O método VRFT (Virtual Reference Feedback Tuning) é um método baseado em dados utilizado para ajustar os parâmetros de um controlador. Uma das vantagens deste método é que não é necessário um conhecimento detalhado do modelo do processo a ser controlado. Neste trabalho é apresentado o desenvolvimento de um aplicativo Android que utiliza o método VRFT, e uma versão recursiva do mesmo, para ajustar os parâmetros de um controlador PID com base nos dados de entrada e saída coletados de um experimento realizado no processo. O experimento pode ser configurado, inicializado, monitorado, e interrompido através da aplicação móvel. Para viabilizar a comunicação com o controlador também foram desenvolvidos um gateway Bluetooth-Modbus e um protocolo de comunicação simples, que opera sobre o serviço de comunicação serial do protocolo Bluetooth. A solução proposta foi validada através de experimentos realizados em processos simulados e em um processo real, mostrando bons resultados em ambos os casos. / The Virtual Reference Feedback Tuning (VRFT) method is a data-driven method employed to tune the parameters of a controller. An advantage of this method lies in the fact that it does not need a detailed knowledge of the process model. This work presents the development of an Android application which employs the VRFT method and a newly developed recursive version of it to tune a PID controller based upon the data collected from an experiment conducted on the process. The experiment can be set up, started, monitored, and stopped from inside the mobile application. To communicate with the controller a Bluetooth-Modbus gateway and an application layer protocol, designed over the Bluetooth serial communication service, are employed, both newly developed. Finally, the entire solution is verified in two steps: first some experiments were conducted on a simulated process, then another experiment was conducted to tune a real commercial controller, both showing good results.

Métodos de controle por modelo de referência, usualmente encontrados na literatura de controle baseado em dados, têm como principal característica a especificação do desempenho desejado em malha fechada através de um modelo de referência. Estes métodos são, no entanto, comumente desenvolvidos para tratar o problema de seguimento de referência, em detrimento do comportamento relativo à perturbação de carga. Nesse sentido, recentemente foi desenvolvido o método de controle baseado em dados Virtual Disturbance Feedback Tuning – VDFT, que pode ser interpretado como um método de controle por modelo de referência para perturbação, em que o controlador é sintonizado para alcançar em malha fechada o comportamento regulatório especificado. A escolha no entanto do modelo de referência para perturbação mostra-se desafiadora, especialmente considerando o cenário em que pouca ou nenhuma informação sobre o modelo paramétrico do sistema está disponível. Dessa forma, este trabalho tem como objetivo estudar o impacto da escolha deste modelo sobre a sintonia do controlador utilizando o método VDFT e propor uma abordagem sistemática para lidar com essa variável de projeto. A solução aqui concebida é a de flexibilizar o modelo de referência para perturbação e identificar parte do seu numerador juntamente aos parâmetros do controlador que, associada a um conjunto de diretivas de projeto, permitem aproximar o comportamento em malha fechada do inicialmente especificado. Esse resultado viabiliza a utilização do método VDFT com critério flexível no contexto de uma estrutura hierárquica de controle, em que uma malha externa de controle preditivo é associada à malha de controle por VDFT, evitando a etapa de identificação de um modelo para o processo. Por fim, a formulação do método VDFT, assim como sua adaptação flexível, é estendida a fim de levar em conta processos multivariáveis. Experimentos e resultados em simulação ilustram as contribuições deste trabalho. / Model reference control methods, usually found within data-based control literature, have as main feature the specification of the desired closed-loop performance through a reference model. These methods are however commonly developed to address the set point tracking problem, to the disadvantage of load disturbance rejection. In this sense, the data-based control method Virtual Disturbance Feedback Tuning – VDFT was recently developed, which could be interpreted as a model reference control method for disturbance, in which the controller is tuned in order to reach in closed-loop the specified regulatory behavior. Nonetheless, the choice of the disturbance reference model is challenging, especially considering the scenario where little or no information on the process’ parametric model is available. This work aims therefore to study the impact of the disturbance reference model choice on the controller tuning using the VDFT method and to propose a systematic approach to deal with this design variable. The solution here conceived is to loosen the disturbance reference model and identify part of its numerator along with the controller parameters, which, associated with a set of design directions, allow the closed-loop behavior to be drawn closer to the one initially specified. This result enables the use of the VDFT method with flexible criterion in the context of a hierarchical control structure, in which an external predictive control loop is associated to the VDFT control loop, avoiding thus the identification of a process model. Finally, VDFT method’s formulation, as well as its flexible adaptation, is extended in order to take into account multivariable processes. Experiments and simulation results illustrate the contributions of this work.

