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.

Made available in DSpace on 2018-08-01T22:57:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_10087_Dissertação Final de Mestrado - Társis Baia Fortunato PDF.20180423-141053.pdf: 2621561 bytes, checksum: 7c512f8e1eafe2e7278d5463307a03e0 (MD5) Previous issue date: 2018-02-20 / A energia é um dos bens mais necessários da humanidade, e essa necessidade continua altamente depende da produção de petróleo e gás. Deste modo, os Sistemas de Produção de Petróleo (SPP) necessitam de avanços continuamente. Atualmente, duas técnicas que compõem as principais tendências da indústria de petróleo e contribuem para o avanço do SPP são o controle preditivo baseado em modelo do inglês Model Predictive Control (MPC) e as técnicas de estimação de estados. Os SPP possuem características de não linearidades que são vistas, em consequência, também nos modelos matemáticos que reproduzem seus comportamentos. Entretanto, o MPC é uma técnica madura somente para modelos lineares, e sua aplicação em processos não lineares é condicionada a hipóteses simplificadoras. A sua variante Non-Linear Model Predictive Control (NMPC), que utiliza modelos não lineares, tem sido indicada para utilização no controle de SPP, pois, não assume hipóteses simplificadoras. Os desafios do NMPC se encontram na resolução do problema de otimização baseada em modelo que integra sua metodologia e também no tratamento de incertezas. Sendo assim, tem sido comum associar NMPC com estimação de estados. Contudo, mesmo havendo várias técnicas de estimação disponíveis são poucas que lidam bem com o caráter não linear do modelo. Deste modo, esta dissertação propõe uma metodologia de controle de um sistema de produção de petróleo considerando a etapa de recuperação secundária waterflooding com um NMPC associado à estimação de estados. Ao desafio na etapa de otimização, é aplicada uma metodologia que reformula o problema de otimização como um problema de filtragem e o ótimo é estimado com o Filtro Partículas (PF), que nesta tarefa é renomeado para Particle Filter Optimization (PFO). Ao processo estimação de estados, é aplicado também um Filtro de Partículas que não faz nenhuma hipótese simplificadora em relação às incertezas não-Gaussianas. As simulações necessárias durante a aplicação das duas técnicas foram obtidas com o modelo que descreve o escoamento imiscível bifásico óleo-água e com o método Volumes Finitos na sua variante Two Point Flux Approximation. Os resultados mostraram que o PFO manteve a produção no set point e que a estimação de estados com PF foi satisfatória, pois, os resultados de monitoramento não apresentaram degeneração nem empobrecimento na reamostragem do PF. Os resultados a respeito do tratamento da incerteza demostraram que o PF foi capaz de reduzir a incerteza na saturação estimada.

Orientador: Wagner Caradori do Amaral / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-27T04:54:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CavalcanteJunior_FranciraldoLoureiro_M.pdf: 3375912 bytes, checksum: 0a25ae12218e05f3377691edfc45ad5e (MD5) Previous issue date: 2000 / Resumo: Neste trabalho é apresentado o controle preditivo de sistemas não-lineares utilizando um modelo nebuloso de Takagi-Sugeno. Esta técnica de modelagem permite representar o sistema não-linear a partir da interpolàção de modelos lineares locais. São apresentadas duas metodologias para o cálculo do sinal do controlador preditivo: a partir da linearização do modelo em cada instante de amostragem ou linearização do modelo ao longo do horizonte de previsão da saída do processo. Os algoritmos são utilizados para o controle do pH em um tanque de neutralização de um ácido forte com uma base forte, em presença de um buffer / Abstract: This work presents the predictive control of nonlinear systems using a Takagi-Sugeno fuzzy mode!. This modeling method allows the representa­tion of a nonlinear system as a interpolation of local linear models. Two methods of control signal calculation are presented: by linearizing the modeI at each time instant and by linearizing the model through the process' output prediction horizon. The algorithms are applied to pH control in a neutralization tank of a strong acid and a strog base, in presence of a buffer / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientadores: João Mauricio Rosario, Dider Dumur / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-07-29T00:08:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Souza_JocarlyPatrociniode_D.pdf: 5502030 bytes, checksum: adfff0478b098b713073019c0ef61c28 (MD5) Previous issue date: 2001 / Resumo: Neste trabalho, são apresentados estudos relativo ao controle de juntas robóticas utilizando técnicas de controle preditivo. O objetivo do estudo é a aplicação do controlador preditivo generalizado (GPC - do inglês Generalized Preditctive Controle) no controle de um grau de liberdade. Inicialmente, é estabelecido o problema do controle de um robô, destacando seu modelo cinemático e