Made available in DSpace on 2018-08-02T00:01:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_6877_DISSERTAÇÃO BRUNA MARQUES MAZOCO20160405-153940.pdf: 8392075 bytes, checksum: 02fc79d19a63b6e7ca93076308ef94fe (MD5) Previous issue date: 2015-02-10 / 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 suciente para ser implementado em 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 λ), além das entradas e saídas presentes e passadas. A sintonia do fator de supressão do horizonte de previsão GPC é feita através do Lugar das Raízes da equação caracterstíca do sistema em malha fechada, sempre que os parâmetros do modelo da planta industrial (estável ou não em malha aberta) forem modicados.

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.

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:54:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DanielleSSC.pdf: 1582089 bytes, checksum: 60ca15361e82c560b730f3d2c8f4b062 (MD5) Previous issue date: 2009-03-27 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / The Predictive Controller has been receiving plenty attention in the last decades, because the need to understand, to analyze, to predict and to control real systems has been quickly growing with the technological and industrial progress. The objective of this thesis is to present a contribution for the development and implementation of Nonlinear Predictive Controllers based on Hammerstein model, as well as to its make properties evaluation. In this case, in the Nonlinear Predictive Controller development the time-step linearization method is used and a compensation term is introduced in order to improve the controller performance. The main motivation of this thesis is the study and stability guarantee for the Nonlinear Predictive Controller based on Hammerstein model. In this case, was used the concepts of sections and Popov Theorem. Simulation results with literature models shows that the proposed approaches are able to control with good performance and to guarantee the systems stability / O Controle Preditivo tem recebido muita aten??o nas ?ltimas d?cadas, visto que a necessidade de compreender, analisar, predizer e controlar sistemas reais tem crescido rapidamente com o avan?o tecnol?gico e industrial. O objetivo desta tese ? apresentar uma contribui??o para o desenvolvimento e implementa??o de Controladores Preditivos N?o lineares baseado no modelo de Hammerstein, bem como fazer uma avalia??o de suas propriedades. Neste caso, no desenvolvimento do Controlador Preditivo N?o Linear utiliza-se o m?todo de lineariza??o por degrau de tempo e ? introduzido um termo de compensa??o a fim de melhorar o desempenho do mesmo. A principal motiva??o desta tese ? o estudo e a prova da estabilidade para o Controlador Preditivo N?o Linear baseado no modelo de Hammerstein. Para isso utilizou-se os conceitos de setores e Crit?rio de Popov. Testes de simula??o com modelos da literatura mostram que as abordagens propostas s?o capazes de controlar com um bom desempenho e garantir a estabilidade dos sistemas

Orientador: Prof. Dr. Alfeu J. Sguarezi Filho / Tese (doutorado) - Universidade Federal do ABC. Programa de Pós-Graduação em Energia, 2017. / Nesta pesquisa são propostos dois novos algoritmos de controle, operando a velocidade variável e robustos às variações nos parâmetros para um sistema eólico baseado no gerador de indução duplamente alimentado, cuja aplicação é realizada em condições normais de operação. Os controladores propostos são nomeados de Controle Direto de Potência (CDP) Deadbeat e do Controle Preditivo Generalizado com Horizonte Deslizante (CPG¿hd). O primeiro possui duas malhas de controle: uma para o desacoplamento do fluxo do estator e o controle das potências e a outra para o controle da corrente, essa malha é chamada de Deadbeat. O CDP calcula o vetor de tensão fornecido ao rotor a fim de garantir que a potência ativa e reativa atinjam seus valores de referência desejados. A dependência do algoritmo a parâmetros que tenham que ser sintonizados por meio de procedimentos heurísticos é nula quando é comparado com o controle Proporcional¿Integral ou Controle PI, sendo preciso somente calcular o coeficiente Gc. O segundo controlador, calcula os preditores para a corrente do rotor usando um horizonte de predição definido e assim obter as novas tensões do rotor que devem ser injetadas no sistema para controlar as potências ativa e reativa do estator com base nas equações do gerador. O CPG¿hd precisa de um parâmetro para sua sintonização chamado fator de peso do controlador, esse parâmetro faz parte da função de custo quadrática que deve ser minimizada, para obter um valor ótimo das tensões do rotor. Testes são feitos usando Matlab¿Simulink para os dois controladores operando sob condições normais de operação, ou seja: teste a velocidade fixa e teste a velocidade variável do rotor. Os mesmos testes são repetidos por meio de um protótipo de escala pequena disponível no LEPS . A dependência dos dois algoritmos às variações dos parâmetros foi também investigada, assim como a influência dos erros na estimativa desses parâmetros, obtendo-se um desempenho superior do controlador preditivo generalizado CPG¿hd sobre o CDP Deadbeat. / In this research two new control algorithms for a wind power system based on the Double Fed Induction Generator (DFIG) are proposed. The wind energy system is operating under normal conditions i.e. fixed rotor speed, variable rotor speed and under variations in DFIG parameters. The proposed controllers are named Direct Power Control (DPC) Deadbeat and Long¿range Generalized Predictive Control (GPC¿dq). The DPC calculates the sup- plied voltage vector to the rotor to ensure that the active and reactive power reaches their desired reference values. The algorithm dependence on parameters that have to be tuned by means of heuristic procedures is zero when its compared with the Proportional¿Integral (PI) Control, being necessary only estimate the Gc coeficient. The second controller evalu- ates the DFIG predictive rotor currents, using a defined long-range prediction horizon and thus obtain the new rotor voltages that have to be injected to controlling the active and reactive stator powers. The GPC¿dq needs a parameter for been tuned, this is called as a weighting factor and is a part of the quadratic cost function that has to be minimized, to obtain an optimal value of the rotor voltages. Tests are done using Matlab¿Simulink for the two controllers operating under normal operating conditions, ie: a fixed speed test and a variable rotor speed test. The same tests are repeated using a small scale prototype avai- lable in the LEPS. The dependence of the two algorithms on the parameter variations was also investigated, as well as the influence of the errors in the estimation of these parame- ters, obtaining a superior performance for the long¿range generalized predictive controller over the other one.

