A Identificação de Sistemas é uma tarefa significativa em termos de tempo e custo no trabalho de implementação de sistemas de controle que usam Controle Preditivo baseado em Modelos (MPC). Após a implementação, o controlador tende a permanecer com o mesmo modelo por muito tempo, ignorando mudanças que tenham ocorrido com o processo, perdendo qualidade e podendo até ser abandonado. Este trabalho propõe uma metodologia simples e eficaz para se proceder à reidentificação de uma planta industrial que use MPC mantendo o processo em malha fechada. Os principais aspectos deste problema são discutidos, e as escolhas que foram feitas para a realização dos experimentos e obtenção dos modelos são explicadas. Apresenta-se um caso em Matlab sobre um sistema 2x2 cobrindo diferentes situações, e é feita uma comparação de identificação realizada através de sinais PRBS e de testes com degraus, sempre em malha fechada. Aplica-se a metodologia a um controlador industrial, e os modelos identificados são introduzidos no controlador. O princípio básico desta metodologia consiste em efetuar perturbações multivariáveis nos set-points ou restrições ativas das controladas e determinar o modelo através da estrutura ARX. Entre as vantagens da metodologia proposta, estão a facilidade de automatizar a identificação do processo e a garantia de manter o processo sob controle durante os testes. / System identification is a major task in the process of implementing Model-based Predictive Control (MPC) algorithms in industrial applications. Once the controller is working, there is a tendency to leave it with the original model for a long time, neglecting changes to the process during this time, leading to performance degradation. This work proposes a simple and effective methodology to re-identify plants under MPC in closed loop. The main issues concerning this problem are discussed, and choices for experiments are made. A Matlab case involving a 2x2 problem is presented, covering a range of different situations, and a comparison between identification using PRBS reference signals and standard step tests is shown. An industrial case is studied, applying the proposed method to a real situation, re-identifying an existing MPC model and reconfiguring it afterwards. This methodology is based on the application of multivariable perturbations on the controlled variables set-points or active restrictions, obtaining an ARX model structure. It uses an automatic process identification proceeding, keeping the process under control along the tests.

A identificação de modelos é usualmente a tarefa mais significativa e demorada no trabalho de implementação e manutenção de sistemas de controle que usam Controle Preditivo baseado em Modelos (MPC) tendo em vista a complexidade da tarefa e a importância que o modelo possui para um bom desempenho do controlador. Após a implementação, o controlador tende a permanecer com o modelo original mesmo que mudanças de processo tenham ocorrido levando a uma degradação das ações do controlador. Este trabalho apresenta uma aplicação industrial de re-identificação em malha fechada. A metodologia de excitação da planta utilizada foi apresentada em Sotomayor et al. (2009). Tal técnica permite obter o comportamento das variáveis de processo sem desligar o MPC e sem modificar sua estrutura, aumentando assim, o automatismo e a segurança do procedimento de re-identificação. O sistema re-identificado foi uma coluna debutanizadora de uma refinaria brasileira sendo que os modelos fazem parte do controle preditivo multivariável dessa coluna de destilação. A metodologia foi aplicada com sucesso podendo-se obter os seis novos modelos para atualizar o controlador em questão, o que resultou em uma melhoria de seu desempenho. / Model identification is usually the most significant and time-consuming task of implementing and maintaining control systems based on models (MPC) concerning the complexity of the task and the importance of the model for a good performance of the controller. After being implemented the MPC tends to remain with the original model even after process changes have occurred, leading to a degradation of the controller actions. The present work shows an industrial application of closed-loop re-identification. The plant excitation methodology used here was presented in Sotomayor et al. (2009). Such technique allows for obtaining the behavior of the process variables with the MPC still working and without modifying the MPC structure, increasing automation and safety of the re-identification procedure. The system re-identified was a debutanizer column of a Brazilian refinery being the models part of the multivariable predictive control of this distillation column. The methodology was applied with reasonable success managing to obtain 6 new models to update this MPC, and resulting in improved control performance.

