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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.

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.

An ideal drinking water distribution system (DWDS) must supply safe drinking water with free chlorine residual (FCR) in the form of HOCI and OCIֿ at a required concentration level. Meanwhile the FCR is consumed in the bulk liquid phase and at the DWDS pipes wall as the result of chemical reactions. Because of these, an optimized chlorine dosing for the DWDS using model-based predictive control (MBPC) is developed through the steps of modelling the FCR transport along the main pipes of the DWDS, designing chlorine dosing and implementing a multiple-input multiple-output system control scheme in Matlab 7.0.1 software. Discrete time-space models (DTSM) that can be used to predict free chlorine residual (FCR) concentration along the pipes of the DWDS over time is developed using explicit finite difference method (EFDM). Simulations of the DTSM using step and rectangular pulse input show that the effect of water flow rate velocity is much stronger than the effect of chlorine effective diffusivity coefficient on the FCR distribution and decay process in the DWDS main pipes. Therefore, the FCR axial diffusion in single pipes of the DWDS can be neglected. Investigating the effect of injection time, initial chlorine distribution, and overall chlorine decay rate constant involved in the process have provided a thorough understanding of chlorination and the effectiveness of all the parameters. This study proposed a model-based chlorine dosing design (MBCDD) based on a conventional-optimum design process (CODP) (Aurora, 2004), which is created for uncertain water demand based on the DTSM simulation. / In the MBCDD, the constraints must be met by designing distances between chlorine boosters and optimal value of the initial chlorine distribution in order to maintain the controlled variable (CV), i.e. FCR concentration with a certain degree of robustness to the variations of water flow rate. The MBCDD can cope with the simulated DWDS (SDWDS) with the conditions; the main pipe is 12 inch diameter size with the pipe length of 8.5 km, the first consumers taking the water from the point of 0.83 km, the assumed pipe wall chlorine decay rate constant of 0.45 m/day, and the value of chlorine overall decay rate constants follow Rosman's model (1994), by proposing a set of rules for selecting the locations for additional chlorine dosing boosters, and setting the optimal chlorine dosing concentrations for each booster in order to maintain a relatively even FCR distribution along the DWDS, which is robust against volumetric water supply velocity (VWS) variations. An example shows that by implementing this strategy, MBCDD can control the FCR along the 8.5 km main pipe of 12 inch diameter size with the VWS velocity from 0.2457 to 2.457 km/hr and with the assumed wall and bulk decay constants of 0.45 and 0.55 m/day, respectively. An adaptive chlorine dosing design (ACDD) as another CODP of chlorine dosing which has the same concept with the MBCDD without the rule of critical velocity is also proposed in this study. The ACDD objective is to obtain the optimum value of initial chlorine distribution for every single change in the VWS. Simulation of the ACDD on the SDWDS shows that the ACDD can maintain the FCR concentration within the required limit of 0.2-0.6 mg/1. / To enable water quality modelling for studying the effectiveness of chlorine dosing and injection in the form of mass flow rate of pure gaseous chlorine as manipulated variable (MV), a multiple-input multiple-output (MIMO) system is developed in Simulink for Matlab 7.0.1 software by considering the disturbances of temperature and circuiting flow. The MIMO system can be used to design booster locations and distribution along a main pipe of the DWDS, to monitor the FCR concentration at the point just before injection (mixing) and between two boosters, and to implement feedback and open-loop control. This study also proposed a decentralized model-based control (DMBC) based on the MBCDD-ACDD and centralized model predictive control (CMPC) in order to optimize MV to control the CV along the main pipe of the DWDS in the MIMO system from the FCR concentration at just after the chlorine injection (CVin) to the FCR concentration (CVo) before the next chlorine injection with the constraints of 0.2-0.6 ppm for both the CVin and CVo. A comparison of the performances of decentralized PI (DPI) control, DMBC and CMPC, shows that the performances of the DMBC and CMPC in controlling the MIMO system are almost the same, and they both are significantly better than the DPI control performance. In brief, model-based predictive control (MBPC), in this case a decentralized model-based control (DMBC) and a centralized predictive control (CMPC), enable optimization of chlorine dosing for the DWDS.

