Uma grande variedade de sistemas multivariáveis pode ser tratada por técnicas de controle monovariável. Os trabalhos encontrados na literatura para sistemas com atrasos são geralmente para sistemas monovariáveis. Neste trabalho a aplicação de técnicas de controle multivariáveis para sistemas dinâmicos com múltiplos atrasos na entrada é explorada. Consideramos a aplicação da técnica LQG/LTR (do inglês Linear Quadratic Gaussian with Loop Transfer Recovery) para duas plantas exemplos. A primeira é um forno elétrico industrial usado nos processos de fundição de metal com 6 entradas e 6 saídas e a segunda é um sistema de uma coluna de destilação binária com 2 entradas e 2 saídas. Os dois modelos de planta apresentam múltiplos atrasos na entrada. Apresentamos resultados da simulação do controle LQG/LTR com comparações. / In a variety of cases multivariable systems can be treated as single-input, single-output (SISO) systems for control purposes. The works found in the literature for time-delay systems are generally for SISO systems. In this work the application of multivariable control techniques to dynamic systems with multiple time-delays in the input is explored. We consider the application of the Linear Quadratic Gaussian with Loop Transfer Recovery (LQG/LTR) technique to two study plants. The first is an electrical oven used in metal casting processes with 6 inputs and 6 outputs and the second a column of binary distillation system with 2 inputs and 2 outputs. The two plant models present multiple time-delays in the input. We present the LQG/LTR control simulation results along with comparisons.

Neste trabalho estuda-se a aplicação de métodos estatísticos multivariáveis para a classificação de gasolinas comerciais em conformidade à legislação vigente. Atualmente, a ANP baseia a classificação em limites máximos e mínimos para uma série de diferentes propriedades físico-químicas. O objetivo do trabalho é propor uma metodologia para fazer uma triagem das amostras coletadas durante o Programa de Monitoramento da Qualidade dos Combustíveis através de um método de classificação. Ela utiliza a espectroscopia NIR, que é uma técnica rápida e não destrutiva, como método analítico. Com isto será possível reduzir o número de ensaios físico-químicos que não necessariamente seriam realizados sistematicamente em todas as amostras, reduzindo-se os custos e aumentando-se a quantidade de postos monitorados. As análises NIR produzem grandes quantidades de dados, o que leva à utilização de técnicas estatísticas multivariáveis para estabelecer as metodologias de classificação. Neste trabalho utilizam-se técnicas já consagradas, como a PCA e a PLS para a compressão dos dados e a LDA e QDA para a classificação das amostras. Os dados analisados correspondem às propriedades físico-químicas e aos espectros NIR de um conjunto de 216 amostras de gasolinas comerciais, utilizado para a concepção dos modelos de classificação, e de outro de 50 amostras, utilizado para a validação dos modelos. Os modelos testados no trabalho foram as combinações da PCA-LDA, PCA-QDA, PLS-LDA, PLS-QDA, PLS (regressão) e a análise dos gráficos de scores (biplot). Os melhores desempenhos foram obtidos pelos gráficos dos scores, em seguida pela regressão PLS, PLS-QDA, PCA-QDA e PLS-QDA. Existem ainda algumas etapas a serem alcançadas para tornar prática a utilização da classificação de gasolinas comerciais através de NIR, no entanto, a contribuição deste estudo é importante pois permitiu demonstrar a sua viabilidade técnica. / In this work, the application of multivariable statistical methods for the classification of commercial gasoline in accordance to applicable laws in Brazil is studied. In the present, the ANP bases the classification of gasoline on lower and upper bounds defined for a number of physico-chemical properties. The objective of this work is to propose an alternative analysis methodology, that is adequate for making a pre-sorting of the samples collected by the Fuel Quality Monitoring Program through a classification method. This method is based on NIR spectroscopy, that is a fast and non-destructive technique, as the analytical method. In this way, it would be possible to reduce the number of physico-chemical analyses, as it would be possible not to perform them on every sample, reducing costs and increasing the quantity and frequency of gas stations that could be monitored. NIR analyses produce a great quantity of data, that makes the use of multivariable statistical techniques necessary in order to set up classification methodologies. In this work the well-known PCA and PLS techniques are used for data compression, and LDA and QDA analyses for sample classification. The data studied correspond to the physico-chemical properties and NIR spectra of a total of 216 commercial gasoline samples, used for model design, and of a 50 samples, used for validation. The classification methods that are tested are combinations of PCA-LDA, PCA-QDA, PLS-LDA, PLS-QDA, PLS (regression) and data compression scores graphical analysis (biplot). Best performance was obtained with compression scores graphical analysis, followed by PLS regression, PLS-QDA, PCA-QDA and PLS-QDA. There are still some steps to be fulfilled before the usage of commercial gasoline classification through NIR could be practical. However, this study has shown that this methodology is technically feasible.