A identificação de modelos é usualmente a tarefa mais significativa e demorada no trabalho de implementação e manutenção de sistemas de controle que usam Controle Preditivo baseado em Modelos (MPC) tendo em vista a complexidade da tarefa e a importância que o modelo possui para um bom desempenho do controlador. Após a implementação, o controlador tende a permanecer com o modelo original mesmo que mudanças de processo tenham ocorrido levando a uma degradação das ações do controlador. Este trabalho apresenta uma aplicação industrial de re-identificação em malha fechada. A metodologia de excitação da planta utilizada foi apresentada em Sotomayor et al. (2009). Tal técnica permite obter o comportamento das variáveis de processo sem desligar o MPC e sem modificar sua estrutura, aumentando assim, o automatismo e a segurança do procedimento de re-identificação. O sistema re-identificado foi uma coluna debutanizadora de uma refinaria brasileira sendo que os modelos fazem parte do controle preditivo multivariável dessa coluna de destilação. A metodologia foi aplicada com sucesso podendo-se obter os seis novos modelos para atualizar o controlador em questão, o que resultou em uma melhoria de seu desempenho. / Model identification is usually the most significant and time-consuming task of implementing and maintaining control systems based on models (MPC) concerning the complexity of the task and the importance of the model for a good performance of the controller. After being implemented the MPC tends to remain with the original model even after process changes have occurred, leading to a degradation of the controller actions. The present work shows an industrial application of closed-loop re-identification. The plant excitation methodology used here was presented in Sotomayor et al. (2009). Such technique allows for obtaining the behavior of the process variables with the MPC still working and without modifying the MPC structure, increasing automation and safety of the re-identification procedure. The system re-identified was a debutanizer column of a Brazilian refinery being the models part of the multivariable predictive control of this distillation column. The methodology was applied with reasonable success managing to obtain 6 new models to update this MPC, and resulting in improved control performance.

A Identificação de Sistemas é uma tarefa significativa em termos de tempo e custo no trabalho de implementação de sistemas de controle que usam Controle Preditivo baseado em Modelos (MPC). Após a implementação, o controlador tende a permanecer com o mesmo modelo por muito tempo, ignorando mudanças que tenham ocorrido com o processo, perdendo qualidade e podendo até ser abandonado. Este trabalho propõe uma metodologia simples e eficaz para se proceder à reidentificação de uma planta industrial que use MPC mantendo o processo em malha fechada. Os principais aspectos deste problema são discutidos, e as escolhas que foram feitas para a realização dos experimentos e obtenção dos modelos são explicadas. Apresenta-se um caso em Matlab sobre um sistema 2x2 cobrindo diferentes situações, e é feita uma comparação de identificação realizada através de sinais PRBS e de testes com degraus, sempre em malha fechada. Aplica-se a metodologia a um controlador industrial, e os modelos identificados são introduzidos no controlador. O princípio básico desta metodologia consiste em efetuar perturbações multivariáveis nos set-points ou restrições ativas das controladas e determinar o modelo através da estrutura ARX. Entre as vantagens da metodologia proposta, estão a facilidade de automatizar a identificação do processo e a garantia de manter o processo sob controle durante os testes. / System identification is a major task in the process of implementing Model-based Predictive Control (MPC) algorithms in industrial applications. Once the controller is working, there is a tendency to leave it with the original model for a long time, neglecting changes to the process during this time, leading to performance degradation. This work proposes a simple and effective methodology to re-identify plants under MPC in closed loop. The main issues concerning this problem are discussed, and choices for experiments are made. A Matlab case involving a 2x2 problem is presented, covering a range of different situations, and a comparison between identification using PRBS reference signals and standard step tests is shown. An industrial case is studied, applying the proposed method to a real situation, re-identifying an existing MPC model and reconfiguring it afterwards. This methodology is based on the application of multivariable perturbations on the controlled variables set-points or active restrictions, obtaining an ARX model structure. It uses an automatic process identification proceeding, keeping the process under control along the tests.