Este trabalho apresenta algumas contribuições para métodos de controle baseados em dados obtidos em apenas um experimento, a fim de torná-los mais atrativos quanto à aplicação em processos industriais. A partir de dados obtidos em experimentos no processo, os métodos baseados em dados estimam os parâmetros de um controlador de estrutura fixa por meio da minimização do erro entre a saída do sistema real em malha fechada e uma saída desejada, dada por um modelo de referência. O método Virtual Reference Feedback Tuning - VRFT é o método mais expressivo na literatura que estima os parâmetros do controlador usando apenas uma batelada de dados, mas o mesmo apresenta alguns inconvenientes em sua formulação que limitam a sua aplicação. Neste trabalho, o método VRFT é modificado de forma que se obtém um método VRFT flexível, o qual minimiza um critério flexível, pelo qual são estimados tanto os parâmetros do controlador quanto os parâmetros do numerador do modelo de referência; assim, caso a planta que se deseja controlar seja de fase não-mínima, o critério é capaz de estimar esses zeros e os mesmos devem ser incluídos no modelo de referência que será utilizado no projeto do controlador. Além disso, em sistemas com ruído, o método VRFT necessita de uma variável instrumental para que a estimativa dos parâmetros do controlador seja não-polarizada. Para eliminar a necessidade de usar variáveis instrumentais, um novo método de controle baseado em dados é proposto, o qual é descrito sob a ótica de identificação. Este método pode ser visto como a identificação de um sistema, no qual a função de transferência do processo é reparametrizada em função do controlador ideal e do modelo de referência. Além disso, estende-se a teoria de projeto de experimento com solução baseada em restrições LMI para o caso da identificação do controlador ótimo. Todas essas contribuições são ilustradas através de simulações. / This work presents some contributions to data-based control methods where data is obtained in only one experiment, in order to make them more attractive to industrial process applications. Using data from experiments on the process, data-based methods estimate the parameters of fixed structure controller, through the minimization of the error between the closed loop response of the system and the desired response, given by a reference model. The Virtual Reference Feedback Tuning - VRFT method is the most expressive method in the literature that estimates the controller parameters using only one batch of data, but this method presents some inconveniences in its formulation which limit its application. In this work, the VRFT method is modified in order to obtain a flexible VRFT method, which minimizes a flexible criterion, and then obtains the controller parameters together with the parameters related to the reference model numerator; thus, if the plant which we want to control is non-minimum phase, then the criterion is able to estimate these zeros and they need to be included in the reference model that will be used in the control design. Besides, when dealing with noisy systems, the VRFT method needs an instrumental variable so the controller parameters estimate is unbiased. In order to eliminate this necessity, a new data-based control is proposed in this work, which is formulated using identification theory. This method can be seen as the identification of a system, where the process transfer function is reparameterized as a function of the ideal controller and the reference model. Besides, we extend the experimental design theory where the problem is solved using LMI constraints to the case of the optimal controller identification method. All these contributions are illustrated through simulations.