abordando também aspectos relativos ao modelo dinâmico. É discutido o uso de controladores clássicos do tipo PID, no controle de robôs. Na seqüência, é apresentado um estudo sobre a teoria de controladores preditivos, com ênfase no controlador GPC, apresentado na forma RST, e é abordado o problema de sua sintonia. A simulação é realizada utilizando um modelo que representa um grau de liberdade de um robô, cujos resultados são obtidos através de um programa desenvolvido sob a plataforma do MatlabTM . Para efeitos de comparação, também são apresentados resultados obtidos usando um controlador PID. A validação experimental foi realizada usando uma bancada experimental do Service Automatique da Supeléc (França). Finalizando, são apresentadas duas bancadas para validação experimental em juntas robóticas, discutindo-se suas características e o sistema de monitoramento e controle proposto / Abstract: This work presents studies about robotic joints control using a predictive control technique. The purpose of this study is the application of the generalized predictive controller (GPC) in the robot control. First, this problem is located, emphasizing its kinematics model and also approaching relative aspects to the dynamic model. The use of PID controllers in a robotics servo-system is discussed. After that, a study on the predictive controllers theory is presented, with emphasis in GPC controller, presented in RST form and the tuning problem is approached. The simulation is carried out using a model representing one degree of freedom of a robot, whose results are obtained through a program developed with the Matlab TM environment. The results obtained with the GPC controller are compared to those obtained using a PID controller. The experimental validation was carried out using an experimental device of the Service Automatique Supeléc (France). Finally, two devices for experimental validation in robotic joints are presented, showing its features and considering aspects of the control and monitoring system / Doutorado / Projeto Mecanico / Doutor em Engenharia Mecânica

Orientadores : Wagner Caradori do Amaral, Ricardo de Araujo Kalid / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-03T22:23:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Moraes_CesarAugustoSilveirade_M.pdf: 2583608 bytes, checksum: e4877e95ec46a1258d45b992fcc51294 (MD5) Previous issue date: 2004 / Mestrado

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Florianópolis 2017. / Os produtos e serviços não apresentam valor até que eles literalmente estejam no lugar e no instante que os consumidores precisam. O conjunto de princípios e técnicas que busca garantir esses valores baseados no tempo e na localização é atribuído a definição de logística. Portanto, sempre que houver um processo incluem o planejamento, a implementação e o controle de fluxos de informações e de bens ou serviços entre origem ofertantes e destinos consumidores, então trata-se de um processo logístico. A base para este trabalho é o planejamento operacional, parte do processo logístico em uma cadeia de suprimentos. Uma Cadeia de Suprimento é um conjunto de estruturas e processos que uma ou várias organizações usam para atender a demanda de um grupo de clientes. Entre as várias formas de visualizá-la, pode-se descrevê-la através de uma rede ou grafo cujos nós são os elos da cadeia e os arcos as conexões entre eles. Entre o conjunto de processos da cadeia de suprimentos, a logística tem seu papel de destaque ampliado ao longo da evolução do seu conceito. Com isso, nas cadeias de suprimento, muitas vezes, a definição do processo logístico ultrapassa as barreiras de uma única organização. Assim surge a Gestão da Cadeia de Suprimentos, que é composta por todas as atividades envolvidas na integração da cadeia de suprimentos e na coordenação dos fluxos de materiais, os fluxos de informações e os fluxos financeiros. A integração da cadeia de suprimentos visa promover a vantagem competitiva à cadeia como um todo em detrimento de apenas um dos seus elos. Os desafios da gestão da cadeia de suprimentos surgem de problemas relacionados às mudanças no meio ambiente da cadeia, que normalmente contêm várias incertezas, especialmente as relacionadas a demanda e tempos dos processos. O planejamento, em todos os seus horizontes, constituiu uma ação básica para este processo de busca por melhoria da eficiência, a performance logística. Entre as etapas de planejamento, estratégico, tática e operacional, o Planejamento Operacional em logística é uma atividade que desempenha um papel importante na superação de problemas de curto prazo na gestão da cadeia. Um dos problemas nesta atividade é a estabilização das variáveis de estado, especialmente a variável nível de estoque. O problema de interesse da proposta deste trabalho de dissertação é a estabilização e otimização do nível de estoque contra a variação da demanda, de forma a buscar a maior redução possível do Efeito Chicote. Como consequência, este trabalho trata da ligação entre a teoria