Orientadores: Wagner Caradori do Amaral, Paulo Augusto Valente Ferreira / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-06T08:06:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Moreira_VicenteDelgado_D.pdf: 1111607 bytes, checksum: 9222971b25851f421024465a31aedb3b (MD5) Previous issue date: 2006 / Resumo: O interesse pelo projeto de controladores preditivos para sistemas híbridos vem aumentando nos últimos anos. Os sistemas híbridos são descritos simultaneamente por relações lógicas, baseadas por exemplo nos operadores SE/ENTÃO/SENÃO, e por equações dinâmicas. Devido às exigências relacionadas ao desempenho de rastreio das referências em malha fechada, busca-se atualmente metodologias de modelagem que permitam integrar as representações dinâmicas e as proposições lógicas do processo híbrido em uma abordagem não-hierárquica. As abordagens encontradas na literatura para o controle preditivo de sistemas híbridos são preferencialmente aplicáveis a processos determinísticos cujas dinâmicas são representadas no espaço de estados. Em certos casos, um modelo de estados não é conhecido, incertezas para métricas politópicas inviabilizam o projeto de controladores preditivos robustos, ou outras formas de modelagem são mais adequadas para a representação do processo. Neste trabalho, desenvolve-se uma nova metodologia para a modelagem e o controle preditivo robusto de sistemas híbridos incertos. Na abordagem proposta, as proposições lógicas são transformadas em desigualdades lineares mistas equivalentes, como sugerido na literatura. Um modelo baseado em séries de funções ortonormais é estimado para descrever o comportamento dinâmico do processo. Os modelos baseados em séries podem ser representados no espaço de estados, e a ordem do modelo pode ser reduzida escolhendo-se adequadamente as bases ortonormais. Como sugerido na literatura, a incerteza de um conjunto de respostas ao impulso é mapeada em intervalos de pertinência que definem os coeficientes da série ortonormal. Impõe-se condições adicionais sobre esta técnica para assegurar que todas as respostas ao impulso do processo estão representadas no modelo. Os limites da incerteza são estimados, ao contrário das abordagens encontradas na literatura, onde é necessário conhecer antecipadamente a amplitude máxima da perturbação. A equação de estados do modelo proposto não contém coeficientes incertos, implicando que o seu espaço politópico é reduzido substancialmente quando comparado às abordagens existentes na literatura, onde todas as matrizes da representação de estados podem estar contidas em politopos. Também propõe se uma nova estratégia para assegurar a estabilidade robusta do processo em malha fechada com controle preditivo. A estratégia é baseada em conjuntos terminais, uma das formas menos conservadoras de assegurar o rastreio das referências do sistema. Resultados de simulação são apresentados para ilustrar o desempenho desta nova abordagem de controle preditivo robusto para sistemas híbridos incertos. Utiliza-se o algoritmo proposto para o controle de um sistema de refrigeração industrial / Abstract: Model-based Predictive Control (MPC) has been attracting interest in both academic and industrial areas since the 1970's. The MPC methodology has been recently extended to a class of hybrid systems described by dynamics and logic rules. Logical propositions are performed by using, for example, IF /THEN/ELSE operators. Due to performance requirements, the nonhierarchical modeling approaches to hybrid systems have been preferable in MPC schemes. Some methodologies to the modeling and predictive controling of hybrid systems can be found in the literature. These schemes are specially applicable to deterministic hybrid systems whose dynamics are represented in state-space. In some cases, a state-space model is not available or politopic uncertainties can prohibit real time implementations. Over this, other models can be more adequate to parameter estimation. A new approach for modeling and controlling a class of hybrid systems described by interacting physical laws, logic rules, and operational requirements is proposed in this work. As recently suggested in the literature, the logic rules are integrated into the model as equivalent linear inequality constraints involving both continuous and binary variables. The distinguishing feature of the approach proposed is the use of orthonormal series for modeling the process dynamics. The model proposed can be easily estimated with only approximate knowledge of the system dynamics. The order of the model can be reduced by an adequate selection of the orthonormal basis. Uncertainties in the process dynamics are incorporated into the output equation only, reducing the mo dei politopic space. A new strategy to assure robust stability is also presented. The reference tracking is guaranteed by using a terminal set constraint, which does not severally affect the tracking performance of the closed loop system. The approaches proposed in the literature to determine a terminal set constraint use the maximal amplitude of the perturbation,which is generally unknown.