Submitted by Emanuel Varela Cardoso (emanuel.varela@ufcg.edu.br) on 2018-08-13T20:10:08Z No. of bitstreams: 1 RAFAEL BEZERRA CORREIA LIMA – TESE (PPGEEI) 2016.pdf: 2251289 bytes, checksum: 6f67fd056817aec7bcfe50d4eaf21187 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-13T20:10:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RAFAEL BEZERRA CORREIA LIMA – TESE (PPGEEI) 2016.pdf: 2251289 bytes, checksum: 6f67fd056817aec7bcfe50d4eaf21187 (MD5) Previous issue date: 2016-09-20 / Nesse trabalho são apresentadas contribuições na área de identificação de sistemas representados em espaço de estados. É proposta uma metodologia completa para estimação de modelos que representem as principais dinâmicas de proessos industriais. O fluxo natural dos procedimentos de identificação consiste da coleta experimental dos dados, seguido pela esolha dos modelos candidatos e da utilização de um critério de ajuste que selecione o melhor modelo possível. Nesse sentido é proposta uma metodologia para estimativa de modelos em espaço de estados, utilizando excitações pulsadas. A abordagem desenvolvida combina algoritmos precisos e eficientes com experimentos rápidos, adequados a ambientes industriais. O projeto das excitações é realizado em tempo real, por meio de informações coletadas em um curto experimento inicial, baseado em uma única oscilação de uma estrutura realimentada por um relé. Esse mecanismo possibilita uma estimativa preliminar do atraso e da constante de tempo dominante do sistema. O método de identificação proposto é baseado na teoria de realizações de Kalman. É apresentada uma reformulação do problema de realizações clássico, para comportar sinais de entrada pulsados. Essa abordagem se mostra computacionalmente e cliente, assim como apresentar resultados semelhantes aos métodos de benchmark. A técnica possibilita também a estimativa de atrasos de transporte e a inserção de conhecimentos prévios por meio de um problema de otimização com restrições via LMI Linear Matrix Inequalities. Em muitos casos, somente as caraterísticas principais dos sistema são relevantes em um projeto de sistema de controle. Portanto é proposta uma técnica para obtenção de modelos de primeira ordem com atraso, a partir da redução de modelos balanceados em espaço de estados. Por fim, todas as contribuições discutidas nesse trabalho de teses não validadas em uma série de plantas experimentais em salas de laboratório. Plantas essas, projetadas e construídas com o intuito de emular o cotidiano operacional de instalações industriais reais. / This work introduces contributions related to the field of systems identification of state space models. It is proposed a complete methodology for model estimation that encompasses the main dynamics of industrial processes. The natural flux of the identification procedures rests on the the empirial colletion of data followed by the choice of candidate models and posterior use of an adjusting criteria that drafts the best model among the on tenders. In this sense, a new methodology is proposed for models estimation in state spaces using pulsed excitation signal. The developed approach combines accurate and efficient algorithms with quick experiments whose are suitable for the industrial environment. The excitation design is performed in real time by means of information colleted in a short initial experiment based in an single oscillation of a relay feedback. This mechanism allows a preliminary estimation of both delay and time on stant prevalent in the system. The identification method proposed is based on Kalman's realization theory. The thesis introduces a reformulation of the classic realization problem so it an admit pulsed input signals. This approachs how it self as computationally efficient as well as provides similar results compared to those obtained when performing the benchmark methods. More over, the techniallows the transport delay estimation and insertion of prior knowledge by means of an optimization problem with restritions via linear matrix in equalities restritions. In many cases only the characteristics of the main system are relevant in control systems design. Therefore a technique for the attainment first order models with time delay based on balanced states space models redution. Lastly all the contributions provided along the thesis are discussed and validated in a series of pilot scale plants, designed and built to emulate the operational cycle in real industrial plants.

Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-07-30T14:13:06Z No. of bitstreams: 1 RAFAEL BEZERRA CORREIA LIMA - TESE PPGEE 2016..pdf: 2324960 bytes, checksum: db1b63193864e8e19bcba191952df2b9 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-30T14:13:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RAFAEL BEZERRA CORREIA LIMA - TESE PPGEE 2016..pdf: 2324960 bytes, checksum: db1b63193864e8e19bcba191952df2b9 (MD5) Previous issue date: 2016-09-20 / Nesse trabalho são apresentadas contribuições na área de identificação de sistemas representados em espaço de estados. E proposta uma metodologia completa para estimação de modelos que representem as principais dinâmicas de processos industriais. O fluxo natural das procedimentos de identificação consiste da coleta experimental dos dados, seguido pela escolha dos modelos candidatos e da utilização de um critério de ajuste que selecione o melhor modelo possível. Nesse sentido é proposta uma metodologia para estimativa de modelos em espaço de estados, utilizando excitações pulsadas. A abordagem desenvolvida combina algoritmos precisos e eficientes com experimentos rápidos, adequados a ambientes industriais. O projeto das excitações é realizado em tempo real, por meio de informações coletadas em um curto experimento inicial, baseado em uma única oscilação de uma estrutura realimentada por um relê. Esse mecanismo possibilita uma estimativa preliminar do atraso e da constante de tempo dominante do sistema. O método de identificação proposto é baseado na teoria de realizações de Kalman. É apresentada uma reformulação do problema de realizações clássico, para comportar sinais de entrada pulsados. Essa abordagem se mostra computacionalmente eficiente, assim como apresenta resultados semelhantes aos métodos de benehmark. A técnica possibilita também a estimativa de atrasos de transporte e a inserção de conhecimentos prévios por meio de um problema de otimização com restrições via LMI Linear Matrix Incqualities. Em muitos casos, somente as características principais do sistema são relevantes em um projeto de sistema de controle. Portanto é proposta uma técnica para obtenção de modelos de primeira ordem com atraso, a partir da redução de modelos balanceados em espaço de estados. Por fim, todas as contribuições discutidas nesse trabalho de tese são validadas em uma série de plantas experimentais em escala de laboratório. Plantas essas, projetadas e construídas com o intuito de emular o cotidiano operacional de instalações industriais reais. / This work Íntroduces contributions related to thc field of systems identification of state space models. It is proposed a complete methodology for modei estimation that encompasses the main dynamics of industrial processes. The natural flxix of the identification procedures rests on the the empirical collection of data followed by the choice of candidate modela and posterior use ot an adjusting criteria that drafts the best model amoug the contenders. In this sense. a uew methodology is proposed for models estimation in state spaces using pulsed excitation signal. The developed approach combines accurate and efhcient algorithms with quick experíments whose are suitable for the industrial environment. The excitatiou design is performed in real time by means of information collected in a snort mitíai experíment based in an single oscillation of a relay feedback. This mechanism allows a preliminary estimation of both delay and time constant prevalent in the system. The identification method proposed is based on Kalmairs realization theory. The thesis íntroduces a reformulation of the classic realization problem so it can admit pulsed input signals. This approaíth show itself as computationally efficient as well as provides similar results eompared to those obtained when perfonning the benchmark methods. Moreover, the technic allows the transport delay estimation and insertion of prior knowledge by means of an optimization problem with restrictions via linear matrix inequalities restrictions. In many cases only the characteristics of the main system are relevant in control systems design. Therefore a technique for the attainment first order models with time delay based on balanced state space models reduction. Lastly ali the contributions provided aíong the thesis are discussed and validated in a series of pilot scale plants. designed and built to emulate the operational cycle in real industrial plants.