The exploration of oil and natural gas in offshore fields has motivated advanced researches about the environmental forces in the oceans. The waves, in particular, have been measured using different techniques, as meteorological buoys, with recent works proposing motion-based estimations procedures using the vessel, or a floating facility, in analogy with the buoys, as a wave sensor. Even though this approach has a number of benefits, the vessels, as dynamic systems, have a cut-off frequency that degrades the estimation of high-frequency waves, which are important for non-linear drift effects predictions. In order to solve this problem, it is proposed the incorporation of wave-probes - gauges used to measure the wave elevation in a point - installed on the hull of the vessel, based on literature suggestions and simple analytical arguments, using the Bayesian statistics as the standing point of a more complete estimation algorithm. In order to incorporate the measurements of the wave-probes, an extended linear model is proposed, showing that only corrections for the vertical motions of the vessel are necessary. The ideal installation positions of the wave-probes are defined using as base the utility Bayesian optimal design of experiments, which is shown to guarantee an upper bound for other optimal criteria, with the \'Elbow Criterion\" defining the optimal number of sensors to be employed. Based on the previous solutions, other proposals are made: a heuristic to solve the optimal sensor placement problem and an optimal prior exploring the probabilistic nature of the algorithm. Finally, all the proposals are tested numerically and experimentally, with a vessel model in a towing tank, concluding that the addition of the wave-probes is able to improve not only the estimation of high-frequency waves, but also the estimation over a large range of frequencies. For unimodal seas with intermediate draft, the addition of just one wave-probe reaches approximately a 37%-55% improvement in the energy parameter estimations - HS and TP; the addition of two or more probes reaches approximately a 62%-65% improvement in the same parameters estimations; the addition of four probes achieved the best cost benefit for mean direction estimation; and the addition of six probes is shown to be the recommendation for the best high-order directional estimation in the entire range of the spectrum. / A prospecção de óleo e gás natural em campos offshore tem motivado pesquisas avançadas sobre as forças ambientais em oceanos. As ondas, em particular, têm sido medidas através de diferentes técnicas, como boias meteorológicas, com trabalhos recentes propondo técnicas baseadas em movimento para que os navios, em analogia com as boias, possam ser usados como sensores de onda. Apesar desse método ter uma série de vantagens, os navios, como sistemas dinâmicos, têm uma frequência de corte que dificulta a estimação de ondas de altas frequências, que são importantes para a previsão de efeitos de deriva não-lineares. Para resolver esse problema, sugere-se a adição de wave-probes instalados no costado da embarcação, usando como justificativas sugestões da literatura e simples argumentos analíticos, com estatística Bayesiana como fundamentação para um algoritmo de estimação mais completo. Para que as medidas dos wave-probes possam ser incorporadas, um modelo linear estendido é proposto, mostrando que apenas correções para os movimentos verticais do navio são necessárias. A posição ideal de instalação dos wave-probes é definida usando como base o projeto ótimo de experimentos Bayesianos por utilidade, mostrando que o mesmo garante o limite superior de outros critérios de optimalidade, com o \"critério cotovelo\" definindo o número ótimo de sensores a serem usados. Com base nas soluções anteriores, outras propostas são feitas: uma heurística para resolver o problema de posicionamento ótimo dos sensores e uma priori ótima, explorando a natureza probabilística do algoritmo. Ao final, todas as propostas são testadas numericamente e experimentalmente, utilizando um modelo em escala em um tanque de provas, concluindo que a adição de wave-probes é capaz de melhorar não só a estimação de ondas em alta-frequência, mas também a estimação em uma ampla gama de frequências. Para mares unimodais, com calado intermediário, a adição de apenas um sensor alcançou uma melhoria de aproximadamente 37-55% na estimação dos parâmetros relacionados à energia - HS e TP; a adição de dois ou mais sensores alcançou melhorias de 62-65% na estimação de tais parâmetros; a adição de quatro sensores alcançou o melhor custo benefício para estimação da direção média; e a adição de seis sensores se mostrou ideal para estimação de ordem elevada do espectro direcional de energia.