- 15 this work, the limits of the uncertainty are estimated. Simulation examples illustrate the main characteristics of the framework proposed. / Doutorado / Automação / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientador: Celso Pascoli Bottura / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-07T10:43:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Sansevero_Glaucio_M.pdf: 643820 bytes, checksum: 45c53dc9fa719ea530adb309c5ac4ee8 (MD5) Previous issue date: 2006 / Resumo: Apesar de ter surgido na indústria há mais de 20 anos, o Controle Preditivo Baseado em Modelo (MPC) não encontrou muitas aplicações no campo de controle de máquinas rotativas. A maioria das aplicações hoje são processos químicos e petroquímicos. Contudo, alguns resultados obtidos por outros autores em controle de turbinas a gás e turbinas a vapor sugerem que sua utilização pode ser interessante no controle deste tipo de máquina e, em particular, no controle de turbinas hidráulicas. Este trabalho tem por objetivo explorar a possibilidade e discutir as vantagens e desvantagens da aplicação deste método no controle de turbinas hidráulicas tipo Francis. Iniciamos o trabalho apresentando urna descrição do MPC e explicitando o algoritmo utilizado pelo controlador. Em seguida, um modelo no espaço de estado do sistema a ser controlado é desenvolvido. Finalmente, o método é aplicado no controle da máquina em questão e os resultados obtidos através de simulações são analisados / Abstract: Despite being used in the industry for more than 20 years, Model Predictive Control (MPC) has not found many applications in the field of rotating machinery controI. The majority of the applications today are chemical and petrochemical processes. However, some results obtained by other authors for the control of gas and steam turbines, suggest that its use can be interesting for the control of this type of machine, and in particular, for the control of hydraulic turbine generators. The objective of this work is to explore the possibility and to discuss the advantages and disadvantages of the application of this method on the control of a Francis hydro turbine generator. We start the discussion presenting a description of the MPC and detailing the algorithm used by the controller. After that, a state space model of the system to be controlled is developed. Finally the method is applied for the control of the hydro turbine and the results obtained trough simulation are discussed. / Mestrado / Automação / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: João Mauricio Rosario / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-08-07T09:49:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cassemiro_EdnaRodrigues_D.pdf: 10193444 bytes, checksum: 5654d77b37fab6dc993387fd82e17270 (MD5) Previous issue date: 2006 / Resumo: A necessidade de aumentar as especificações na área de controle de juntas robóticas contribui para que novas leis de controle avançado sejam estudadas. Mas, antes da implementação dessas novas estratégias de controle no sistema reaL a suas validações podem ser feitas dentro de um ambiente virtual realístico, através de simulação e prototipagem rápida. Assim, o objetivo deste trabalho é primeiramente a criação de tal ambiente virtual utilizando Matlab/Simulink@, onde são inseridos a cinemática dinâmica, parte geométrica, atuadores, controladores e IHM (interface homeme-máquina). Em seguida, o projeto e a validação de leIs de controle preditivo robusto aplicado a juntas robóticas é implementado dentro desse ambiente, com uma aplicação particular de uma mesa de posicionamento com 3 graus de liberdade. As leis de controle seguem um original conceito com a combinação de estruturas de controle preditivo sob a forma RST e as características de robustificação de encontro às incertezas não-estruturadas através da parametrízação de Youla. A sintonia dos parâmetros também é considerada como parte do ambiente virtual. O simulador desenvolvido permite finalmente avaliar o desempenho obtido com a lei de controle avançada, mostrando o bom desempenho com relação às perturbações e à rejeição de ruídos. / Abstract: Satisfying more and more severe specifications in the field of robotic joints control requires now implementation of advanced control laws. But, before applying these new strategies on the system, their validation within a realistic virtual environment, used for simulation and rapid prototyping purposes, is necessary. The aim of this work is first the elaboration of such of virtual environment in the Matlab/Simulink@ ffamework, including kinematics, dynamics, geometric part, actuators, controllers and appropriate HMI interfaces. Further, the design and validation of