A necessidade de reduzir o tempo ocioso de equipamentos industriais devido a intervenções de manutenção tem motivado o desenvolvimento de técnicas de controle que almejam estender a vida útil dos componentes da planta respeitando as especificações de desempenho estabelecidas. Para esse propósito, podem ser usados métodos para monitoramento da degradação dos componentes e previsão da ocorrência de falhas. Neste trabalho, considera-se o problema de controle de um sistema na presença de efeitos de degradação que reduzam a efetividade dos atuadores. Mais especificamente, no caso da taxa de degradação depender do esforço de controle, mostra-se que a dinâmica do sistema sob o efeito da degradação pode ser representada por um modelo bilinear. Uma técnica de controle preditivo própria para uso com modelos bilineares é então adotada para levar em conta a perda de efetividade dos atuadores. Para comparação, empregam-se também controladores preditivos mais simples que desconsideram os efeitos de degradação ao longo do horizonte de predição. Resultados de simulação comprovam que a abordagem de controle que emprega o modelo bilinear é mais adequada para tratar o problema de degradação dos atuadores. Com efeitos, as leis de controle preditivo mais simples resultam em perda de estabilidade. Adicionalmente, mostra-se que o controlador preditivo com modelo bilinear pode ser empregado para distribuir o esforço de controle entre atuadores redundantes, caso os efeitos de degradação se tornem pronunciados.

[pt] É considerado o problema de estabilidade de sistemas dinâmicos bilineares a tempo discreto em ambiente determinístico. São propostas novas condições de estabilidade para três modelos diferentes. Tais resultados são comparados com os já existentes. / [en] The stability of bilinear dynamic discrete-time systems in a deterministic environment is considered. New conditions for stability of three types of systems are proposed. The results developed here are compared with those in the current literature.

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:54:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AndersonLOC.pdf: 927541 bytes, checksum: 73019c94d2a3901e38fc25a788ef32fd (MD5) Previous issue date: 2008-10-17 / This work addresses issues related to analysis and development of multivariable predictive controllers based on bilinear multi-models. Linear Generalized Predictive Control (GPC) monovariable and multivariable is shown, and highlighted its properties, key features and applications in industry. Bilinear GPC, the basis for the development of this thesis, is presented by the time-step quasilinearization approach. Some results are presented using this controller in order to show its best performance when compared to linear GPC, since the bilinear models represent better the dynamics of certain processes. Time-step quasilinearization, due to the fact that it is an approximation, causes a prediction error, which limits the performance of this controller when prediction horizon increases. Due to its prediction error, Bilinear GPC with iterative compensation is shown in order to minimize this error, seeking a better performance than the classic Bilinear GPC. Results of iterative compensation algorithm are shown. The use of multi-model is discussed in this thesis, in order to correct the deficiency of controllers based on single model, when they are applied in cases with large operation ranges. Methods of measuring the distance between models, also called metrics, are the main contribution of this thesis. Several application results in simulated distillation columns, which are close enough to actual behaviour of them, are made, and the results have shown satisfactory / Este trabalho aborda aspectos relacionados ? an?lise e ao desenvolvimento de controladores preditivos multivari?veis baseados em multi-modelos bilineares. O Controlador Preditivo Generalizado (GPC) Monovari?vel e Multivari?vel para o caso linear ? apresentado, sendo destacadas suas propriedades, caracter?sticas principais e aplica??es na ind?stria. O GPC bilinear, que ? o controlador base de todo o desenvolvimento desta Tese, ? apresentado atrav?s da abordagem da quasilineariza??o por degrau de tempo. Alguns resultados empregando este controlador s?o apresentados de forma a evidenciar o melhor desempenho do mesmo, quando comparado ao GPC linear, visto que os modelos bilineares representam melhor a din?mica de determinados processos. A quasilineariza??o por degrau de tempo, devido ao fato de ser uma aproxima??o, provoca um erro de predi??o, que limita o desempenho deste controlador ? medida que seu horizonte de predi??o aumenta. Devido ao referido erro de predi??o, o GPC bilinear com compensa??o iterativa ? mostrado de forma a minimizar o referido erro, buscando um melhor desempenho que o GPC bilinear cl?ssico. Alguns resultados utilizando o algoritmo de compensa??o iterativa s?o mostrados. O emprego dos multi-modelos ? abordado nesta Tese, buscando suprir a defici?ncia existente em controladores baseados em modelo ?nico, quando os mesmos s?o aplicados em processos com grandes faixas de opera??o. Formas de mensura??o de dist?ncia entre modelos, tamb?m chamadas de m?tricas, consistem na principal contribui??o desta Tese. Diversos resultados de aplica??o em colunas de destila??o simuladas, que se aproximam bastante do comportamento real das mesmas, foram realizados, e os resultados se mostraram satisfat?rios

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