Em geral, nos processos de policondensação há formação de um produto volátil, conhecido como condensado. A remoção deste produto é necessária a fim de favorecer o crescimento das cadeias poliméricas. O controle da temperatura do reator deve ser implementado de modo a favorecer a remoção do condensado e de manter a qualidade do produto. A aplicação experimental do controlador preditivo não linear (NMPC) a um reator de policondensação é apresentada neste trabalho. Devido às restrições de tempo de processamento, foi proposto um modelo simplificado, denominado Modelo A, obtido considerando o reator como sendo bem misturado acoplado a um tanque de condensado em que Etilenoglicol é acumulado. Supõe-se também que o metanol que deixa o reator é removido completamente do sistema, como se houvesse uma separação perfeita. O modelo A foi ajustado a dados experimentais obtidos a partir de ensaios com perturbação degrau e PRBS (Pseudo Random Binary Sequence). Em conclusão dos experimentos em malha fechada verificou-se que o controlador NMPC com o modelo A apresenta dificuldades de controle quando há reações químicas no sistema. Sendo assim, foi proposto um novo modelo, denominado modelo B, em que assume-se que os componentes voláteis, etilenoglicol e metanol, acumulam-se ambos em um tanque de condensado, podendo retornar ao reator. Foram realizados estudos de simulação para verificar como os modelos A e B interferem na viabilidade das trajetórias de temperatura. Os estudos mostraram que a presença de Metanol no reator, mesmo em pequenas quantidades, tem um efeito mais acentuado na temperatura do que a presença de Etilenoglicol. No entanto, o desempenho do controlador NMPC não foi muito bom quando comparado ao desempenho de um controlador PID. Foi proposta uma nova estratégia, com retroalimentação simples de estado. Nesta estratégia, a temperatura inicial do reator no modelo de referência é atualizada com o valor medido desta temperatura. O controlador NMPC com retroalimentação de estado apresentou um desempenho superior aos controladores NMPC anteriores e PID. O controlador NMPC com retroalimentação de estado mostrou-se mais robusto que o PID porque tem um desempenho equivalente para diferentes trajetórias, sem para isto ter que sofrer alterações nos seus parâmetros de sintonia. O controlador PID sofre uma degradação do seu desempenho, dependendo da trajetória a ser seguida. Isto torna o controlador NMPC com retroalimentação simples de estado mais flexível, pois evitam-se correções no modelo ou nos parâmetros de sintonia para diferentes bateladas. Esta flexibilidade é importante para a industria de polímeros, que muitas vezes trabalha com reatores multiproduto em batelada. / In general, in polycondensation processes there is formation of a volatile product known as condensate. The removal of this product is necessary in order to favor the growth of the polymer chains. The reactor temperature control should be implemented in order to favor condensate removal and to keep product quality. The experimental application of nonlinear predictive controller (NMPC) to a polycondensation reactor is presented in this work. Due to processing time requirements, a simplified model of the system, called model A, obtained by supposing the reactor is a perfect stirred tank coupled to a condensate tank, where the ethyleneglycol that exits the system is accumulated. It is supposed also that the entire methanol that leaves the reactor leaves the system too, as if there was a perfect separation column. Model A was adjusted to experimental data obtained from step response and PRBS (Pseudo Random Binary Sequence) disturbance experiments. In conclusion of the closed loop experiments, it was verified that the NMPC controller with model A presents difficulties when chemical reactions take place in the system. Therefore, a new model, called model B, was proposed, in which it is assumed that both methanol and ethylene glycol are accumulated in a condensate tank, and are allowed to return to the reactor. Simulation studies were carried out in order to verify how models A and B interfere in the feasibility of trajectories. The studies showed that the presence of Methanol, even in small amounts, has a very large effect in temperature, when compared to Ethyleneglycol. However, the NMPC controller performance was not very better than that of a PID. A strategy implementing a simple state feedback was proposed. In this strategy, the initial reactor temperature in the reference model is replaced by its measured value. NMPC with state feedback has a performance better than that of the previous NMPC and PID controllers. NMPC with state feedback appears to be more robust than PID because it has a constant performance for different temperature trajectories, without need of changing its tuning parameters. PID controller instead, shows a degradation of its performance, depending on the trajectory to be followed. This makes the NMPC controller with state feedback more flexible because there is no need to correct the model or the tuning parameters for different batches. This flexibility is important for the polymer industry, that often works with multiproduct batch reactors.

