Sistemas de pulverização com injeção direta possibilitam o uso de diferentes agrotóxicos em uma mesma aplicação, reduzindo o desperdício de agrotóxicos e minimizando desta forma os impactos toxicológico e ambiental relacionados com o preparo e descarte da calda. Neste trabalho foram desenvolvidos modelos matemáticos para um sistema de pulverização com injeção direta de agrotóxico, incluindo a dinâmica da concentração da calda. Também foi desenvolvida uma estratégia de controle preditivo com antecipação das taxas de aplicação para ajustar as taxas de aplicação do agrotóxico e da calda. Também, uma plataforma flexível para o desenvolvimento de pulverizadores foi projetada e construída. A sua automação foi baseada em um controlador embarcado de tempo real adequado para aplicações de controle, aquisição e temporização. Para obter os parâmetros dos modelos e avaliar a estratégia de controle ensaios de vazão e concentração para diferentes pontas de pulverização foram propostos. Com o emprego da abordagem de controle preditivo, os erros das vazões do agrotóxico e da calda ficaram abaixo do nível admissível de 5%. O uso da estratégia de antecipação das taxas de aplicação permitiu aumentar a eficiência da aplicação, reduzindo em até 40% os erros de aplicação. Resultados experimentais são apresentados para validar os modelos e mostrar a eficiência da estratégia de controle desenvolvida. / Sprayer systems with direct injection allow the use of different pesticides in a single application, reducing the waste of chemicals and thereby minimizing the toxicologic and environmental risks associated with the carrier-chemical mix preparation and discard. In this work, mathematical models for a direct chemical injection sprayer system including the dynamics of the carrier-chemical mix concentration are developed. Also, a predictive control strategy with anticipative reference of application rates was developed to adjust the carrier-chemical mix and chemical flow rates. Also, a flexible platform for the development of sprayers was designed and constructed. The automation of this platform was based on a programmable automation controller suitable for control, acquisition and timming applications. To obtain the models and analyse the control strategy, essays flow and concentration for different spray nozzles were proposed. With the use of predictive control approach, the errors of the carrier-chemical mix and chemical flow rates were lower than the admissible level of 5 %. The use of the advanced references increased the efficiency of the variable rate application, reducing up to 40 % application errors. Practical results are presented to validate the models and show the efficiency of the developed control strategy.

Sistemas de pulverização com injeção direta possibilitam o uso de diferentes agrotóxicos em uma mesma aplicação, reduzindo o desperdício de agrotóxicos e minimizando desta forma os impactos toxicológico e ambiental relacionados com o preparo e descarte da calda. Neste trabalho foram desenvolvidos modelos matemáticos para um sistema de pulverização com injeção direta de agrotóxico, incluindo a dinâmica da concentração da calda. Também foi desenvolvida uma estratégia de controle preditivo com antecipação das taxas de aplicação para ajustar as taxas de aplicação do agrotóxico e da calda. Também, uma plataforma flexível para o desenvolvimento de pulverizadores foi projetada e construída. A sua automação foi baseada em um controlador embarcado de tempo real adequado para aplicações de controle, aquisição e temporização. Para obter os parâmetros dos modelos e avaliar a estratégia de controle ensaios de vazão e concentração para diferentes pontas de pulverização foram propostos. Com o emprego da abordagem de controle preditivo, os erros das vazões do agrotóxico e da calda ficaram abaixo do nível admissível de 5%. O uso da estratégia de antecipação das taxas de aplicação permitiu aumentar a eficiência da aplicação, reduzindo em até 40% os erros de aplicação. Resultados experimentais são apresentados para validar os modelos e mostrar a eficiência da estratégia de controle desenvolvida. / Sprayer systems with direct injection allow the use of different pesticides in a single application, reducing the waste of chemicals and thereby minimizing the toxicologic and environmental risks associated with the carrier-chemical mix preparation and discard. In this work, mathematical models for a direct chemical injection sprayer system including the dynamics of the carrier-chemical mix concentration are developed. Also, a predictive control strategy with anticipative reference of application rates was developed to adjust the carrier-chemical mix and chemical flow rates. Also, a flexible platform for the development of sprayers was designed and constructed. The automation of this platform was based on a programmable automation controller suitable for control, acquisition and timming applications. To obtain the models and analyse the control strategy, essays flow and concentration for different spray nozzles were proposed. With the use of predictive control approach, the errors of the carrier-chemical mix and chemical flow rates were lower than the admissible level of 5 %. The use of the advanced references increased the efficiency of the variable rate application, reducing up to 40 % application errors. Practical results are presented to validate the models and show the efficiency of the developed control strategy.