robust predictive control laws for robotic joints control is developed, within this environment, with a particular application to a positioning table with 3 degree-of-freedom The axis control law follows an original concept mixing predictive control structures under an RST form and robustification features against unstructured uncertainties through the Youla parameterization. Tuning of control law parameters is also considered as part of the virtual environment. The developed simulator finally enables to assess the performances obtained with the advanced control law, showing the good performance in relation to disturbances and measurement noise rejection. / Doutorado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Doutor em Engenharia Mecânica

Orientadores: Rubens Maciel Filho, Laercio Ender / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-08-08T18:03:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Duarte_ElisRegina_D.pdf: 5707651 bytes, checksum: d1348f1129ff1981af5a94400a0f9040 (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo:0 objetivo deste trabalho foi desenvolver e avaliar diferentes algoritmos de controle para o processo extrativo de fermentação alcoólica contínua. Para isto foram comparados controladores do tipo preditivo e adaptativo. Para o controle preditivo, foi avaliado o Controle por Matriz Dinâmica (DMC) e foi desenvolvido um algoritmo de controle preditivo baseado em modelo usando redes neurais artificiais (MPC Neural) com aprendizagem em tempo real das redes. Para o controle adaptativo, foi proposto o aperfeiçoamento do algoritmo de controle CONDEG (Controle Neural Direto Baseado no Erro Global) Modificado, desenvolvido por Duarte (2004), O algoritmo está baseado em redes neurais artificiais, com aprendizagem em tempo real, de acordo com as alterações que ocorrem no processo. Os parâmetros de penalização das ações de controle, que são parâmetros de projeto do controlador, foram ajustados ao longo do tempo através da aplicação de um algoritmo do Filtro de Kalman. Para o procedimento de investigação foi utilizada a simulação computacional para o qual todos os algoritmos de controle estudados foram implementados em linguagem de programação Fortran 90 e aplicados a um processo extrativo de fermentação alcoólica contínua para produção de etanol desenvolvido por Silva (1999). O modelo matemático utilizado foi desenvolvido por Costa et al(2001). As simulações em malha fechada realizadas utilizando os algoritmos propostos mostraram melhores resultados para os algoritmos de controle usando redes com aprendizagem ao longo do tempo e que o algoritmo de controle CONDEG Modificado usando filtro de Kalman com fator de velocidade associado foi eficiente e robusto, pois apresentou bons resultados em problemas dos tipos servos e regulador. / Abstract: The objective of the present work is to develop and to evaluate the performance of predictive and adaptive controllers, applied to an extractive fermentative process. As predictive controllers the Dynamical Matrix Control (DMC) and a model predictive control based on artificial neural networks with on-line learning were considered. The adaptive controller is an improvement of the Modified Condeg strategy control (Direct Neural Control based on Global Error), developed by Duarte (2004). The strategy is based on artificial neural networks, with on-line learning, according to modifications that occur in the process. The control actions penalization parameters, that are in fact controller design parameters, are on-line adjusted through an algorithm based on Kalman filter. The performance evaluation was carried out through computer simulation with all algorithms implemented in Fortran 90,.As a case study, an extractive fermentation alcoholic process developed by Silva (1999) was taken into account with the mathematical model developed by Costa et. al (2001). The results obtained from closed-loop simulations using the proposed algorithms showed better results for the neural networks with on-line learning. The Modified Condeg wsth Kalman Filter plus velocity factor is efficient and robust for servo and regulatory applications. / Doutorado / Desenvolvimento de Processos Químicos / Doutor em Engenharia Química

