A aplicação de técnicas de controle multivariáveis com o auxílio de ferramentas computacionais vem sendo bastante empregada em projetos de sistemas de controle complexos, que tem como base o conceito de variáveis de estado. Neste trabalho, visamos desenvolver um sistema de controle seguidor com realimentação de estados para um protótipo de um sistema de hélices paralelas onde a dinâmica é não linear e possui três graus de liberdade sendo dois graus de liberdade controlados. Serão utilizados dois modelos matemáticos: um modelo linear e um modelo não linear. A representação linear será utilizada para gerar as matrizes de ganho do sistema de controle. O modelo não linear é obtido através de prototipagem virtual no ambiente de desenvolvimento ADAMS®, que utiliza técnicas de modelagem de sistemas multicorpos para a obtenção das equações dinâmicas do movimento. Em seguida o modelo não linear é exportado para o ambiente de simulações em MATLAB®. A simulação é utilizada para verificar se a técnica de controle linear utilizada tem a capacidade de controlar o sistema não linear e analisar o comportamento do conjunto controlador mais a planta não linear já que está sendo feita atribuição de auto-estrutura completa. Os resultados obtidos ilustram o desempenho e a eficiência da metodologia proposta. / The application of multivariable control techniques with the aid of computing tools has been largely used in projects of complex control systems that are based on the concept of state-variables. The objective of this paper is to show the development of a tracking-system with state-feedback for a prototype of a parallel propeller system presenting nonlinear dynamics with three degrees-of-freedom but having only two controlled. Two mathematical models are used: a linear model and a nonlinear model. The linear representation is used to design the gain matrices of the linear control system. The nonlinear model is obtained through the virtual prototyping environment system ADAMS®, using modeling techniques of multi-body systems to obtain the dynamic motion equations. Then, the nonlinear model is exported to SIMULINK® (MATLAB®). The simulation is used to verify if the applied linear control techniques are able to control the nonlinear model and to analyze the system behavior (control system plus nonlinear plant). The design of the control system is done using the entire eigenstructure assignment technique. The results show the performance and the efficiency of the proposed methodology.

Os sistemas criptográficos de chave pública amplamente utilizados hoje em dia tem sua segurança baseada na suposição da intratabilidade dos problemas de fatoração de inteiros e do logaritmo discreto, sendo que ambos foram demonstrados inseguros sob o advento dos computadores quânticos. Sistemas criptográficos baseados em Multivariáveis Quadráticas (MQ) utilizam como base o problema MQ, que consiste em resolver um sistema de equações polinomiais multivariáveis quadráticas sobre um corpo finito. O problema MQ foi provado como sendo NP-completo e até hoje não se conhece algoritmo, nem mesmo quântico, de tempo polinomial que possa resolver o problema, fazendo com que sistemas criptográficos baseados nesta primitiva mereçam ser investigados e desenvolvidos como reais candidatos a proverem nossa criptografia pós-quântica. Durante a CRYPTO\'2011 Sakumoto, Shirai e Hiwatari introduziram dois novos protocolos de identificação baseados em polinômios multivariáveis quadráticos, os quais chamamos de MQID-3 e MQID-5, e que em especial e pela primeira vez, tem sua segurança reduzida apenas ao problema MQ. Baseados nestas propostas iremos apresentar uma versão aprimorada do protocolo MQID-3 na qual teremos uma redução da comunicação necessária em aproximadamente 9%. / The public-key cryptography widely used nowadays have their security based on the assumption of the intractability of the problems of integer factorization and discrete logarithm, both of which were proven unsafe in the advent of quantum computers. Cryptographic systems based on Multivariate Quadratic polynomials (MQ) are based on the MQ problem, which consists in solve a system of multivariate quadratic polynomials over a finite field. The MQ problem has been proven NP-complete and so far no polynomial time algorithm is known, not even quantum, which would resolve this problem, making worthwhile to be investigated and developed as a real candidate to provide post-quantum cryptography. In CRYPTO\'2011 Sakumoto, Shirai and Hiwatari introduced two new identification protocols based on multivariate quadratic polynomials, which we call MQID-3 and MQID-5, in particular, for the first time, their security is based only on the MQ problem. Using these proposals, we will present an improved version of the protocol MQID-3 that reduces communication by approximately 9%.

