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Controle robusto por realimenta??o linearizante parcial de bioreatores em modo de opera??o "FED-BATCH"

Pimentel, Guilherme Araujo 01 October 2010 (has links)
Made available in DSpace on 2015-04-14T13:56:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 426332.pdf: 1464219 bytes, checksum: ea5afbd5886909161be48d8010762dd3 (MD5) Previous issue date: 2010-10-01 / Esta disserta??o apresenta um modelo geral que descreve a din?mica do crescimento tanto da bact?ria Escherichia Coli quanto da levedura Saccharomyces Cerevisiae quando produzidas em bioreatores operando no modo descont?nuo com alimenta??o controlada (fed-batch). Em geral, procura-se maximizar a produ??o da biomassa (microorganismos) atrav?s do controle do substrato (alimento) injetado ao bioreator. Pelo princ?pio do bottle-neck, a m?xima produtividade ? obtida quando o n?vel de substrato ? mantido em um determinado valor cr?tico que depende de vari?veis biol?gicas do processo (que variam ao longo do tempo) e de certos par?metros com elevado grau de incerteza. Uma alternativa a esta abordagem ? atrav?s do controle do produto secund?rio (acetato no caso da E. Coli ou etanol no caso da S.Cervisiae) o qual deve ser mantido em n?veis pr?ximos a zero e desta forma todo o substrato ? utilizado na produ??o de biomassa. A partir do modelo n?o linear da din?mica de crescimento do microorganismo, prop?e-se nesta disserta??o uma lei de controle robusta baseada na ideia de realimenta??o linearizante parcial com o objetivo de evitar a medi??o de um elevado n?mero de vari?veis biol?gicas de dif?cil instrumenta??o. Para melhorar o desempenho din?mico do sistema, tamb?m ? proposto um mecanismo de adapta??o param?trica para a estima??o online da taxa de rea??o da oxida??o da glicose. Utilizando a descri??o das n?o linearidades atrav?s da abordagem quasi-LPV e a formula??o das condi??es de estabilidade por desigualdades matriciais lineares (LMIs), projeta-se a din?mica linear livre, resultante da realimenta??o linearizante, de maneira a garantir a estabilidade robusta (em rela??o a n?o linearidades n?o canceladas e varia??es param?tricas) em malha fechada e tamb?m um certo desempenho. Para verificar o comportamento da metodologia proposta s?o realizados v?rios testes em simula??es utilizando a plataforma Matlab=Simulinkr, onde estuda-se o comportamento da estrat?gia proposta em rela??o a trabalhos dispon?veis na literatura especializada.
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Quaternion-based dynamic control of a 6-DOF Stewart Platform for periodic disturbance rejection

Faria, Paulo Fernando S? Ribeiro de 31 August 2016 (has links)
Submitted by Setor de Tratamento da Informa??o - BC/PUCRS (tede2@pucrs.br) on 2016-11-25T11:31:36Z No. of bitstreams: 1 DIS_PAULO_FERNANDO_SA_RIBEIRO_DE_FARIA_COMPLETO.pdf: 3268955 bytes, checksum: dec45a105faf0ccf692d450544ccf81f (MD5) / Made available in DSpace on 2016-11-25T11:31:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DIS_PAULO_FERNANDO_SA_RIBEIRO_DE_FARIA_COMPLETO.pdf: 3268955 bytes, checksum: dec45a105faf0ccf692d450544ccf81f (MD5) Previous issue date: 2016-08-31 / Este trabalho prop?e um controle din?mico, simult?neo e desacoplado baseado em quaternions para a plataforma de Stewart. Para a modelagem din?mica do manipulador, uma formula??o de Newton-Euler baseada em quaternions foi usada para simplifica??o do desenvolvimento das estrat?gias de controle. Para o controle da transla??o da plataforma, uma arquitetura mista composta por m/m?todos H? e de ?-estabilidade aplicados em um controlador din?mico ? apresentada em conjunto com uma representa??o aumentada do sistema, permitindo o uso de Desigualdades Matriciais Lineares. Dist?rbios peri?dicos e constantes s?o tratados pelo controlador din?mico baseado no Princ?pio do Modelo Interno. Para o controle da rota??o da plataforma, um controlador que obt?m desempenho ao ganho ?2, al?m de uma lei de controle por retro-alimenta??o de estados baseada em Desigualdades Matriciais Lineares, ? usado para garantir a estabilidade do sistema rotacional. A matriz Jacobiana da plataforma ? ent?o usada para acoplar os sinais dos dois controladores. Resultados num?ricos apresentados mostram que o m?todo de controle usado ? capaz de estabilizar o sistema ao redor da refer?ncia desejada e de rejeitar perturba??es externas peri?dicas. Ao final, a estrat?gia de controle sugerida ? comparada com um controlador de din?mica reversa e os resultados de ambas abordagens s?o apresentados. / This work proposes a simultaneous decoupled dynamic linear translational and nonlinear rotational quaternion-based control of a Stewart platform. For the dynamic modeling of the manipulator, a Newton-Euler quaternion-based formulation was used for control design simplification. For the platform translation control, a mixed design composed by H?, ?