementada em um sistema em código aberto para monitoramento e controle do processo. Portanto, considerando a característica estática não-linear do processo foram realizados estudos comparativos entre o GPC tradicional (baseado em um único modelo linear) e a abordagem proposta. Os resultados mostraram que a rede foi capaz de representar satisfatoriamente a saída do sistema, resultando em uma estrutura simples, com modelos locais na forma de estruturas ARX. Também foi demonstrado que o GPC utilizando a rede de modelos lineares locais desempenhou de forma satisfatória e até mesmo superior ao GPC tradicional.Observou-se que a saída calculada pelo controlador proposto foi consideravelmente menos agressiva que o controlador tradicional, levando a uma considerável diminuição do esforço de controle empregado ao sistema. Os resultados obtidos demonstraram que houve uma economia de até 45% no esforço de controle. Observou-se ainda que o sistema desenvolvido é conveniente para aplicações reais, já que a estratégia de controle preditivo concebida em Scilab obteve sucesso na solução do problema de controle dentro do intervalo de amostragem inclusive quando incorporado o problema QP (programação quadrática) com restrições. Tendo em vista que a estrutura destes sistemas permite que sejam utilizados nas mesmas aplicações destinadas a modelos lineares, comprovou-se também a viabilidade e aplicabilidade do uso das redes de modelos lineares locais diretamente em algoritmos de controle avançado já disponíveis para indústria, como nos controladores GPC / Abstract: Low performance control loops imply in higher production costs, leading to off-specification production loss and unnecessary wear of the final control elements. Depending on the controlled process, the deficient loop can also lead to non-expected plant stops and even on environment damage. In this sense, model predictive control (MPC) is one of the few algorithms proved capable to stabilize processes in the presence of nonlinearities and constraints. To meet its control objectives, the classic MPC algorithm is based on an optimization problem which relies in the system's linear model. Although, the removal of the linear model from its designed condition deteriorates the model's and controller's effectiveness. Hence, the general objective of the presented work relies in the non-linear description of the system for improving the control performance. The main objectives were the study and analysis of a generalized predictive controller (GPC) operating in parallel with a linear local model network, identified by the LOLIMOT algorithm, able to adequate the controller's prediction model for the process operation range. For the quality assessment of the proposed controller, tests were evaluated in an experimental apparatus for pH control. The control strategy was implemented in an open source system for monitoring and control. Therefore, considering the static nonlinear characteristics of the process, comparative studies were applied between the traditional GPC (based on an single global model) and the proposed approach. The results showed that the dynamic network was able to effectively represent the system output, resulting in a simple structure, given the fact that the local models are indeed local ARX models. It was also shown that the GPC using the linear local model network performed satisfactorily and even better than the single model GPC. It was observed that the output calculated by the proposed controller has been considerably less aggressive than the traditional controller, leading to a considerable reduction in the system's control effort. The results showed that there was a saving up to 45% in the control effort. It was also observed that the developed monitoring and control system is suitable for real applications, since the predictive control strategy, implemented in Scilab, succeeded in solving the control problem within the sampling time even with the embedded constrained QP (quadratic programming) problem. Considering that the structure of these systems allows them to be used in similar applications to linear models, it was also proved the viability and applicability of using the linear local models network directly into advanced control algorithms already available to industry as in the GPC controllers / Mestrado / Sistemas de Processos Quimicos e Informatica / Mestre em Engenharia Química