Orientador: Rubens Maciel Filho / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-08-09T11:12:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lima_NadsonMuriloNascimento_M.pdf: 1887705 bytes, checksum: e0761ce0e30dd05a47c9cfbe9b0968ef (MD5) Previous issue date: 2006 / Resumo: A síntese de controladores representa uma importante vertente dos desenvolvimentos atuais no campo da pesquisa acadêmica e industrial. Um controlador bem projetado pode significar sucesso no que se refere aos objetivos de produção, sendo gerados materiais com as especificações desejadas e proporcionando que o sistema opere sob certas restrições, levando em consideração aspectos relativos à operabilidade, segurança e minimização de resíduos. Para tanto, sabe-se que as etapas de modelagem são fundamentais para a delineação de estratégias de controle. No entanto, a obtenção de representações matemáticas precisas e, ao mesmo tempo, aplicáveis para controle da maioria dos processos de interesse da engenharia química é uma tarefa árdua, devido à presença de comportamentos dinâmicos não lineares e variantes ao longo do espaço e do tempo. Deste modo, busca-se a obtenção de modelos mais simples, porém dotados da imprescindível representatividade inerente aos sistemas de produção, a fim de serem projetadas estruturas de controle adequadas para cada necessidade específica. Este trabalho enfoca o desenvolvimento de um controlador híbrido preditivo baseado em modelos nebulosos (fuzzy) tipo Takagi-Sugeno para processos de polimerização, os quais apresentam dinâmicas altamente complexas e de difícil modelagem matemática, dificultando assim a aplicação de metodologias convencionais de controle. Foram considerados dois casos de estudo para análise de desempenho do controlador proposto: o processo de copolimerização em solução do metacrilato de metila e acetato de vinila, e a copolimerização industrial do eteno/1-buteno com catalisador Ziegler-Natta solúvel. Os modelos fenomenológicos de ambos os processos já se encontram descritos na literatura, sendo considerados como plantas virtuais para geração de dados dinâmicos e implementação do controlador. A partir de simulações computacionais, os modelos dinâmicos nebulosos funcionais foram construídos ¿ os quais demonstraram excelentes capacidades para predição das saídas dos processos como uma função dos dados dinâmicos de entrada ¿ sendo, posteriormente, inseridos na estrutura interna do controle preditivo DMC (Dynamic Matrix Control). A escolha do controlador DMC como base para o desenvolvimento da estrutura proposta deve-se ao fato de sua notória aplicabilidade industrial, aliada à simplicidade de projeto e execução, além de possibilitar a incorporação de restrições nas variáveis controladas e manipuladas. Por fim, foram comparados os desempenhos entre os controladores híbrido e DMC convencional para os problemas regulatório e servo, fornecendo resultados satisfatórios em ambas as situações. Isto demonstra o alto potencial do algoritmo proposto para o controle de sistemas não lineares / Abstract: Controller synthesis represents an important slope of recent development in the field of academic and industry research. A well-projected controller may express the success in reference to the aim of production, and it also creates materials with desirable specification and it allows that the system operates under certain restrictions, considering aspects related to operability, safety and minimization of residue. Then, it¿s known that modeling stage is fundamental to delineation of controller strategies. However, the obtaining of precise and applicable mathematical representation to control most of relevant process in chemist engineering is an arduous task, because of the presence of nonlinear dynamic behavior and space-time variation. Therefore, it searches obtaining of simplier models, but gifted of essential representativity inherent to production system, because of this suitable control structure to each specific necessity projected. This work focus on the development of predictive hybrid controller based on fuzzy models, type Takagi-Sugeno, to process of copolymerization, that present high complex dynamic and hard mathematical modeling, what is also difficult to apply conventional methodologies of control. Two study cases that present analyze of purpose controller were considered: the process of copolymerization in solution of methyl methacrylate and vinyl acetate, and industry copolymerization of ethene/1-butene with Ziegler-Natta catalyzation. The phenomenologic models of the two processes have already described in relevant literature, and they are considered as virtual plants to create dynamic data and controller implementation. Based on computer simulation, functional dynamic fuzzy models were made ¿ they demonstrate excellent capacity to output prediction in process as a function of input dynamic data ¿ and they are, subsequently, inserted in an internal structure of DMC (Dynamic Matrix Control) predictive control. The choice of DMC controller as the base to development of proposal structure is responsible to the fact of its well-known industry applicability, allied to simplicity of the project and execution, beyond it makes possible the incorporation of restrictions in controlled and manipulated variables. Finally, the performance between hybrid controller and conventional DMC to regulatory and servo problems were compared, and it supplies satisfactory results in both situation. It demonstrates high potential of propose algorithm to control nonlinear system / Mestrado / Desenvolvimento de Processos Químicos / Mestre em Engenharia Química