de controle e gestão da cadeia de suprimentos através de Modelos de Controle Preditivo. A motivação para apresentar um trabalho com essa abordagem surgiu a partir da leitura do trabalho Supply Chain Optimization via Distributed Model Predictive Control (Pannek 2014). Os benefícios de aplicar a metodologia de controle preditivo à problemas logísticos provêm do fato de que tal metodologia facilita o uso de vários tipos de modelos preditivos do sistema e, também, por ela utilizar valores atuais e passados do processo enquanto prevê o comportamento do sistema em um horizonte de planejamento. Usando essa capacidade de previsão, os modelos de controle preditivo minimizam uma função objetivo e calculam uma sequência de controles satisfazendo as restrições e o modelo do sistema. A metodologia de controle preditivo para um modelo discreto do sistema segue uma idéia simples: a cada instante de tempo, usando o estado atual do sistema como estado inicial da sequência, a ação de controle é obtida através da solução de um problema de controle ótimo em um horizonte finito de tempo. Com isso se obtém sequência finita de valores de controle e dela somente o primeiro elemento é aplicado ao sistema. A simplicidade e qualidade desta metodologia mostra-se pelo amplo uso que ela tem em processos industriais. Além disso, as referência bibliográficas indicam a prevalência dela no controle de sistemas complexos quando a solução dadas por equações de programação dinâmica são computacionalmente intratáveis em problemas com grande dimensionalidade. Mais ainda, os controles distribuídos preditivos podem viabilizar a solução de problemas ainda maiores, dos quais a sociedade depende fortemente, como redes de tráfego rodoviário, redes de água, redes eléctricas e redes de transporte intermodal. Aliado a adequabilidade de um framework para otimização dentro do planejamento operacional da logística de uma cadeia de suprimentos, o cenário atual da introdução da tecnologia da informação e comunicação como soluções à logística motiva ainda mais este tipo de estudo, o qual tem forte tendência a se desdobrar como ferramenta para solução em tempo real às fortes mudanças das premissas usadas para o planejamento operacional. De fato, as tecnologias da informação tendem a facilitar a coleta de dados e a atuação remota, fazendo com que os dados estejam disponíveis online e em tempo real. Portanto, os aperfeiçoamentos dos modelos matemáticos e das metodologias que proporcionam apoio a tomada de decisão rápida são fundamentais. As Cadeias de Suprimento têm a propriedade de serem sistemas distribuídos que podem ou não ter uma gestão centralizada. Por isso, apesar deste trabalho destacar um modelo preditivo distribuído para a cadeia logística de três estágios, o modelo com o controle centralizado também foi descrito e implementado. Assim, além deste trabalho apresentar um modelo conceitual baseado em Controle Preditivo Distribuído para a Gestão da Cadeia de Suprimento, para efeitos de comparação do resultado, também apresenta um modelo com gestão centralizada. Por meio de experimentos desenvolvidos a partir da implementação dos modelos em Matlab, analisa-se algumas propriedades tais como estabilidade dos procedimentos, a influência do horizonte de planejamento no controle preditivo e o comportamento do Efeito-Chicote quando há variações da demanda final. Como ferramenta de apoio a tomada de decisão, a abordagem apresentada busca dar maior entendimento da dinâmica do sistema, que se torna necessário aos gestores que participam de algum elo da cadeia e precisam considerar a dinâmica das rápidas mudanças da demanda. No contexto de uso desta abordagem em um cenário real deve-se considerar possíveis restrições de acesso a informação entre elos da cadeia de suprimentos. Além disso, pelo problema em questão possuir o fator humano da tomada de decisão pelos gestores do processo logístico a aplicação das variáveis de controle não acontece como acontece nos processos industriais, em que a ação é executada instantaneamente. Todas essas questões teóricas ou experimentais são tratadas ao longo da dissertação. O primeiro capítulo apresenta detalhadamente o problema de interesse que gerou os desenvolvimentos realizados nesta dissertação. Além de tratar o contexto do estudo, esse capítulo destaca os objetivos, as contribuições e as delimitações do trabalho. O segundo capítulo contém toda a revisão de literatura estruturada, assim como a metodologia utilizada para reunir as bibliografias e as expor de forma organizada. Portanto, esse capítulo é dedicado exposição das referências bibliográficas foi organizado em quatro seções, a para descrever a metodologia, duas para apresentar o entendimento dos conteúdos básicos do tema de pesquisa e uma para apresentar o estado da arte do assunto específico do trabalho. No terceiro capítulo é feita toda a descrição e dedução do modelo de controle preditivo formulado para o planejamento operacional da cadeia de suprimentos com três elos. Como são apresentados o modelo de gestores