O escopo desta dissertação é o desenvolvimento de uma metodologia para identificar os modelos de canais da matriz dinâmica que estejam degradando o desempenho de controladores preditivos, ou MPC (Model Predictive Control), baseado nas técnicas de auditoria e diagnóstico deste tipo de controlador propostas por BOTELHO et al. (2015) e BOTELHO; TRIERWEILER; FARENZENA (2016) e CLARO (2016). A metodologia desenvolvida contempla dois métodos distintos. O primeiro, chamado método direto compensado, tem como base o método direto de identificação em malha fechada (LJUNG, 1987)e compensa cada saída medida do processo de modo a se reter apenas a contribuição do canal que se deseja identificar. O segundo, chamado método do erro nominal, utiliza a definição de saída nominal do processo, proposta por BOTELHO et al. (2015), como métrica para se quantificar o quão próximo o modelo está do comportamento da planta através da minimização do erro nominal. Os métodos foram aplicados ao sistema de quatro tanques cilíndricos (JOHANSSON, 2000) para dois cenários distintos, sendo o primeiro um sistema 2x2 em fase não mínima contendo um MPC trabalhando com setpoint e o segundo um sistema 4x4 em fase mínima com o MPC atuando por faixas. Para o sistema 2x2, se avaliou a influência da localização do canal discrepante (dentro ou fora da diagonal principal da matriz dinâmica de transferência) na eficácia dos métodos. Para o sistema 4x4, o estudo foi voltado para a eficácia dos métodos frentes a controladores que atuam dentro de limites para as variáveis. Os modelos identificados foram comparados pela capacidade de identificar um modelo que capturasse o zero de transmissão da planta e o RGA dinâmico, par ao sistema 2x2, e pelas respostas degrau e diagrama de Bode para o sistema 4x4. O método direto compensado resultou em baixo erro relativo no valor do zero para a discrepância na diagonal principal da matriz dinâmica e alto valor quando a discrepância se encontrava fora da diagonal principal. O método do erro nominal, por sua vez, foi capaz de identificar um modelo cujo zero de transmissão possuía baixo erro relativo frente ao zero da planta em ambos os cenários. No cenário do controlador atuando por faixas, os métodos propostos obtiveram melhores estimativas dos modelos quando comparados com o método concorrente, uma vez que apresentou alto percentual de aderência das saídas simuladas com as saídas medidas. Em todos os cenários estudados, o método do erro nominal se mostrou capaz de identificar um modelo mais robusto, pois este apresentou RGA dinâmico compatível com a planta em todo o range de frequências analisado. / The objective of this dissertation is to develop a method to identify the model for the channel of the dynamic matrix that are affecting the performance of model predictive controllers (MPC), based on the assessment and diagnosis techniques for this type of controller proposed by BOTELHO et al. (2015) e BOTELHO; TRIERWEILER; FARENZENA (2016) and CLARO (2016). The proposed methodology includes two different methods. The first, called the compensated direct method, is based on the closed-loop direct identification method (LJUNG, 1987) and compensates each process measured output in order to retain only the contribution of the channel being identified. The second, called nominal error method, uses the definition of the process nominal output, proposed by BOTELHO et al. (2015), as a metric to quantify how close the model is to the actual plant behavior by minimizing the nominal error. The proposed methods were applied to the quadruple-tank system (JOHANSSON, 2000) for two distinct scenarios, the first being a nonminimum-phase 2x2 system containing a MPC working with setpoint and the second a minimum-phase 4x4 system with the MPC working by ranges. For the 2x2 system, the influence of the model mismatch location (inside or outside the main diagonal of the dynamic transfer matrix) on the effectiveness of the methods was evaluated. For the 4x4 system, the study was focused on the effectiveness of the methods with controllers that operate within limits for the variables. The identified models were compared by the capability of identifying a model with accurate plant transmission zero and dynamic RGA, for the 2x2 system, and by the step responses and Bode diagram for the 4x4 system. The compensated direct method resulted in low relative error in the value of the transmission zero for the model mismatch located in the main diagonal of the dynamic matrix and high relative error when the mismatch was outside the main diagonal. On the other hand, the nominal error method was able to identify a model whose transmission zero had low relative error against the plant zero in both scenarios. In the scenario of a controller working by range, the proposed methods obtained better estimates of the models when compared to the concurrent method, since it presented a high percentage of adherence of the simulated outputs with the measured outputs. In all the studied scenarios, the nominal error method was able to identify a more robust model, since it presented dynamic RGA compatible with the plant in the entire range of analyzed frequencies.