Orientador: Edson Bim / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-09T18:47:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Santana_EudemarioSouzade_D.pdf: 2512813 bytes, checksum: 189069455159efa5f8327460e869f749 (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: Esta tese trata do emprego do controle preditivo baseado no modelo (MBPC-Model Based Predictive Control) no acionamento do motor de indução do trifásico, para controle de fluxo de rotor e velocidade. A estratégia MBPC baseia-se na minimização do erro entre as referências futuras e a predição do modelo, para gerar os sinais de controle. Nesta tese, o motor de indução é descrito por espaço de estados e, diferentemente, do MBPC não linear, que emprega algoritmos de busca para determinar os sinais de controle, a estratégia escolhida faz inearizações sucessivas. Assim sendo, a cada ciclo gera-se a lei de controle, sendo que esta é dada por uma equação algébrica. São necessários ao controlador preditivo o conhecimento das tensões de terminal do estator e das seguintes variáveis de estado: corrente de estator, fluxo de rotor e velocidade de eixo. Para a estimação dos estados é empregado o filtro de Kalman estendido. O torque de carga é tratato como uma perturbação e sua magnitude é obtida por duas abordagens: pela equação eletromecânica e pelo filtro de Kalman estendido. Resultados de simulação computacional e experimentais validam a proposta / Abstract: This thesis presents the results concerning the control of rotor flux and speed of the induction motor using MBPC strategy, which is based on the error minimization between the future set point and model prediction, resulting in control signals. In the case studied in this thesis the motor model is described in space-state. The non linear MBPC emploies search algorithms to find the control signals, whereas the technique used in this thesis made sucessives linearizations on model; therefore in every control cicle a new algebraic control lay is found. The predictive control needs to know the stator voltage and the following state variables: stator current, rotor flux and speed. In the order to estimate the states an extended Kalman filter is employed. The load torque is considered as a disturbance and its amplitude is obtained in two ways: by calculation via eletromechanical equation and by estimation via Kalman filter. The proposal has been validated by imulations and experiments / Doutorado / Energia Eletrica / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientadores: Rubens Maciel Filho, Caliane Bastos Borba Costa / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Química / Made available in DSpace on 2018-08-16T03:17:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Gratiere_Ederson_M.pdf: 1433987 bytes, checksum: 0ad688b829ff34696ff6b641a96ae000 (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: Este trabalho teve como objetivos principais avaliar o comportamento dinâmico de um cristalizador batelada operado por resfriamento, para o caso de estudo da cristalização de ácido adípico, de grande interesse industrial, e propor estruturas de controle para o mesmo. O trabalho é oportuno, uma vez que este tipo de processo é amplamente utilizado industrialmente, porém com baixo grau de automação, sendo utilizado muitas vezes o controle manual. Inicialmente foram realizadas simulações promovendo variações nas principais variáveis do processo, com a finalidade de analisar a dinâmica do mesmo. Posteriormente, foi desenvolvida uma estrutura de controle preditivo com matriz dinâmica (Dynamic Matrix Controller - DMC) com a finalidade de controlar a temperatura do cristalizador, manipulando a temperatura do fluido refrigerante que passa através de uma jaqueta. Esta estrutura de controle apresentou-se eficiente para o controle do cristalizador. Por fim foi desenvolvido um controlador DMC com o objetivo de controlar a supersaturação do sistema. Este controle exige a leitura em tempo real de duas variáveis do processo, temperatura e concentração do soluto em solução. Com essas duas variáveis é possível estimar a supersaturação do sistema em tempo real e compará-la com o setpoint. Para promover o controle da supersaturação é utilizada como variável manipulada a temperatura do fluido refrigerante. Esta estrutura de controle consegue promover maior repetibilidade para o sistema batelada e garante as mesmas condições de operação para todas as bateladas, gerando produtos mais uniformes, o que é bastante vantajoso. / Abstract: This study aimed to evaluate the dynamic behavior of a batch cooling crystallizer for the case of adipic acid crystallization, and to propose control structures for the system. This work is appropriate, since this type of process is widely used industrially, but with a low degree of automation, being often used the manual control. Initially simulations were carried