À medida que se apresentam grandes avanços tecnológicos nas áreas de instrumentação, controle e acionamento, se torna cada vez mais difundida a utilização de sistemas robóticos para a execução dos mais variados tipos de tarefas, como na exploração de petróleo ou mesmo no transporte de cargas. Desse modo, diversas são as situações em que se torna necessário o uso de sistemas subatuados, despertando o interesse da comunidade científica, quer seja pela variadas situações em que se pode utilizar esse tipo de robô ou mesmo pelo desafio que se apresenta o desenvolvimento de estratégias de controle de tais sistemas. Nesta tese propõe-se um modelo de robô bracejador, juntamente com o desenvolvimento dos modelos matemáticos que descrevem o comportamento cinemático e dinâmico desse robô e a respectiva análise desses modelos. Além disso, o presente trabalho tem por objetivo apresentar uma estrutura de controle em malha fechada que seja capaz de fazer com que o robô se desloque ao longo de uma linha horizontal. Diferentes estratégias de controle já foram apresentadas para o controle de robôs bracejadores, mas, em sua maioria, possuem limitações quanto ao tipo de bracejamento que o robô pode executar, além de não considerarem nenhuma restrição no sistema. Dessa maneira, emprega-se a estratégia de controle preditivo, com horizonte de predição deslizante, a qual permite que, para o cálculo da lei de controle, sejam consideradas restrições às variáveis de estado e de entrada durante a solução do problema de otimização. A partir da definição do objetivo e da abordagem de controle a ser utilizada, várias simulações são realizadas com o intuito de validar a aplicação do controlador preditivo para o controle do robô bracejador, sendo o robô capaz de executar diferentes tipos de bracejamento (tanto bracejamento único quanto bracejamento contínuo, do tipo underswing e over hand) ao longo da linha de sustentação. São desenvolvidas duas versões para o controlador proposto, uma baseada em modelo não-linear da dinâmica para ser utilizado no horizonte de predição e outra considerando uma versão linearizada para o modelo da dinâmica. Os resultados obtidos pelas diferentes simulações mostram que a solução proposta para o problema de movimentar o robô bracejador atingiu seus objetivos de modo bastante eficiente, possiblitando, inclusive, a realização de simulações que atendessem a requisitos de tempo real. / As we are observing, the fast technological development in the fields of instrumentation, control and actuation are increasing the employment of robotic systems for the execution of a large variety of tasks, for example, oil exploration or load transportation. In this way, there are many situations where it is necessary to use underactuated systems, which are getting attention of the scientific community due to the different applications of underactuated robots or even due to the challenge to design control strategies for such systems. In this thesis we propose a brachiation robot model, with the derivation of mathematical models for its kinematics and dynamics and analyse such models. Moreover, the aim of this work is to propose a closed loop control architecture that will drive the robot to move along the horizontal line. Many different control schemes have already been proposed in the literature to control brachiation robots, however, most of such schemes are limited concerning the way the robot executes the brachiation movement. Moreover those control strategies are not able to deal with constraints on the state and/or control variables. Thus, we present in this thesis a control scheme based on the predictive control strategy, with receding horizon, which can take into account such constraints during the solution of the optimization problem for the control input computation. After defining the task to be executed and the control strategy to be used, we have simulated different situations of the robot aiming the validation the employment of the predictive control approach for the brachiation robot. The robot is able to execute different types of brachiation (only one cicle or continuously motion, with under-swing and over hand motion) along the supporting line. We have developed two versions to the proposed controller, the first one considering a nonlinear dynamic model during the prediction horizong and the second considering a linearized dynamic model for prediction. The results from the different simulation show that the solution presented in this work for the brachiation robot motion was successful, making the robot able to move from one position to a forwarded position in the line. Furthermore, simulations have indicated the overall system can be executed under real time requirements.