Este trabalho visa o desenvolvimento de uma metodologia para a re-identificação do modelo usado em controladores preditivos (MPC) desenvolvidos em uma estrutura em duas camadas: uma camada estática que calcula os targets para as variáveis manipuladas e uma dinâmica que implementa os targets para as entradas. Espera-se que esse procedimento de reidenticação seja acionado sempre que for observada uma significativa degradação do modelo de controle do processo. Neste trabalho assume-se que a re-identicação do modelo deve ser realizada em malha fechada. No método aqui proposto, admite-se que o código fonte do programa do controlador preditivo não está disponível, e conseqüentemente, o método proposto não deve requerer qualquer modificação no código fonte. No método aqui proposto, o sinal de excitação é introduzido através dos coeficientes da função objetivo da camada estática que calcula os targets para as entradas. O método proposto é testado por simulação em dois processos diferentes. O primeiro processo é uma coluna de destilação para a qual estão disponíveis vários modelos lineares obtidos em diferentes condições operacionais. O segundo processo aqui estudado é um reator químico não linear que deve ser representado localmente por um modelo linear. / This work aims at the development of a methodology to the re-identification of the model to be used in a MPC, which is developed in a two layers structure: a target calculation layer and a dynamic layer where the targets to the inputs are implemented. It is expected that the reidentification procedure should be started whenever it is observed a significant degradation of the process model. Here, it is assumed that the model re-identification is to be performed in closed-loop. In the method proposed here, it is assumed that the source code of the MPC controller is not available, and consequently, the proposed method should not require any modification the source code. In the method proposed here, the excitation signal is introduced through the coefficients of the objective function of the target calculation layer. The proposed method is tested by simulation in two different processes. The first one is a distillation column where several linear models obtained at different operating conditions are available. The second process studied here is a nonlinear chemical reactor that is locally represented by a linear model.