Made available in DSpace on 2016-12-12T20:27:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Resumo - Eduardo Cavalca.pdf: 79555 bytes, checksum: 90f9b6daaa60256b513924a9a0d2ecdd (MD5) Previous issue date: 2013-07-12 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Model-based predictive control (MPC) approaches has been studied in a wide range of areas, as petrochemical and aerospace, mainly due to its capability of easily deal with physical and operational constraints. Moreover, such approaches can be extended for the application in control loops with nonlinear and time-variant systems. At this context, the objective of this work is to study some MPC techniques in order to evaluate their applicability to control a three-phase induction motor. More specifically, it was analyzed a Dynamic Matrix Control (DMC) approach, as well as two MPC techniques that uses state space modeling. The control algorithms in question and the nonlinear mathematical model of the motor in study were programmed using the free computing environment Scilab-Xcos®. The models of the threephase motor used in the MPC were obtained by a system identification method (based on the step response of the classical non-linear motor model) and by a phenomenological three-phase modeling approach. Multiple simulations have been performed considering variations in load and speed reference. Besides, some discussions are made related to the influence of the control parameters and about the computational cost. Finally, the results showed that the use of MPC techniques in induction machines has great potential. / Abordagens de controle preditivo baseado em modelo (MPC, do inglês model-based predictive control) têm sido estudadas em diversas áreas, como petroquímica e aeroespacial, principalmente devido à capacidade que apresentam em tratar restrições físicas e operacionais de forma simples. Além disso, tais abordagens podem ser estendidas para aplicação em malhas de controle de sistema não lineares e variantes no tempo. Nesse contexto o objetivo desse trabalho é estudar algumas técnicas de MPC a fim de avaliar sua aplicabilidade no controle de um motor de indução trifásico. Mais especificamente, é analisada a técnica DMC (do inglês Dynamic Matrix Control) bem como duas técnicas de MPC que utilizam modelos no espaço de estados. Os algoritmos de controle em questão e o modelo matemático não linear do motor estudado foram programados utilizando o Scilab-Xcos®, um ambiente de processamento de código livre. Os modelos do motor de indução trifásico utilizados no MPC foram obtidos por meio de um método de identificação de sistemas (baseado na resposta ao degrau do modelo clássico não linear do motor) e por uma abordagem de modelagem fenomenológica trifásica. Múltiplas simulações foram realizadas, considerando variações de carga e referência de velocidade, sendo então apresentadas algumas discussões sobre a influência dos parâmetros de controle e custo computacional. Finalmente, os resultados obtidos demonstraram que a aplicação de técnicas MPC em máquinas de indução apresenta um grande potencial.

Submitted by Erika Demachki (erikademachki@gmail.com) on 2018-01-10T15:49:59Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Rafael Nunes Hidalgo Monteiro Dias - 2017.pdf: 14690145 bytes, checksum: d12e70a2cd0ee1087a184468c55f0b08 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2018-01-11T11:02:36Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Rafael Nunes Hidalgo Monteiro Dias - 2017.pdf: 14690145 bytes, checksum: d12e70a2cd0ee1087a184468c55f0b08 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-01-11T11:02:36Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Rafael Nunes Hidalgo Monteiro Dias - 2017.pdf: 14690145 bytes, checksum: d12e70a2cd0ee1087a184468c55f0b08 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-11-27 / This work presents a comparison between Fuzzy and dynamic matrix controllers. These controllers are applied to the direct current (DC) motor speed control, triggered by fully controlled three-phase rectifier. The construction of the real system and the development and validation of the computational model are described. The controllers’ parameters are obtained through an optimization process. Both control techniques are compared and results indicate better performance of the optimized controllers, which suggest their promise in nonlinear systems’ control, in which seeks out control without error, that fulfills well its duty and its able to resist the fatigues. / Este trabalho apresenta o comparativo entre os controladores Fuzzy e matriz dinâmica. Estes controladores são aplicados ao controle de velocidade do motor de corrente contínua, acionado por retificador trifásico totalmente controlado. A metodologia parte da construção do sistema real e do desenvolvimento e validação do modelo computacional. A obtenção dos parâmetros dos controladores é realizada através do processo de otimização. Realiza-se análise comparativa entre as técnicas de controle e os resultados apontam para a proeminência de controladores sintonizados via processo de otimização como técnica promissora a ser empregada em controle de sistemas não lineares, nos quais buscam-se controle em que não há erro, que cumpra bem o seu dever e apto para resistir às fadigas.

