This work investigates the system identification and modeling techniques applied to a fly-by-wire system for pitch control of a commercial jet aircraft. The objective of the work is to build a model based on system identification techniques and generic modeling of the system, therefore using the "grey box" approach. The identification data was obtained from experimental tests performed at Embraer "Iron Bird" laboratory. An overview on flight controls systems is presented, focusing on fly-by-wire technology. To provide the theoretical bases for the experimental identification, a review on system identification techniques is presented, together with the preliminary modeling and determination of model structure. It is further presented the identification test laboratory configuration, test procedure and results analysis using the Matlab "System Identification Toolbox". The resulting transfer function obtained from system identification process is used to identify the dynamical characteristics of the system's components (hydraulic actuator, servo-valve, electronic control). The linear model identified is therefore analyzed and validated and the non-linearities identified during the analysis are included in the final complete model.

A aplicação de estratégias de controle preditivo vem sendo cada vez mais difundida em variados setores, principalmente devido à capacidade de tratar restrições físicas e operacionais de processos. Para casos em que existam descasamentos entre o modelo nominal de projeto e a planta real, causados, por exemplo, por falhas, pode ocorrer uma degradação do desempenho da malha de controle e em alguns casos a solução do problema de otimização pode se tornar não factível. Nesse trabalho, propõe-se uma abordagem de controle preditivo baseada em múltiplos modelos com a capacidade de tolerar falhas que modifiquem abruptamente a dinâmica do processo. Assim, em tempo real realiza-se um diagnóstico das falhas consideradas no projeto e comuta-se para o modelo de predição pré-definido mais adequado. Para avaliar a eficácia do método proposto, apresenta-se um estudo de caso, utilizando a planta didática 3 DOF Hover fabricada pela Quanser Consulting. Analisa-se a ocorrência de uma falha abrupta que introduza um atraso de transporte na comunicação dos sinais de controle. Os resultados obtidos demonstram que a abordagem com múltiplos modelos tem características promissoras para o caso em que é possível determinar com critério os modelos das dinâmicas resultantes e realizar um diagnóstico preciso das falhas.

The present work is a study of the effects of air in hydraulic control system. The study is based on models of: the mixture of air with hydraulic fluid, the servo hydraulic control system and experimental identification. The air mixture model is to evaluate the impact on the fluid properties, the hydraulic system';s one is to assess the impact of changes in the fluid properties in the system performance and identification to estimate the amount of air in the system.

Estratégias de controle preditivo vêm encontrando grande aceitação no meio industrial, principalmente devido à sua capacidade de tratar sistemas multivariáveis com restrições operacionais sobre as variáveis controladas e/ou manipuladas. Estudos têm revelado que o projeto de controladores preditivos pode se beneficiar do uso de formulações em multiescala quando a dinâmica da planta exibe modos com constantes de tempo substancialmente diferentes entre si. Entre alguns atrativos da abordagem em multiescala pode-se citar, por exemplo, menor complexidade computacional, fusão natural de medidas e ações de controle em diferentes escalas de tempo, bem como estimação em multiescala de perturbações e modelagem de ruídos não-estacionários. Apesar dos atrativos citados, o projeto de controladores preditivos em multiescala (MS-MPC) não tem sido muito explorado na literatura. O presente trabalho apresenta contribuições no campo de identificação em multiescala e, ainda, para o projeto de controladores MS-MPC e resolve alguns pontos dúbios levantados nas propostas encontradas na literatura, a saber: estrutura pré-definida para a matriz de controle $B$ e particularização das restrições de operação sobre o controle multiescala para o caso em regime permanente. Tais problemas foram sanados através de uma reformulação das equações multiescala e pelo uso de técnicas de mapeamentos (inversíveis e não-inversíveis) de polítopos, respectivamente. É proposto, ainda, um aprimoramento que permite o tratamento de problemas de condições terminais e a incorporação da estratégia de horizontes variáveis ao controlador preditivo.

