Orientador: Prof°. Dr Alfeu Joãozinho Sguarezi Filho / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, 2017. / Esta dissertação apresenta o controle preditivo aplicado ao gerador de indução conectado à rede elétrica com emprego de conversor back to back. Nesse caso, o conversor conectado ao gerador é acionado pela técnica de controle preditivo direto de torque. Por sua vez, o conversor da rede é acionado pelo controle preditivo direto de potência. Os controladores são projetados com base em modelo matemático dinâmico discretizado do gerador e da rede. Para validação do sistema proposto, foram implementadas no Sim- PowerSystems do Matlab/Simulink R os modelos matemáticos e os algoritmos de predição. Por m, foram também realizado teste experimentais no laboratório da universidade. Os resultados obtidos serão apresentados a m de demonstrar a melhora na resposta dinâmica do gerador. Para os resultados de simulação foi possível validar a melhora na corrente injetada na rede em comparação às técnicas tradicionais. / This dissertation presents the predictive control applied to the induction generator connected to the electric grid with the back-to-back converter. In this case, the converter connected to the generator is driven by the predictive direct torque control technique and the grid converter is driven by predictive direct power control. The controllers are designed from discrete dynamic generator and grid mathematical model. For the validation of the proposed system, mathematical models and prediction algorithms were implemented in SimPowerSystems of Matlab / Simulink R. Finally, experimental tests were also carried out in the university laboratory. The results obtained will be presented to present the improvement in the dynamic response of the generator, and for the simulation results, it was possible to validate the improvement in the current injected into the grid in relation to the traditional techniques.

Orientador: Edson Bim / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-16T22:20:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Franca_AlexPereira_M.pdf: 3058764 bytes, checksum: beb5e6bdbba91505ff0ef14262e6be5c (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: Uma abordagem preditiva global-local para o controle de um motor de indução é apresentado nesta tese. O conceito de controle preditivo diz respeito a uma classe de controladores que tem se desenvolvido muito no âmbito do controle de sistemas de conversão de energia nos últimos anos, acompanhando o desenvolvimento da capacidade computacional dos sistemas microprocessados ao longo da última década. A técnica proposta é fundamentada numa lei de controle baseada em uin modelo identificado de um motor de indução. A identificação se dá de maneira experimental a partir da simulação de um motor de indução indiretamente orientado em função do fluxo do rotor, através de um modelo fuzzy do tipo Takagi-Sugeno TS com Funções de Base Ortonormal no consequente das regras.As ações de controle locais são combinadas são combinadas pela ativação das regras do modelo local devido, e a ação de controle global resultante é aplicada ao controle de velocidade do motor de indução. Este método permite ao controlador a inclusão nos parâmetros de controle das não-linearidades e restrições inerentes ao controle do máquinas elétricas / Abstract: A predictive global-local approach technic for induction motor control is presented in this thesis. Predictive control is a very wide class of controllers that have found rather recent applications in the control of electrical machines. Research on this topic has been increased in the last years due to the possibilities of today s microprocessors used for control. The proposed technique is founded on a identified model based predictive control. The identification technique applied in this method is based on the black box modeling of a Indirect Rotor Flux Oriented Induction Motor in stationary reference system through Takagi-Sugeno-TS fuzzy models with orthonormal base functions - OBF - on the rules consequents. Control actions are matched by local activation of the model rule because local and global control action is applied to speed control of an induction motor. This method allows the inclusion in the control parameters of non-linearities and constraints inherent the control of electrical machines / Mestrado / Energia Eletrica / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Rubens Maciel Filho / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Química / Made available in DSpace on 2018-08-17T11:36:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lima_NadsonMuriloNascimento_D.pdf: 3180060 bytes, checksum: f741044cb982f1d0e9d33a4f7aba7597 (MD5) Previous issue date: 2010 / 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. Contudo, a obtenção de representações matemáticas precisas e, ao mesmo tempo, aplicáveis para o 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 tempo e, por vezes, do espaço. 