Orientador: Ademir Jose Petenate / Dissertação (mestrado profissional) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-08-05T03:25:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Runha_FernandaPedrosa_M.pdf: 7308543 bytes, checksum: 83aa552ad922b1d1bb47d21d799a79d5 (MD5) Previous issue date: 2005 / Resumo: Este trabalho visou a aplicação do método seis sigma (DMAIIC) para o estudo do processo de análise dos registros de não conformidades de uma indústria farmacêutica. Seu objetivo foi desenvolver uma sistemática para estudo destes registros e identificação das áreas ou processos de maiores riscos quanto ao não cumprimento da especificação ou da legislação, como também definir indicadores preditivos que alertem quanto à ocorrência de não conformidades futuras. As inspeções regulatórias têm focado muito sua atenção na verificação da forma como as investigações de registros de desvios são realizadas nas indústrias. Porém, estas investigações e as ações corretivas tomadas para cada não conformidade são, muitas vezes, emergenciais e de pouca efetividade. O uso do FMEA para análise dos registros de não conformidade mostrou-se uma ferramenta apropriada para transformar os dados em informação e priorizar as áreas que, se tratadas seguindo um ciclo completo de melhoria, acarretam em impacto significativo na redução dos riscos e dos gastos envolvidos com o processo produtivo. Os resultados do FMEA plotados em cartas permitiram também uma análise do nível de risco médio que a empresa está trabalhando e do impacto que os projetos de melhoria estão tendo na redução destes riscos. A análise dos dados permitiu também que fossem definidos indicadores preditivos apropriados para a prevenção de problemas durante a fase de desenvolvimento dos processos / Abstract: This project used the Six Sigma methodology (DMAIIC) to study the process to analyse non-conformances records in phannaceutical companies. The aim ofthis project was to develop a systematic process to study these records and identify the areas or processes with highest risks of compliance and to develop predictive indicators in order to prevent future non-conformances. Regulatory inspections have been focused their attention analysing non-conformances investigation reports. Although, most of the time, these investigations and their corrective actions are emergency actions with low effectiveness. The FMEA tool used to analyse those records presented to be an appropriate tool to tum data into knowlodge and identify priority areas that, if threated following the whole improvement cycle process, will cause an expressive reduction of the risks and expenses. The FMEA results plotted on a control chart also allowed the analysis of the average risk of the company and the impact of the improvements projects on the risk reduction. The data analysis also allowed to establish appropriated predictive indicators to prevent future problems during process development phase / Mestrado / Gestão da Qualidade Total / Mestre em Engenharia Mecânica

O presente trabalho propÃe o estudo comparativo de duas tÃcnicas de controle aplicadas Ãs trajetÃrias de um robà mÃvel: GPC (Generalized Predictive Control) e PID (Proporcional â Integral ‐ Derivativo). O sistema de controle do robà utiliza a configuraÃÃo em cascata, sendo constituÃdo de uma malha interna para o controle de velocidade dos motores e uma malha externa para o controle de posiÃÃo e orientaÃÃo do robà que fornecerà a referÃncia de velocidade dos motores. O sistema de controle em cascata permite utilizar‐se de controladores cinemÃticos mono‐variÃvel. Foi utilizado ainda um controlador dinÃmico preditivo multivariÃvel a fim de se comparar o desempenho com os outros controladores mono‐variÃvel. Foram desenvolvidos simuladores para o robà mÃvel atravÃs de uso dos controladores GPC e PID. A teoria foi implementada em um pequeno robà mÃvel com traÃÃo diferencial construÃdo para este propÃsito. Foram utilizados como atuadores motores CC e como sensores de velocidade e posiÃÃo, foram utilizados encoders e sonares, respectivamente. Uma vez que o ajuste dos controladores usados à baseado em modelo, foram utilizados dois mÃtodos de identificaÃÃo de parÃmetros: o MÃtodo dos MÃnimos Quadrados Recursivos (MQR) e por Redes Neurais. Os mÃtodos de controle empregados permitiram o seguimento de trajetÃrias pelo robà mÃvel. / The present work proposes a comparative study of two control techniques applied for mobile robots trajectories: GPC (Generalized Predictive Control) and PID (Proportional â Integral ‐ Derivative). The control system uses a cascade configuration composed by an internal loop for controlling the speed of motors, and an external loop for position and orientation control, being used to get the reference speed motors. This cascade control system can run a monovariable cinematic controller. It was used a multi‐variable predictive controller to compare the behavior with the single‐variable controllers. It was developed simulators for mobile robot using GPC and PID controllers. The theory was applied to a little differential mobile robot, designed to this proposes. It was used as actuators DC motors, and speed e positional sensors, encoders and sonar, respectively. Once the controllers adjust are referenced by model, was used two identification methods: Recursive Minimum Square and Neural Networks. The control methods employed had permitted the trajectories following by the mobile robot.