Uma das técnicas de controle avançado que vem ganhando destaque no cenário econômico e ecológico, focando maior sustentabilidade e a otimização dos processos, é o controle preditivo, o qual já vem sendo aplicado em indústrias químicas e petroquímicas. Esta dissertação trata do desenvolvimento de um controle preditivo aplicado a uma planta piloto de neutralização de pH, presente no Laboratório de Controle de Processos Industriais da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo. O desenvolvimento do projeto pode ser dividido em quatro etapas: implementação das malhas de controle regulatório, identificação dos sistemas, construção do controlador preditivo, aplicações e análises experimentais. Na primeira etapa foi necessário estudar o sistema em questão e implementar algumas malhas internas usando controladores PID. Na segunda etapa foi realizada a identificação do modelo da planta, ressaltando que pontos de operação e ajuste de parâmetros internos são determinantes para a modelagem. Já na terceira etapa desenvolveu-se um controlador preditivo, através de softwares auxiliares como o MATLAB e o IIT 800xA da ABB, que foram utilizados para o desenvolvimento e implementação do algoritmo de controle. Por fim, na última etapa, foi feita a análise e comparação dos resultados, quando se submete à planta a um controlador PID, quando aplicado um controlador preditivo em cascata com controladores PID e quando se utiliza apenas o controlador preditivo com ação direta nos atuadores. / The predictive control is an advanced control technique which has gained evidence in the economic and ecological context because the search for sustainability and process optimization. This control has already been applied by the chemical and petrochemical industries. The purpose of this project is to develop a predictive controller which will be applied in a pH neutralization plant located in the Industrial Processes Control Laboratory at Polytechnic School of the University of São Paulo. The development of this project can be divided into four stages: implementation of regulatory control loops, identification of the system, construction of the predictive controller, applications and experimental analysis. The first step is necessary in order to study the plant and to implement some internal loops using PID controllers. In the second step, the identification process of the plant model will be done. It is important to note that operating points and internal parameter settings are very important for modeling. In the third stage, using the model obtained from the identification process, a predictive controller is built from auxiliary software such as MATLAB and IIT 800xA (by ABB), which will be used for the development and implementation of the control algorithm. Finally, the last step consists in collecting and analyzing the results of the pH neutralization plant. At this stage the responses of each controller will be compared: PID controller, MPC controller in cascade mode with PID and MPC controller acting directly on actuators.

O presente trabalho apresenta a descrição de um modelo matemático completo em seis graus de liberdade para um Veículo Submersível Autônomo (VSA) sub-atuado. Desenvolveram-se métodos de identificação de sistemas para identificar o modelo não linear do veículo. A fim de evitar problemas de divergência na estimação de parâmetros hidrodinâmicos do modelo, usou-se o método de transformação paramétrica. Usou-se o filtro estendido de Kalman como estratégia para o processo de estimação de parâmetros quando ruídos de natureza gaussiana estavam presentes no modelo e nas medidas. Com o objetivo de estimar um maior número de parâmetros de uma só vez, empregou-se o método de máxima verossimilhança. Os experimentos mostraram que o filtro de Kalman responde bem à estimação de parâmetros específicos, porém, divergiu facilmente à estimação de múltiplos parâmetros. Uma alternativa que apresentou melhor desempenho foi o método de máxima verossimilhança. Testaram-se manobras circulares e de zig-zags para a obtenção de dados do veículo. Para os ensaios experimentais, utilizou-se o VSA sub-atuado do Laboratório de Veículos Não Tripulados (LVNT) do Departamento de Engenharia Mecatrônica da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo. Validou-se o modelo identificado mediante o simulador do veículo. Numa segunda etapa, desenvolveram-se