distribuídos e com gestor centralizado, cada um deles possui sua própria seção. Ademais as duas seções, a terceira seção apresenta uma breve visão sobre as restrições sobre usos práticos dos modelos. O quarto capítulo apresenta o resultado dos experimentos realizados em Matlab. Esse capítulo contém uma seção para análise dos resultados do modelo distribuído e outra para uma análise comparativa dele com o modelo centralizado. As conclusões são apresentadas no quinta capítulo assim com as observações sobre pesquisas que podem surgir como sequência ao que foi desenvolvido nesta dissertação. Por fim, os códigos produzidos na implementação dos modelos estão presentes após a lista das referências bibliográficas que foram citadas em todo o texto. / Abstract : A Supply Chain is a set of structures and processes an organization uses to deliver an output to group of customers. Among this set of processes, the subset, defined as the logistics, is dedicated to providing values to customers making products or services available to them at the appropriate location and time. The more quickly and completely the demand can be met, the better the logistics process performance. Broadening the concept of logistic, the Supply Chain Management encompasses all activities involved in integrating a Supply Chain and coordinating materials, information and financial flows in order to fulfill the ultimate customer demands. This integration functionality aims to improve the competitive advantage of the Supply Chain as a whole. The challenges in Supply Chain Management arise from problems related to changes in the Supply Chain environment, which normally contain some degree of uncertainty. The Planning is the first action to evolve this process forward improving efficiency. This way, the Operational Planning plays a great role in overcoming Supply Chain Management short-time problems. A problem in this step is stabilization of states variables, especially the stock level. The problem of interest is the implementation of a controller for a set of dynamically coupled linear subsystems called Three-Stage Supply Chain. Hence, the main purpose of this work is optimization and stabilization of stocks levels against demand variation considering this entire Supply Chain with a model predictive controller formulation. The Model Predictive Control is one of the techniques which can be applied to systems adaptation. Its advantages are particularly the benefits relating the use of a system model, and both current and historical measurements of the process to predict the systems behaviour for a planning horizon. Using this prediction ability, it minimizes an objective function and calculates a control sequence satisfying the constraints of the system. The Supply Chain (SC) has the property to be a distributed system, which can have centralized or even distributed managers. Therefore, this work presents a Distributed Model Predictive Control procedure to stabilize the stocks levels considering the distributed view of the SC, and also a centralized Model Predictive Control for the purpose of comparability. Furthermore, it presents the results from a computational analysis of the application of both models.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-20T19:46:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 194433.pdf: 2465479 bytes, checksum: ff73c0fd9dd5aee1bfc37fe10af65034 (MD5) / As estruturas de controle preditivo são cada vez mais empregadas em aplicações industriais, nas áreas química, petroquímica, metalúrgica, e automotiva, devido aos excelentes resultados obtidos no controle sistemas complexos. A proposta desta dissertação é estudar e comparar por meio de equacionamentos matemáticos e simulações, as estruturas de controle preditivo multivariável centralizadas e descentralizadas na abordagem do controlador preditivo de variância mínima generalizada (GMV), com base no conhecimento do modelo e da matriz interactor do processo. Inicialmente, apresenta-se o desenvolvimento do projeto, análise de estabilidade e desempenho das seguintes estruturas de controle MIMO centralizadas: (a) GMV posicional; (b) GMV incremental; (c) GMV PID, e (d) PID. Uma análise e indicadores que proporcionam uma melhor avaliação do grau de interação, controlabilidade, sensibilidade e condicionamento dos sistemas MIMO são apresentadas antes do desenvolvimento do projeto e análise das seguintes estruturas de controle MIMO descentralizadas: (a) Boksenbom e Hood; (b) Zalkind e Luyben simplificado e generalizado, e (b) Yamamoto e Shah. As estruturas de controle são implementadas em três modelos lineares com diferente matriz interactor, e no modelo linear e não-linear do separador água/óleo/gás utilizado em plataformas de petróleo de alto mar. O desempenho dos controladores é avaliado em relação à variação dos parâmetros de controle, perturbações de carga e mudanças na referência, com os indicadores; analíticos, integral do erro absoluto, erro máximo, variância do sinal de saída, de controle e média do controle.