Estruturas flexíveis estão sujeitas a excitações desconhecidas que podem causar danos. Um dos possíveis artifícios para lidar com este problema é a teoria de controle de sistemas dinâmicos. Em particular, uma técnica que suscita o interessa para aplicação nesta classe de sistemas é o controle ótimo, devido às suas boas propriedades de resposta e factibilidade, podendo ser aplicado até através de circuitos analógicos. O contratempo desta técnica é a necessidade de um número de sensores igual ao número de estados do sistema, o que para estruturas é inviável. Como uma alternativa, pode se empregar os procedimentos usuais de restrição de realimentação do sinal medido. No entanto, estes casos não consideram o projeto das matrizes de saída e entrada, fator determinante para o controle de vibrações em estruturas. O objetivo deste trabalho é preencher esta lacuna. Inicialmente, são introduzidos alguns conceitos das teorias de controle ótimo, dinâmica estrutural e sobre métodos de discretização em séries. Em seguida, determinam-se as condições necessárias de otimalidade considerando como variáveis de otimização o ganho e as posições dos sensores e atuadores. Determinadas as condições, investigam-se os principais desafios para solução destas equações, dados pela existência de parâmetros que estabilizem o sistema e a dependência do ponto ótimo em relação à condição inicial do sistema. O primeiro é resolvido a partir da especificação do sistema linear para uma forma modal e utilizando funções de controle de Lyapunov, o que adicionalmente proporciona o resultado de que o controle colocalizado é um controle ótimo. Para o segundo são propostas duas soluções, sendo uma utilizada para determinar as posições dos atuadores para projetar um controle LQR com desempenho satisfatório, e a outra para determinar os ganhos e posições dos sensores de modo a obter um controle com realimentação de saída com desempenho próximo ao LQR projetado. Os resultados obtidos a partir da aplicação da metodologia desenvolvida em exemplos da dinâmica estrutural revelaram um desempenho notável. Mesmo para uma razão pequena entre o número de sensores pelo número de estados obteve-se um desempenho equivalente ao LQR, exibindo também propriedades robustez consideráveis em relação às variáveis de otimização. Conclui-se que a metodologia desenvolvida é uma boa alternativa para as técnicas de controle LQR e LQG. / Flexible structures are subject to unknown excitations that may cause damage. One of the possible artifices to deal with this problem is the control theory of dynamical systems. In particular, a technique that raises the interest for application in this class of systems is the optimal control, due to its good properties of response and feasibility, as it can be applied even through analog circuits. A drawback of this technique is the need for a number of sensors equal to the number of states, which for structures is impracticable. As an alternative, the usual procedures of using only measured signals for feedback can be employed. However, these cases do not consider the design of the input and output matrices, a determining factor for vibration control in structures. The purpose of this paper is to fill this gap. Initially, some concepts of the theories of optimal control, structural dynamics and series discretization methods are introduced. Then, the optimality conditions are determined considering the gain and locations of sensors and actuators as the optimization variables. Given these conditions, we investigate the main challenges to solve these equations, given by the existence of parameters that stabilize the system and the dependence of the optimum point in relation to the initial condition of the system. The first one is solved from the specification of the linear system to a modal form and using Lyapunov control functions, which additionally provides the result that the collocated control is an optimal control. For the second two solutions are proposed, one being used to determine the positions of the actuators to design a LQR control with satisfactory performance, and the other to determine the gains and positions of the sensors in order to obtain an output feedback control with close performance to the designed LQR. The results obtained from the application of the methodology developed in structural dynamics examples revealed a remarkable performance. Even for a small ratio between the number of sensors by the number of states a performance equivalent to the LQR was obtained, also exhibiting considerable robustness properties in relation to the optimization variables. It is concluded that the developed methodology is a good alternative for LQR and LQG control techniques.