Submitted by Luciclea Silva (luci@ufpa.br) on 2018-06-28T13:22:37Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_controlempcmultivariavel.pdf: 17090263 bytes, checksum: 9c35a8e3be627f9a64e83d1d833824c8 (MD5) / Approved for entry into archive by Luciclea Silva (luci@ufpa.br) on 2018-06-28T13:23:07Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_controlempcmultivariavel.pdf: 17090263 bytes, checksum: 9c35a8e3be627f9a64e83d1d833824c8 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-28T13:23:07Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_controlempcmultivariavel.pdf: 17090263 bytes, checksum: 9c35a8e3be627f9a64e83d1d833824c8 (MD5) Previous issue date: 2018-03-01 / FAPESPA - Fundação Amazônia de Amparo a Estudos e Pesquisas / Neste trabalho apresenta-se o projeto de um controlador preditivo multivariável baseado em modelo, com restrições, usando as Funções de Laguerre, tendo o intuito de demonstrar os benefícios e facilidades da aplicação deste tipo de controlador em sistemas MIMO (MultipleInput and Multiple-Output) com restrições. O controlador proposto apresenta a vantagem de diminuir a carga computacional utilizada para resolver o problema de otimização envolvido no projeto, isto porque utiliza uma rede de filtros de funções ortonormais de Laguerre para obter a trajetória futura do sinal de controle dentro de um horizonte de predição, além de melhorar o compromisso entre a viabilidade do sinal de controle e o desempenho de malha fechada do sistema para os casos com restrições, no qual as funções de Laguerre são utilizadas em conjunto com a Programação Quadrática de Hildreth para encontrar a solução ótima do sinal de controle com restrições. Este controlador apresenta grandes vantagens se comparado com o controle preditivo baseado em modelo em sua abordagem clássica, em que os operadores de avanço de tempo são utilizados para predizer a trajetória futura do sinal de controle, o que leva à soluções, em alguns casos, pouco satisfatórias, e a uma alta carga computacional para casos onde o sinal de controle requer um longo horizonte de predição e uma alto desempenho em malha fechada. Este trabalho também relata testes experimentais com um manipulador robótico configurado como um sistema MIMO com três entradas e três saídas e testes simulados com a coluna de destilação binária de Wood e Berry que é um sistema MIMO com duas entradas e duas saídas, contendo atrasos de transporte. Os testes têm como objetivo comparar os resultados do controlador apresentado com o controlador que usa a abordagem tradicional e com isso demonstrar as vantagens do método usando as funções de Laguerre e sua eficiência para sistemas MIMO. / This work presents a constrained multivariable model predictive controller using Laguerre Functions. This controller uses a set of orthonormal Laguerre networks for representation of the control trajectory within a control horizon. In order to demonstrate the advantages of applying this type of controller in MIMO (Multiple-Input and Multiple-Output) systems, the Laguerre Functions Functions are used to decrease the computational load used to calculate the optimal control. In addition, It improves the compromise between control signal viability and closed-loop performance of the system. The Laguerre Functions are also used in conjunction with Hildreth’s Quadratic Programming to find the optimal solution for the case where the control signal is constrained. The proposed controller presents advantages when compared to the classical model predictive control approach, where forward shift operators are used to predict the future trajectory of the control signal, leading to unsatisfactory solutions and a high computational load for cases where the control signal demands a long prediction horizon and a high closed-loop performance.It is also reported the practical testes with a robotic manipulator configured as a MIMO system with three inputs and three outputs and tests simulated with the Wood and Berry binary distillation column which is a MIMO system with two inputs and two outputs, also containing transport time delays. The tests aim to compare the controller results presented with the traditional predictive control approach and thereby demonstrate the advantages of the method using the Laguerre functions and their efficiency for MIMO systems.