Este trabalho tem como objetivo o estudo de um controlador preditivo para um sistema de aplicação de herbicidas a taxas variáveis, em que o herbicida e a água encontram-se em recipientes diferentes e enviados a um misturador para formar a calda a taxas variáveis de concentração. Propõe-se uma estratégia de geração da referência para o controlador a fim de caracterizar o sistema de injeção de herbicidas como um sistema híbrido com dois modos de operação. Esta geração da referência para o controlador possui a finalidade de reduzir os efeitos do tempo de atraso inerente do sistema causado pelo tamanho da tubulação entre o misturador e os bicos de dispersão da calda. As áreas que requerem aplicação de herbicida, assim como sua taxa de aplicação, são informadas ao controlador por meio de mapas de infestação georeferenciados pré adquiridos. O principal objetivo é controlar a aplicação de herbicidas de forma que a quantidade necessária de herbicidas seja aplicada evitando desperdícios. O controlador preditivo reduz o custo com insumos agrícolas, protege o operário responsável pela aplicação e preserva o meio ambiente de impactos ambientais causados pelo excesso de herbicidas. Resultados de simulação usando modelos matemáticos para as taxas de água e herbicida são apresentados para ilustrar a eficácia do controlador preditivo implementado. / The objective of this project is to study a predictive controller for a herbicides injection system with variable rates where the herbicide and water are placed in different recipients and sent to a mixer. A strategy to generate the reference for the predictive controller characterizes the system as hybrid because there are two modes of operation for the herbicide injection system. The generated reference has the finality of decreasing the effects of the delay time of the system caused by the lenght of the tubes between the mixer and the dispersion nozzles. The application areas and the correct concentration for them, will be obtained by previous designed statistic maps. These maps describle de spacial variability of the weeds as the concentration required to eliminate them. The main goal is the optimum control of the process, spreading only the necessary quantity of herbicides. The predictive controller is efficient to lower the costs and to protect the operator and preserve the environment against the impacts of excess of herbicides in the soil. Results of simulations using mathematical models to obtain herbicide rates are presented to show the efficiency of the implemented predictive controller.

O projeto de estratégias de controle preditivo (MPC) com estabilidade garantida, que incorpora explicitamente a incerteza de modelo na formulação de controle, ainda permanece uma questão em aberto na literatura, embora uma ampla teoria já tenha sido desenvolvida para a síntese de algoritmos MPC robustamente estáveis. Em verdade, as soluções existentes para o problema de MPC robusto estão longe de uma etapa aceitável de implementação prática, principalmente se o sistema de processo é composto de modos integradores ou instáveis, e também apresenta atrasos de tempo (tempos mortos) entre suas variáveis de entrada e saída. Sob esta perspectiva, o objetivo principal desta tese é desenvolver uma estrutura de síntese de controladores MPC com estabilidade robusta garantida para sistemas de processo com as características integradoras ou instáveis, assim como tempos mortos entre as variáveis. Particularmente, três diferentes estratégias de MPC robusto são desenvolvidas neste trabalho. As duas primeiras referem-se a sistemas integradores com tempos mortos: o primeiro algoritmo é baseado em uma formulação de controle em dois passos, enquanto o segundo é posto como um problema de otimização de controle em um passo e a representação de modelo em variáveis de estado é mais geral do que aquela adotada na formulação do primeiro método. A terceira estratégia proposta focaliza os sistemas instáveis com tempos mortos através de uma formulação de controle em um