Neste trabalho são discutidos e avaliados métodos de construção de conjuntos de sinais de excitação para identificação de sistemas. Esse estudo é realizado tendo como objetivo aplicações na indústria de processos, particularmente no refino de petróleo. As restrições operacionais da indústria de refino de petróleo estão cada vez mais severas em virtude do aumento da demanda energética, qualidade de derivados, variações de preço de petróleo, concorrência no mercado de derivados e outros fatores econômicos, ambientais e de eficiência energética. Nesse cenário, é crescente o uso de técnicas de controle preditivo por modelos e, consequentemente, a demanda por identificação de plantas de processamento. As características particulares das plantas de processamento e de sua operação impõem restrições ao projeto e à aplicação de sinais de excitação. Vários métodos de construção de sinais encontrados na literatura e outros três propostos neste trabalho são avaliados e comparados com referência ao atendimento a essas restrições. Uma das principais restrições para a aplicação de sinais de excitação para identificação é relativa ao tempo disponível para excitação da planta. Assim, para o bom uso desse período, faz-se necessário garantir o sucesso de um experimento previamente à sua realização. Na literatura, encontram-se várias medidas de desempenho de sinais de excitação possíveis de serem obtidas previamente ao experimento de identificação. Neste trabalho, s~ao propostas duas novas medidas que complementam essas na avaliação dos conjuntos de sinais previamente ao experimento. A eficácia dos métodos de construção e das medidas de desempenho de sinais de excitação é avaliada por meio de simulação de identificação multivariável de duas plantas típicas de refinarias. As conclusões deste trabalho apresentam em síntese essas avaliações, como também sugestões de trabalhos futuros que visam à continuidade da pesquisa desenvolvida aqui. / In this work methods for generating sets of excitation signals for system identification are discussed and evaluated. This study is focused on applications in the process industries, particularly in oil refining. The operational constraints of the oil refining industry are becoming increasingly severe due to increased energy demand, quality of products, oil price variations,market competition and other economic, environmental and energy efficiency factors. In this scenario the use of model predictive control techniques is increasing, thus the demand for plant identification as well. The particular characteristics of the processing plants impose restrictions to the project and application of excitation signals. Various methods for generating signals accessible in the literature and three new others proposed in this work are compared with reference to these restrictions. One of the main constraints for applying excitation signals for identification is relative to the period available for excitation of the plant. Thus, for the proper use of this time interval, it is necessary to ensure the success of an experiment prior to its implementation. In the literature there are several performance measurements for evaluation of sets of excitation signals prior to the experiment. This work proposes two new measures to complement the evaluation. The effectiveness of the generating methods and performance measurements for excitation signals is evaluated by simulation of multivariable identification of two typical oil refining plants. The conclusions of this work briefly present these evaluations, as well as some suggestions of future work for the continuity of the current research.

This work presents an embedded model predictive control application to a 2-DOF Helicopter Process. The mathematical modeling of the plant is first presented along with an analysis of the linear model. Then, the incremental state-space representations used in the MPC formulation are derived. The MPC technique is then defined, along with how to rewrite the physical constraints into the problem formulation. After that, a discussion on the utilized Quadratic Programming solver is presented along with possible alternatives to it, showing some considerations on which matrices to calculate beforehand for an embedded application. Finally, system identification is performed and the experimental results are presented. / Este trabalho apresenta uma aplicação de controle preditivo embarcado em um helicóptero de bancada com dois graus de liberdade. A modelagem matemática é apresentada, junto com uma análise do modelo linear obtido. São obtidas duas representações de modelos de espaço de estados considerando a entrada incremental, que serão usadas posteriormente para a formulação do controlador. Então, é definida a técnica de controle utilizada, juntamente com a inclusão das restrições físicas da planta na formulação do problema. Após isto, é feita uma discussão sobre qual solver para a programação quadrática utilizar, junto com algumas alternativas ao solver escolhido, bem como algumas considerações sobre a aplicação embarcada. Finalmente, são apresentados os resultados da identificação de sistemas aplicadas ao protótipo, bem como os resultados experimentais obtidos.

Técnicas experimentais de identificação de sistemas de controle têm despertado interesse na indústria, devido a sua facilidade em se ajustar modelos matemáticos, facilitando a formulação e a resolução de problemas de controle de processos. É proposto o uso de uma técnica experimental de identificação de sistemas, utilizando a estrutura matemática linear ARX. Os parâmetros da estrutura matemática ARX são estimados por meio do algoritmo dos mínimos quadrados recursivo (RLS). A comunicação e a aquisição de dados de redes Fieldbus é feita através do padrão de comunicação OPC. / Experimental system identification techniques are considered interesting by industrial sector due to the simple approach to adjust mathematical models, making it easy the formulation and the solution of process control problems. In this work a computational tool is proposed, the Sintonizador, based on the experimental technic of System Identification, using the linear mathematical structure ARX (Auto-Regressive with eXogenous inputs). The ARX structure parameters are estimated by RLS (Recursive Least Square) algorithm. The data comunication and data aquisition of the fieldbus network has been done through of the OPC comunication standard.