-stability framework applied to a dynamic controller is presented along with an augmented representation to allow the use of Linear Matrix Inequalities (LMI). Periodic and constant disturbances are dealt with by the dynamic controller which is based on the Internal Model Principle (IMP). For the end effector orientation control, an approach consisting of a controller that achieves ?2 gain performance and a state-feedback control law based on the IMP is used in order to guarantee stability of the rotation system. The Jacobian of the platform is then used for control signal coupling. Numerical results show that the proposed controller is able to stabilize the system around the desired reference and successfully reject external periodic perturbations. Finally, the suggested control strategy is compared to an inverse dynamics controller and the results of both approaches are compared.
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An?lise de diferentes t?cnicas de controle na estrutura do ANFIS modificado

Martins, Jos? Kleiton Ewerton da Costa 23 June 2017 (has links)
Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2017-11-01T21:47:48Z No. of bitstreams: 1 JoseKleitonEwertonDaCostaMartins_DISSERT.pdf: 3450112 bytes, checksum: 43beab3e6259be22eeed518fd67eaefc (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2017-11-08T21:43:16Z (GMT) No. of bitstreams: 1 JoseKleitonEwertonDaCostaMartins_DISSERT.pdf: 3450112 bytes, checksum: 43beab3e6259be22eeed518fd67eaefc (MD5) / Made available in DSpace on 2017-11-08T21:43:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JoseKleitonEwertonDaCostaMartins_DISSERT.pdf: 3450112 bytes, checksum: 43beab3e6259be22eeed518fd67eaefc (MD5) Previous issue date: 2017-06-23 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior (CAPES) / O trabalho faz uma an?lise de diferentes t?cnicas de controle na estrutura do ANFIS modificado, m?todo recente que se originou a partir de uma altera??o na estrutura do ANFIS, para realizar identifica??o e controle de plantas com ampla faixa de opera??o e n?o linearidade acentuada. O ANFIS modificado ? dividido em dois grandes est?gios, o primeiro sendo a identifica??o e o segundo o controle. Para realizar a identifica??o pode-se utilizar quaisquer t?cnicas. Nesse trabalho foram exploradas as t?cnicas de identifica??o de sistemas lineares mais conhecidas na literatura e o m?todo dos m?nimos quadrados. Assim como no est?gio da identifica??o, o est?gio de controle tamb?m permite utilizar quaisquer t?cnicas de projeto. Nesse trabalho foram exploradas as t?cnicas de sintonia de controladores PID mais conhecidas na literatura, na qual os controladores projetados foram incorporados na estrutura do ANFIS modificado para a obten??o de um controlador global n?o linear. Foi escolhido um sistema de tanques com multisse??es como estudo de caso e assim foi realizada a sua identifica??o atrav?s do ANFIS modificado, mostrando as qualidades do m?todo. Em seguida foi realizada uma compara??o de desempenho do ANFIS modificado utilizando os diferentes m?todos de sintonia e ao final chegando a uma metodologia sistem?tica para utiliza??o do ANFIS modificado como controlador global. / This work makes an analysis of different control techniques in the modified ANFIS structure, this method is recent and originated from a change in the ANFIS structure for perform identification and control of plants with wide operating range and accentuated non-linearity. The modified ANFIS is divided into two major stages, the first is the identification and the second is the control. In order to perform the identification, it is possible to use any techniques. In this work was explored the linear system identification more known in the literature and the least square estimation. As in the identification stage, the control stage can also use any techniques. This work the tuning of PID controllers will be explored, in which the designed controllers will be incorporated into the modified ANFIS structure to obtain a non-linear controller. A system of tanks with multisections was chosen as a case study and its identification through the modified ANFIS was performed, showing the qualities of the method. Then a performance comparison of the modified ANFIS will be performed using the different tuning methods and show a systematic methodology for use the modified ANFIS as global controller.