out changing the process main variables, in order to analyze the dynamics of the process. In a second stage a control structure with predictive dynamic matrix controller (DMC) was developed in order to control the temperature of the crystallizer, manipulating the temperature of the refrigerant fluid passing through a jacket. This control structure was effective for the control of the crystallizer. Finally it a DMC controller with the objective of controlling the supersaturation of the system was developed. This control requires real-time aquisition of two process variables: temperature and concentration of solute in solution. With the two variables, it is possible to estimate the supersaturation of the system in real time and compare it with the setpoint. To promote the control of supersaturation the temperature of the refrigerant fluid is used as the manipulated variable. This control structure can promote greater repeatability for the batch system and provides the same operating conditions for all batches, producing more uniform products. / Mestrado / Desenvolvimento de Processos Químicos / Mestre em Engenharia Química

Controle preditivo baseado em modelo (MPC) recebeu ampla aceitação na indústria química nos últimos 30 anos. O funcionamento básico dessa técnica é a utilização de um modelo para calcular o comportamento de uma planta em função das entradas que ela receberia nos próximos instantes. Define-se um objetivo, cuja principal contribuição é dada por uma medida da distância entre a condição predita da planta e um valor desejado previamente estipulado. Esse objetivo pode incluir ainda, por exemplo, penalizações sobre o esforço de controle necessário para levar a planta a uma condição mais próxima do desejável. São incorporadas restrições como limites físicos da planta e dos atuadores e formula-se um problema de otimização, buscando o ponto ótimo dessa função objetivo e respeitando as restrições. Neste trabalho é abordado o problema de controle preditivo baseado em modelo para sistemas que apresentem integradores e/ou tempos mortos. Estes elementos tornam mais difícil o controle de processos baseado apenas em técnicas clássicas. Apresenta-se aqui um modelo em espaço de estados que permite a representação dessas dinâmicas de modo suficientemente preciso. A formulação de modelo apresentada permite ainda a incorporação de informações sobre distúrbios medidos. É feita uma demonstração da estabilidade desse controlador quando o modelo por ele utilizado é idêntico ao comportamento real da planta. Numa aplicação real do controlador proposto, seria necessário estimar os estados da planta a partir das medidas das saídas. Em geral, utiliza-se um Filtro de Kalman para realizar esta tarefa. São estudados aqui os efeitos que a presença desse filtro teria sobre o desempenho do sistema em malha fechada. É proposto um observador baseado numa mudança heurística feita sobre o Filtro de Kalman e que permite, em certos casos, uma melhoria de desempenho. São apresentados os resultados de simulações de uma planta de óxido de etileno com o intuito de ilustrar a atuação do controlador estável desenvolvido e do observador proposto. / Model Predictive Control (MPC) has gained wide acceptance in chemical industry in the last 30 years. The basic principle of this technique is to use a model to calculate plants future behavior based on the inputs it would receive in the next sampling periods. It must be set an objective, mainly composed of some measure of the distance between plants predicted state and a previously specified condition. Objective value may also include, for example, penalty on control effort necessary to drive the plant closer to the desired state. It is possible to include constraints, such as physical limits of the plant or of the actuators and therefore to pose an optimization problem, searching the best value of the objective function that satisfies all constraints. This work addresses the problem of MPC applied to integrating systems and/or processes with dead-time. These kinds of plants are often difficult to control using only classical techniques. It is presented here a state space model to represent both cases accurately. Measured disturbances may also be incorporated to the model. Finally, it is shown that the proposed controller is stable when its internal model represents exactly plants dynamics. In any real application of this controller, it would be necessary to estimate plants states from outputs measures. In general, Kalman Filter solves this problem. It is studied in this work the effects caused by filters inclusion on closed loop performance. A new observer is proposed, based on a heuristic improvement over Kalman Filter which induces, for some systems, improved performance. Numerical simulation has been performed over a model of an ethylene oxide plant, illustrating the use of this stable controller and the proposed observer.