Nas últimas décadas, a indústria automobilística mundial vem investindo no desenvolvimento tecnológico dos motores, com o objetivo de alcançar melhor eficiência energética e atender às legislações que limitam a quantidade de resíduos tóxicos nos gases de exaustão e menor consumo de combustível. Isso resultou na implantação dos sistemas de gerenciamento eletrônico do motor, que possibilitam funcionalidades para se controlar diversas variáveis do motor, aumentando consideravelmente o rendimento do motor. Este trabalho tem como objetivos explorar a dinâmica de um motor de combustão interna ciclo Otto, os sinais elétricos associados, e os componentes de seu gerenciamento eletrônico. A partir dessas informações, o trabalho apresenta o processo de analise dos sinais elétricos e as estratégias de controle utilizadas em um sistema de gerenciamento real. Assim, são desenvolvidos o hardware e o firmware de uma unidade microcontroladora para gerenciamento eletrônico do motor. O hardware foi elaborado com uma concepção centralizada, ou seja, foi usado apenas um microcontrolador de 32-bit para gerenciar todas as funções. O firmware de controle foi desenvolvido de forma modular baseado em modelos de malha fechada. O modelo matemático do motor foi identificado utilizando técnicas de controle em um veículo real, e a avalidação do modelo foi obtida através de testes em um dinamômetro inercial. / In the last few decades, the world automotive industry has invested in the technological development of the engines, aiming to get better energetic efficiency and comply with legislations that limit the amount of toxic exhaustion gases. This resulted in electronic management systems for engines, which allowed flexibility to control several engine-related variables, considerably increasing the engine efficiency. This work aims to explore the Otto cycle combustion engine dynamics, its electronic signals, and the elements of its electronic management. Based on that information, this work presents the analysis process of the electronic signals, and the control strategies used in a real management system. Then, the hardware and firmware of a microcontroller unity are developed for the electronic management of the engine. The hardware was elaborated with a centralized concept, i.e., only one 32-bit microcontroller was used to control all functions. The control firmware was developed in a modular scheme, based on the closed loop models. The engine mathematical model was identified using control techniques in a real engine. The results were obtained by tests in an inertial dynamometer.

Submitted by Maria Aparecida (cidazen@gmail.com) on 2017-04-17T12:44:32Z No. of bitstreams: 1 Hugo Alves Velozo.pdf: 5196080 bytes, checksum: 14e9edcc07c0256cf726b1d0f7eb9a02 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-17T12:44:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Hugo Alves Velozo.pdf: 5196080 bytes, checksum: 14e9edcc07c0256cf726b1d0f7eb9a02 (MD5) Previous issue date: 2017-02-20 / CAPES / Most methods of identifcation of closed-loop dynamic systems are developed for linear and deterministic systems. However, most closed loop systems are nonlinear dynamic systems. In addition, such systems are subject to stochastic perturbations. Considering this problem, this work presents a methodology for the identifcation of closed loop stochastic nonlinear systems. For this purpose, the proposed methodology uses a local approach to identify nonlinear dynamic systems, that is, a set of Box-Jenkins local models are used to identify the dynamics of the nonlinear system. In this work, the nonlinear system is modeled through a Takagi-Sugeno fuzzy inference system, where the parameters of the antecedent of the fuzzy rules are estimated with the fuzzy clustering algorithm GustafsonKessel and the consequent Box-Jenkins model parameters are estimated with the fuzzy fuzzy RIV (Refned Instrumental Variable) and fuzzy IVARMA (Instrumental Variable ARMA) algorithms. The proposed method is applied in the identifcation of a closed-loop nonlinear thermal plant. / A maioria dos métodos de identifcação de sistemas dinâmicos em malha fechada são desenvolvidos para sistemas lineares e determinísticos. Entretanto, a maioria dos sistemas operando em malha fechada são sistemas dinâmicos não lineares. Além disso, esses sistemas estão sujeitos a perturbações de natureza estocástica. Considerando essa problemática, este trabalho apresenta uma metodologia para identifcação de sistemas não lineares estocásticos em malha fechada. Para isso, a metodologia proposta utiliza uma abordagem local de identifcação de sistemas dinâmicos não lineares, ou seja, um conjunto de modelos locais Box-Jenkins são utilizados para identifcar a dinâmica do sistema não linear. Neste trabalho, o sistema não linear é modelado por meio de um sistema de inferência fuzzy Takagi-Sugeno, onde os parâmetros do antecedente das regras fuzzy são estimados com o algoritmo de agrupamento fuzzy Gustafson-Kessel e o parâmetros do modelo Box-Jenkins do consequente são estimados com os algoritmos RIV (Refned Instrumental Variable) fuzzy e IVARMA (Instrumental Variable ARMA) fuzzy. O método proposto é aplicado na identifcação de uma planta térmica não linear em malha fechada.