Uma grande variedade de sistemas multivariáveis pode ser tratada por técnicas de controle monovariável. Os trabalhos encontrados na literatura para sistemas com atrasos são geralmente para sistemas monovariáveis. Neste trabalho a aplicação de técnicas de controle multivariáveis para sistemas dinâmicos com múltiplos atrasos na entrada é explorada. Consideramos a aplicação da técnica LQG/LTR (do inglês Linear Quadratic Gaussian with Loop Transfer Recovery) para duas plantas exemplos. A primeira é um forno elétrico industrial usado nos processos de fundição de metal com 6 entradas e 6 saídas e a segunda é um sistema de uma coluna de destilação binária com 2 entradas e 2 saídas. Os dois modelos de planta apresentam múltiplos atrasos na entrada. Apresentamos resultados da simulação do controle LQG/LTR com comparações. / In a variety of cases multivariable systems can be treated as single-input, single-output (SISO) systems for control purposes. The works found in the literature for time-delay systems are generally for SISO systems. In this work the application of multivariable control techniques to dynamic systems with multiple time-delays in the input is explored. We consider the application of the Linear Quadratic Gaussian with Loop Transfer Recovery (LQG/LTR) technique to two study plants. The first is an electrical oven used in metal casting processes with 6 inputs and 6 outputs and the second a column of binary distillation system with 2 inputs and 2 outputs. The two plant models present multiple time-delays in the input. We present the LQG/LTR control simulation results along with comparisons.

Neste trabalho estuda-se a aplicação de métodos estatísticos multivariáveis para a classificação de gasolinas comerciais em conformidade à legislação vigente. Atualmente, a ANP baseia a classificação em limites máximos e mínimos para uma série de diferentes propriedades físico-químicas. O objetivo do trabalho é propor uma metodologia para fazer uma triagem das amostras coletadas durante o Programa de Monitoramento da Qualidade dos Combustíveis através de um método de classificação. Ela utiliza a espectroscopia NIR, que é uma técnica rápida e não destrutiva, como método analítico. Com isto será possível reduzir o número de ensaios físico-químicos que não necessariamente seriam realizados sistematicamente em todas as amostras, reduzindo-se os custos e aumentando-se a quantidade de postos monitorados. As análises NIR produzem grandes quantidades de dados, o que leva à utilização de técnicas estatísticas multivariáveis para estabelecer as metodologias de classificação. Neste trabalho utilizam-se técnicas já consagradas, como a PCA e a PLS para a compressão dos dados e a LDA e QDA para a classificação das amostras. Os dados analisados correspondem às propriedades físico-químicas e aos espectros NIR de um conjunto de 216 amostras de gasolinas comerciais, utilizado para a concepção dos modelos de classificação, e de outro de 50 amostras, utilizado para a validação dos modelos. Os modelos testados no trabalho foram as combinações da PCA-LDA, PCA-QDA, PLS-LDA, PLS-QDA, PLS (regressão) e a análise dos gráficos de scores (biplot). Os melhores desempenhos foram obtidos pelos gráficos dos scores, em seguida pela regressão PLS, PLS-QDA, PCA-QDA e PLS-QDA. Existem ainda algumas etapas a serem alcançadas para tornar prática a utilização da classificação de gasolinas comerciais através de NIR, no entanto, a contribuição deste estudo é importante pois permitiu demonstrar a sua viabilidade técnica. / In this work, the application of multivariable statistical methods for the classification of commercial gasoline in accordance to applicable laws in Brazil is studied. In the present, the ANP bases the classification of gasoline on lower and upper bounds defined for a number of physico-chemical properties. The objective of this work is to propose an alternative analysis methodology, that is adequate for making a pre-sorting of the samples collected by the Fuel Quality Monitoring Program through a classification method. This method is based on NIR spectroscopy, that is a fast and non-destructive technique, as the analytical method. In this way, it would be possible to reduce the number of physico-chemical analyses, as it would be possible not to perform them on every sample, reducing costs and increasing the quantity and frequency of gas stations that could be monitored. NIR analyses produce a great quantity of data, that makes the use of multivariable statistical techniques necessary in order to set up classification methodologies. In this work the well-known PCA and PLS techniques are used for data compression, and LDA and QDA analyses for sample classification. The data studied correspond to the physico-chemical properties and NIR spectra of a total of 216 commercial gasoline samples, used for model design, and of a 50 samples, used for validation. The classification methods that are tested are combinations of PCA-LDA, PCA-QDA, PLS-LDA, PLS-QDA, PLS (regression) and data compression scores graphical analysis (biplot). Best performance was obtained with compression scores graphical analysis, followed by PLS regression, PLS-QDA, PCA-QDA and PLS-QDA. There are still some steps to be fulfilled before the usage of commercial gasoline classification through NIR could be practical. However, this study has shown that this methodology is technically feasible.

