Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica / Made available in DSpace on 2012-10-23T07:46:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 238732.pdf: 2058587 bytes, checksum: b3f37188dd9f1fa6bb3a0f50c74d43f6 (MD5) / As pesquisas associadas às estratégias de controle preditivo não-linear têm apresentado grande crescimento ultimamente registrando, também, um número considerável de aplicações na indústria. A representação de um processo complexo através de um modelo não-linear, com o objetivo de melhorar seu desempenho dinâmico, tende a sacrificar a simplicidade de projeto do controlador preditivo. Visando aliar a capacidade de representação da não-linearidade de um processo com a simplicidade de projeto, torna-se interessante a utilização de controladores preditivos baseados no modelo de Hammerstein o qual é constituído de um bloco estático, não-linear, seguido de um bloco linear dinâmico. Esta tese apresenta um estudo de modelagem, identificação e controle preditivo não-linear baseado em modelos de Hammerstein. Algumas técnicas de seleção de estrutura e identificação do modelo de Hammerstein são apresentadas e algumas inovações são propostas. Estratégias de controle preditivo baseado no modelo de Hammerstein são discutidas e são propostas modificações num controlador para a inclusão de perturbações mensuráveis e uma técnica analítica para solucionar a multiplicidade do sinal de controle. Para avaliar as técnicas de identificação e controle estudadas, são apresentados resultados de simulação e experimentais em uma planta solar de climatização.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2012. / Made available in DSpace on 2013-06-25T22:24:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 315035.pdf: 3222498 bytes, checksum: 637341fc78e12adbdefa9c4b49a5c6d4 (MD5) / Este trabalho tem por objetivo apresentar um estudo relacionado ao controlador preditivo DMC (Dynamic Matrix Control) em suas formas linear e não-linear. O DMC é um controlador preditivo baseado em modelo (MPC - Model Predictive Control) que emprega os elementos da resposta ao degrau para gerar as predições da saída do processo. A ampla utilização de sua forma linear ocorre devido à simplicidade dos modelos lineares empregados para representar o comportamento do processo, mas estes se tornam inadequados quando é necessária uma representação mais realística de um processo complexo. Os processos reais geralmente apresentam características não-lineares que devem ser representadas por modelos não-lineares. O modelo de Hammerstein, que é formado por uma parcela estática não-linear e uma parcela dinâmica linear, é o selecionado para representar os processos não-lineares desta dissertação. Este modelo apresenta propriedades que simplificam o projeto do controlador DMC não-linear e possibilitam a determinação de uma solução analítica para o problema de minimização da função custo (caso sem restrições). Primeiramente, é realizado um estudo sobre o efeito da sintonia dos parâmetros do controlador DMC e sobre métodos para realizar estas sintonias de forma eficiente. Além disto, são apresentadas novas estruturas para o controlador DMC (DMC-RST e DMC-IMC), considerando também os casos com restrição de controle. Através de modelos de Hammerstein, é comprovada a ineficiência do controlador DMC linear em meio a sistemas não-lineares. E como solução para este problema são introduzidos o controle linearizante e o controle DMC não-linear baseado em modelo de Hammerstein. Também é exposto neste trabalho métodos de resolução do problema da multiplicidade de soluções de controle para o sinal de controle não-linear.<br> / Abstract : This work aims to present a study related to the predictive controller DMC (Dynamic Matrix Control) in its linear and nonlinear forms. The DMC is a model predictive controller (MPC) that employs elements of the step response to generate predictions of the process output. The wide use of its linear form is due to the simplicity of linear models used to represent the process behavior, but these become inadequate when it is necessary a more realistic representation of a complex process. Real processes generally exhibit nonlinear characteristics that must be represented by nonlinear models. The Hammerstein model, which is composed by a nonlinear static portion and a linear dynamic portion, is selected to represent the nonlinear processes of this dissertation. This model has properties that simplify the nonlinear DMC design and enable the determination of an analytical solution for the problem of minimizing the cost function (unrestricted case). First of all, a study about the effect of tuning the DMC parameters and the methods for performing these tuning efficiently is accomplished. In addition, new structures are presented to the DMC (DMC-RST and DMC-IMC), also considering the cases with restricted control. Through Hammerstein models is shown the inefficiency of the linear DMC among nonlinear systems. As a solution to this problem is introduced the linearizing control and the nonlinear DMC based on a Hammerstein model. It is also exposed in this work methods of solving the problem of multiplicity of control solutions for the nonlinear control signal.