O presente texto tem por objetivo avaliar diferentes aplicações do algoritmo PLS-PH (Partial Least Squares Prediction Horizon), desenvolvido por (LAURI et al., 2010) para a identificação de sistemas, com o objetivo de desenvolvimento de controladores MPC. Desta maneira, é avaliada a capacidade do algoritmo gerar modelos lineares para realizar predições múltiplos passos à frente, para sistemas SISO e MIMO, com dados coletados em malha fechada. É também avaliada a capacidade do algoritmo de identificar modelos não-lineares baseados na estrutura NARX polinomial. / The objective of this work consists in evaluating different applications of the PLS-PH (Partial Least Squares Prediction Horizon) algorithm, developed by (LAURI et al., 2010), in order to identify models for MPC controllers. The algorithms capacity of producing linear models capable of performing multiple steps-ahead prediction for both SISO and MIMO systems, with data collected in closed-loop. The algorithms capability of identifying non-linear models with the NARX polynomial structure is also evaluated.

O trabalho tem por objetivo propor um controlador automático para servoventiladores em modo de ventilação mandatória sobre a ventilação total do paciente hígido sob o efeito de neuro-bloqueadores. Através da especificação de parâmetros ajustáveis de equipamentos de ventilação mecânica e de modelos do sistema fisiológico humano, chega-se a uma série de requisitos de desempenho para este controlador que venha a desempenhar a função de estabilização da saturação de oxigênio no sangue do paciente intubado. A técnica de controle usada é do tipo preditiva baseada em modelos e, portanto, um modelo linear paramétrico é identificado a partir do modelo não-linear de validação. O controlador foi projetado para pequenas variações em torno do ponto de equilíbrio, utilizando o algoritmo GPC. Através de pequenos ajustes da ventilação total e da fração de oxigênio do ar fornecido às vias aéreas superiores do paciente, o controlador atua sobre o sistema, de forma a atingir e manter um certo grau requerido de saturação de oxigênio no paciente. No final do trabalho, uma análise de robustez é feita como validação de projeto.

O uso de técnicas de Controle Preditivo a um problema de guiamento, baseado no modelo representativo de uma aeronave não tripulada (míssil) em condição real de aplicação e o comparativo do desempenho da técnica clássica de guiamento, Navegação Proporcional, são apresentados neste trabalho. O controlador preditivo empregado determina a sequência de sinais de saída futuros para se alcançar a referência de acordo com os horizontes de controle e predição estabelecidos, substituindo assim as leis de guiamento utilizadas para interceptação que fornecem os comandos para a pilotagem da aeronave. O controlador é implementado no espaço de estados utilizando o modelo linearizado e discretizado da planta, tratando-se de um caso SIMO. O controle dos movimentos do míssil está relacionado ao posicionamento do alvo, que é a referência utilizada pelo controlador. Os parâmetros do controlador preditivo são obtidos empiricamente a partir da análise da influência de cada variável no processo de interceptação. A referência para todo o horizonte de predição é determinada através da obtenção da posição futura do alvo proporcionada pelo uso de algoritmos baseados em filtro de Kalman. A partir das condições reais de operação, ou seja, considerando a existência de ruídos nas medições, o posicionamento atual do alvo é empregado para a determinação de sua localização e velocidade no instante seguinte. O vetor de ganho e as matrizes de covariâncias são calculadas em tempo real, permitindo adaptação do filtro à mudanças no ambiente, tais como variações no erro de medida dos sensores, dependentes da distância do alvo ao sensor. Para os testes realizados, assumiu-se que o movimento do míssil ocorre no plano e é de curta duração. Para fins de validação são realizadas simulações contemplando diferentes cenários. O sistema é avaliado no que diz respeito à capacidade de rejeição a incertezas nas medidas de localização do alvo e robustez para o rastreamento de alvos com movimentos distintos: fixo, velocidade constante e manobrável. Interfaces gráficas são geradas, em ambiente Matlab e, ilustram o resultado obtido em cada um dos cenários considerados.