passo. Ademais, visando o caso de implementação prática, os controladores desenvolvidos compreende os seguintes aspectos: (i) as leis de controle livre de erro permanente são obtidas sem a necessidade de incluir uma camada de otimização adicional de cálculo de estados estacionários, devido à formulação adequada de modelos em espaço de estados na forma incremental das entradas, os quais são derivados de expressões analíticas de resposta ao degrau do sistema de processo; (ii) a incerteza de todos os parâmetros do modelo, e.g. ganhos, constantes de tempo, atrasos de tempo, é considerada na formulação do problema; (iii) as provas de estabilidade robusta segundo Lyapunov são realizadas de uma forma intuitiva através da imposição de restrições terminais de igualdade e restrições de contração de custo; (iv) a inclusão adequada de variáveis de folga, que não comprometem as propriedades estabilizantes dos controladores, assegura que os problemas de otimização são sempre viáveis; (v) integração estável com camada de otimização em tempo real, visto que os controladores são projetados de tal forma a rastrear targets ótimos para algumas entradas e saídas do processo, mantendo as variáveis remanescentes dentro de faixas pré-definidas, ao invés de set-points xos. Exemplos de simulação típicos da indústria de processo são explorados para ilustrar as potenciais utilidades dos métodos propostos e demonstrar que eles podem ser aplicados em casos reais. / The design of stable model predictive control (MPC) strategies that explicitly incorporate the model uncertainty into the control formulation still remains an open issue, although a rich theory has been developed to the synthesis of robustly stabilizing MPC schemes. In fact, the existing solutions to the robust MPC problem seem far from an acceptable stage of practical imple mentations, chiey when the process system is composed of integrating and unstable poles, as well as time delays between its input and output variables. Within this perspective, the ultimate goal of this thesis is to develop a new framework for robust MPC synthesis which guarantees closed-loop stability of integrating and unstable time delay processes. On this subject, three different robust MPC strategies are developed. The two rst concerns on integrating time delay processes; the former is based on a two-step control formulation, whereas the latter is posed as a one-step control optimization problem and state-space model description is more general than that adopted in the former formulation. The third proposed strategy focuses on one-step control formulation-based unstable time delay processes. Aiming at practical implementation purposes, the controllers proposed herein comprise the following aspects: (i) the offset free control laws are obtained without the need to include an additional steady-state calculation op timization layer due to the enclosure of proper state-space models in the incremental form of the inputs, which are derived of analytical expressions of step response of the process system; (ii) the uncertainty of all model parameters, e.g. gains, time constants, time delays and so on, is considered in the problem formulation; (iii) the proofs of robust Lyapunov stability are easily carried out of an intuitive way by imposing terminal equality constraints and cost-contracting constraints; (iv) the suitable inclusion of slack variables, which does not commit the stabil ity properties of the controllers, ensure that the proposed optimization problems are always feasible; (v) stable integration with real-time optimization layer, seeing as the controllers are designed to work in the optimum target tracking scheme where they should drive the process to the optimum operating point, while maintaining the remaining inputs and outputs inside pre dened zones instead of xed set-points. Simulation examples typical of the process industry are exploited to illustrate the helpfulness of the proposed control methods and demonstrate that they can be implemented in real applications.