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. Esta tese enfoca o desenvolvimento de quatro controladores avançados híbridos preditivos não lineares multivariáveis, baseados em modelos nebulosos (fuzzy) funcionais não lineares multivariáveis, para processos de polimerização. Tais sistemas apresentam dinâmicas altamente complexas e de difícil modelagem matemática, dificultando, assim, a aplicação, com sucesso, de metodologias clássicas de controle ou avançadas baseadas em modelos convencionais. Foram considerados dois casos de estudo para a análise de desempenho das configurações de controle propostas: o processo de copolimerização em solução do metacrilato de metila com o 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 a geração de dados dinâmicos e implementação dos desenvolvimentos sugeridos. A partir de simulações computacionais, os modelos nebulosos dinâmicos funcionais não lineares multivariáveis foram construídos ¿ os quais demonstraram excelentes capacidades para a predição das saídas dos processos como uma função dos dados dinâmicos de entrada ¿ sendo, posteriormente, acoplados à estrutura de controle preditivo MPC (Model-based Predictive Control). A escolha da metodologia MPC como base para o desenvolvimento das estratégias propostas deve-se ao fato de sua notória aplicabilidade industrial a processos químicos multivariáveis, além de possibilitar a incorporação de restrições operacionais nas variáveis controladas e manipuladas. Por fim, foram comparados os desempenhos entre os controladores híbridos delineados e duas estratégias de controle preditivo bastante difundidas na literatura. Os problemas regulatório e servo foram analisados, observando-se resultados satisfatórios em ambas as condições. Isto demonstra o alto potencial dos algoritmos propostos para o controle multivariável de sistemas não lineares. / Abstract: Controllers design has currently a great importance in the field of açademic and industrial research. A well-projected controller may mean the success regarding the aims of production, and it also provides the production of materials with desirable specifications and it allows that the system operates under specific restrictions, considering aspects related to operability, safety and minimization of residue. Then, it is known that modeling stages are fundamental for delineation of controller strategies. However, the obtaining of precise and applicable mathematical representations to the control of most of relevant process in chemical engineering is a challenging task, because of the presence of nonlinear dynamic behaviors and space-time mutable. Therefore, an effort is done to obtain the simpler models, but provided with the essential representativity inherent to production systems. Thus, suitable control structures could be designed for each specific necessity. This work focus on the development of four multivariable nonlinear predictive hybrid advanced controllers, based on multivariable nonlinear functional fuzzy models, to polymerization processes. Such systems present high complex dynamic and hard mathematical modeling, making difficult to apply classic controllers or advanced control methodologies based on conventional models. Two study cases for the performance analysis of the proposed controllers were considered: the copolymerization process of methyl methacrylate and vinyl acetate, and industrial copolymerization of ethene/1 butene with Ziegler-Natta catalysis. The phenomenologic models of the two processes already are described in relevant literature, and they are considered as virtual plants to create dynamic data and to implement the suggested developments. Based on computational simulations, multivariable nonlinear functional dynamic fuzzy models were made - they demonstrated excellent capacity for outputs prediction from input dynamic data - and they were, subsequently, inserted in the MPC (Model-based Predicitve Control) control structure. The choice of MPC methodology to develop the proposal structures is because of its wellknown industry applicability to multivariable chemical processes, beyond it makes possible the incorporation of restrictions in controlled and manipulated variables. Finally, the performance among outlined hybrid controllers and two predictive control strategies fairly widespread in the literature were compared. The regulatory and servo problems were analyzed and satisfactory results were observed in both conditions. This demonstrates the high potential of proposed algorithms to control multivariable nonlinear systems. / Doutorado / Desenvolvimento de Processos Químicos / Doutor em Engenharia Química

Orientadores: Pedro Luis Dias Peres, Ricardo Coração de Leão Fontoura de Oliveira / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-12T15:25:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Caun_RodrigodaPonte_M.pdf: 4443460 bytes, checksum: 6ac15ef9d40ddc0d477ba44ec10f9182 (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: A principal contribuição dessa dissertação é propor um método de síntese de controle preditivo por realimentação de estados para sistemas lineares discretos com parâmetros variantes no tempo e pertencentes a um politopo. As condições de síntese são formuladas usando-se funções de Lyapunov dependentes de caminho, isto é, a matriz de Lyapunov depende de maneira multi-afim dos parâmetros em seus instantes sucessivos de tempo até um instante máximo (tamanho do caminho). Essa classe de função generaliza as funções quadráticas e dependentes de maneira afim nos parâmetros. Os testes numéricos s¿ao formulados em termos de problemas de otimização baseados em desigualdades matriciais lineares, parametrizados em função do tamanho do caminho da matriz de Lyapunov, arbitrado a priori. À medida que o tamanho do caminho cresce, índices de desempenho menos conservadores são obtidos ao preço de um maior esforço computacional. Exemplos numéricos são apresentados ilustrando a eficiência do método proposto em termos do índice de desempenho e do esforço computacional demandado quando comparados com outros métodos existentes na literatura. / Abstract: The main contribution of this thesis is to propose a state-feedback model predictive control design method for discrete-time systems with time-varying parameters belonging to a polytope. The