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An?lise de uma classe de sistemas n?o-lineares incertos mediante lineariza??o por realimenta??o de estados

Rohr, Eduardo Rath 11 September 2008 (has links)
Made available in DSpace on 2015-04-14T13:56:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 405645.pdf: 2438991 bytes, checksum: a4d5670fc2e4895b19d1aecef3d62c1f (MD5) Previous issue date: 2008-09-11 / Apresenta-se nesta disserta??o uma metodologia para an?lise da estabilidade de uma classe de sistemas n?o-lineares incertos sujeitos ? lineariza??o por realimenta??o de estados. A classe de sistemas abordada inclui sistemas cujas n?o-linearidades possam ser escritas nas formas racional e polinomial, bem como n?o-linearidades do tipo satura??o na entrada de controle. A estabilidade ? analisada dentro de um espa?o limitado de varia??o param?trica e o m?todo apresentado proporciona a obten??o de uma estimativa para o dom?nio de atra??o do sistema. As condi??es de estabilidade s?o escritas em um conjunto finito de restri??es matriciais lineares dependentes dos estados e dos par?metros. Estas restri??es s?o resolvidas numericamente atrav?s de solvers padr?o.
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Meta-heur?sticas aplicadas ? identifica??o de sistemas

Severino, Alcemy Gabriel Vitor 08 December 2017 (has links)
Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2018-03-12T20:41:14Z No. of bitstreams: 1 AlcemyGabrielVitorSeverino_DISSERT.pdf: 2366907 bytes, checksum: 9c123928f1facabf2097d270c1a468ad (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2018-03-19T11:45:04Z (GMT) No. of bitstreams: 1 AlcemyGabrielVitorSeverino_DISSERT.pdf: 2366907 bytes, checksum: 9c123928f1facabf2097d270c1a468ad (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-19T11:45:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AlcemyGabrielVitorSeverino_DISSERT.pdf: 2366907 bytes, checksum: 9c123928f1facabf2097d270c1a468ad (MD5) Previous issue date: 2017-12-08 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior (CAPES) / A identifica??o de sistemas tem como objetivo determinar modelos matem?ticos capazes de descrever suas caracter?sticas din?micas a partir de observa??es. Geralmente, o processo de identifica??o ? dividido nas seguintes etapas: i) coleta de dados experimentais, ii) determina??o da estrutura do modelo, iii) estima??o de par?metros e iv) valida??o do modelo. Neste trabalho investiga-se o problema da determina??o de estruturas. A partir de t?cnicas de otimiza??o conhecidas como meta-heur?sticas, foi desenvolvido um algoritmo para determina??o da estrutura de modelos NARX polinomiais. Diferente dos m?todos tradicionais, as meta-heur?sticas utilizam um conjunto de poss?veis solu??es e estrat?gias, geralmente baseadas na natureza, para encontrar a solu??o do caso aplicado. Dentre as t?cnicas estudadas est?o o algoritmo gen?tico, a otimiza??o por enxame de part?culas e o algoritmo do morcego. A metodologia proposta foi aplicada na identifica??o de tr?s exemplos experimentais: um aquecedor el?trico, um conversor buck e uma v?lvula pneum?tica. Os resultados demonstram que meta-heur?sticas podem ser aplicadas no problema da sele??o de estruturas em modelos NARX polinomiais. / System identification has the goal to determine mathematical models to describe dynamic characteristics of systems from observations. The identification process is generally divided into the following steps: i) experimental data collection, ii) determination of model structure, iii) parameter estimation and iv) model validation. In this work, the problem determining of structures is investigated. An algorithm was developed to determine the structure of polynomial NARX models using optimization techniques known as meta-heuristics. Unlike traditional methods, metaheuristics use a set of possible solutions and strategies, usually based on nature, to find the solution of the case applied. Among the techniques studied are the genetic algorithm, the particle swarm optimization, and the bat algorithm. The methodology proposed in this work was applied to identify three experimental examples: an electric heater, a buck converter and a pneumatic valve. The results demonstrate that metaheuristics can be applied to the problem of the selection of polynomial NARX model structures.