Nesta tese, com a ambição de desenvolver um pacote de controle que poderia ser implementado a baixo custo nas indústrias brasileiras, é estudado o controle preditivo (MPC) de sistemas estáveis e instáveis com modelos incertos, baseado em um modelo de realinhamento e o uso de técnicas de desigualdades matriciais lineares (LMI), para resolução de problemas de controle robusto. Na primeira parte da tese, a aplicabilidade de um controlador baseado em um modelo de realinhamento é considerada. Como o controlador preditivo baseado em um modelo de realinhamento não requer o uso de um observador de estados, espera-se que seja mais eficiente e mais robusto a distúrbios não medidos que um controlador que precise de um observador de estados. Essa hipótese é testada comparando-se o desempenho e a robustez a distúrbios não medidos deste controlador com um controlador que requer o uso de um observador de estados, através da simulação do controle de um separador polipropileno/propano (PP) industrial. Por outro lado, a desvantagem de um controlador baseado em um modelo de realinhamento é a sensibilidade da construção do modelo e das matrizes do controlador a erros numéricos que aumentam com o tamanho do sistema. As etapas do algoritmo de controle mais sensíveis a erros numéricos são então destacadas com o objetivo de discutir a aplicabilidade de um controlador baseado em um modelo de realinhamento a sistemas de grande porte. Além disso, sempre que possível, os métodos utilizados para reduzir a sensibilidade das etapas problemáticas a erros numéricos são apresentados. A segunda parte da tese trata da solução do problema de controle robusto preditivo baseado em um modelo de sistema incerto. Este problema é usualmente abordado através da inclusão de restrições não lineares sobre os custos associados aos modelos da planta no problema de controle, de tal modo que a ação de controle é obtida a cada instante de tempo através da resolução de um problema de otimização não linear, cujo custo computacional pode ser proibitivo para sistemas de grande porte. Nesta parte da tese, o problema de MPC robusto é então reformulado como um problema baseado em LMIs, que pode ser resolvido com uma fração do esforço computacional. A abordagem proposta é comparada com o MPC robusto convencional e testada através da simulação do controle de um reator e de um separador C3/C4 industriais. Finalmente, na terceira parte da tese, o MPC de sistemas estáveis e instáveis com incertezas no modelo que permite a saturação das entradas manipuladas é abordado. Um subconjunto das entradas manipuladas é alocado ao controle das saídas instáveis através de uma lei de realimentação de estados, enquanto as outras entradas são deixadas livres para controlar as saídas estáveis restantes. Assume-se que as saídas são controladas dentro de faixas e que os setpoints das saídas são tratados como entradas manipuladas adicionais. Os controladores desenvolvidos nesta parte da tese permitem a saturação das entradas associadas às saídas instáveis através da manipulação das entradas livres e dos setpoints das saídas instáveis. A viabilidade recursiva dos controladores desenvolvidos é garantida, permitindo-se que os setpoints das saídas instáveis deixem temporariamente suas faixas. O desempenho dos controladores desenvolvidos é testado através da simulação do controle de dois processos integradores da indústria química. / In this thesis, with the ambition of developing a homemade control package that could be implemented at a low cost in Brazilian industries, the model predictive control (MPC) of uncertain stable and unstable systems based on a realigned state space representation and on the use of the Linear Matrix Inequality (LMI) techniques is addressed. In the first part of this thesis, the practical implementability of a controller based on a realigned model is considered. Since a Model Predictive Controller based on a realigned model does not require the use of a state observer, it is expected to be more efficient and more robust to unmeasured disturbances than a controller requiring the use of a state observer. This assumption is tested by comparing the performance and the robustness to unmeasured disturbances of a controller based on a realigned model with a controller requiring the use of a state observer through the simulation of the control of a nonlinear industrial propylene/propane (PP) splitter. On the other hand, a disadvantage of a controller based on a realigned model is that the construction of the model and controller matrices is very sensitive to numerical errors. The steps of the control algorithm that are more sensitive to numerical errors are then highlighted in order to discuss the practical applicability of an MPC based on the realigned model to large-scale systems. Also, wherever possible, some ways of decreasing the sensitiveness of the problematic steps to numerical errors are presented. The second part of this thesis addresses the solution to the problem of robust MPC of systems with model uncertainty. The usual approach of dealing with this kind of problem is through the inclusion of nonlinear cost constraints in the control problem so that the control action is obtained at each sampling time as the solution to a nonlinear programming (NLP) problem that, for high order systems, can be computationally expensive. In this part of the thesis, the robust MPC problem is then recast as an LMI problem that can be solved in real time with a fraction of the computer effort. The proposed approach is compared with the conventional robust MPC and tested through the simulation of the control of a reactor system and a C3/C4 splitter of the process industry. Finally, in the third part of the thesis, the model predictive control of uncertain process systems with stable and unstable outputs that allows input saturation is addressed. A subset of the manipulated inputs is allocated to the control of the unstable outputs through a state feedback control law while the other inputs are left free to control the remaining stable outputs. It is assumed that the outputs are controlled inside zones and that the output setpoints are treated as additional free manipulated inputs. The proposed controllers allow the saturation of the inputs related to the unstable outputs by manipulating the free inputs and the setpoints of the unstable outputs. The recursive feasibility of the controllers is guaranteed by allowing the setpoints of the unstable outputs to temporarily leave their bounds. The performance of the proposed approach is tested through the simulation of the control of two integrating chemical process systems.