controladores H¥ capazes de controlar a dinâmica do VSA em seus seis graus de liberdade. Projetaram-se controladores SISO (uma entrada e uma saída) e MIMO (múltiplas entradas e múltiplas saídas) com o fim de avaliar o acoplamento dinâmico do sistema. Projetaram-se controladores centralizados robustos para garantir as condições de operação num ambiente marinho e em condições de laboratório próximas às de uma aplicação real. As leis de controle são baseadas na técnica de sensibilidade mista H¥ que garantem condições de robustez do sistema de controle, tanto no desempenho quanto na estabilidade. Uma estrutura de controle de dois graus de liberdade (2GL) produziu melhores propriedades de desempenho comparada com a estrutura do controlador de um grau de liberdade. Compararam-se as respostas dos controladores descentralizados SISO e os controladores centralizados. O controlador 2GL garantiu as especificações do projeto, inclusive aquelas definidas no domínio do tempo. Um controlador central pode controlar o veículo na realização de manobras complexas em três dimensões que emulem a inspeção ou monitoramento de sistemas offshores ou outras tarefas comuns na exploração submarinha. O trabalho apresenta também a integração dos algoritmos de controle com o sistema de tempo real embarcado, os sensores inerciais de navegação, os motores elétricos para os atuadores lemes e o propulsor, o banco de baterias e o processador central ARM7 de 32 bits de ponto fixo. Traduziram-se os algoritmos de controle de ordem elevada para a aritmética de ponto fixo produzindo a execução rápida e, no possível, evitando a ocorrência de transbordamento de dados. / This work presents a full six degrees-of-freedom mathematical model description of a subactuated Autonomous Underwater Vehicle (AUV). The work developed methods of System Identification for identifying the nonlinear model of the vehicle. In order to avoid divergence problems in the process of hydrodynamic, it used the parametric transformation technique. It used the extended Kalman filter to estimate the model parameters subject to Gaussian noise, in the process and in the measurements. In order to tackle the problem of multiple parameter estimation at once, the work used the maximum likelihood approach. The experimental results showed that the Kalman filter approach is better when the aim is to estimate a specific parameter, however, it diverges easily when the aim is to estimate multiple parameters. The maximum likelihood technique showed better response to estimate multiple parameters of the model. Zig-zag and circular standard maneuvers were tested with the identification algorithms. For experimental tests, an AUV, namely Pirajuba and constructed by the Unmanned Vehicle Laboratory (LVNT), were used. Results were also assessed using an AUV six degrees of freedom simulator. In a second stage, the work developed H¥ controllers to manoeuvre the vehicle in six-degrees-of-freedom. Decoupled SISO (single input and single output variables) and MIMO (multiple input and multiple output variables) controllers were synthesized in order to validate the coupling dynamics of the AUV. Moreover, centralized robust controllers were developed to control the vehicle in the sea and in test tanks with extreme conditions close to the ocean environmental. The control techniques were based in the H¥ mixed sensitivity approach which guarantees robust performance and stability of the sub-actuated system. A structure of two-degrees-of-freedom (2GL) controller presented better performance compared with the classic single H¥ controller of one degree of freedom structure. A comparison between responses was used to validate the decoupling and centralized controllers. The 2GL controller has good performance specifications despite these defined in the time domain. A central controller can control the AUV in complex maritime task that require complex and three-dimensional manoeuvres. The work deals also with the implementation issues coding these advanced control algorithms into the real time embedded system including inertial sensors, electric motors for the propeller and actuator surfaces, battery banks, and the unit central process ARM7 of 32 bits of fixed point. The control algorithms were translated from floating point to fixed point arithmetic avoiding data overflow, seeking simplicity and fast task execution.