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Identifica??o de uma planta de corrente de um motor de indu??o utilizando redes de base radial

R?go, Joilson Batista de Almeida 30 July 2010 (has links)
Made available in DSpace on 2014-12-17T14:55:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JoilsonBAR_DISSERT.pdf: 5903616 bytes, checksum: bee0d51eb1c54833e1d9a19364c80c76 (MD5) Previous issue date: 2010-07-30 / The present work describes the use of a mathematical tool to solve problems arising from control theory, including the identification, analysis of the phase portrait and stability, as well as the temporal evolution of the plant s current induction motor. The system identification is an area of mathematical modeling that has as its objective the study of techniques which can determine a dynamic model in representing a real system. The tool used in the identification and analysis of nonlinear dynamical system is the Radial Basis Function (RBF). The process or plant that is used has a mathematical model unknown, but belongs to a particular class that contains an internal dynamics that can be modeled.Will be presented as contributions to the analysis of asymptotic stability of the RBF. The identification using radial basis function is demonstrated through computer simulations from a real data set obtained from the plant / O presente trabalho descreve a utiliza??o de uma ferramenta matem?tica na solu??o de problemas decorrentes da teoria de controle, incluindo a identifica??o, a an?lise do retrato de fase e a estabilidade, bem como a evolu??o temporal da planta de corrente do motor de indu??o. A identifica??o de sistemas ? uma ?rea da modelagem matem?tica que tem como objetivo o estudo de t?cnicas que possam determinar um modelo din?mico na representa??o de um sistema real. A ferramenta utilizada na identifica??o e an?lise do sistema din?mico n?o linear ser? as Fun??es de Base Radial (RBF). O processo ou a planta que ser? utilizada possui um modelo matem?tico desconhecido, mas pertence a uma determinada classe que cont?m uma din?mica interna que pode ser modelada. Ser? apresentada como contribui??es a an?lise da estabilidade assint?tica da RBF. A identifica??o utilizando Fun??es de Base Radial ? demonstrada atrav?s de simula??es computacionais a partir de um conjunto de dados reais obtidos da planta de corrente do motor de indu??o
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Estudo e implementa??o de um controlador preditivo generalizado bilinear compensado adaptativo

Cavalcanti, Anderson Luiz de Oliveira 12 December 2003 (has links)
Made available in DSpace on 2014-12-17T14:56:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AndersonLOC.pdf: 406689 bytes, checksum: 691bbb5946a5ec4cddcd17c2240e9a91 (MD5) Previous issue date: 2003-12-12 / The present work presents the study and implementation of an adaptive bilinear compensated generalized predictive controller. This work uses conventional techniques of predictive control and includes techniques of adaptive control for better results. In order to solve control problems frequently found in the chemical industry, bilinear models are considered to represent the dynamics of the studied systems. Bilinear models are simpler than general nonlinear model, however it can to represent the intrinsic not-linearities of industrial processes. The linearization of the model, by the approach to time step quasilinear , is used to allow the application of the equations of the generalized predictive controller (GPC). Such linearization, however, generates an error of prediction, which is minimized through a compensation term. The term in study is implemented in an adaptive form, due to the nonlinear relationship between the input signal and the prediction error.Simulation