O sucesso de estratégias de controle preditivo baseado em modelo (MPC, na sigla em inglês) tanto em ambiente industrial quanto acadêmico tem sido marcante. No entanto, ainda há diversas questões em aberto na área, especialmente quando a hipótese simplificadora de modelo perfeito é abandonada. A consideração explícita de incertezas levou a importantes progressos na área de controle robusto, mas esta ainda apresenta alguns problemas: a alta demanda computacional e o excesso de conservadorismo são questões que podem ter prejudicado a aplicação de estratégias de controle robusto na prática. A abordagem de controle preditivo estocástico (SMPC, na sigla em inglês) busca a redução do conservadorismo através da incorporação de informação estatística dos ruídos. Como processos na indústria química sempre estão sujeito a distúrbios, seja devido a diferenças entre planta e modelo ou a distúrbios não medidos, está técnica surge como uma interessante alternativa para o futuro. O principal objetivo desta tese é o desenvolvimento de algoritmos de SMPC que levem em conta algumas das especificidades de tais processos, as quais não foram adequadamente tratadas na literatura até o presente. A contribuição mais importante é a inclusão de ação integral no controlador através de uma descrição do modelo em termos de velocidade. Além disso, restrições obrigatórias (hard) nas entradas associadas a limites físicos ou de segurança e restrições probabilísticas nos estados normalmente advindas de especificações de produtos também são consideradas na formulação. Duas abordagens foram seguidas neste trabalho, a primeira é mais direta enquanto a segunda fornece garantias de estabilidade em malha fechada, contudo aumenta o conservadorismo. Outro ponto interessante desenvolvido nesta tese é o controle por zonas de sistemas sujeitos a distúrbios. Essa forma de controle é comum na indústria devido à falta de graus de liberdade, sendo a abordagem proposta a primeira contribuição da literatura a unir controle por zonas e SMPC. Diversas simulações de todos os controladores propostos e comparações com modelos da literatura são exibidas para demonstrar o potencial de aplicação das técnicas desenvolvidas. / The success of Model Predictive Control (MPC) strategies in industrial and academic environments in the last decades has been remarkable. However, there are many open questions in the area, especially when the simplifying hypothesis of perfect model is dropped. The explicit consideration of uncertainties lead to important progresses in the area of robust control, but it still exhibits a few drawbacks: high computational load and over conservative behavior are issues that may have hindered the application of robust strategies in practice. The approach of Stochastic Model Predictive Control (SMPC) aims at the reduction of conservativeness due to the incorporation of statistical information about noise. Since processes in chemical industry are always subject to disturbances, resulting from model-plant mismatch or from unmeasured disturbances, this technique is an interesting alternative for future control algorithms. The main objective of this thesis is the development of SMPC algorithms that take into account some of the specificities of such processes, which have not been adequately handled in the literature so far. The most important contribution is the inclusion of integral action in the controller through a velocity description of the model. Besides, hard input constraints associated with safety or physical limits and probabilistic state constraints usually derived from product specification - are also included in the formulation. Two approaches were followed in this work, the first is more direct and the second provides closed-loop stability guarantee at the price of increased conservativeness. Another interesting feature that is developed in this thesis is the zone control of systems subject to disturbances. This form of control is often present in industrial arrays due to the lack of degrees of freedom, and the proposed approach is the first to merge zone control and SMPC. Different simulations of all proposed controllers and comparison to literature benchmarks are provided to show the application potential of the developed techniques.