O escopo desta dissertação é o desenvolvimento de um método para detectar os modelos da matriz dinâmica que estejam degradando o desempenho de controladores preditivos baseados em modelos. O método proposto se baseia na análise de correlação cruzada entre o erro nominal do controlador em malha fechada e a uma estimativa da contribuição de cada canal para o cálculo da saída, filtrada pela função de sensibilidade do controlador. Esse método pode ser empregado na auditoria de controladores com variáveis controladas em setpoints e/ou com variáveis que operem entre faixas, como é usual de se encontrar na indústria. Esta dissertação apresenta os resultados da aplicação bem sucedida do método no sistema de quatro tanques (JOHANSSON, 2000), para o qual três cenários foram avaliados. No primeiro cenário, o método localizou corretamente discrepâncias de ganho e de dinâmica de modelos de um controlador preditivo baseado em modelos (Model-based Predictive Controller, ou controlador MPC). No segundo, o método foi utilizado para avaliar a influência de uma variável externa para melhorar o desempenho de um controlador afetado por distúrbios não medidos. No terceiro cenário, o método localizou canais com modelos nulos que deveriam ser incluídos na matriz de controle de um controlador MPC de estrutura descentralizada. Os resultados deste estudo de caso foram comparados com aqueles obtidos pelo método proposto por BADWE, GUDI e PATWARDHAN (2009), constatando-se que o método proposto é mais robusto que o método usado na comparação, não demandando ajustes de parâmetros por parte do usuário para fornecer bons resultados. A dissertação inclui também um estudo de caso da aplicação industrial do método na auditoria de desempenho de um controlador preditivo linear de estrutura descentralizada, com doze variáveis controladas, oito manipuladas e quatro distúrbios não medidos, aplicado a um sistema de fracionamento de propeno e propano em uma indústria petroquímica. A auditoria permitiu reduzir o escopo de revisão do controlador a dezenove canais da matriz, sendo que quatorze destes correspondiam a canais com modelos nulos que deveriam ser incluídos na matriz. A eficácia do método foi comprovada repetindo-se a avaliação da qualidade de modelo para todas as variáveis controladas. / The scope of this dissertation is the development of a method to detect the models of the dynamic matrix that are affecting the performance of model-based predictive controllers. The proposed method is based on the cross correlation analysis between the nominal controller error and an estimate of the contribution of each channel to the controller output, filtered by the controller nominal sensitivity function. The method can be used in the performance assessment of controllers employing variables controlled at the setpoint and/or those controlled within ranges. This dissertation presents the results of the successful application of the method to the quadruple-tank process (JOHANSSON, 2000), for which three scenarios were evaluated. In the first scenario, the method correctly located gain and dynamic mismatches on a model-based predictive controller (MPC controller). In the second one, the method was used to evaluate the influence of an external variable to improve the performance of a controller affected by unmeasured disturbances. In the third scenario, the method located null models that should be included in the dynamic matrix of a decentralized MPC controller. The results of the three scenarios were compared with the ones obtained through the method proposed by BADWE, GUDI e PATWARDHAN (2009). The proposed method was considered more robust than the reference one for not requiring parameters estimation performed by the user to provide good results. This dissertation also includes a case study about the application of the method on the performance assessment of an industrial linear predictive controller of decentralized structure. The controller has twelve controlled variables, eight manipulated variables, and four unmeasured disturbances and is applied to a propylene-propane fractionation system of a petrochemical industry. The performance assessment allowed reducing the scope of the controller revision to nineteen channels of the models matrix, fourteen of which were null models that should be included in the controller. The efficacy of the proposed method was confirmed by repeating the model quality evaluation for all the controlled variables.

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.

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.

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.

Esta dissertação estuda o controle multivariável de uma plataforma \"offshore\" típica. Com esse propósito, um modelo dinâmico rigoroso do processo não-linear foi desenvolvido e usado para representar o processo real nas simulações das estratégias de controle propostas. Baseado no modelo rigoroso e usando métodos de identificação, foram desenvolvidos modelos lineares aproximados para representar o processo no controlador preditivo (MPC). O sistema de controle foi projetado visando manter as variáveis controladas em valores adequados e reduzir o efeito de golfadas severas nos equipamentos à jusante da plataforma. Foram testados dois controladores preditivos: o MPC convencional que opera com \"setpoints\" fixos para as variáveis controladas e o controlador preditivo que opera com zonas para as variáveis controladas. Os resultados da simulação mostram que o controlador preditivo com controle por zonas é capaz de ter uma performance bem melhor que o controlador preditivo convencional, com uma significativa redução na amplitude das oscilações causadas pelas golfadas na vazão de petróleo na saída da plataforma. / This dissertation studies the multivariable control of a typical offshore platform. For this purpose, a rigorous nonlinear dynamic model of the process system is developed and used to represent the true process in the simulation of the proposed control strategies. Based on this rigorous model, approximate linear models are obtained through identification methods in order to represent the platform process in the Model Predictive Control (MPC). The control system was designed aimed at keeping all the controlled variables at adequate values and to reduce the effect of severe riser slugging on the downstream systems. Two model predictive controllers are tested: the conventional MPC with fixed set-points to the controlled outputs and the MPC with zone control of the outputs. The simulation results show that the controller based on the output zone control has a better performance than the conventional MPC with a significant reduction on the amplitude of the oscillation of oil flow at the outlet of the platform process.