Métodos de controle baseado em dados utilizam dados de operação da planta para minimizar algum critério de desempenho, tipicamente quadrático, sem que seja necessário o conhecimento de um modelo da planta. O Iterative Feedback Tuning (IFT) é um destes métodos, utilizando dados obtidos da operação da planta em malha fechada para gerar uma estimativa não-polarizada do gradiente do critério de desempenho, que é então minimizado através de algum variante do método de Newton. Alguns resultados da literatura tratam da aplicação do IFT em sistemas não-lineares, sempre sob a condição de diferenciabilidade da não-linearidade (linearização em torno do ponto de operação). Um exemplo prático da aplicação do método na sintonia do controlador de um servomotor com folga é o único resultado encontrado. Este trabalho investiga, através de casos simulados e práticos, a aplicabilidade do método IFT em sistemas com não-linearidades não-diferenciáveis comumente encontradas em sistemas mecânicos, como a folga e a zona-morta, e a saturação, presente em todo e qualquer sistema físico. / Data based control methods use data collected from a plant’s “regular” operation to minimize a performance criterion, typically in quadratic form, without any information about a system’s model. Iterative Feedback Tuning (IFT) is one such method that uses closed-loop operating data to generate an unbiased estimate of the cost criterion gradient, which is then minimized with some form of the Newton method. Results in the literature for IFT applied to non-linear systems require that the non-linearity is differentiable (basically, linearizing the system around an operating point). One practical application of the algorithm to tune a controller for a servomotor system with backlash is the only result found. This work investigates, using simulated and practical examples, the suitability of the use of IFT in systems with non-differentiable non-linearities commonly found in mechanical systems, such as backlash and dead-zone, and saturation, found in every physical system.

O método VRFT (Virtual Reference Feedback Tuning) é um método baseado em dados utilizado para ajustar os parâmetros de um controlador. Uma das vantagens deste método é que não é necessário um conhecimento detalhado do modelo do processo a ser controlado. Neste trabalho é apresentado o desenvolvimento de um aplicativo Android que utiliza o método VRFT, e uma versão recursiva do mesmo, para ajustar os parâmetros de um controlador PID com base nos dados de entrada e saída coletados de um experimento realizado no processo. O experimento pode ser configurado, inicializado, monitorado, e interrompido através da aplicação móvel. Para viabilizar a comunicação com o controlador também foram desenvolvidos um gateway Bluetooth-Modbus e um protocolo de comunicação simples, que opera sobre o serviço de comunicação serial do protocolo Bluetooth. A solução proposta foi validada através de experimentos realizados em processos simulados e em um processo real, mostrando bons resultados em ambos os casos. / The Virtual Reference Feedback Tuning (VRFT) method is a data-driven method employed to tune the parameters of a controller. An advantage of this method lies in the fact that it does not need a detailed knowledge of the process model. This work presents the development of an Android application which employs the VRFT method and a newly developed recursive version of it to tune a PID controller based upon the data collected from an experiment conducted on the process. The experiment can be set up, started, monitored, and stopped from inside the mobile application. To communicate with the controller a Bluetooth-Modbus gateway and an application layer protocol, designed over the Bluetooth serial communication service, are employed, both newly developed. Finally, the entire solution is verified in two steps: first some experiments were conducted on a simulated process, then another experiment was conducted to tune a real commercial controller, both showing good results.