À medida que se apresentam grandes avanços tecnológicos nas áreas de instrumentação, controle e acionamento, se torna cada vez mais difundida a utilização de sistemas robóticos para a execução dos mais variados tipos de tarefas, como na exploração de petróleo ou mesmo no transporte de cargas. Desse modo, diversas são as situações em que se torna necessário o uso de sistemas subatuados, despertando o interesse da comunidade científica, quer seja pela variadas situações em que se pode utilizar esse tipo de robô ou mesmo pelo desafio que se apresenta o desenvolvimento de estratégias de controle de tais sistemas. Nesta tese propõe-se um modelo de robô bracejador, juntamente com o desenvolvimento dos modelos matemáticos que descrevem o comportamento cinemático e dinâmico desse robô e a respectiva análise desses modelos. Além disso, o presente trabalho tem por objetivo apresentar uma estrutura de controle em malha fechada que seja capaz de fazer com que o robô se desloque ao longo de uma linha horizontal. Diferentes estratégias de controle já foram apresentadas para o controle de robôs bracejadores, mas, em sua maioria, possuem limitações quanto ao tipo de bracejamento que o robô pode executar, além de não considerarem nenhuma restrição no sistema. Dessa maneira, emprega-se a estratégia de controle preditivo, com horizonte de predição deslizante, a qual permite que, para o cálculo da lei de controle, sejam consideradas restrições às variáveis de estado e de entrada durante a solução do problema de otimização. A partir da definição do objetivo e da abordagem de controle a ser utilizada, várias simulações são realizadas com o intuito de validar a aplicação do controlador preditivo para o controle do robô bracejador, sendo o robô capaz de executar diferentes tipos de bracejamento (tanto bracejamento único quanto bracejamento contínuo, do tipo underswing e over hand) ao longo da linha de sustentação. São desenvolvidas duas versões para o controlador proposto, uma baseada em modelo não-linear da dinâmica para ser utilizado no horizonte de predição e outra considerando uma versão linearizada para o modelo da dinâmica. Os resultados obtidos pelas diferentes simulações mostram que a solução proposta para o problema de movimentar o robô bracejador atingiu seus objetivos de modo bastante eficiente, possiblitando, inclusive, a realização de simulações que atendessem a requisitos de tempo real. / As we are observing, the fast technological development in the fields of instrumentation, control and actuation are increasing the employment of robotic systems for the execution of a large variety of tasks, for example, oil exploration or load transportation. In this way, there are many situations where it is necessary to use underactuated systems, which are getting attention of the scientific community due to the different applications of underactuated robots or even due to the challenge to design control strategies for such systems. In this thesis we propose a brachiation robot model, with the derivation of mathematical models for its kinematics and dynamics and analyse such models. Moreover, the aim of this work is to propose a closed loop control architecture that will drive the robot to move along the horizontal line. Many different control schemes have already been proposed in the literature to control brachiation robots, however, most of such schemes are limited concerning the way the robot executes the brachiation movement. Moreover those control strategies are not able to deal with constraints on the state and/or control variables. Thus, we present in this thesis a control scheme based on the predictive control strategy, with receding horizon, which can take into account such constraints during the solution of the optimization problem for the control input computation. After defining the task to be executed and the control strategy to be used, we have simulated different situations of the robot aiming the validation the employment of the predictive control approach for the brachiation robot. The robot is able to execute different types of brachiation (only one cicle or continuously motion, with under-swing and over hand motion) along the supporting line. We have developed two versions to the proposed controller, the first one considering a nonlinear dynamic model during the prediction horizong and the second considering a linearized dynamic model for prediction. The results from the different simulation show that the solution presented in this work for the brachiation robot motion was successful, making the robot able to move from one position to a forwarded position in the line. Furthermore, simulations have indicated the overall system can be executed under real time requirements.