Atualmente se observa o incremento exponencial das exigÃncias pela otimizaÃÃo de desempenho em todos os setores da vida moderna. Esta busca por melhor desempenho tambÃm tem ocorrido em todos os setores da indÃstria, seja ela de atividade fabril ou de energia. Melhor desempenho no setor industrial se reflete em melhorias em todos os nÃveis e isto alcanÃa de sobremaneira os sistemas de controle de processos. Com requisitos de desempenho mais rÃgido, tÃcnicas antigamente estudadas somente em meio acadÃmico tem migrado para a indÃstria abrindo novos horizontes e estabelecendo novos conceitos de uma forma geral. Com os sistemas de controle de processos nÃo à diferente e em particular em seu mais baixo nÃvel de implementaÃÃo (chÃo de fÃbrica) tem se observado uma atualizaÃÃo constante. Esta dissertaÃÃo està inserida neste Ãltimo contexto ou seja no projeto das malhas de controle de um sistema de controle de processos. Desta forma aspectos de sintonia de controladores convencionais do tipo PID (Proporcional, Integral, Derivativo) multivariÃveis (MIMO) e controladores MIMO preditivo baseado em modelos do tipo GPC (Generalized Predictive Control) sÃo estudados visando a implementaÃÃo prÃtica. VÃrios aspectos do sistema de controle tais como a identificaÃÃo do processo atravÃs de tÃcnicas paramÃtricas e nÃo paramÃtricas com diferentes representaÃÃes e aspectos do desacoplamento entre as malhas do processo, por se tratar de sistemas MIMO, sÃo tambÃm abordadas, discutidas e implementadas. Para este propÃsito duas plataformas de desenvolvimento foram desenvolvidas no laboratÃrio do NÃcleo de Engenharia ElÃtrica NEEL do IFPI. A primeira plataforma consiste em sistema MIMO de ventilaÃÃo e aquecimento, a segunda plataforma um sistema de tanques duplo acoplados. Como conclusÃo do estudo dos experimentos prÃticos realizados pode-se estabelecer que o melhor controle para um processo depende da aplicaÃÃo ao qual este à destinado e para o bom funcionamento à necessÃrio o conhecimento teÃrico e prÃtico da dinÃmica do processo. Assim um bom controlador depende tambÃm do emprego de uma tÃcnica de identificaÃÃo adequada. / Nowadays, we observe the exponential increasing of demand for performance optimization in all areas of modern life. This search for better performances is also occurring in all industry sectors, either factory or energy activities. This best performances reflects an increase is all levels and achieve enormously the process control systems. With more strict performance requirement, technique formerly studied only in academic circle has been migrate for industry area, opening new horizons and establishing new concepts in general. It is not different with the process control systems, even in particular at the lowest level of implementation (factoryâs floor) has been noted a constantly update. This paper is inserted into this last concept, in other words, into the project of control mesh of process control systems. Thus the aspect of syntony of conventional controllers like PID (Proportional, Integral, Derivative) multivariable (MIMO) and MIMO predictive controllers based on models like GPC (Generalized Predictive Control) type are studied aiming to the practical implementation. Several system control aspects, such as identification of process through parametric and nonparametric technical with different representations and aspects of decoupling between the process meshes, as it is MIMO system, are also dealt, discussed and implemented. For that purpose, two development platforms were developed at IFPIâs NEE (NÃcleo de Engenharia ElÃtrica) laboratory. The first platform consists of MIMO system of ventilation and heating; the second platform is a system of coupled double tanks. As a conclusion of the study of practical experiments conducted, can be established that the best control for a process depends on the application for which it is destined and for the proper functioning is necessary the theoretical and practical knowledge of the dynamic of the process. Thus a proper controller depends also on the use of a technique for proper identification.

Este trabalho apresenta todos os passos para a implementação de técnicas de controle preditivo em uma coluna de destilação. Inicialmente a tese introduz basicamente o funcionamento e a meta do processo de destilação. Modelos linearizados em tempo contínuo da coluna de destilação são obtidos a partir de ensaios experimentais da coluna em diferentes pontos de operação. Com base nestes modelos, várias topologias de controladores preditivos baseados em modelo são implementadas. Um otimizador em tempo real é integrado aos controladores preditivos para a redução do custo operacional da planta. Resultados simulados e resultados experimentais de todas as topologias de controladores preditivos estudados são apresentados. / This work presents all the steps to the implementation of predictive control techniques in a distillation column. First the thesis basically introduces the working and the goal of the distillation process. Linearized models in continuous time of the distillation column are obtained from experimental tests of the column in different operating points. Based on this models, several model based predictive controllers topologies are implemented. A real time optimizer is integrated with the predictive controllers to the reduction of the plant operational cost. Simulated results and experimental results of all studied predictive controllers topologies are presented.