synthesis conditions are formulated using path-dependent Lyapunov functions, i.e. the Lyapunov matrix depends multi-affinely on the parameters at successive instants of time until a maximum instant (path size). This class of function generalizes quadratic and affinely parameter dependent functions. The numerical tests are provided in terms of optimization problems based on linear matrix inequalities, parametrized as a function of the path size of the Lyapunov matrix, given a priori. As the path size increases, less conservative performance indices are obtained at the price of a higher computational effort. Numerical examples are presented, illustrating the efficiency of the approach in terms of the performance index and the computational burden demanded when compared to other existing methods in the literature. / Mestrado / Automação / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Secundino Soares Filho / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-08T14:25:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marques_ThyagoCarvalho_D.pdf: 9101920 bytes, checksum: 5cf6202ab737e2bcab996c2704ede5ec (MD5) Previous issue date: 2006 / Resumo: Este trabalho apresenta uma política para a operação energética do Sistema Nacional (SIN), baseada na representação individualizada das usinas hidrelétricas e termelétricas, na representação detalhada das características de operação dessas usinas, e na representação indireta da estocasticidade das vazões através demodelo de previsão. Essas características diferem a política operativa proposta daquela em vigor no setor elétrico brasileiro, que se baseia na modelagem equivalente de sistemas hidrotérmicos interligados. Diversos estudos de caso são apresentados com o intuito de avaliar o desempenho dessa polÂ'ıtica, desde o caso de sistemas hidrotérmicos simples com uma única usina até o caso completo do SIN sob condições reais. Para esse último caso, um procedimento de ajuste da operação foi implementado para assegurar o atendimento do mercado com as restrições de intercâmbio entre os subsistemas. Análises de sensibilidade foram realizadas em relação a restrições de intercâmbio, inflexibilidade das usinas termelétricas, a importância de algumas usinas hidrelétricas e mercado / Abstract: This work presents an operational policy for the mid term hydrothermal scheduling of the Brazilian Interconnected Power System (BIPS) based on the individual representation of the hydro and thermo power plants, the detailed representation of the plantsâ?¿ features and the indirect representation of the inflow stochasticity through a forecasting model. These characteristics differs the operational policy which is in use nowadays in BIPS, which is based on four interconnected subsystems represented by composite reservoirs. Several case studies are presented to evaluate the performance of the operational policy, from the simple case with a single hydro plant system to the complete case of the whole BIPS under real conditions. For this last case an operational adjustment procedure was implemented to assure the market attendance considering interchange constraints between the subsystems. Sensitivity analyses have been done with respected to interchange, minimum thermal generation, market, importance of hydro plants and system dimension / Doutorado / Energia Eletrica / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientadores: Wagner Caradori do Amaral, Ricardo Jose Grabrielli Barreto Campello / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-09T14:19:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Machado_JeremiasBarbosa_M.pdf: 6477617 bytes, checksum: 3f0c4fec476306e8cc05a7940894b0a0 (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: o interesse na utilização de algoritmos de controle sofisticados cresce no meio industrial devido à necessidade de melhor qualidade dos produtos produzidos. Uma abordagem que vem ganhando destaque é a utilização de sistemas de controle não-linear que modelam os sistemas por meio de multimodelos lineares. Neste contexto, este trabalho apresenta a modelagem e controle de sistemas não-lineares através de controladores preditivos não-lineares que utilizam multimodelos lineares. Os controladores preditivos baseados em modelos (MBPC - Model Based Predictive Controllers) são controladores cuja principal característica é a utilização de um modelo na determinação de um conjunto de previsões de saída, e a lei de controle é calculada em função destas previsões minimizando-se uma função de custo. O desempenho deste controlador depende da qualidade do modelo utilizado para predição dos sinais de saída. A proposta do trabalho é modelar as não-linearidades do processo sob controle através de modelos fuzzy Takagi-Sugeno - TS com funções de base ortonormal - FBO nos conseqüentes das regras. As FBO's apresentam diversas características conceituais e estruturais de interesse na elaboração dos modelos utilizados nos controladores preditivos, como a ausência de realimentação de saída, o que evita a propagação de erro, além de outras que serão discutidas ao longo deste trabalho. Os parâmetros de um modelo fuzzy TS a serem determinados são os antecedentes das regras, com suas funções de pertinência, e as funções nos conseqüentes das regras, que neste trabalho dar-se-ão de forma automática, sendo os antecedentes das regras obtidos através de agrupamento fuzzy (fuzzy clustering) das amostras de entrada e saída. Para esta tarefa será utilizado o algoritmo de GustafsonKessel. A fim de determinar o número de grupos que irão compor o modelo e, por conseqüência, defil)ir o número de regras e modelos locais, utilizar-se-ão