Esse trabalho apresenta uma contribuição para o projeto de um controlador MPC robusto quanto à estabilidade baseado na realimentação da saída e admitindo restrições nas entradas e incertezas no modelo da planta. Ele estende a abordagem existente para o projeto de um MPC considerando o caso particular de um modelo em espaço de estados, onde o estado é lido diretamente da planta, sendo aplicado para a situação em que o sistema escolhido de entradas possa ficar saturado ou que o processo seja representado por um modelo diferente do modelo considerado na função objetivo do controlador. Para isso, o MPC se propõe a resolver o problema de otimização em dois estágios: No estágio off-line, vários controladores sem restrição são obtidos a partir de um problema de otimização onde inequações de Lyapunov são acrescentadas ao problema como restrições de forma a garantir a contração do estado (estabilidade). Esses controladores, representados por uma matriz de ganhos, correspondem a todas configurações possíveis de saturação das variáveis manipuladas para um dado conjunto possível de variáveis controladas. Nessas combinações, incluídas como restrições no controlador, todos os modelos previstos para o processo são considerados. Dessa forma, perdendo-se uma entrada, o subconjunto de saídas controladas pode ser alterado.Na versão anterior do método proposto por Rodrigues & Odloak (2005), esse estágio off-line envolve um observador de estados o que dificulta a solução do problema de otimização do MPC robusto, consumindo grande tempo computacional. Além disso, requer uma solução inicial viável que nem sempre é trivial. Com a versão proposta do sistema de modelo espaço estado, o estimador de estado torna-se desnecessário pois o estado passa a ser medido. Na etapa on-line do projeto do controlador, uma lei ótima de controle é obtida a partir da combinação convexa das configurações de controle que correspondem ao conjunto de variáveis manipuladas disponíveis (não saturadas). Também nessa etapa é considerada a incerteza do modelo utilizado pelo controlador. O controlador proposto é testado com alguns exemplos simulados a partir de modelos obtidos na indústria de processo. / In this work, it is presented a contribution to the design of a robust MPC with output feedback, input constraints and uncertain model. This work extends existing approaches by considering a particular non-minimal state space model, which transforms the output feedback strategy into a state feedback strategy. The controller is developed to the case in which the system inputs may become saturated and the model is uncertain. We follow a two stages approach: In the off-line stage, a series of unconstrained robust MPCs is obtained by including in the control optimization problem, inequality constraints that force the state of the closed-loop system to contract along the time. Each of these controllers, represented by a gain matrix, is associated to particular sets of manipulated inputs and controlled outputs. When one manipulated input becomes saturated, we may need to reduce the set of controlled variables. In the existing version of the method, the closed loop system involves a state observer that makes the solution to the robust MPC optimization problem a time consuming step. The problem also requires an initial solution that may not be trivial to find. With the adopted version of the system state space model, the state filter becomes trivial and the state can be considered measured. In the on-line step of the proposed controller design, a sub optimal control law is obtained by combining control configurations that correspond to particular subsets of available manipulated inputs. The method is illustrated with simulation examples of the process industry.

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O presente trabalho apresenta a descrição de um modelo matemático completo em seis graus de liberdade para um Veículo Submersível Autônomo (VSA) sub-atuado. Desenvolveram-se métodos de identificação de sistemas para identificar o modelo não linear do veículo. A fim de evitar problemas de divergência na estimação de parâmetros hidrodinâmicos do modelo, usou-se o método de transformação paramétrica. Usou-se o filtro estendido de Kalman como estratégia para o processo de estimação de parâmetros quando ruídos de natureza gaussiana estavam presentes no modelo e nas medidas. Com o objetivo de estimar um maior número de parâmetros de uma só vez, empregou-se o método de máxima verossimilhança. Os experimentos mostraram que o filtro de Kalman responde bem à estimação de parâmetros específicos, porém, divergiu facilmente à estimação de múltiplos parâmetros. Uma alternativa que apresentou melhor desempenho foi o método de máxima verossimilhança. Testaram-se manobras circulares e de zig-zags para a obtenção de dados do veículo. Para os ensaios experimentais, utilizou-se o VSA sub-atuado do Laboratório de Veículos Não Tripulados (LVNT) do Departamento de Engenharia Mecatrônica da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo. Validou-se o modelo identificado mediante o simulador do veículo. Numa segunda etapa, desenvolveram-se controladores H¥ capazes de controlar a dinâmica do VSA em seus seis graus de liberdade. Projetaram-se controladores SISO (uma entrada e uma saída) e MIMO (múltiplas entradas e múltiplas saídas) com o fim de avaliar o acoplamento dinâmico do sistema. Projetaram-se controladores centralizados robustos para garantir as condições de operação num ambiente marinho e em condições de laboratório próximas às de uma aplicação real. As leis de controle são baseadas na técnica de sensibilidade mista H¥ que garantem condições de robustez do sistema de controle, tanto no desempenho quanto na estabilidade. Uma estrutura de controle de dois graus de liberdade (2GL) produziu melhores propriedades de desempenho comparada com a estrutura do controlador de um grau de liberdade. Compararam-se as respostas dos controladores descentralizados SISO e os controladores centralizados. O controlador 2GL garantiu as especificações do projeto, inclusive aquelas definidas no domínio do tempo. Um controlador central pode controlar o veículo na realização de manobras complexas em três dimensões que emulem a inspeção ou monitoramento de sistemas offshores