Nas últimas décadas, a indústria automobilística mundial vem investindo no desenvolvimento tecnológico dos motores, com o objetivo de alcançar melhor eficiência energética e atender às legislações que limitam a quantidade de resíduos tóxicos nos gases de exaustão e menor consumo de combustível. Isso resultou na implantação dos sistemas de gerenciamento eletrônico do motor, que possibilitam funcionalidades para se controlar diversas variáveis do motor, aumentando consideravelmente o rendimento do motor. Este trabalho tem como objetivos explorar a dinâmica de um motor de combustão interna ciclo Otto, os sinais elétricos associados, e os componentes de seu gerenciamento eletrônico. A partir dessas informações, o trabalho apresenta o processo de analise dos sinais elétricos e as estratégias de controle utilizadas em um sistema de gerenciamento real. Assim, são desenvolvidos o hardware e o firmware de uma unidade microcontroladora para gerenciamento eletrônico do motor. O hardware foi elaborado com uma concepção centralizada, ou seja, foi usado apenas um microcontrolador de 32-bit para gerenciar todas as funções. O firmware de controle foi desenvolvido de forma modular baseado em modelos de malha fechada. O modelo matemático do motor foi identificado utilizando técnicas de controle em um veículo real, e a avalidação do modelo foi obtida através de testes em um dinamômetro inercial. / In the last few decades, the world automotive industry has invested in the technological development of the engines, aiming to get better energetic efficiency and comply with legislations that limit the amount of toxic exhaustion gases. This resulted in electronic management systems for engines, which allowed flexibility to control several engine-related variables, considerably increasing the engine efficiency. This work aims to explore the Otto cycle combustion engine dynamics, its electronic signals, and the elements of its electronic management. Based on that information, this work presents the analysis process of the electronic signals, and the control strategies used in a real management system. Then, the hardware and firmware of a microcontroller unity are developed for the electronic management of the engine. The hardware was elaborated with a centralized concept, i.e., only one 32-bit microcontroller was used to control all functions. The control firmware was developed in a modular scheme, based on the closed loop models. The engine mathematical model was identified using control techniques in a real engine. The results were obtained by tests in an inertial dynamometer.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-07-05T11:13:00Z No. of bitstreams: 1 fernandojosenogueira.pdf: 5985689 bytes, checksum: e2f3d175a672f23ee85dc623a4d67bda (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-08-08T14:54:24Z (GMT) No. of bitstreams: 1 fernandojosenogueira.pdf: 5985689 bytes, checksum: e2f3d175a672f23ee85dc623a4d67bda (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-08T14:54:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 fernandojosenogueira.pdf: 5985689 bytes, checksum: e2f3d175a672f23ee85dc623a4d67bda (MD5) Previous issue date: 2017-03-16 / Este trabalho tem como objeto principal a avaliação teórica e experimental do uso de controladores (drivers) comutados no dobro da frequência da rede elétrica, aplicados ao acionamento de luminárias de iluminação pública (IP) empregando diodos emissores de luz, ou LEDs, do inglês Light Emitting Diodes. Inicialmente, o estudo apresenta informações sobre a iluminação pública no Brasil e os novos paradigmas relacionados ao uso dos LEDs nos sistemas de IP. Na sequência, uma revisão bibliográfica sobre drivers para luminárias LED é apresentada. Em seguida, é feita a modelagem matemática de um controlador de LEDs baseado no pré-regulador boost de elevado fator de potência comutado em baixa frequência (120 Hz). Uma metodologia de projeto detalhada é apresentada, sendo aplicada a uma luminária LED de 160 W, que é uma potência típica empregada em iluminação pública. Os resultados experimentais mostram que é possível alcançar elevado fator de potência (0,99), elevado rendimento (95%) e reduzida distorção harmônica total da corrente de entrada (9,4%). Posteriormente, foi realizada a modelagem dinâmica em pequenos sinais e o projeto do controle em malha fechada desse driver. Resultados experimentais mostram que o compensador proposto é capaz de rejeitar distúrbios provenientes da tensão de entrada e da carga, mantendo a corrente nos LEDs no valor de referência. Outras topologias similares também foram exploradas, com destaques para o driver baseado no pré-regulador Ćuk de baixa frequência. Resultados de simulação e resultados experimentais comparam essas topologias entre si, mostrando suas principais vantagens e desvantagens. Como conclusão, a principal contribuição da presente Tese consiste na proposição de topologias de controladores de LEDs empregados em iluminação pública fundamentados em alternativas bastante simples, de baixo custo e elevada vida útil, por dispensarem o uso de capacitores eletrolíticos. Outra contribuição se refere à comprovação de que tais estruturas apresentam conformidade com a norma IEC 61.000-3-2 (2014), classe C, além de corresponderem aos critérios exigidos na norma brasileira NBR 16026 (2012): Dispositivo de controle eletrônico c.c. ou c.a. para módulos de LED - Requisitos de desempenho. / The main purpose of this research is the theoretical and experimental evaluation of the use of drivers