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.

Orientador: Rubens Maciel Filho / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-09-11T20:57:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Assis_AdilsonJosede_D.pdf: 6105753 bytes, checksum: 9010c90975f2c752f4b1df55a7471934 (MD5) Previous issue date: 2001 / Resumo: Considerando que a maioria dos processos industriais de interesse da Engenharia Química apresentam certo grau de não linearidade inerente ou introduzido por sistemas de controle automático, surge a importante necessidade de se investigar o desempenho de novas técnicas advindas da inteligência artificial, cujo interesse aqui está nas redes neurais artificiais, capazes de lidar com não linearidades de modo direto. Realizou-se neste trabalho uma ampla revisão bibliográfica referente à identificação e controle de sistemas não lineares. As várias possibilidades de identificação de sistemas dinâmicos utilizando modelos empíricos paramétricos foram apresentadas segundo uma visão unificada, com ênfase nos métodos baseados em redes neurais artificiais. Revisou-se também de modo amplo as principais técnicas de controle desenvolvidas para processos não lineares assim como as principais aplicações reportadas na literatura no âmbito da Engenharia Química. Posteriormente, utilizando-se de dois processos característicos da Engenharia Química, a saber, (1) dois reatores tanques conectados em série, nos quais ocorrem uma reação exotérmica, e com troca térmica; (2) evaporador de duplo efeito; foram discutidas várias possibilidades de identificação e controle utilizando redes neurais, em diversos níveis. Os resultados, obtidos por simulação computacional, mostram o potencial de utilização das redes neurais (na forma NNARX e NNSSIF), especialmente nas técnicas de controle preditivo, onde os melhores resultados foram obtidos. O primeiro sistema considerado possui dinâmica complexa e uma entrada e uma saída apenas (SISO), sendo que o segundo sistema possui múltiplas entradas e saídas (MIMO). Unindo técnicas advindas da inteligência artificial, como as redes neurais artificiais, métodos clássicos de identificação e a moderna teoria de controle, mostrou-se como estas metodologias podem ser utilizadas com sucesso na busca de melhores desempenhos dos processos químicos sob a ação do controle automático / Abstract: Considering that most of the industrial processes of interest to Chemical Engineering present a certain degree of inherent non-linearity or one introduced by systems of automatic control, an important necessity of inquiring about the performance the new techniques derived from artificial intelligence, whose interest here is in the artificial neural networks, capable of dealing with non-linearity in a straightforward way. It was made in this work a thorough bibliographical review related to the identification and control of non-linear systems. The various possibilities of identification of dynamic systems using parametric empirical models were presented according to a unifying view, with emphasis in the methods based on artificial neural networks. The main control techniques developed for non-linear processes as well as the main uses reported in literature on the Chemical Engineering field were also thoroughly reviewed. Afterwards, making use of two processes typical ofthe Chemical Engineering, (1) two tanks reactors connected in series, in which a exothermal reaction occur, with thermal exchange; (2) double effect evaporator; various possibilities of identification and control using neural networks were discussed, in several levels. The results, obtained through computer simulation, show the potential usage of neural networks (in the form NNARX and NNSSIF), especially in the techniques of predictive control, where the best results were obtained. The first system taken into account has complex dynamics and Single Input, Single Output (SISO), whereas the second system has Multiple Input, Multiple Output (MIMO). Uniting techniques derived from artificial intelligence, such as artificial neural networks, classic methods of identification and the modem theory of control, it was shown that these methodologies can be successfully used in the search for better performances of chemical processes under the action of automatic control / Doutorado / Desenvolvimento de Processos Químicos / Doutor em Engenharia Química