ou outras tarefas comuns na exploração submarinha. O trabalho apresenta também a integração dos algoritmos de controle com o sistema de tempo real embarcado, os sensores inerciais de navegação, os motores elétricos para os atuadores lemes e o propulsor, o banco de baterias e o processador central ARM7 de 32 bits de ponto fixo. Traduziram-se os algoritmos de controle de ordem elevada para a aritmética de ponto fixo produzindo a execução rápida e, no possível, evitando a ocorrência de transbordamento de dados. / This work presents a full six degrees-of-freedom mathematical model description of a subactuated Autonomous Underwater Vehicle (AUV). The work developed methods of System Identification for identifying the nonlinear model of the vehicle. In order to avoid divergence problems in the process of hydrodynamic, it used the parametric transformation technique. It used the extended Kalman filter to estimate the model parameters subject to Gaussian noise, in the process and in the measurements. In order to tackle the problem of multiple parameter estimation at once, the work used the maximum likelihood approach. The experimental results showed that the Kalman filter approach is better when the aim is to estimate a specific parameter, however, it diverges easily when the aim is to estimate multiple parameters. The maximum likelihood technique showed better response to estimate multiple parameters of the model. Zig-zag and circular standard maneuvers were tested with the identification algorithms. For experimental tests, an AUV, namely Pirajuba and constructed by the Unmanned Vehicle Laboratory (LVNT), were used. Results were also assessed using an AUV six degrees of freedom simulator. In a second stage, the work developed H¥ controllers to manoeuvre the vehicle in six-degrees-of-freedom. Decoupled SISO (single input and single output variables) and MIMO (multiple input and multiple output variables) controllers were synthesized in order to validate the coupling dynamics of the AUV. Moreover, centralized robust controllers were developed to control the vehicle in the sea and in test tanks with extreme conditions close to the ocean environmental. The control techniques were based in the H¥ mixed sensitivity approach which guarantees robust performance and stability of the sub-actuated system. A structure of two-degrees-of-freedom (2GL) controller presented better performance compared with the classic single H¥ controller of one degree of freedom structure. A comparison between responses was used to validate the decoupling and centralized controllers. The 2GL controller has good performance specifications despite these defined in the time domain. A central controller can control the AUV in complex maritime task that require complex and three-dimensional manoeuvres. The work deals also with the implementation issues coding these advanced control algorithms into the real time embedded system including inertial sensors, electric motors for the propeller and actuator surfaces, battery banks, and the unit central process ARM7 of 32 bits of fixed point. The control algorithms were translated from floating point to fixed point arithmetic avoiding data overflow, seeking simplicity and fast task execution.

Uma das técnicas de controle avançado que vem ganhando destaque no cenário econômico e ecológico, focando maior sustentabilidade e a otimização dos processos, é o controle preditivo, o qual já vem sendo aplicado em indústrias químicas e petroquímicas. Esta dissertação trata do desenvolvimento de um controle preditivo aplicado a uma planta piloto de neutralização de pH, presente no Laboratório de Controle de Processos Industriais da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo. O desenvolvimento do projeto pode ser dividido em quatro etapas: implementação das malhas de controle regulatório, identificação dos sistemas, construção do controlador preditivo, aplicações e análises experimentais. Na primeira etapa foi necessário estudar o sistema em questão e implementar algumas malhas internas usando controladores PID. Na segunda etapa foi realizada a identificação do modelo da planta, ressaltando que pontos de operação e ajuste de parâmetros internos são determinantes para a modelagem. Já na terceira etapa desenvolveu-se um controlador preditivo, através de softwares auxiliares como o MATLAB e o IIT 800xA da ABB, que foram utilizados para o desenvolvimento e implementação do algoritmo de controle. Por fim, na última etapa, foi feita a análise e comparação dos resultados, quando se submete à planta a um controlador PID, quando aplicado um controlador preditivo em cascata com controladores PID e quando se utiliza apenas o controlador preditivo com ação direta nos atuadores. / The predictive control is an advanced control technique which has gained evidence in the economic and ecological context because the search for sustainability and process optimization. This control has already been applied by the chemical and petrochemical industries. The purpose of this project is to develop a predictive controller which will be applied in a pH neutralization plant located in the Industrial Processes Control Laboratory at Polytechnic School of the University of São Paulo. The development of this project can be divided into four stages: implementation of regulatory control loops, identification of the system, construction of the predictive controller, applications and experimental analysis. The first step is necessary in order to study the plant and to implement some internal loops using PID controllers. In the second step, the identification process of the plant model will be done. It is important to note that operating points and internal parameter settings are very important for modeling. In the third stage, using the model obtained from the identification process, a predictive controller is built from auxiliary software such as MATLAB and IIT 800xA (by ABB), which will be used for the development and implementation of the control algorithm. Finally, the last step consists in collecting and analyzing the results of the pH neutralization plant. At this stage the responses of each controller will be compared: PID controller, MPC controller in cascade mode with PID and MPC controller acting directly on actuators.