Submitted by Hellen Luz (hellencrisluz@gmail.com) on 2017-10-05T18:13:48Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_EstrategiasControleDigital.pdf: 13991215 bytes, checksum: 031550b79d39024d06a11bd969ea2497 (MD5) / Rejected by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br), reason: on 2017-10-10T17:05:51Z (GMT) / Submitted by Hellen Luz (hellencrisluz@gmail.com) on 2017-10-16T15:40:15Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_EstrategiasControleDigital.pdf: 13991215 bytes, checksum: 031550b79d39024d06a11bd969ea2497 (MD5) / Approved for entry into archive by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2017-11-14T14:38:48Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_EstrategiasControleDigital.pdf: 13991215 bytes, checksum: 031550b79d39024d06a11bd969ea2497 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-11-14T14:38:48Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_EstrategiasControleDigital.pdf: 13991215 bytes, checksum: 031550b79d39024d06a11bd969ea2497 (MD5) Previous issue date: 2014-04-30 / Este trabalho apresenta os resultados, simulados e com experimentação, obtidos nos estudos relacionados ao projeto e à implementação de estratégias avançadas de controle digital preditivo do tipo Generalized Predictive Control e supervisionado por lógica fuzzy, aplicadas ao controle e auxílio na melhoria da estabilidade de sistemas elétricos de potência. Uma das principais contribuições deste trabalho é de natureza prática já que a avaliação de uma parte das estratégias de controle preditivo propostas será realizada por meio de testes em um sistema de potência real e de escala reduzida. Outras contribuições do trabalho incluem: a) o desenvolvimento e a validação de um simulador computacional de sistemas de potência utilizado para avaliar dinamicamente o comportamento das estruturas de controle propostas quando o sistema de potência estudado é submetido a contingências operacionais comumente observadas durante sua operação; b) a montagem de um protótipo de sistema de potência real e de escala reduzida utilizado nos ensaios de avaliação de uma parte das estratégias de controle preditivo propostas. O protótipo de sistema de potência, formado por um motor de corrente contínua acoplado a um gerador síncrono de polos salientes conectado a um sistema de potência de escala comercial por uma pequena linha de transmissão, foi montado no Centro de Tecnologia da ELETROBRAS-ELETRONORTE (LACEN), localizado em Belém, Pará. Com os recursos deste protótipo, é possível avaliar e validar estratégias avançadas de controle, monitoração e manutenção preditiva aplicadas às máquinas elétricas rotativas em operação na ELETROBRAS-ELETRONORTE. / This thesis presents the experimental and simulated results obtained in the project and implementation of Generalized Predictive Control, an advanced digital predictive control technique, and fuzzy logic, applied to control and improvement of the stability of electric power systems. One of the main contributions of this thesis is of pratical nature, since a part of the proposed predictive control strategies were experimentaly avaliated by real avaliation tests. These tests are realized with a small scale real power system. There are other contributions like these: a) the project and validation of a computational power system simulator used to evaluate the behavior of the proposed control structures when operational contingencies, commonly observed in normal operation of the power system, are simulated; b) assembly a prototype of a small scale real electric power system used to evaluate a part of the proposed predictive control techniques. The assembled power system prototype is formed by two electric machines: a DC motor and a salient-pole synchronous generator. These two machines are mechanicaly coupled and connected to a commercial power system through a small transmission line simulator. The prototype was assembled at the Centro de Tecnologia da ELETROBRAS-ELETRONORTE (LACEN), located in Belém, Pará, Brazil. Using the prototype's features, it is possible to evaluate and validate advanced monitoring and control strategies. After these avaliations, these strategies can be used as predictive maintenance tools for the rotating electrical machines in operation at ELETROBRAS-ELETRONORTE.