Neste trabalho se pesquisou a identificação por subespaços para modelos de sistemas lineares invariantes no tempo em espaço de estados operando em tempo discreto, aplicado a sistemas em malha aberta e malha fechada. Dentro da identificação em malha aberta foram estudados os casos determinístico e estocástico determinístico para os métodos MOESP e N4SID. Como resultado deste estudo se apresentou um novo método, MON4SID, que usa a técnica MOESP para encontrar a matriz de observabilidade estendida e N4SID para recuperar as matrizes do sistema, a partir dos dados de entrada e saída. Duas variantes do método MON4SID são apresentadas para o caso determinístico e uma para determinístico - estocástico. Para verificar seu desempenho, este método foi aplicado a três tipos de processos: processo MIMO, sistema SISO e um processo benchmark MIMO da Shell. Foram usados nove algoritmos para identificar os diferentes processos e seus resultados foram comparados. Em todos eles o método MON4SID teve um bom desempenho. Para o caso de identificação em malha fechada, foram estudados os métodos MOESPC e N4SIDC para malha fechada. Estes métodos surgem como uma extensão dos métodos aplicados para malha aberta, mas a forma de solucionar o problema para malha fechada é diferente, por exemplo, o método MOESP computa um sistema global a partir do qual as matrizes da planta e do controlador são estimadas, através de uma redução de ordem e o método N4SID computa as matrizes da planta através do problema de mínimos quadrados, mas é necessário conhecer os parâmetros de Markov do controlador. Como resultado deste estudo foi apresentado o método MON4SIDC, o qual se baseia no método MON4SID para malha aberta. Este novo método usa a técnica MOESP para computar o sistema global e depois as matrizes da planta são estimadas por meio do método dos mínimos quadrados. Neste método não é necessário ter nenhum conhecimento do controlador. Um sistema simulado é usado para avaliar o desempenho do algoritmo MON4SIDC e seu resultado é comparado com outros algoritmos existentes na identificação para malha fechada PEM, N4SIDC, ARXS e MOESPC. O método MON4SIDC teve um bom desempenho, inclusive para sistemas com ruído, o que não aconteceu para o caso PEM e ARXS. / In this work it was researched subspace identification for models of linear time invariant systems in state space operating in discrete time, applied to open and closed loop systems. In the open loop identification the deterministic and stochastic - deterministic cases were studied for the methods MOESP and N4SID. As a result of this study a new method MON4SID is presented, which uses the technique MOESP to find the extended observability matrix and N4SID to compute the system matrices, from a set of input-output measurements. Two variants of the method MON4SID are presented for the case deterministic and one for deterministic - stochastic. To verify its performance, this method was applied to three types of processes: process MIMO, system SISO and a MIMO benchmark process of Shell. Nine algorithms were used to identify the different processes and their results are compared. In all of them the method MON4SID had a good performance. For the closed loop identification, the methods MOESPC and N4SIDC were studied. These methods appear as an extension of the methods applied for open loop identification, but the form of solving the problem for closed loop is different. For instance, the method MOESP computes a global system from which the plant matrices and controller matrices are computed through an order reduction and the method N4SID computes the plant matrix through the problem of least squares, but it is necessary to know the Markov parameters of the controller. As a result of this study the method MON4SIDC was presented, which uses the method MON4SID for open loop. This new method uses the technique MOESP to compute the global system and the plant matrices are estimated through the problem of least squares. In this method it is not necessary to have any knowledge about the controller. A simulated system is used to evaluate the performance of the algorithm MON4SIDC and its results are compared with other existent algorithms for closed loop identification: PEM, N4SIDC, ARXS and MOESPC. The method MON4SIDC presented a good performance, even with systems with noise, what did not occur with PEM and ARXS.

O trabalho tem por objetivo avaliar diferentes métodos para identificar zeros na matriz de transferência de sistemas MIMO e propor um método novo baseado em análise de correlação. Estes métodos são utilizados durante a etapa de pré-identificação, a fim de se obter informações relevantes que possam ser utilizadas para se reduzir o tempo dos experimentos, diminuir a variabilidade dos parâmetros dos modelos e melhorar a eficácia dos modelos remanescentes. Estes métodos são aplicados a sistemas MIMO lineares, com dados coletados em malha aberta e em malha fechada. É avaliado o ganho obtido em relação à capacidade de predição dos modelos, a redução do tempo de identificação e o ganho de desempenho do controlador MPC que utiliza estes modelos. O trabalho conclui que a informação de zeros resulta em melhorias no tempo de identificação e no desempenho do controlador MPC. / This work aims to evaluate different methods to identify zeros in the transfer matrix of MIMO systems and to propose a new method based on correlation analysis. These methods are used during the pre-identification stage in order to identify relevant information that can be used to reduce the duration of the experiment, decrease model parameter variability and improve the accuracy of the remaining models. These methods are applied to MIMO linear systems, with data collected in open and closed-loop. The gains obtained in relation to the predictive ability of the models, the reduction of identification time and the performance gain of the MPC using these models are evaluated. This work concludes that the zero information results in improvements in identification time and in performance gain of the MPC controller.

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.

Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2008 / Bibliografia: f. 81-89 / A identificação de sistemas é o procedimento para a representação de modelos matemáticos a partir de dados experimentais. Os métodos de identificação mais usuais visam determinar a estrutura, realização e os parâmetros do modelo a fim de, usualmente, mini / System Identification is a technique to obtain mathematical models of dynamic system by using experimental data. A usual strategy related with system identification methods is based on obtaining the model structure, realization and parameters is such a wa

Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2004 / Inclui bibliografia / Durante a última década, especialistas e cientistas da área de controle de processos têm realizado grandes esforços para explorar a direção futura da teoria de controle e suas aplicações. Os avanços recentes na tecnologia de computadores, controle adaptat / During the last decade, control scientists and experts have great efforts to explore the future direction of control theory and its applications. Recent advances in computer technology, adaptive control, and optimization techniques have opened a path to a