Esse trabalho apresenta uma contribuição para o projeto de um controlador MPC robusto quanto à estabilidade baseado na realimentação da saída e admitindo restrições nas entradas e incertezas no modelo da planta. Ele estende a abordagem existente para o projeto de um MPC considerando o caso particular de um modelo em espaço de estados, onde o estado é lido diretamente da planta, sendo aplicado para a situação em que o sistema escolhido de entradas possa ficar saturado ou que o processo seja representado por um modelo diferente do modelo considerado na função objetivo do controlador. Para isso, o MPC se propõe a resolver o problema de otimização em dois estágios: No estágio off-line, vários controladores sem restrição são obtidos a partir de um problema de otimização onde inequações de Lyapunov são acrescentadas ao problema como restrições de forma a garantir a contração do estado (estabilidade). Esses controladores, representados por uma matriz de ganhos, correspondem a todas configurações possíveis de saturação das variáveis manipuladas para um dado conjunto possível de variáveis controladas. Nessas combinações, incluídas como restrições no controlador, todos os modelos previstos para o processo são considerados. Dessa forma, perdendo-se uma entrada, o subconjunto de saídas controladas pode ser alterado.Na versão anterior do método proposto por Rodrigues & Odloak (2005), esse estágio off-line envolve um observador de estados o que dificulta a solução do problema de otimização do MPC robusto, consumindo grande tempo computacional. Além disso, requer uma solução inicial viável que nem sempre é trivial. Com a versão proposta do sistema de modelo espaço estado, o estimador de estado torna-se desnecessário pois o estado passa a ser medido. Na etapa on-line do projeto do controlador, uma lei ótima de controle é obtida a partir da combinação convexa das configurações de controle que correspondem ao conjunto de variáveis manipuladas disponíveis (não saturadas). Também nessa etapa é considerada a incerteza do modelo utilizado pelo controlador. O controlador proposto é testado com alguns exemplos simulados a partir de modelos obtidos na indústria de processo. / In this work, it is presented a contribution to the design of a robust MPC with output feedback, input constraints and uncertain model. This work extends existing approaches by considering a particular non-minimal state space model, which transforms the output feedback strategy into a state feedback strategy. The controller is developed to the case in which the system inputs may become saturated and the model is uncertain. We follow a two stages approach: In the off-line stage, a series of unconstrained robust MPCs is obtained by including in the control optimization problem, inequality constraints that force the state of the closed-loop system to contract along the time. Each of these controllers, represented by a gain matrix, is associated to particular sets of manipulated inputs and controlled outputs. When one manipulated input becomes saturated, we may need to reduce the set of controlled variables. In the existing version of the method, the closed loop system involves a state observer that makes the solution to the robust MPC optimization problem a time consuming step. The problem also requires an initial solution that may not be trivial to find. With the adopted version of the system state space model, the state filter becomes trivial and the state can be considered measured. In the on-line step of the proposed controller design, a sub optimal control law is obtained by combining control configurations that correspond to particular subsets of available manipulated inputs. The method is illustrated with simulation examples of the process industry.

Orientador: Prof. Dr. Magno Enrique Mendoza Meza / Coorientadora: Profª. Drª. Silvia Lenyra Meirelles Campos Titotto / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica, Santo André, 2018.