results show the efficiency of adaptive predictive bilinear controller in comparison with the conventional. / O presente trabalho tem como objetivo o estudo e a implementa??o de um controlador preditivo generalizado bilinear adaptativamente compensado. Este trabalho utiliza t?cnicas de controle preditivo convencionais juntamente com t?cnicas de controle adaptativo na busca de um melhor resultado. No intuito de solucionar problemas de controle freq?entemente enfrentados pela ind?stria qu?mica, ? proposto o modelo bilinear para representar a din?mica dos sistemas em estudo. Os modelos bilineares s?o uma classe particular dentre os modelos n?o-lineares, por?m s?o por natureza mais simples que os modelos n?o lineares gerais e ainda conseguem representar as n?o-linearidades intr?nsecas dos processos industriais. A lineariza??o do modelo, pela aproxima??o quasilinear por degrau de tempo, ? utilizada para viabilizar a aplica??o das equa??es do controlador preditivo generalizado (GPC). Tal lineariza??o, no entanto, gera um erro de predi??o, o qual ? minimizado atrav?s de um termo de compensa??o. O termo em estudo ? implementado de forma adaptativa, dada a forte rela??o n?o-linear entre o sinal de entrada e o erro de predi??o. Resultados de simula??o mostram a efici?ncia do controlador preditivo bilinear adaptativo em compara??o com o convencional.
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Estimador de estados para Plunger Lift

Dourado J?nior, Osmar de Ara?jo 19 June 2017 (has links)
Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2018-01-24T12:15:33Z No. of bitstreams: 1 OsmarDeAraujoDouradoJunior_TESE.pdf: 3621125 bytes, checksum: ac4c7dbcd5830c2fa16d1e8be1ae3ee1 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2018-01-26T14:00:19Z (GMT) No. of bitstreams: 1 OsmarDeAraujoDouradoJunior_TESE.pdf: 3621125 bytes, checksum: ac4c7dbcd5830c2fa16d1e8be1ae3ee1 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-01-26T14:00:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 OsmarDeAraujoDouradoJunior_TESE.pdf: 3621125 bytes, checksum: ac4c7dbcd5830c2fa16d1e8be1ae3ee1 (MD5) Previous issue date: 2017-06-19 / O objetivo desta Tese ? apresentar um Estimador de Estado para po?os de Plunger Lift com base no algoritmo Extended Kalman Filter (EKF). O estimador de estado ? uma opera??o conjunta da aplica??o para o modelo din?mico de Plunger Lift (PL) na abordagem de Espa?o de Estados e algoritmo EKF. O modelo ? constitu?do por um conjunto de equa??es diferenciais e alg?bricas (DAEs) discretas e modeladas na forma de equa??es no espa?o de estados, levando em conta os sinais de medi??o na presen?a de ru?do. O algoritmo EKF ? aplicado ao modelo de espa?o de estado, resultando num estimador de estado capaz de processar o sinal de medi??o, proporcionando assim estimativas das vari?veis de estado, que neste problema s?o a velocidade da golfada e a press?o no topo do revestimento. A simula??o computacional realizada com dados de um po?o real ? apresentada e os resultados mostraram que o estimador de estados proposto ? capaz de fornecer predi??es para po?os de petr?leo operados por PL. / The aim of this Thesis is to present a State Estimator for Plunger Lift wells based on the Extended Kalman Filter (EKF) algorithm. The state estimator is a joint operation of the application for the Plunger Lift (PL) dynamic model in State Space approach and EKF algorithm. The model is constituted by a set of discrete differential algebraic equations (DAEs) discretized and modeled in the form of equations in state space taking into account the measurement signals in the presence of noise. EKF algorithm is applied to the state space model, resulting in a state estimator able to process the measurement signal thus providing estimates of the state variables, that in this problem are slug velocity and casinghead pressure. The computational simulation performed with data from a real well is presented and the results showed that the state estimator proposed is able to provide predictions for oil wells operated by PL.