Neste trabalho é abordado o problema de controle e de otimização de unidades industriais de hidrotratamento de diesel (UHDT) por controladores MPC (Model Predictive Control). É apresentado um breve histórico dos controladores MPC convencionais e de horizonte infinito (IHMPC), bem como uma breve descrição do processo de Hidrotratamento de Diesel e das particularidades da aplicação do controle de processos a este tipo de planta industrial. Em seguida foi gerado, passo a passo, um algoritmo de controle que sumarizou e agregou características de vários controladores MPC disponíveis na literatura aberta, em especial os que foram desenvolvidos ao longo dos últimos anos pelo laboratório de simulação e controle da USP (LSCP), a fim de se obter um algoritmo adequado para a solução do problema de controle abordado. Em ambiente computacional de simulação, o algoritmo resultante possibilitou controlar e otimizar simultaneamente processos contínuos, sendo capaz de estabilizar a planta industrial de forma robusta e, ao mesmo tempo, aumentar a lucratividade de sua operação. Para tanto, foi desenvolvida uma função objetivo econômica que aumentou a conversão da carga bruta em produtos hidrotratados e minimizou o consumo de insumos, sendo que essa correlação foi agregada ao algoritmo de controle. As simulações permitiram que as estratégias de controle previamente discutidas pudessem ser testadas e seus resultados apresentados e debatidos. / This work addresses the control and optimization problem of industrial diesel hydrotreating units (UHDT) by MPC controllers (Model Predictive Control). It is presented a brief historical of conventional MPC controllers and infinite horizon controllers (IHMPC), as well as a brief description of the Diesel Hydrotreating process and the particulars of the application of process control for this type of industrial plant. It was then generated, step by step, one algorithm that summarized and aggregated control characteristics of various MPC controllers available in the open literature, in particular those that have been developed over the past few years by USPs laboratory of simulation and control of (LSCP), in order to obtain an algorithm suitable for solving the addressed control problem. In a computational simulation environment, the resulting algorithm allowed to simultaneously control and optimize continuous processes, being able to robustly stabilize the industrial plant and at the same time increase the profitability of its operation. For this purpose, an \"objective function\" was developed which increased the economic conversion of crude feed to hydrotreated product and minimized the consumption of raw materials, and this correlation was added to the control algorithm. The simulations allowed that the previously discussed control strategies could be tested and the results presented and discussed.

Neste trabalho investiga-se a aplicação de um algoritmo genético multiobjetivo, ferramenta que se destaca por sua flexibilidade e interpretabilidade, na obtenção de fatores de ponderação para aplicação no controle preditivo de torque do motor de indução, ou Model Predictive Torque Control (MPTC). O MPTC busca minimizar a cada instante de atuação uma função custo que representa o sistema, destacando-se pela rápida resposta de torque, facilidade de incorporar restrições e ausência de modulador de tensão. No entanto, essa técnica apresenta fatores de ponderação em sua estrutura de cálculo que não dispõem de métodos analíticos de projeto. Utilizou-se o algoritmo genético de classificação nãodominada, ou Non-dominated Sorting Genectic Algorithm II (NSGA-II), projetado de forma a obter soluções que busquem o compromisso entre o desempenho dinâmico do motor, via minimização das oscilações de torque e fluxo, e a eficiência energética do sistema por meio da minimização da frequência média de chaveamento da eletrônica de potência. Resultados simulados e experimentais mostraram que o conjunto de soluções fornecido pelo NSGA-II é factível e contrapõe as oscilações de torque e de fluxo e a frequência média de chaveamento, cabendo à aplicação desejada a escolha da solução. Com isso, tem-se uma ferramenta de projeto dos fatores de peso do MPTC capaz de incorporar restrições e ajustar vários fatores ao mesmo tempo. / This work investigates the application of a multi-objective genetic algorithm to obtain a set of weighting factors suitable for use in Model Predictive Torque Control (MPTC) of a induction motor variable speed drive. MPTC approach aims at minimizing a cost function at each step, and is highlighted for its fast torque response, facility to incorporate system constraints and the absence of voltage modulators. Nevertheless, MPTC structure presents weighting factors in the cost function which lack of an analytical design procedure. The Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) was designed for a trade-off between torque and flux ripples minimization and minimization of the average switching frequency of the system. Simulated and experimental results showed NSGA-II offered a Pareto set of feasible solutions, so that torque ripple, flux ripple or average switching frequency can be minimized, depending on the solution chosen according to project demand. Thereby, there is a project tool for MPTC weighting factors able to adjust several factor at the same time, incorporating desired restrictions.