Este trabalho apresenta o controle de posição e orientação de um modelo não linear de Plataforma de Stewart com seis graus de liberdade construído no ambiente de sistemas multicorpos ADAMS® desenvolvido pela Mechanical Dynamics, Inc. O modelo não linear é exportado para o ambiente SIMULINK® desenvolvido pela MathWorks, Inc., onde o controle de posição e orientação é realizado a partir da linearização do modelo e a aplicação de um sistema seguidor com realimentação de estados. Utililiza-se, também o SIMULINK® para implementar a dinâmica de um sistema servoválvula e cilindro hidráulico com um servocontrole de pressão e assim simular o comportamento dinâmico de um simulador de vôo com acionamento hidráulico. A utilização destes pacotes comerciais visa obter uma economia de tempo e esforço na modelagem de sistemas mecânicos complexos e na programação para obtenção da resposta do sistema no tempo, além de facilitar a análise de várias configurações de Plataformas de Stewart / This work shows the position and orientation control of a non-linear model of a Stewart platform with six degree of freedom developed in the multibody systems environment ADAMS® (Mechanical Dynamics, Inc.). The non-linear model is exported to SIMULINK® (MathWorks, Inc.), where the position and orientation control is accomplished using the linear model and applied as a tracking-system with state-feedback. The SIMULINK® is also used to implement the dinamics of the servovalve and hydraulic cylinder with pressure-control servo and so simulate the dynamic behavior of the flight simulator with hydraulic drive. These commercial packages are used seeking to save time and effort in the modeling of complex mechanical systems and in the programming to get the time response of the system, facilitating the analysis of several Stewart Platforms configurations.