O desenvolvimento de métodos que aumentem a eficiência de controle de processos de cristalização ganhou importância devido à necessidade de melhoras nas taxas de produção, minimizando os custos de energia e mantendo a qualidade das partículas. Neste trabalho os autores estudaram a aplicação de um controlador preditivo (MPC) a um processo de cristalização de cloreto de sódio por evaporação múltiplo-efeito, com alimentação paralela, permitindo que a planta busque, em tempo real, o melhor ponto de operação respeitando os limites definidos. Primeiramente, foi criado um modelo fenomenológico não linear através de balanços de massa, energia e momento considerando a cinética de cristalização, de forma que se possa simular a dinâmica de operação dos cinco efeitos operando dependentemente. O modelo físico possibilitou a aplicação de um controlador do tipo MPC com zona de controle permitindo que as principais variáveis de saída encontrem, dentro de uma faixa de operação aceitável, o ponto ótimo do processo nas condições atuais. Ao mesmo sistema foi aplicado um controlador clássico do tipo PID para avaliação dos ganhos adquiridos pela técnica de controle por predição do estado futuro da planta, observando uma melhor estabilidade e queda no consumo energético. / The development of methods to increase the efficiency of the crystallization process control has gained importance due to the need to improve production rates, to minimize energy costs and to improve the quality of particulate products. In this work the author has applied a model predictive control (MPC) to a continuous forced circulation five-stage evaporative sodium chloride crystallizer with parallel feed, providing the real time search of the best operating point inside the defined set of constraints. First, a non-linear phenomenological model was developed by mass, energy and moment balances coupled to the crystallization kinetics, to simulate the dynamic operation of the five effects working dependently. The physical model enabled the study of the implementation of a model predictive control MPC with zone control that allows the main output variables to be controlled in acceptable operating ranges and the detection of the optimum operating point of the process corresponding to current economic conditions. To evaluate the benefits of the advanced control strategy, a classical PID control system was also implemented in the crystallization system and the two strategies were compared to evaluate the benefit of the model based predictive strategy that provides a better stability and a decrease in the energy consumption.

O propósito desta Tese é desenvolver controladores preditivos (MPC) com garantia de estabilidade e que são parte de uma estrutura onde a otimização em tempo real (RTO) produz targets otimizantes para o controlador preditivo. As aproximações de duas e três camadas foram consideradas. Três diferentes estratégias são apresentadas: A primeira estratégia é desenvolvida para sistemas com pólos integradores; esta consiste em um algoritmo MPC de horizonte infinito em duas versões estendidas. Este controlador é formulado para implementação em uma estrutura de duas camadas. Os resultados de simulação em um sistema linear com modos estáveis e integradores mostram a capacidade do controlador MPC para seguir targets nas entradas vindos da camada RTO mesmo quando há targets para sistemas integradores. Como segunda estratégia, foi desenvolvido um algoritmo que garante estabilidade nominal do controlador MPC quando este interage com a camada intermediária da estrutura em três camadas. Além da versão nominal, é desenvolvida uma extensão deste controlador para sistemas com incerteza, o controlador resultante tem estabilidade robusta. Esta aproximação é testada com um sistema linear e um sistema não linear. Para o sistema não-linear, que é um processo industrial, é simulada a estrutura completa incluindo a RTO com o algoritmo robusto. Os resultados mostram que a estrutura é capaz de seguir mudanças nos targets quando os distúrbios afetam o processo. Finalmente, a última estratégia proposta nesta Tese consiste na inclusão de uma função convexa no controlador MPC para seguir os targets. O gradiente desta função convexa é considerada num termo quadrático na função objetivo do controlador MPC. Este controlador é simulado com um sistema linear e um sistema não linear. Com o objetivo de desenvolver uma versão robusta, o MPC com gradiente foi estendido ao caso de sistemas com incertezas. Para todas as estratégias