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Identifica??o de um sistema multitanques utilizando redes de fun??es de base radial / Identification a multi tanks system using radial basis function networks

Silva, Brenna Karolyna dos Santos 23 February 2016 (has links)
Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2017-02-21T00:17:08Z No. of bitstreams: 1 BrennaKarolynaDosSantosSilva_DISSERT.pdf: 6981280 bytes, checksum: 0266d5d98ab38bb268fe5ddd9e7e3c97 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2017-03-03T22:08:40Z (GMT) No. of bitstreams: 1 BrennaKarolynaDosSantosSilva_DISSERT.pdf: 6981280 bytes, checksum: 0266d5d98ab38bb268fe5ddd9e7e3c97 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-03T22:08:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 BrennaKarolynaDosSantosSilva_DISSERT.pdf: 6981280 bytes, checksum: 0266d5d98ab38bb268fe5ddd9e7e3c97 (MD5) Previous issue date: 2016-02-23 / A identifica??o de sistemas din?micos n?o lineares tem grande import?ncia em v?rias ?reas da Engenharia. Esta disserta??o apresenta uma t?cnica de identifica??o de sistemas utilizando Redes Neurais Artificiais do tipo Fun??es de Base Radial ? RBF aplicada a um sistema bastante comum na ind?stria de qu?mica e petroqu?mica, o sistema de multitanques (tanques acoplados), que apresenta uma din?mica de natureza n?o linear. Em tal sistema, o comportamento n?o linear deste pode dificultar a identifica??o e apresentar um modelo que n?o reflete seu comportamento real. Esse fator ? fonte de motiva??o para utilizarmos uma ferramenta matem?tica tal como a RBF na identifica??o dos aspectos n?o lineares do sistema. Essa rede apresenta potencialidades como habilidade de tratar sistemas complexos, aprendizado e generaliza??o. A identifica??o de sistemas utilizando RBF pode ser tratada como um problema de ajuste de curvas atrav?s da combina??o das fun??es de base. / The identification of nonlinear dynamical systems is of great importance in many areas of engineering. In this dissertation presents a system identification technique using Artificial Neural Networks Radial Basis Function type - RBF applied to a very common system in the chemical and petrochemical industry, multi tanks system (coupled tanks), which features a dynamic nature not linear. In such a system, the nonlinear behavior of this can make it difficult to identify and present a model that does not reflect their actual behavior. This factor is a source of motivation we use a mathematical tool such as RBF in the identification of nonlinear aspects of the system. This network has potential as ability to handle complex systems, learning and generalization. Identification systems using RBF can be treated as a curve fitting problem by combining the basic functions.