Este trabalho contribui com a pesquisa na área de VANTs, tendo o objetivo de apresentar a identificação do sistema dinâmico do VANT Vector-P com dados de ensaio em voo e realizar um projeto de piloto automático utilizando o modelo identificado. Adicionalmente, um estudo sobre pilotos automáticos é apresentado com o objetivo de abordar e propor diferentes arquiteturas para futura implementação no sistema embarcado do Vector-P. Para realizar a identificação dos coeficientes aerodinâmicos da aeronave foi utilizado o método de estimação de parâmetros através do método do erro de saída, que consiste na minimização do erro quadrático médio da saída da planta real e do modelo identificado. A minimização da função custo foi realizada através da combinação do método de Levenberg-Marquardt com um método heurístico baseado em busca estocástica. As manobras realizadas na campanha de ensaio em voo são do tipo "multistep 3-2-1-1" e "doublet" com o objetivo de excitar os modos dinâmicos da aeronave na frequência de interesse. Um sistema de aquisição de dados embarcado foi implementado para colher as informações de ensaio em voo associadas ao movimento longitudinal da aeronave. A validação do modelo identificado foi realizada através da aplicação dos critérios Cramér-Rao Bonds, Goodness of Fit e o processo Proof-of-Match (POM) que caracteriza a capacidade de predição do modelo aplicado. No estudo de pilotos automáticos, a técnica de controle moderno baseado no Regulador Linear Quadrático (LQR) foi empregada para projetar os ganhos das malhas de controle. Um estudo do autopiloto MP2028g desenvolvido pela empresa MicroPilot foi realizado visando testá-lo no sistema embarcado do Vector-P. Os principais resultados e estudos apresentados neste trabalho são: obter do modelo dinâmico longitudinal confiável do Vector-P, apresentar os ganhos projetados para uma arquitetura de piloto automático, e testar sistemas embarcados em campanha de voo.

A estratégia conhecida como Controle Preditivo (MPC) se tornou uma opção bem disseminada em aplicações em sistemas multivariáveis complexos que contém restrições. Nessa estratégia, a cada instante de amostragem, um problema de otimização deve ser solucionado no intuito de se obter o valor ótimo de controle a ser aplicado na planta. Dependendo da complexidade do sistema a ser controlado, da dinâmica da planta e do tempo de amostragem escolhido, esse problema de otimização adjacente pode demandar elevado esforço computacional e aumento de custo no projeto do sistema de controle. Por esse motivo, o desenvolvimento de algoritmos de otimização mais eficientes ou reformulações do problema de controle que reduzam o esforço computacional associado são relevantes. Este trabalho tem como objetivo o estudo e a implementação da estratégia MPC utilizando programação multiparamétrica, mediante a reformulação do problema de controle de forma que a solução do problema de controle seje obtida a priori. Além disso, inclui-se uma abordagem com múltiplos modelos, permitindo ao sistema de controle acomodar falhas e manter a estabilidade do sistema mesmo na ocorrência de falhas. Ao final, a proposta é ilustrada por meio de implementação em tempo real em um helicóptero 3DOF de laboratório produzido pela empresa Quanser Consulting.

A realização deste trabalho é motivada pelas vantagens da prática de simulação computacional na indústria aeronáutica, como redução de custos e de tempo de desenvolvimento e melhoria da qualidade do produto. Este trabalho consiste no desenvolvimento de um software de interface entre o programa de simulação de voo de baixo custo X-Plane e o pacote computacional MATLAB/Simulink. O principal objetivo dessa interface é viabilizar a utilização simultânea do X-Plane e do MATLAB para simular a dinâmica de voo de uma aeronave e seu controle, provendo uma plataforma de simulação que permita ao engenheiro aeronáutico avaliar técnicas de identificação de sistemas para obtenção de modelos dinâmicos para aeronaves e também auxilie o engenheiro na avaliação de alternativas de projeto de sistemas de controle de voo. Para validar a ferramenta foi utilizado um modelo da aeronave Airbus A310 disponível para o X-Plane, operando em uma condição de voo específica. Por meio da interface desenvolvida, dados gerados por esse modelo foram transferidos para o MATLAB, onde, por meio de técnicas de regressão linear, foram obtidos valores estimados para as derivadas de controle e estabilidade relacionadas aos movimentos longitudinal e látero-direcional da aeronave. Os parâmetros obtidos foram usados para construir um modelo da aeronave no MATLAB/Simulink. Esse modelo foi utilizado em alguns projetos de sistemas de controle de voo para a aeronave. Por fim, os controladores projetados, rodando no MATLAB/Simulink, foram usados para controlar o modelo do Airbus A310 no X-Plane por meio da interface desenvolvida.