apresentadas em esta Tese, foram formulados teoremas que garantem a viabilidade recursiva e a convergência do sistema em malha fechada. / The aim of this Thesis is the development of predictive controllers (MPC) with guarantee of stability and that are part of a control structure where Real Time Optimization (RTO) is present and produces optimizing targets for the predictive controller. The approaches of two and three-layer are considered. Three different strategies are presented: the first strategy is developed for integrating systems; it consists on an infinite horizon MPC algorithm in two extended versions. This controller is designed to be implemented in the two-layer structure. Simulation results in a linear system with integrating and stable modes show the ability of the MPC controller to follow input targets from the RTO layer even when there are targets for integrating systems. As a second strategy, it is developed an algorithm that guarantees nominal stability of the MPC controller when it interacts with the intermediary layer of the three-layer structure. In order to produce a robust structure, an extension to uncertain systems is also developed. This approach is tested with both a linear and a nonlinear system. For the nonlinear system, which is an industrial process, the full structure that includes the RTO with the robust algorithm is simulated. Results show that the structure is capable to follow target changes when disturbances affect the process. Finally, the last strategy proposed in this Thesis consists on the inclusion of a convex function in the MPC controller to follow the RTO targets. The gradient of this convex function is considered in a quadratic term in the objective function of the MPC controller. This controller is also simulated with both a linear system and a nonlinear system. For the MPC with gradient, an extension to the case of uncertain systems is developed in order to provide a more robust controller. For the strategies developed in this Thesis, theorems that guarantee the recursive feasibility and the convergence of the closed-loop system are provided.

The development of Advanced Driving Assistance Systems (ADAS) produces comfort and safety through the application of several control theories. One of these systems is the Adaptive Cruise Control (ACC). In this work, a distribution of two control loops of such system is developed for an embedded application to a vehicle. The vehicle model was estimated using the system identification theory. An outer loop control manages the radar data to compute a suitable cruise speed, and an inner loop control aims for the vehicle to reach the cruise speed given a desired performance. For the inner loop, it is used two different approaches of model predictive control: a finite horizon prediction control, known as MPC, and an infinite horizon prediction control, known as IHMPC. Both controllers were embedded in a microcontroller able to communicate directly with the electronic unit of the vehicle. This work validates its controllers using simulations with varying systems and practical experiments with the aid of a dynamometer. Both predictive controllers had a satisfactory performance, providing safety to the passengers. / A inclusão de sistemas avançados para assistência de direção (ADAS) tem beneficiado o conforto e segurança através da aplicação de diversas teorias de controle. Um destes sistemas é o Sistema de Controle de Cruzeiro Adaptativo. Neste trabalho, é usado uma distribuição de duas malhas de controle para uma implementação embarcada em um carro de um Controle de Cruzeiro Adaptativo. O modelo do veículo foi estimado usando a teoria de identificação de sistemas. O controle da malha externa utiliza dados de um radar para calcular uma velocidade de cruzeiro apropriada, enquanto o controle da malha interna busca o acionamento do veículo para atingir a velocidade de cruzeiro com um desempenho desejado. Para a malha interna, é utilizado duas abordagens do controle preditivo baseado em modelo: um controle com horizonte de predição finito, e um controle com horizonte de predição infinito, conhecido como IHMPC. Ambos controladores foram embarcados em um microcontrolador capaz de comunicar diretamente com a unidade eletrônica do veículo. Este trabalho valida estes controladores através de simulações com sistemas variantes e experimentos práticos com o auxílio de um dinamômetro. Ambos controladores preditivos apresentaram desempenho satisfatório, fornecendo segurança para os passageiros.