[pt] A crescente demanda por sistemas de transporte autônomos e inteligentes exige o desenvolvimento de técnicas avançadas de controle e estimativa, visando garantir operações seguras e eficientes. Devido à natureza não linear da dinâmica veicular e seus fenômenos característicos, os métodos clássicos de estimativa e controle podem não alcançar resultados adequados, o que incentiva a pesquisa de novos algoritmos. Por algumas contribuições, a primeira parte deste trabalho trata de algoritmos de estimação, tanto para identificação de parâmetros invariantes no tempo, quanto para estimação de estados e parâmetros variantes no tempo. Especial destaque é dados aos algoritmos de Estimação de Estados por Horizonte Móvel (MHSE), que se apresenta como robusto e preciso, devido ao problema de otimização com restrição em que se baseia. Este algoritmo é avaliado em dinâmica longitudinal de veículos, para estimativa de deslizamento longitudinal e coeficiente de atrito pneu-estrada. Apesar de sua eficiência, o alto custo computacional torna necessária a busca por alternativas sub-ótimas, e o emprego de Redes Neurais que mapeiam os resultados da otimização é uma solução promissora, que é tratada como Estimação por Horizonte Móvel com Redes Neurais (NNMHE). O NNMHE é avaliado em uma estimativa do estado de carga (SOC) de baterias para veículos elétricos, demonstrando, através de dados experimentais, que o NNMHE emula com precisão o problema de otimização e a literatura indica sua aplicação efetiva em hardwares embarcados. Por fim, é apresentada uma contribuição sobre o controle preditivo baseado em modelo não linear (NMPC). É proposto e avaliado seu uso compondo uma nova estrutura de controle hierárquica para veículos elétricos com motores independentes nas rodas, através do qual é possível controlar adequadamente o veículo em tarefas de rastreamento de velocidade e trajetória, com reduzido esforço computacional. O controle é avaliado usando dados experimentais de pneus obtidos, que aproximam a simulação de situações reais. / [en] The rising demand of autonomous and intelligent transportation systems requires the development of advanced control and estimation techniques, aiming to ensure safety and efficient operations. Due to the nonlinear nature of vehicle dynamics and its characteristic phenomena, classical estimation and control methods may not achieve adequate results, which encourages the research of novel algorithms. By some contributions, the first part of this work deals with estimation algorithms, both for identification of time invariant parameters and for estimation of states and time varying parameters. Special emphasis is given to Moving-Horizon State Estimation (MHSE), which is presented to be robust and accurate, due to the constrained optimization problem on which it is based. This algorithm is evaluated in vehicle longitudinal dynamics, for slip and tire-road friction estimation. Despite its efficiency, the high computational cost makes it necessary to search for suboptimal alternatives, and the employ of a Neural Networks that maps the optimization results is a promising solution, which is treated as Neural Networks Moving-Horizon Estimation (NNMHE). The NNMHE is evaluated on a state-of-charge (SOC) estimation of batteries for electric vehicles, demonstrating, through experimental data, that the NNMHE emulates accurately the optimization problem, and the literature indicates its effectively application on embedded hardware. Finally, a contribution about Nonlinear Model-based Predictive Control (NMPC) is presented. It is proposed and evaluated its use compounding a novel hierarchical control framework for electric vehicles with independent in-wheel motors, through which it is possible to adequately control the vehicle on velocity and path tracking tasks, with reduced computational effort. The control is evaluated using experimental obtained tire data, which approaches the simulation to real situations.

[pt] Os avanços da Robótica nas últimas décadas permitem um aumento nas gamas de aplicações de manipuladores robóticos em diversos setores da indústria. Isto, impacta diretamente a interação Homem-Robô (HRI), resultando em um aumento de tarefas que requerem compartilhamento de ambiente de trabalho, desempenho de segurança e a habilidade de detecção de contato do manipulador robótico. Consequentemente, métodos de controle capazes de prever contato, controlar força ou trajetória para evitar danos durante colisões se tornam cada vez mais necessários seja por questões de segurança ou de desempenho. Separando a dinâmica de um manipulador de um único elo em dois modos, sendo eles modo de controle de posição (modo livre) e modo de controle de torque (modo de contato), a primeira parte desta dissertação, lida com o problema de estimação de estados para detecção do modo ativo através da implementação do método de Estimação de Estados de Horizonte móvel com Redes Neurais (NNMHSE). A efetividade do método de estimação proposto é avaliada através da comparação dos estados e modos gerados pelo MHSE e dos estimados pela Rede Neural. Este método apresentou baixos valores de RMSE, altos valores de R(2), e uma redução do tempo de processamento do algoritmo de estimação. A segunda parte desta dissertação lida com o problema de controle de posição e força chaveado para um manipulador robótico não linear, aplicando Controle Preditivo Baseado em Modelo (MPC). O algoritmo MPC chaveado implementado mostrou-se capaz de controlar efetivamente ambos os modos do sistema apresentando baixo erro na predição, aproximadamente 2 por cento no modo