switched at twice the frequency of the power grid, applied to street lighting luminaires utilizing light emitting diodes (LEDs). Initially, the study presents information about the street lighting in Brazil and the new paradigms related to the use of LEDs in street lighting systems. Thereafter, a bibliographic review about drivers for LED luminaires is presented. Afterwards, the mathematical modeling of an LED driver based on the high power factor boost pre-regulator switched in low frequency (120 Hz) is shown. A detailed design methodology is presented, applied to a 160 W LED luminaire, which is a usual power level used on street lighting systems. The experimental results show that it is possible to reach high power factor (0.99), high efficiency (95%) and reduced total harmonic distortion of the input current (9.4%). Subsequently, the dynamic modeling in small signals and the control project in closed loop of this driver are performed. Experimental results show that the compensator proposed is capable of rejecting disturbances coming from the input voltage and from the load, keeping the current on the LEDs always at the reference value. Other similar topologies are also examined, highlighting the driver based on the low frequency Ćuk pre-regulator and the quadratic boost pre-regulator. Simulation results and experimental results compare these topologies among themselves, presenting their advantages and disadvantages. As conclusion, the main contribution of this thesis consists is the proposition of topologies of LED drivers used in street lighting luminaires based on very simple circuits, with low cost and long lifetime, because they do not require the use of electrolytic capacitors. Another contribution relates to the corroboration that these structures comply with IEC 61.000-3-2 (2012) class C standard, and correspond to the criteria required in the Brazilian Standard NBR 16026 (2012) standard: Electronic control device c.c. or c.a. for LED modules - Performance requirements.

[pt] Esta Tese tem por objetivo o desenvolvimento de um sistema destinado à medição de campo magnético com alta sensibilidade e resolução, baseado nas características de fase da impedância em sensores que apresentam o efeito GMI, e a otimização das características de desempenho por meio do uso de configurações em malha fechada. A metodologia empregada inicia com a avaliação experimental das características de fase da impedância de amostras de diferente estrutura e composição química, em função do campo magnético externo, a fim de selecionar aquelas com alta sensibilidade, baixa histerese e maior homogeneidade. Na sequência, são realizadas avaliações teórico-computacionais dos transdutores magnéticos em malha aberta e fechada (magnetômetro e gradiômetro). Da mesma forma, as principais características dos circuitos e controladores software dos transdutores desenvolvidos são detalhadas ao longo do texto. Por sua vez, as principais figuras de mérito dos protótipos desenvolvidos são detalhadamente analisadas, tais como: sensibilidade, linearidade, resposta em frequência, densidade espectral de ruído e resolução. As caracterizações e ensaios experimentais realizados evidenciaram o grande potencial dos transdutores GMI em malha fechada para a atenuação da interferência 1/f, aprimoramento da linearidade e ampliação da faixa de operação. O magnetômetro GMI em malha fechada apresentou sensibilidade em torno de 75,8 mV/microteslas, fundo de escala maior que mais ou menos 40 microteslas, banda de passagem de 45 Hz e resolução na banda de passagem de 27,74 nT. Por outro lado, o gradiômetro GMI em malha fechada desenvolvido apresentou sensibilidade em torno de 102 mV/microteslas, fundo de escala maior que mais ou menos 40 microteslas, banda de passagem de 30 Hz e resolução na banda de passagem de 28,41 nT. / [en] This Thesis aims to develop a system for magnetic field measurement with high sensitivity and resolution, based on the impedance phase characteristics of sensors that have the GMI effect and the performance characteristics optimization through closed-loop configurations. The methodology starts with the experimental evaluation of the phase characteristics of the impedance in samples of different chemical composition and structure as a function of the external magnetic field in order to select those with high sensitivity, low hysteresis, and higher homogeneity. Subsequently, theoretical-computational assessments of magnetic transducers in open and closed-loop (magnetometer and gradiometer) are carried out. Likewise, the main characteristics of the circuits and software controllers of the developed transducers are detailed throughout the text. In turn, the main figures of merit of the developed prototypes are analyzed in detail, such as sensitivity, linearity, frequency response, noise spectral density, and resolution. The characterizations and experimental tests carried out showed the great potential of GMI transducers in a closed-loop configuration for attenuation of interference 1/f, improving linearity and expanding the operating range. The closed-loop GMI magnetometer showed a sensitivity of around 75.8 mV/microteslas, a full-scale range greater than plus or minus 40 microteslas, a pass band of 45 Hz and a resolution in the pass band of 27.74 nT. On the other hand, the GMI closed-loop gradiometer developed had a sensitivity of around 102 mV/microteslas, a full scale greater than plus or minus 40 microteslas, a passband of 30 Hz and a resolution in the pass band of 28.41 nT.