Um problema-chave envolvendo processos químicos industriais é controlar, de forma confiável, eficiente e barata, a evolução dinâmica do sistema. Numa coluna de destilação, por exemplo, o objetivo do controle é manter a composição do destilado e do produto de fundo em torno de um valor desejado. As dificuldades operacionais e o alto custo dos analisadores industriais, existentes no mercado, usados na medição da composição têm motivado o projeto de sensores virtuais (soft sensors) para que, a partir de outras medições disponíveis, seja possível inferir de maneira online os valores das variáveis desejadas. Por outro lado, as redes neurais artificiais têm sido utilizadas em diversas aplicações práticas de engenharia, sendo possível usá-las para resolver problemas industriais complexos. Elas possuem diversas características que as fazem particularmente atrativas em aplicações envolvendo sistemas multivariáveis não lineares. Nesse trabalho, um estimador dinâmico virtual baseado em redes neurais é usado para inferir a composição de etanol destilado com base na temperatura e na pressão no interior da coluna, além das vazões de refluxo, do vapor no refervedor e da alimentação. Os resultados desse estudo poderão ser utilizados no desenvolvimento de futuros projetos envolvendo sensores virtuais aplicados ao controle e à otimização de processos industriais. / A key problem involving industrial chemical processes is to control the dynamic evolution of the system in a reliable, efficient and low cost way. In a distillation column, for example, the control objective is to keep the composition of both distillate and bottom product around a desired value. The operational difficulties and high cost of concentration analyzers, used for measuring the composition, have motivated the design of virtual sensors (soft sensors). They are used, in an online way, to infer the values of the desired variables from other available measurements. On the other hand, artificial neural networks have been used for solving many practical engineering applications involving complex industrial problems. They have several features, making them particularly attractive to applications involving nonlinear multivariable systems. In this work, a virtual estimator based on a dynamic neural network is used to infer the composition of distilled ethanol. Temperature and pressure within the column, and the flows of steam and reflux are used as inputs for the neural network. The results of this study can be used to develop future projects involving virtual sensors applied in control and optimization of industrial processes.

Made available in DSpace on 2016-12-23T14:07:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao_WALLAS_Final.pdf: 2098098 bytes, checksum: fd85081c515eea7e1921beb926a980cc (MD5) Previous issue date: 2010-05-07 / O objetivo deste trabalho é mostrar o desenvolvimento do modelo de uma planta didática não linear e multivariável usando a resposta ao degrau. Esta planta didática é do curso técnico de automação industrial do IFES SERRA (ES). A partir das equações físicas do processo são desenvolvidas as relações entre as variáveis controladas e as variáveis manipuladas em regime permanente para qualquer ponto de operação. Utilizando a resposta ao degrau, de acordo com sua amplitude, são mapeadas as constantes de tempo do processo. O atraso do modelo é encontrado utilizando os mínimos quadrados. Por fim é desenvolvido um simulador a fim de comparar a resposta no tempo da planta real com a do modelo proposto. / The objective of this dissertation is to show the development of one nonlinear pilot plant model and multivariable using the step response. The pilot plant belongs to the course of industrial process control of IFES - SERRA (ES). From the physical equations of the process, are developed relationships of controlled variables in steady state at any point of operation. Using the step response, are mapped onto the time constants of the process according to the changes of the manipulated variables. The delay model is found using the least squares and step response. Finally we developed a simulator to compare the time response of the real plant with the proposed model.

Um problema-chave envolvendo processos químicos industriais é controlar, de forma confiável, eficiente e barata, a evolução dinâmica do sistema. Numa coluna de destilação, por exemplo, o objetivo do controle é manter a composição do destilado e do produto de fundo em torno de um valor desejado. As dificuldades operacionais e o alto custo dos analisadores industriais, existentes no mercado, usados na medição da composição têm motivado o projeto de sensores virtuais (soft sensors) para que, a partir de outras medições disponíveis, seja possível inferir de maneira online os valores das variáveis desejadas. Por outro lado, as redes neurais artificiais têm sido utilizadas em diversas aplicações práticas de engenharia, sendo possível usá-las para resolver problemas industriais complexos. Elas possuem diversas características que as fazem particularmente atrativas em aplicações envolvendo sistemas multivariáveis não lineares. Nesse trabalho, um estimador dinâmico virtual baseado em redes neurais é usado para inferir a composição de etanol destilado com base na temperatura e na pressão no interior da coluna, além das vazões de refluxo, do vapor no refervedor e da alimentação. Os resultados desse estudo poderão ser utilizados no desenvolvimento de futuros projetos envolvendo sensores virtuais aplicados ao controle e à otimização de processos industriais. / A key problem involving industrial chemical processes is to control the dynamic evolution of the system in a reliable, efficient and low cost way. In a distillation column, for example, the control objective is to keep the composition of both distillate and bottom product around a desired value. The operational difficulties and high cost of concentration analyzers, used for measuring the composition, have motivated the design of virtual sensors (soft sensors). They are used, in an online way, to infer the values of the desired variables from other available measurements. On the other hand, artificial neural networks have been used for solving many practical engineering applications involving complex industrial problems. They have several features, making them particularly attractive to applications involving nonlinear multivariable systems. In this work, a virtual estimator based on a dynamic neural network is used to infer the composition of distilled ethanol. Temperature and pressure within the column, and the flows of steam and reflux are used as inputs for the neural network. The results of this study can be used to develop future projects involving virtual sensors applied in control and optimization of industrial processes.