de controle de posição e 0.5 por cento no modo de controle de torque, mesmo considerando alterações cíclicas nos modos. Ambos os métodos provam ser adequados para controle de manipuladores robóticos colocalizados com seres humanos ou em ambientes desestruturados por meio da detecção do modo de operação e do controle chaveado posição-torque. / [en] The advances in Robotics in recent decades allow a growing range of robotic manipulator applications in various industry sectors. This directly impacts Human-Robot Interaction (HRI), increasing tasks that require a shared work environment, safety performance, and the contact detection ability of the robotic manipulator. Consequently, control methods capable of predicting contact, and controlling force or trajectory to avoid damage during collisions become increasingly necessary either for safety or performance reasons. Separating the dynamics of a single-link manipulator into two modes, namely position control mode (free mode) and torque control mode (contact mode), the first part of this dissertation deals with the estimation problem of states for active mode detection through the implementation of the Moving Horizon State Estimation with Neural Networks (NNMHSE) method. The effectiveness of the proposed estimation method is evaluated by comparing the states and modes generated by the MHSE and those estimated by the Neural Network. This method showed low RMSE values, high values of R(2), and a reduction in the processing time of the estimation algorithm. The second part of this dissertation deals with the position and force switching problem for a non-linear robotic manipulator, applying Model-Based Predictive Control (MPC). The implemented switched MPC algorithm effectively controlled both modes of the system, presenting low prediction error, approximately 2 percent in position control mode and 0.5 percent in torque control mode, even considering cyclical changes in the modes. Both methods prove to be suitable for controlling co-located robotic manipulators with humans or in unstructured environments through operation mode detection and position-torque switching control.

[pt] Este trabalho tem como objetivo estudar estratégias de Controle Preditivo baseado em Modelo Não-Linear (NMPC) aplicadas a uma coluna de destilação despropanizadora simulada. Essas colunas são empregadas em unidades de processamento de gás natural (UPGNs) para a separação do produto propano do butano. Colunas de destilação possuem características particularmente desafiadoras sob o ponto de vista de controle, como: não-linearidades, grandes constantes de tempo, atraso, restrições de variáveis e inversão do sinal de ganho estático. Como as medidas de composição frequentemente possuem atrasos e dados esparsos, os sistemas de controle convencionais não são capazes de controlar a composição diretamente e possuem dificuldade em manter os produtos dentro das especificações. Contudo, controladores baseados em modelo possuem a habilidade de prever a composição através do modelo interno do processo, além de serem capazes de lidar com restrições. Na literatura, nenhuma aplicação do modelo de Hammerstein modificado para coluna de destilação ou para sistemas multivariáveis foi encontrada, sendo esta uma novidade. Desta forma, foram estudadas três estratégias de controle: controle PID tradicional, NMPC com modelo de Hammerstein modificado (H-NMPC) e NMPC com modelo por Redes Neurais (NN-NMPC). O sistema estudado foi identificado de forma a se obter valores numéricos adequados aos parâmetros dos modelos. A identificação dos parâmetros dos modelos e os algoritmos de NMPC foram implementados no ambiente MATLAB. A coluna de destilação foi simulada usando o Aspen Plus Dynamics. Como resultado, o H-NMPC teve o melhor desempenho de controle ao rastrear diferentes trajetórias de referência, a desacoplar as variáveis controladas e a rejeitar os distúrbios. Além disso, esta apresentou maior rapidez computacional comparado com a estratégia NNNMPC. / [en] This work aims to study strategies of Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) applied to a simulated depropanizer distillation column. These columns are used in natural gas processing units (NGPUs) for the separation of the product propane from butane. Distillation columns have particularly challenging features from the control point of view, such as: nonlinearities, large time constants, delay, variable constraints and static gain signal inversion. Because compositional measures often have delays and sparse data, conventional control systems are not able to control composition directly and have difficulty keeping products within specifications. However, model-based controllers predict composition through the internal process model, besides being able to handle constraints. In the literature, no applications of the modified Hammerstein model for distillation column or multivariable systems was found, so this is a novelty. Therefore, three control strategies were studied: traditional PID control, NMPC with modified Hammerstein model (H-NMPC) and NMPC with neural network model (NN-NMPC). The studied system was identified in order to obtain adequate numerical values of the model parameters. The model identification and the NMPC algorithms were implemented in the MATLAB environment. The distillation column was simulated using Aspen Plus Dynamics. As a result, the H-NMPC provided better control performance for different setpoint tracking, control variables decoupling, and disturbance rejection. Furthermore, it presented faster computational speed compared to NN-NMPC.