O presente trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de uma ferramenta para a identificação do modelo aerodinâmico de uma aeronave em tempo real, com vistas à melhoria da eficiência de campanhas de ensaios em voo relacionadas à aquisição de dados para levantamento e validação de modelos. A ferramenta apresentada neste trabalho, denominada RealSysId, baseia-se no método de mínimos quadrados ortogonais recursivo e foi desenvolvida em ambiente MATLAB 7.8.0 R2009. O método aplicado torna-se vantajoso, pois possibilita avaliar não somente as estimativas dos parâmetros, mas também a estrutura do modelo aerodinâmico em tempo real. Essa característica permite a avaliação de resultados de modo imediato e, assim, a tomada de decisão e a coordenação para repetição de manobras podem ser realizadas em tempo real, aumentando a eficiência da campanha de ensaios em voo. Neste trabalho, uma descrição da ferramenta é apresentada e três estudos de caso são discutidos. O primeiro deles apresenta a validação do algoritmo e apresenta uma comparação dos resultados obtidos pelo método dos mínimos quadrados ortogonais clássico e recursivo. O segundo exemplo discute a aplicabilidade e importância do fator de esquecimento no processo de identificação em tempo real quando da avaliação de sistemas variantes no tempo. Por fim, o terceiro estudo de caso apresenta uma análise da carga computacional demandada pela ferramenta para a seleção do modelo aerodinâmico de forma recursiva em função da quantidade de regressores candidatos utilizados pelo usuário.

Esta tese tem por objetivo a obtenção de modelos que apresentem melhor desempenho quando utilizados em controladores preditivos baseados em modelo (Model-based Predictive Control, MPC). Ao longo dos últimos 25 anos diversos trabalhos propuseram métodos baseados na minimização de uma função de predição múltiplos passos à frente, que se caracteriza por ser uma função não linear. Estes métodos foram denominados MPC Relevent Identification (MRI). A maioria destes artigos propõe técnicas para a obtenção de modelos lineares. Ao longo dos últimos 5 anos, alguns métodos, também baseados na minimização da função de predição múltiplos passos à frente, foram propostos para a identificação de modelos não lineares. Estes trabalhos são baseados na minimização direta da função de custo não linear, para obter com estrutura NARMAX (Nonlinear Autoregressive Moving Average with exogenous inputs). Entretanto, estruturas simplificadas de controladores MPC não lineares podem ser obtidas utilizando modelos com estruturas de Wiener e de Hammerstein. Esta tese apresenta novos resultados teóricos que permitem a obtenção de algoritmos de identificação MRI para modelos com estrutura de Wiener e Hammerstein, sem a necessidade de minimizar a função de custo não linear. Além da demonstração dos resultados teóricos, novos algoritmos são propostos tendo a sua capacidade de predição, propriedades estatísticas e aplicação em controladores MPC não lineares avaliadas. / This thesis focuses on obtaining models that may produce a better performance of Model-based Predictive Controllers (MPC). Several papers published in the last 25 years have proposed methods based on the minimization of multi-step ahead prediction functions, which are inherently nonlinear. These methods have been called MPC Relevant Identification (MRI). Most of the papers focused on obtaining linear models. In the last 5 years, some methods have been proposed to obtain nonlinear models based on the minimization of the same cost function. These papers were based on the direct minimization of the nonlinear cost function to produce models with NARMAX (nonlinear Autoregressive Moving Average with exogenous inputs) structure. However, simplified MPC schemes may be obtained using models with Wiener and Hammerstein structures. This thesis presents new theoretical results which allow the development of MRI identification algorithms for models with Wiener and Hammerstein structures, without the need to perform the minimization of the nonlinear cost function. Besides the proof of theoretical results, new algorithms are developed and have their prediction capability statistical properties and performance in nonlinear MPC controllers evaluated.