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Controlador preditivo n?o linear aplicado ao controle de golfadas em processos de produ??o de petr?leo / Nonlinear model predictive controller applied to slug control in oil production processes

Dantas Junior, Gaspar Fontineli 23 January 2014 (has links)
Made available in DSpace on 2014-12-17T14:56:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 GasparFDJ_DISSERT.pdf: 3388304 bytes, checksum: 086a8f61099f69978a8b9f477f351d24 (MD5) Previous issue date: 2014-01-23 / Petr?leo Brasileiro SA - PETROBRAS / Slugging is a well-known slugging phenomenon in multiphase flow, which may cause problems such as vibration in pipeline and high liquid level in the separator. It can be classified according to the place of its occurrence. The most severe, known as slugging in the riser, occurs in the vertical pipe which feeds the platform. Also known as severe slugging, it is capable of causing severe pressure fluctuations in the flow of the process, excessive vibration, flooding in separator tanks, limited production, nonscheduled stop of production, among other negative aspects that motivated the production of this work . A feasible solution to deal with this problem would be to design an effective method for the removal or reduction of the system, a controller. According to the literature, a conventional PID controller did not produce good results due to the high degree of nonlinearity of the process, fueling the development of advanced control techniques. Among these, the model predictive controller (MPC), where the control action results from the solution of an optimization problem, it is robust, can incorporate physical and /or security constraints. The objective of this work is to apply a non-conventional non-linear model predictive control technique to severe slugging, where the amount of liquid mass in the riser is controlled by the production valve and, indirectly, the oscillation of flow and pressure is suppressed, while looking for environmental and economic benefits. The proposed strategy is based on the use of the model linear approximations and repeatedly solving of a quadratic optimization problem, providing solutions that improve at each iteration. In the event where the convergence of this algorithm is satisfied, the predicted values of the process variables are the same as to those obtained by the original nonlinear model, ensuring that the constraints are satisfied for them along the prediction horizon. A mathematical model recently published in the literature, capable of representing characteristics of severe slugging in a real oil well, is used both for simulation and for the project of the proposed controller, whose performance is compared to a linear MPC / A golfada ? um regime inst?vel do fluxo multif?sico, com oscila??es de press?o e vaz?o abruptas no processo de produ??o de petr?leo, podendo ocasionar problemas tais como vibra??o na tubula??o e alto n?vel de l?quido nos separadores. Pode ser classificada de acordo com seu local de ocorr?ncia. A mais severa destas, conhecida como golfada no riser, ocorre na tubula??o vertical que alimenta a plataforma. Conhecida tamb?m como golfada severa, ela ? capaz de causar bruscas oscila??es na press?o, nas vaz?es do processo, vibra??o excessiva, inunda??o dos tanques separadores, produ??o limitada, parada n?o programada da plataforma, entre outros aspectos negativos que motivaram a produ??o deste trabalho. Uma solu??o vi?vel para lidar com tal problema seria projetar um m?todo efetivo para a remo??o ou diminui??o deste regime, como um controlador. De acordo com a literatura, o controlador convencional PID n?o apresenta bons resultados devido ao alto grau de n?o linearidade do processo, o que impulsionou o desenvolvimento de t?cnicas avan?adas de controle. Dentre estas, o controlador preditivo, cuja a??o de controle resulta da solu??o de um problema de otimiza??o, al?m de ser uma t?cnica que apresenta robustez e pode incorporar restri??es f?sicas e/ou de seguran?a. O objetivo deste trabalho ? estudar a aplica??o de uma t?cnica de controle preditivo n?o linear ao controle de golfada severa, visando controlar a quantidade de massa l?quida no riser atuando na v?lvula de produ??o e, indiretamente, suprimir as oscila??es de vaz?o e press?o. Com a finalidade de obter benef?cios ambientais e econ?micos. A t?cnica de controle preditivo proposta baseia-se no uso de aproxima??es lineares do modelo e na resolu??o repetida de um problema de otimiza??o quadr?tica que proporciona solu??es que melhoram a cada itera??o. No caso em que a converg?ncia desse algoritmo ? satisfeita, os valores preditos das vari?veis do processo s?o iguais ?queles que seriam obtidos pelo modelo n?o linear original, garantindo que as restri??es nessas vari?veis sejam satisfeitas ao longo do horizonte de predi??o. Um modelo matem?tico publicado recentemente na literatura, capaz de representar caracter?sticas da golfada severa em um po?o real, ? utilizado tanto para a simula??o, quanto para projeto do controlador proposto, cujo desempenho ? comparado ao de um controlador preditivo linear

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