Made available in DSpace on 2016-08-31T13:33:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MissileneSF_Dissert.pdf: 1294524 bytes, checksum: b3601c72fef0c8416a12dd43f864d044 (MD5) Previous issue date: 2015-02-27 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The proposal for this study is to obtain an adaptive controller by feedback states for fourth order time-varyng multivariable systems or with parametric uncertainty. Alternatively the difficulties and limitations involving the usual methods of synthesis of optimal controllers for this class of systems, through the investigation of an algorithm based on particles swarm optimization with good tuning of parameters, we seek to define a flexible structure for applications that require decision making and online estimation of the feedback matrix parameters. The controller developed should provide, for every execution, not only system stability, but at the same time, provides compliance to the performance indexes set, without the need to perform complex and expensive mathematical calculations, eliminating thus the subjective components of analysis and design / É proposta neste trabalho a obtenção de um controlador adaptativo por realimentação de estados para sistemas multivariáveis de quarta ordem variantes no tempo e com incertezas paramétricas. Em alternativa às dificuldades e limitações envolvendo os métodos usuais de síntese de controladores ótimos para esta classe de sistemas, por meio da investigação de um algoritmo baseado na otimização por enxame de partículas com boa sintonia dos parâmetros, busca-se a definição de uma estrutura flexível destinada a aplicações que demandem a tomada de decisão e estimação em tempo real dos parâmetros da matriz de realimentação. O controlador desenvolvido deverá fornecer, a cada execução, não somente estabilidade ao sistema, mas ao mesmo tempo, propiciar observância aos índices de desempenho fixados, sem a necessidade da realização de cálculos matemáticos complexos e dispendiosos, eliminando, dessa forma, as componentes subjetivas de análise e projeto

Este trabalho apresenta o controle de posição e orientação de um modelo não linear de Plataforma de Stewart com seis graus de liberdade construído no ambiente de sistemas multicorpos ADAMS® desenvolvido pela Mechanical Dynamics, Inc. O modelo não linear é exportado para o ambiente SIMULINK® desenvolvido pela MathWorks, Inc., onde o controle de posição e orientação é realizado a partir da linearização do modelo e a aplicação de um sistema seguidor com realimentação de estados. Utililiza-se, também o SIMULINK® para implementar a dinâmica de um sistema servoválvula e cilindro hidráulico com um servocontrole de pressão e assim simular o comportamento dinâmico de um simulador de vôo com acionamento hidráulico. A utilização destes pacotes comerciais visa obter uma economia de tempo e esforço na modelagem de sistemas mecânicos complexos e na programação para obtenção da resposta do sistema no tempo, além de facilitar a análise de várias configurações de Plataformas de Stewart / This work shows the position and orientation control of a non-linear model of a Stewart platform with six degree of freedom developed in the multibody systems environment ADAMS® (Mechanical Dynamics, Inc.). The non-linear model is exported to SIMULINK® (MathWorks, Inc.), where the position and orientation control is accomplished using the linear model and applied as a tracking-system with state-feedback. The SIMULINK® is also used to implement the dinamics of the servovalve and hydraulic cylinder with pressure-control servo and so simulate the dynamic behavior of the flight simulator with hydraulic drive. These commercial packages are used seeking to save time and effort in the modeling of complex mechanical systems and in the programming to get the time response of the system, facilitating the analysis of several Stewart Platforms configurations.