Este trabalho apresenta todos os passos para a implementação de técnicas de controle preditivo em uma coluna de destilação. Inicialmente a tese introduz basicamente o funcionamento e a meta do processo de destilação. Modelos linearizados em tempo contínuo da coluna de destilação são obtidos a partir de ensaios experimentais da coluna em diferentes pontos de operação. Com base nestes modelos, várias topologias de controladores preditivos baseados em modelo são implementadas. Um otimizador em tempo real é integrado aos controladores preditivos para a redução do custo operacional da planta. Resultados simulados e resultados experimentais de todas as topologias de controladores preditivos estudados são apresentados. / This work presents all the steps to the implementation of predictive control techniques in a distillation column. First the thesis basically introduces the working and the goal of the distillation process. Linearized models in continuous time of the distillation column are obtained from experimental tests of the column in different operating points. Based on this models, several model based predictive controllers topologies are implemented. A real time optimizer is integrated with the predictive controllers to the reduction of the plant operational cost. Simulated results and experimental results of all studied predictive controllers topologies are presented.

Este trabalho tem como objetivo estudar as características de uma coluna depropanizadora e propor uma estrutura de controle para esta planta. Essa coluna está localizada na unidade de craqueamento catalítico da Refinaria Presidente Bernardes, em Cubatão. O objetivo de controle é a especificação de um valor máximo de butano e componentes mais pesados (C4+) na corrente de topo e um valor máximo de propano e componentes mais leves (C3-) na corrente de fundo. Uma simulação da planta foi construída por meio do simulador de processos AspenOne® e os modelos referentes a vários pontos de operação e duas composições de carga distintas foram obtidos através da simulação integrada entre o Aspen® e o Simulink®. O software Matlab(TM) foi utilizado para executar o algoritmo de controle. O controlador aqui proposto é um IHMPC (Infinite Horizon Model Predictive Control) adaptado para sistemas com tempo morto e com faixas nas variáveis controladas. As incertezas na modelagem foram representadas por um conjunto de modelos lineares. Adicionalmente o controlador contém, na mesma camada, um componente de otimização econômica linear com o objetivo de minimizar o gasto energético do sistema ou até mesmo maximizar a pureza do destilado. As simulações permitiram que as estratégias de controle pudessem ser testadas e seus resultados discutidos. A análise dos testes mostra que o IHMPC aqui proposto é capaz de controlar a planta nos possíveis pontos de operação com um bom desempenho. / The objective of this work is to study the characteristics of a depropanizer column and to propose a predictive control structure for this plant. This column is located at the fluid catalytic cracking unit of the Presidente Bernardes Refinery, in Cubatão. The control objective of these columns is the specification of a maximum value of butane and heavier components (C4+) in the top stream and the maximum value of propane and lighter components (C3-) in the bottom stream. The plant was represented through the process simulator AspenOne® and the models for several operating points and two different feed compositions were obtained through the integrated simulation of Aspen® and Simulink®. The software Matlab(TM) was used to run the control algorithm. The controller proposed here is based on the IHMPC (Infinite Horizon Model Predictive Control) that was extended to time delayed systems and zone control. The model uncertainties are approximated by a set of linear models. In addition, the controller contains, in the same layer, an economic objective, which aims to minimize the energy contents of the operation and to maximize the purity of the distillate. The simulation allowed that the control strategies could be tested and the results discussed. The analysis of the tests showed that the proposed IHMPC is able to control the plant with acceptable performance.