Sistemas de aeração são amplamente utilizados em estações de tratamento de esgotos sanitários e efluentes industriais, sendo a configuração mais utilizada os sistemas de lodos ativados. Neste trabalho, buscou-se a implementação e o teste de uma estratégia de controle avançado em um sistema de aeração. Foi utilizado um canal de aeração com recirculação de água como simulação de um tanque de aeração. Para consumir o oxigênio dissolvido na água, foi realizada a dosagem de hipossulfito de sódio na entrada de água do canal. Um algoritmo de controle preditivo tipo QDMC (\"Quadratic Dynamic Matrix Control\") foi implementado. Para estabelecer o \"set-point\" de OD (oxigênio dissolvido) pela manipulação da rotação do soprador de ar, foi utilizado um microcomputador com programação desenvolvida em linguagem C. Foi instalado na saída do canal uma sonda com sensores de OD e temperatura e um inversor de freqüência foi ligado ao soprador, ambos conectados ao microcomputador para armazenamento das informações geradas e envio dos comandos gerados pelo algoritmo de controle. Foram avaliadas a performance e estabilidade da estratégia de controle adotada, mostrando que o controlador desenvolvido é robusto e estável para utilização em sistemas de aeração. Isto indica que é interessante desenvolver o estudo para reatores biológicos operando em estações de tratamento de efluentes. / Aeration systems are widely used in wastewater treatment plants, and the configuration more common is activated sludge plant. In this study, we sought to implement and test an advanced control strategy in an aeration system. We used a channel aeration with recirculation of water as a simulation of an aeration tank. To consume the dissolved oxygen in water was performed dosage of sodium thiosulphate in water entering the channel. A predictive control algorithm type QDMC (\"Quadratic Dynamic Matrix Control\") was implemented. To establish the set-point of DO (dissolved oxygen) by manipulating the rotation of the air blower was used with a microcomputer program developed in C language. It was installed onto the end of channel a sensor of DO and temperature and a frequency converter was connected to the blower, both connected to the computer for storing information generated and transmission of information generated by the control algorithm. We evaluated the performance and stability of the control strategy adopted, showing that the developed controller is robust and stable for use in aeration systems. This indicates that it is interesting to further explore the biological reactors operating in sewage treatment effluents.

Algoritmos MPC implementam estratégias avançadas de controle adequada-mente aplicáveis a processos químicos complexos e multivariáveis. Recentemente, desenvolveram-se algoritmos MPC que possuem controle das saídas por faixas e estabilidade nominal baseados em horizonte infinito de predição. O objetivo principal deste trabalho é estender este tipo de algoritmo desenvolvendo um MPC de horizon-te infinito com referências para as entradas manipuladas e controle das saídas por funnel. Funnel é um dispositivo, particular aos algoritmos Honeywell RMPCT® (de horizonte finito), que suaviza as ações do controlador estabelecendo, a cada instan-te de amostragem, limites mais brandos para as saídas controladas que fogem às suas faixas. O algoritmo MPC de horizonte infinito aqui desenvolvido é analisado por simulação de um subsistema importante de uma planta de produção de alumina. Pe-las simulações, verificou-se de fato a suavidade das ações do controlador que dis-põe do funnel. Neste trabalho também se propõe, e se analisa por simulação, uma nova estrutura para o controlador RMPCT® que hoje atua sobre a planta. Uma vez que se mostrou interessante, essa nova estrutura, que inclui uma nova entrada ma-nipulada, poderá ser implementada na prática. / MPC algorithms are particularly suitable to implement advanced control strate-gies at complex and multivariable chemical processes. Recently, it has been devel-oped MPC algorithms with zone control and nominal stability, based on infinity pre-diction horizon. The main objective of this dissertation is to extend this type of algo-rithm by developing an infinity horizon MPC with targets to the manipulated inputs and funnel control. Funnel is a numerical device, particular to Honeywell RMPCT® algorithms (with finite horizon), that softens the controller actions by establishing, at each sampling instant, softer limits for the controlled outputs that escapes from its zones. The infinity horizon MPC algorithm developed here is analyzed by simulation of an important subsystem of an alumina production facility. According to the simula-tions, it was confirmed in fact the smoothness of the control actions produced by the funnel controller. In this work it is also proposed, and analyzed by simulation, a new structure for the RMPCT® controller that controls the plant nowadays. Since this new structure, which includes a new manipulated input, showed itself interesting, it can be implemented in practice.