À medida que se apresentam grandes avanços tecnológicos nas áreas de instrumentação, controle e acionamento, se torna cada vez mais difundida a utilização de sistemas robóticos para a execução dos mais variados tipos de tarefas, como na exploração de petróleo ou mesmo no transporte de cargas. Desse modo, diversas são as situações em que se torna necessário o uso de sistemas subatuados, despertando o interesse da comunidade científica, quer seja pela variadas situações em que se pode utilizar esse tipo de robô ou mesmo pelo desafio que se apresenta o desenvolvimento de estratégias de controle de tais sistemas. Nesta tese propõe-se um modelo de robô bracejador, juntamente com o desenvolvimento dos modelos matemáticos que descrevem o comportamento cinemático e dinâmico desse robô e a respectiva análise desses modelos. Além disso, o presente trabalho tem por objetivo apresentar uma estrutura de controle em malha fechada que seja capaz de fazer com que o robô se desloque ao longo de uma linha horizontal. Diferentes estratégias de controle já foram apresentadas para o controle de robôs bracejadores, mas, em sua maioria, possuem limitações quanto ao tipo de bracejamento que o robô pode executar, além de não considerarem nenhuma restrição no sistema. Dessa maneira, emprega-se a estratégia de controle preditivo, com horizonte de predição deslizante, a qual permite que, para o cálculo da lei de controle, sejam consideradas restrições às variáveis de estado e de entrada durante a solução do problema de otimização. A partir da definição do objetivo e da abordagem de controle a ser utilizada, várias simulações são realizadas com o intuito de validar a aplicação do controlador preditivo para o controle do robô bracejador, sendo o robô capaz de executar diferentes tipos de bracejamento (tanto bracejamento único quanto bracejamento contínuo, do tipo underswing e over hand) ao longo da linha de sustentação. São desenvolvidas duas versões para o controlador proposto, uma baseada em modelo não-linear da dinâmica para ser utilizado no horizonte de predição e outra considerando uma versão linearizada para o modelo da dinâmica. Os resultados obtidos pelas diferentes simulações mostram que a solução proposta para o problema de movimentar o robô bracejador atingiu seus objetivos de modo bastante eficiente, possiblitando, inclusive, a realização de simulações que atendessem a requisitos de tempo real. / As we are observing, the fast technological development in the fields of instrumentation, control and actuation are increasing the employment of robotic systems for the execution of a large variety of tasks, for example, oil exploration or load transportation. In this way, there are many situations where it is necessary to use underactuated systems, which are getting attention of the scientific community due to the different applications of underactuated robots or even due to the challenge to design control strategies for such systems. In this thesis we propose a brachiation robot model, with the derivation of mathematical models for its kinematics and dynamics and analyse such models. Moreover, the aim of this work is to propose a closed loop control architecture that will drive the robot to move along the horizontal line. Many different control schemes have already been proposed in the literature to control brachiation robots, however, most of such schemes are limited concerning the way the robot executes the brachiation movement. Moreover those control strategies are not able to deal with constraints on the state and/or control variables. Thus, we present in this thesis a control scheme based on the predictive control strategy, with receding horizon, which can take into account such constraints during the solution of the optimization problem for the control input computation. After defining the task to be executed and the control strategy to be used, we have simulated different situations of the robot aiming the validation the employment of the predictive control approach for the brachiation robot. The robot is able to execute different types of brachiation (only one cicle or continuously motion, with under-swing and over hand motion) along the supporting line. We have developed two versions to the proposed controller, the first one considering a nonlinear dynamic model during the prediction horizong and the second considering a linearized dynamic model for prediction. The results from the different simulation show that the solution presented in this work for the brachiation robot motion was successful, making the robot able to move from one position to a forwarded position in the line. Furthermore, simulations have indicated the overall system can be executed under real time requirements.

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

On rencontre aujourd'hui la vision par ordinateur employée pour la réalisation de nombreuses applications de la robotique moderne. L'un des axes de recherche actuel qui tend à améliorer ces systèmes est centré sur la commande. L'objectif est de proposer des schémas de commande originaux permettant de lier efficacement les informations mesurées par les capteurs de vision aux actions que l'on souhaite réaliser avec les robots. C'est dans cet aspect que s'inscrit ce document en apportant de nouvelles méthodes à la commande robotique classique faisant intervenir la vision, l'asservissement visuel. Le cas de pertes d'informations visuelles pendant la réalisation d'une tâche d'asservissement visuel est étudié. Dans ce sens, deux méthodes de prédiction qui permettent à la tâche d'être réalisée malgré ces pertes sont présentées. Puis une méthode inédite de correction est proposée. Celle-ci permet d'obtenir de meilleurs résultats de prédiction qu'une méthode classique, comme le démontrent des résultats obtenus en simulation et en condition réelle. Enfin, dans le contexte de la réalisation de plusieurs tâches d'asservissement visuel successives, une nouvelle méthode est présentée. Celle-ci exploite les caractéristiques d'un schéma de commande utilisé depuis quelques dizaines d'années dans l'industrie et la recherche, la commande prédictive basée modèle. Des résultats obtenus en simulation proposent de visualiser les effets de cette méthode sur le comportement d'un drone qui embarque une caméra. / The computer vision is used for the achievement of many applications of modern robotics. One of the current research topics that aims to improve these systems is focused on command. The objective consists to propose original control schemes to effectively link the information measured by the vision sensor to the actions that are to be achieved with the robots. This document is part of this look by bringing new methods to classical robotic control involving vision, the visual servoing.The case of visual information losses during the achievement of a visual servoing task is studied. In this sense, two prediction methods that allow the task to be achieved despite these losses are presented. Then a new method of correction is proposed. This provides better prediction results than a conventional method, as shown by the results obtained in simulation and in real conditions.Finally, in the context of the achievement of several successive visual servoing tasks, a new method is presented. This exploits the characteristics of a control scheme used for several decades in industry and research, model based predictive control. The results obtained in simulation propose to see the effect of this method on the behavior of a drone that embeds a camera.