O objetivo desse trabalho foi investigar o modelo matemático para baterias de chumbo-ácido, usada em aplicações veiculares, mais adequado para a condição de descarga, que ocorre durante o teste de Cold Crank, e propor uma metodologia para identificar os parâmetros da bateria, a partir de ensaios experimentais. A simulação do teste de Cold Crank foi a motivação para o início da pesquisa. Dentre os diversos modelos pesquisados, foram selecionados aqueles que representam a dinâmica da bateria durante a descarga e que são baseados em circuitos elétricos. O modelo de Jackey foi escolhido, por possuir um circuito equivalente com adequada complexidade para o objetivo estudado. Após algumas simplificações e usando a 1ª Lei de Kirchhoff, definiu-se a equação da bateria, que calcula a tensão nos terminais para um dado valor de corrente de descarga constante. Adotaram-se ainda algumas leis de formação propostas por Jackey e uma forma alternativa para a descrição de R1. Alguns parâmetros da equação da bateria foram calculados usando a curva de tensão em aberto (OCV) em função do estado de carga (SOC), a equação da variação do estado de carga em função do tempo (SOC(t)) e o circuito simplificado para o instante inicial. Para os demais parâmetros, uma metodologia de resolução foi apresentada e implementada em ambiente MatLab®. Através da utilização de curvas de descarga experimentais e com o auxílio dos algoritmos de otimização genético e de busca local, os parâmetros desconhecidos foram estimados de forma a minimizar o erro entre os valores calculados e os valores experimentais. Por fim, foi apresentada a variação dos parâmetros em função da corrente de descarga. Com o uso das curvas que aproximam essa variação, alguns exemplos foram gerados para mostrar que os valores calculados continuam coerentes, tanto em forma quanto em escala, quando comparados com valores experimentais para outros níveis de corrente. Dessa forma, o objetivo do trabalho foi alcançado uma vez que a metodologia aplicada apresentou bons resultados mesmo com o número limitado de curvas de descarga experimentais. / The aim of this study was to investigate the most suitable lead-acid battery model, used in vehicular application, to the discharge condition which occurs during a Cold Crank test, and to propose a methodology to identify the battery parameters from experimental tests. The Cold Crank simulation was the motivation for this research. Among the various studied models, were selected those that describe the battery dynamic during a discharge process and that are based on electrical circuits. Jackey model was chosen because it has an equivalent circuit with suitable complexity to the aim. After some simplifications and using 1st Kirchhoffs Law, the battery equation was defined, which calculates the terminal voltage for a given constant discharge current. Also, it was adopted some laws proposed by Jackey and an alternative way to describe R1. Some parameters from battery equation were defined using the open circuit voltage (OCV) as function of state of charge (SOC), the equation of SOC variation as function of time and simplified circuit for the initial time. For the others parameters, a solving methodology was introduced and implemented in Matlab® environment. Usage of experimental discharge curves and with the help of genetic and local search algorithms, the unknown parameters were estimated in order to minimize the error between calculated and experimental values. Finally, it was presented the parameters variation as function of discharge current. With the use of curves that approximate this variation, some examples were generated to show that the calculated values remain consistent in both shape and range when compared to experimental values for others current levels. In this way, the aim was reached since methodology produced good results even with limited number of experimental discharge curves.