Controle preditivo baseado em modelos (MPC) é uma técnica de controle amplamente utilizada na indústria de processos químicos. Por outro lado, o método de identificação em subespaços (SID) tem se mostrado uma alternativa eficiente para os métodos clássicos de identificação de sistemas. Pela combinação dos conceitos de MPC e SID, surgiu, no final da década de 90, uma nova técnica de controle, denominada controle preditivo com enfoque em subespaços (SPC). Essa técnica também é conhecida como controle preditivo orientado a dados. Ela substitui por um único passo as três etapas do projeto de um MPC: a identificação do modelo, o cálculo do observador de estados e a construção das matrizes de predição. Este trabalho tem como principal objetivo revisar estudos feitos na área de SPC, aplicar esse método em sistemas típicos da indústria química e propor novos algoritmos. São desenvolvidos três algoritmos de excitação interna para o método SPC, que permitem gerar dados persistentemente excitantes enquanto um controle mínimo do processo é garantido. Esses algoritmos possibilitam aplicar identificação em malha fechada, na qual o modelo do controlador SPC é reidentificado utilizando dados previamente excitados. Os controladores SPC e SPC com excitação interna são testados e comparados ao MPC por meio de simulações em dois processos distintos. O primeiro consiste em uma coluna debutanizadora de uma unidade de destilação, para a qual são disponibilizados dois modelos lineares referentes a pontos de operação diferentes. O segundo é um reator de polimerização de estireno com dinâmica não linear, cujo modelo fenomenológico é conhecido. Os resultados dos testes indicam que o SPC é mais suscetível a ruídos de medição. Entretanto, verifica-se que esse controlador corrige perturbações nos set-points das variáveis controladas mais rapidamente que o MPC. Simulações realizadas para o SPC com excitação interna mostram que os algoritmos propostos neste trabalho excitam o sistema satisfatoriamente, de modo que modelos mais precisos são obtidos na reidentificação com os dados excitados. / Model Predictive Control (MPC) technology is widely used in chemical process industries. Subspace identification (SID) on the other hand has proven to be an efficient alternative for classical system identification methods. Based on the results from MPC and SID, it was developed in the late 90s a new control approach, called Subspace Predictive Control (SPC). This approach is also known as data-driven predictive control. In this new method, one single operation replaces the three steps in a MPC controller design: system identification, the state observer design and the predictor matrices construction. The aim of this work is to review studies in the field of SPC, to apply this technology to typical systems of chemical industry and to propose new algorithms. It is developed three internal excitation algorithms for the SPC method, which allow the system to be persistently excited while a minimal control of the process is still guaranteed. These algorithms enable the application of closedloop identification, where the SPC controller model is re-identified using the previously excited data. The SPC controller and the SPC controller with internal excitation are tested through simulation for two different processes. The first one is a debutanizer column of a distillation unit for which two linear models corresponding to two different operating points are available. The second one is a non-linear system consisting of a styrene polymerization reactor. A phenomenological model is provided for this system. Tests results indicate that SPC is more susceptible to measurement noises. However, it is noticed that SPC controller corrects perturbations on set-points faster than MPC. Simulations for the SPC with internal excitation show that the proposed algorithms sufficiently excite the system, in the sense that more precise models are obtained from the re-identification with excited data.