O escopo desta dissertação é o desenvolvimento de uma metodologia para identificar os modelos de canais da matriz dinâmica que estejam degradando o desempenho de controladores preditivos, ou MPC (Model Predictive Control), baseado nas técnicas de auditoria e diagnóstico deste tipo de controlador propostas por BOTELHO et al. (2015) e BOTELHO; TRIERWEILER; FARENZENA (2016) e CLARO (2016). A metodologia desenvolvida contempla dois métodos distintos. O primeiro, chamado método direto compensado, tem como base o método direto de identificação em malha fechada (LJUNG, 1987)e compensa cada saída medida do processo de modo a se reter apenas a contribuição do canal que se deseja identificar. O segundo, chamado método do erro nominal, utiliza a definição de saída nominal do processo, proposta por BOTELHO et al. (2015), como métrica para se quantificar o quão próximo o modelo está do comportamento da planta através da minimização do erro nominal. Os métodos foram aplicados ao sistema de quatro tanques cilíndricos (JOHANSSON, 2000) para dois cenários distintos, sendo o primeiro um sistema 2x2 em fase não mínima contendo um MPC trabalhando com setpoint e o segundo um sistema 4x4 em fase mínima com o MPC atuando por faixas. Para o sistema 2x2, se avaliou a influência da localização do canal discrepante (dentro ou fora da diagonal principal da matriz dinâmica de transferência) na eficácia dos métodos. Para o sistema 4x4, o estudo foi voltado para a eficácia dos métodos frentes a controladores que atuam dentro de limites para as variáveis. Os modelos identificados foram comparados pela capacidade de identificar um modelo que capturasse o zero de transmissão da planta e o RGA dinâmico, par ao sistema 2x2, e pelas respostas degrau e diagrama de Bode para o sistema 4x4. O método direto compensado resultou em baixo erro relativo no valor do zero para a discrepância na diagonal principal da matriz dinâmica e alto valor quando a discrepância se encontrava fora da diagonal principal. O método do erro nominal, por sua vez, foi capaz de identificar um modelo cujo zero de transmissão possuía baixo erro relativo frente ao zero da planta em ambos os cenários. No cenário do controlador atuando por faixas, os métodos propostos obtiveram melhores estimativas dos modelos quando comparados com o método concorrente, uma vez que apresentou alto percentual de aderência das saídas simuladas com as saídas medidas. Em todos os cenários estudados, o método do erro nominal se mostrou capaz de identificar um modelo mais robusto, pois este apresentou RGA dinâmico compatível com a planta em todo o range de frequências analisado. / The objective of this dissertation is to develop a method to identify the model for the channel of the dynamic matrix that are affecting the performance of model predictive controllers (MPC), based on the assessment and diagnosis techniques for this type of controller proposed by BOTELHO et al. (2015) e BOTELHO; TRIERWEILER; FARENZENA (2016) and CLARO (2016). The proposed methodology includes two different methods. The first, called the compensated direct method, is based on the closed-loop direct identification method (LJUNG, 1987) and compensates each process measured output in order to retain only the contribution of the channel being identified. The second, called nominal error method, uses the definition of the process nominal output, proposed by BOTELHO et al. (2015), as a metric to quantify how close the model is to the actual plant behavior by minimizing the nominal error. The proposed methods were applied to the quadruple-tank system (JOHANSSON, 2000) for two distinct scenarios, the first being a nonminimum-phase 2x2 system containing a MPC working with setpoint and the second a minimum-phase 4x4 system with the MPC working by ranges. For the 2x2 system, the influence of the model mismatch location (inside or outside the main diagonal of the dynamic transfer matrix) on the effectiveness of the methods was evaluated. For the 4x4 system, the study was focused on the effectiveness of the methods with controllers that operate within limits for the variables. The identified models were compared by the capability of identifying a model with accurate plant transmission zero and dynamic RGA, for the 2x2 system, and by the step responses and Bode diagram for the 4x4 system. The compensated direct method resulted in low relative error in the value of the transmission zero for the model mismatch located in the main diagonal of the dynamic matrix and high relative error when the mismatch was outside the main diagonal. On the other hand, the nominal error method was able to identify a model whose transmission zero had low relative error against the plant zero in both scenarios. In the scenario of a controller working by range, the proposed methods obtained better estimates of the models when compared to the concurrent method, since it presented a high percentage of adherence of the simulated outputs with the measured outputs. In all the studied scenarios, the nominal error method was able to identify a more robust model, since it presented dynamic RGA compatible with the plant in the entire range of analyzed frequencies.