Este trabalho apresenta algumas contribuições para métodos de controle baseados em dados obtidos em apenas um experimento, a fim de torná-los mais atrativos quanto à aplicação em processos industriais. A partir de dados obtidos em experimentos no processo, os métodos baseados em dados estimam os parâmetros de um controlador de estrutura fixa por meio da minimização do erro entre a saída do sistema real em malha fechada e uma saída desejada, dada por um modelo de referência. O método Virtual Reference Feedback Tuning - VRFT é o método mais expressivo na literatura que estima os parâmetros do controlador usando apenas uma batelada de dados, mas o mesmo apresenta alguns inconvenientes em sua formulação que limitam a sua aplicação. Neste trabalho, o método VRFT é modificado de forma que se obtém um método VRFT flexível, o qual minimiza um critério flexível, pelo qual são estimados tanto os parâmetros do controlador quanto os parâmetros do numerador do modelo de referência; assim, caso a planta que se deseja controlar seja de fase não-mínima, o critério é capaz de estimar esses zeros e os mesmos devem ser incluídos no modelo de referência que será utilizado no projeto do controlador. Além disso, em sistemas com ruído, o método VRFT necessita de uma variável instrumental para que a estimativa dos parâmetros do controlador seja não-polarizada. Para eliminar a necessidade de usar variáveis instrumentais, um novo método de controle baseado em dados é proposto, o qual é descrito sob a ótica de identificação. Este método pode ser visto como a identificação de um sistema, no qual a função de transferência do processo é reparametrizada em função do controlador ideal e do modelo de referência. Além disso, estende-se a teoria de projeto de experimento com solução baseada em restrições LMI para o caso da identificação do controlador ótimo. Todas essas contribuições são ilustradas através de simulações. / This work presents some contributions to data-based control methods where data is obtained in only one experiment, in order to make them more attractive to industrial process applications. Using data from experiments on the process, data-based methods estimate the parameters of fixed structure controller, through the minimization of the error between the closed loop response of the system and the desired response, given by a reference model. The Virtual Reference Feedback Tuning - VRFT method is the most expressive method in the literature that estimates the controller parameters using only one batch of data, but this method presents some inconveniences in its formulation which limit its application. In this work, the VRFT method is modified in order to obtain a flexible VRFT method, which minimizes a flexible criterion, and then obtains the controller parameters together with the parameters related to the reference model numerator; thus, if the plant which we want to control is non-minimum phase, then the criterion is able to estimate these zeros and they need to be included in the reference model that will be used in the control design. Besides, when dealing with noisy systems, the VRFT method needs an instrumental variable so the controller parameters estimate is unbiased. In order to eliminate this necessity, a new data-based control is proposed in this work, which is formulated using identification theory. This method can be seen as the identification of a system, where the process transfer function is reparameterized as a function of the ideal controller and the reference model. Besides, we extend the experimental design theory where the problem is solved using LMI constraints to the case of the optimal controller identification method. All these contributions are illustrated through simulations.

Métodos de controle baseado em dados utilizam dados de operação da planta para minimizar algum critério de desempenho, tipicamente quadrático, sem que seja necessário o conhecimento de um modelo da planta. O Iterative Feedback Tuning (IFT) é um destes métodos, utilizando dados obtidos da operação da planta em malha fechada para gerar uma estimativa não-polarizada do gradiente do critério de desempenho, que é então minimizado através de algum variante do método de Newton. Alguns resultados da literatura tratam da aplicação do IFT em sistemas não-lineares, sempre sob a condição de diferenciabilidade da não-linearidade (linearização em torno do ponto de operação). Um exemplo prático da aplicação do método na sintonia do controlador de um servomotor com folga é o único resultado encontrado. Este trabalho investiga, através de casos simulados e práticos, a aplicabilidade do método IFT em sistemas com não-linearidades não-diferenciáveis comumente encontradas em sistemas mecânicos, como a folga e a zona-morta, e a saturação, presente em todo e qualquer sistema físico. / Data based control methods use data collected from a plant’s “regular” operation to minimize a performance criterion, typically in quadratic form, without any information about a system’s model. Iterative Feedback Tuning (IFT) is one such method that uses closed-loop operating data to generate an unbiased estimate of the cost criterion gradient, which is then minimized with some form of the Newton method. Results in the literature for IFT applied to non-linear systems require that the non-linearity is differentiable (basically, linearizing the system around an operating point). One practical application of the algorithm to tune a controller for a servomotor system with backlash is the only result found. This work investigates, using simulated and practical examples, the suitability of the use of IFT in systems with non-differentiable non-linearities commonly found in mechanical systems, such as backlash and dead-zone, and saturation, found in every physical system.