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 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.

Orientador: José Antonio Siqueira Dias / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-25T04:25:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Soares_PaulodaSilva_D.pdf: 5062177 bytes, checksum: b08acd7cd74b46ed7ade778b2cbed7cf (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: Neste trabalho é apresentado o desenvolvimento de um sistema de baixo custo para monitoração e acompanhamento de equipamentos industriais com vistas à manutenção preditiva. O sistema desenvolvido monitora a vibração do elemento em estudo, e faz o registro da mesma comparando-se a um padrão de vibração considerado nominal, ou seja, uma condição de operação satisfatória da máquina. Quando uma variação na vibração do dispositivo monitorado é identificada, há de se observar seu comportamento, não só de amplitude mas também no espectro de frequência, pois geralmente a incidência de falhas ou anomalias apresentam vibrações em frequências diferentes da nominal de trabalho de um dispositivo. A Transformada de Fourier do sinal e os registros de leituras frequentes nos permitem um acompanhamento contínuo do equipamento monitorado. Adicionalmente ao acompanhamento da vibração mecânica, faz-se o monitoramento da corrente elétrica do motor de acionamento do elemento para observância de eventual sobrecarga, desequilíbrio das fases e análise do espectro de frequência do sinal elétrico de corrente, que nos permite avaliar as alterações na alimentação do mesmo, indicando alguma anomalia de natureza elétrica ao motor em estudo. Por fim ainda monitora-se a temperatura dos elementos em estudo, pois a vida útil destes depende das temperaturas a que são submetidos em regime de operação que têm impacto direto em isolamentos de bobinas e lubrificantes das partes mecânicas. Este sistema permite uma avaliação de uma máquina, sem intervenção humana para as medições de vibração e elétricas, aliado ao histórico levantado, torna-se uma ferramenta poderosa para a implementação de um programa de manutenção preditiva / Abstract: This work aims to develop a low-cost system for monitoring and tracking of industrial equipment with a view to predictive maintenance. It presents a system that monitors vibration of the recording studied element comparing the same to a vibration pattern considered nominal. When it detects a change in the vibration of the device is to observe their behavior, not only amplitude but in the frequency spectrum, usually because the incidence of faults or anomalies exhibit vibrations at different frequencies of nominal working of a device. The Fourier transform of the signal and records of frequent readings allow to close monitoring of the element under study. In addition to monitoring the mechanical vibration, it is monitoring the electrical current of the motor drive element for compliance with any overload, phase imbalance and even the analysis of spectro signal frequency electric current, which allows us to evaluate changes feeding the same, indicating an abnormality of the electric motor in nature study. Finally even monitor the temperature of the elements under study, because the life of these depends on the temperatures to which they are subjected in operation regime that have direct impact on coil insulation and lubricants of the mechanical parts. This system permits an automatic evaluation of the condition of a machine, without human intervention for measurement of vibration and electrical therein, together with the historical raised, becomes a powerful tool for industry implementation of a predictive maintenance program / Doutorado / Eletrônica, Microeletrônica e Optoeletrônica / Doutor em Engenharia Elétrica

Dans cette thèse nous proposons des algorithmes de contrôle commande optimaux ayant pour but d’aider au bon choix des systèmes multi sources et leur utilisation optimale dans les bâtiments. L'estimation des charges de chauffage est transformée en un problème de contrôle où le régulateur calcule la charge de chauffage optimale du bâtiment. Le régulateur proposé pour ce but est de type Model Predictive Programming (MPP), qui est obtenu en modifiant l’algorithme de type Model Predictive Control (MPC). Comme le MPP requiert un modèle du bâtiment d'ordre réduit, nous proposons une méthode de modélisation par projection des paramètres sur une structure fixe obtenue à partir des connaissances physiques. Pour le contrôle du système multi sources, nous proposons un système de gestion technique du bâtiment (GTB) qui est divisé en deux : un régulateur de la température du bâtiment et un contrôleur des sources. Pour la régulation thermique on utilise l’algorithme MPC, pour lequel nous proposons une nouvelle fonction de coût, car la fonction classique ne minimise pas la consommation d'énergie. La fonction de coût proposée permet de maintenir le confort thermique avec une consommation d'énergie minimale. Nous la formulons de telle façon qu’elle puisse être optimisée en utilisant la Programmation Linéaire (PL). Pour pouvoir utiliser la PL, nous proposons une linéarisation du modèle, basée sur des connaissances physiques, qui permet d'utiliser le modèle sur toute la plage de fonctionnement. Pour le contrôle des sources, nous proposons une solution qui prend en compte la commande MPC afin d'utiliser les ressources d'énergie plus efficacement. La GTB proposée est évaluée en émulation sur la maison Mozart et comparée avec deux GTB basées sur des régulateurs PID. Les résultats obtenus montrent que la GTB proposée a toujours maintenu le confort thermique dans le bâtiment, a réduit la consommation d'énergie et l'usure des pompes hydrauliques et de la pompe à chaleur. / This thesis proposes methods and solutions to improve the choice and the optimal use of renewable energies in buildings. The heating load assessment is transformed into a control problem where the regulator calculates the optimal heating load of the building. The proposed regulator for this aim is Model Predictive Programming (MPP), which is obtained by modifying Model Predictive Control (MPC). The required information by MPP is a low order building model and data records of the local weather. Therefore, we propose a modelling method in which the detailed model of the building is projected on a reduced order model having its structure obtained from physical knowledge. For the control of the multi source system, we proposed a Building Energy Management System (BEMS) which is divided in two parts: the first for the building temperature control and the second for the source control. For building thermal control we utilize MPC, for which we propose a new cost function because the classical one does not minimize the energy consumption. The proposed cost function permits to maintain the thermal comfort with minimal energy consumption. We formulate this function such that it can be optimized by using Linear Programming (LP) algorithm. To be able to use LP we give a solution to linearization of the building model based on the physical knowledge, which permits to use the model on the entire operating range. For the source control, we propose a solution which takes into account the command given by MPC in order to use the energy resources more effectively. The proposed control system is evaluated and compared with two PID based BEMS, against comfort and energetic criteria. The evaluation is performed in emulation on a reference detached house. The obtained results show that the proposed control system always maintains the thermal comfort in the building, reduces the energy consumption and the wear and tear of the hydraulic and heat pumps from the heating system.