Estruturas flexíveis estão sujeitas a excitações desconhecidas que podem causar danos. Um dos possíveis artifícios para lidar com este problema é a teoria de controle de sistemas dinâmicos. Em particular, uma técnica que suscita o interessa para aplicação nesta classe de sistemas é o controle ótimo, devido às suas boas propriedades de resposta e factibilidade, podendo ser aplicado até através de circuitos analógicos. O contratempo desta técnica é a necessidade de um número de sensores igual ao número de estados do sistema, o que para estruturas é inviável. Como uma alternativa, pode se empregar os procedimentos usuais de restrição de realimentação do sinal medido. No entanto, estes casos não consideram o projeto das matrizes de saída e entrada, fator determinante para o controle de vibrações em estruturas. O objetivo deste trabalho é preencher esta lacuna. Inicialmente, são introduzidos alguns conceitos das teorias de controle ótimo, dinâmica estrutural e sobre métodos de discretização em séries. Em seguida, determinam-se as condições necessárias de otimalidade considerando como variáveis de otimização o ganho e as posições dos sensores e atuadores. Determinadas as condições, investigam-se os principais desafios para solução destas equações, dados pela existência de parâmetros que estabilizem o sistema e a dependência do ponto ótimo em relação à condição inicial do sistema. O primeiro é resolvido a partir da especificação do sistema linear para uma forma modal e utilizando funções de controle de Lyapunov, o que adicionalmente proporciona o resultado de que o controle colocalizado é um controle ótimo. Para o segundo são propostas duas soluções, sendo uma utilizada para determinar as posições dos atuadores para projetar um controle LQR com desempenho satisfatório, e a outra para determinar os ganhos e posições dos sensores de modo a obter um controle com realimentação de saída com desempenho próximo ao LQR projetado. Os resultados obtidos a partir da aplicação da metodologia desenvolvida em exemplos da dinâmica estrutural revelaram um desempenho notável. Mesmo para uma razão pequena entre o número de sensores pelo número de estados obteve-se um desempenho equivalente ao LQR, exibindo também propriedades robustez consideráveis em relação às variáveis de otimização. Conclui-se que a metodologia desenvolvida é uma boa alternativa para as técnicas de controle LQR e LQG. / Flexible structures are subject to unknown excitations that may cause damage. One of the possible artifices to deal with this problem is the control theory of dynamical systems. In particular, a technique that raises the interest for application in this class of systems is the optimal control, due to its good properties of response and feasibility, as it can be applied even through analog circuits. A drawback of this technique is the need for a number of sensors equal to the number of states, which for structures is impracticable. As an alternative, the usual procedures of using only measured signals for feedback can be employed. However, these cases do not consider the design of the input and output matrices, a determining factor for vibration control in structures. The purpose of this paper is to fill this gap. Initially, some concepts of the theories of optimal control, structural dynamics and series discretization methods are introduced. Then, the optimality conditions are determined considering the gain and locations of sensors and actuators as the optimization variables. Given these conditions, we investigate the main challenges to solve these equations, given by the existence of parameters that stabilize the system and the dependence of the optimum point in relation to the initial condition of the system. The first one is solved from the specification of the linear system to a modal form and using Lyapunov control functions, which additionally provides the result that the collocated control is an optimal control. For the second two solutions are proposed, one being used to determine the positions of the actuators to design a LQR control with satisfactory performance, and the other to determine the gains and positions of the sensors in order to obtain an output feedback control with close performance to the designed LQR. The results obtained from the application of the methodology developed in structural dynamics examples revealed a remarkable performance. Even for a small ratio between the number of sensors by the number of states a performance equivalent to the LQR was obtained, also exhibiting considerable robustness properties in relation to the optimization variables. It is concluded that the developed methodology is a good alternative for LQR and LQG control techniques.