critérios que avaliam a qualidade dos agrupamentos juzzy, como Fuzzy Silhouette, Fuzzy Hipervolume, Average Partition Density e Average Within-Cluster Distance, sendo proposta a combinação dos resultados obtidos em cada um dos critérios. O controle é feito de forma que, para cada modelo local, presente no modelo fuzzy TS-FBO, tem-se um controlador atuando sobre este. As ações de controle locais são combinadas conforme a ativação de cada regra do respectivo modelo local, e a ação de controle global resultante dessa combinação é aplicada ao processo a ser controlado. A abordagem proposta apresenta vantagens estruturais na modelagem e controle de processos nãolineares, quando comparado a outras metodologias de modelagem (como modelos polinomiais NARMAX) e controle, uma vez que esta abordagem é composta de uma estrutura simples com modelos locais lineares (ou afins) formados por FBO's. Para ilustrar o que foi desenvolvido, são apresentadas, no final destes trabalho, implementações na modelagem e controle de processos não-lineares / Abstract: The use of advanced control strategies has been increased in the last years due to the needs of more accurate quality on products. An approach that seems attractive on control and modeling of the nonlinear processes is the use of multiple linear models. In this context, this work presents an altemative approach for modeling and controlling nonlinear processes through nonlinear predictive control (NMBPC) using multi-models. The main characteristic of the Model Based Predictive Controllers is the use of a model for the determination ofthe output predictions. The controllaw is derived based on these output predictions, minimizing a specified cost function. Its performance is directly related to the quality of the model predictor. Therefore, in this work, the process is modeling through Takagi-Sugeno- TS fuzzy models with orthonormal base functions - OBF - on the mIes consequents. OBF' s models present several conceptual and structural characteristics of interest on the elaboration of models predictors, such as, absence of output recursion and feedback of prediction errors, often leading to superior performances over long-range horizon predictions and natural decoupling between multiple outputs; there is no need for previous knowledge about the relevant past terms of the system signals; the representation of a stable system is assuredly stable; tolerance to unmodeled dynamics; ability to deal with time delays. The antecedents ofthe TS fuzzy models are obtained through fuzzy c1ustering ofthe input and output measures. The algorithm of Gustafson-Kessel is used to perform this task. In order to determine the number ofthe local models, clustering validity criteria such as Fuzzy Silhouette, Fuzzy Hipervolume, Average Partition Density e Average Within-Cluster Distance are used. A predictive controller is derived for local model and the global controllaw is obtained by combining each local control law, using the degree of activation of every mIe of the respective local model. The proposed approach presents structural advantages in the modeling and controlling nonlinear process, when compared to other modeling (like polynomial models-NARMAX) and controlling strategies, as this approach is constituted of a simple structure with linear local models using OBF' s. The performance of the proposed strategies is illustrated using some simulated examples / Mestrado / Automação / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Secundino Soares Filho / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-15T02:32:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Zambelli_MonicadeSouza_D.pdf: 4122152 bytes, checksum: 3256b0546520645ef065b43111b44374 (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: O planejamento da operação energética do Sistema Interligado Nacional (SIN) é uma tarefa complexa realizada por meio de uma cadeia de modelos de médio, curto e curtíssimo prazo acoplados entre si, cada um com considerações pertinentes à etapa que aborda. A proposta deste trabalho é apresentar uma alternativa para o planejamento da operação energética de médio prazo. Foi desenvolvida uma metodologia baseada em modelo de controle preditivo, abordando os aspectos estocásticos do problema de forma implícita pela utilização de valores esperados das vazões, e fazendo uso de um modelo determinístico de otimização a usinas individualizadas, que possibilita uma representação mais precisa do sistema hidrotérmico. A análise de desempenho é feita através de simulações da operação, considerando os parques hidrelétrico e termelétrico que compõem o SIN, com restrições operativas reais, em configuração dinâmica, com plano de expansão e a possibilidade de intercâmbio e importação de mercados vizinhos. Os resultados são comparados aos fornecidos pela metodologia em vigor no setor elétrico brasileiro, notadamente o modelo NEWAVE, que determina as decisões de geração por subsistema, e o modelo Suishi-O, que as desagrega por usinas individualizadas / Abstract: The long term hydrothermal scheduling of the Brazilian Integrated System (SIN) is a complex task solved by a chain of long, medium and short term coupled models, each one with considerations pertinent to the stage of operation that it deals with. The proposal of this work is to present an alternative for the long term hydrothermal scheduling. A methodology based on model predictive control was developed, implicitly handling stochastic aspects of the problem by the use of inflows expected values, and making use of a deterministic optimization model to obtain the optimal dispatch for individualized plants, what makes possible a more accurate representation of the hydrothermal system. The performance analysis is made through simulations of the operation, taking into consideration all the hydro and thermal plants that compose the SIN, with real operative constraints, in dynamic configuration, with its expansion plan and the possibility of interchange and importation from neighboring markets. The results are compared with those provided by the approach actually in use by the Brazilian electric sector, specifically the NEWAVE model, which defines the generation decisions for the subsystems, and the Suishi-O model, that disaggregates them for the individualized plants / Doutorado / Energia Eletrica / Doutor em Engenharia Elétrica

Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-12-18T11:49:36Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Douglas Freire de Carvalho - 2017.pdf: 23722781 bytes, checksum: 3e99befa0116cb9ca768d092c541c055 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-12-18T11:50:09Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Douglas Freire de Carvalho - 2017.pdf: 23722781 bytes, checksum: 3e99befa0116cb9ca768d092c541c055 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-12-18T11:50:09Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Douglas Freire de Carvalho - 2017.pdf: 23722781 bytes, checksum: 3e99befa0116cb9ca768d092c541c055 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-11-20 / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / This work presents study of nonlinear predictive controller, tuned by optimization process, applied to independent excitation DC motor speed control, controlled by fully controlled three phase rectifier. The methodology starts from the construction of the workbench that represents the real system followed by the development and validation of the computational model. The optimization process promotes the obtaining of optimized parameters for the nonlinear model based predictive controller to be implemented in the real process. Comparisons are made between the control technique proposed with classical control techniques, in computational and real environment. The results indicate the prominence of the proposed technique to be used in control of non-linear systems where seeks smaller errors even with disturbance insertions. / Este trabalho apresenta estudo de controlador preditivo não linear, sintonizado por processo de otimização, aplicado ao controle de velocidade de motor de corrente contínua de excitação independente acionado por retificador trifásico totalmente controlado. A metodologia parte da construção da bancada que representa o sistema real seguida pelo desenvolvimento e validação de modelo computacional. O processo de otimização, promove a obtenção de parâmetros otimizados para o controlador preditivo não linear baseado em modelos a serem implementados no processo real. São realizadas comparações entre a técnica de controle proposta com técnicas de controle clássicas, em ambiente computacional e real. Os resultados indicam a proeminência da técnica proposta a ser empregada em controle de sistemas não lineares onde busca-se menores erros mesmo com inserção de distúrbios.

Submitted by Erika Demachki (erikademachki@gmail.com) on 2018-01-10T15:49:59Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Rafael Nunes Hidalgo Monteiro Dias - 2017.pdf: 14690145 bytes, checksum: d12e70a2cd0ee1087a184468c55f0b08 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2018-01-11T11:02:36Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Rafael Nunes Hidalgo Monteiro Dias - 2017.pdf: 14690145 bytes, checksum: d12e70a2cd0ee1087a184468c55f0b08 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-01-11T11:02:36Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Rafael Nunes Hidalgo Monteiro Dias - 2017.pdf: 14690145 bytes, checksum: d12e70a2cd0ee1087a184468c55f0b08 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-11-27 / This work presents a comparison between Fuzzy and dynamic matrix controllers. These controllers are applied to the direct current (DC) motor speed control, triggered by fully controlled three-phase rectifier. The construction of the real system and the development and validation of the computational model are described. The controllers’ parameters are obtained through an optimization process. Both control techniques are compared and results indicate better performance of the optimized controllers, which suggest their promise in nonlinear systems’ control, in which seeks out control without error, that fulfills well its duty and its able to resist the fatigues. / Este trabalho apresenta o comparativo entre os controladores Fuzzy e matriz dinâmica. Estes controladores são aplicados ao controle de velocidade do motor de corrente contínua, acionado por retificador trifásico totalmente controlado. A metodologia parte da construção do sistema real e do desenvolvimento e validação do modelo computacional. A obtenção dos parâmetros dos controladores é realizada através do processo de otimização. Realiza-se análise comparativa entre as técnicas de controle e os resultados apontam para a proeminência de controladores sintonizados via processo de otimização como técnica promissora a ser empregada em controle de sistemas não lineares, nos quais buscam-se controle em que não há erro, que cumpra bem o seu dever e apto para resistir às fadigas.

Um dos desafios que ainda precisa ser superado com o objetivo de melhorar o desempenho do controle preditivo (MPC) é a sua manutenção. Reidentificação do processo é uma das melhores opções disponíveis para atualizar o modelo interno do MPC, a fim de melhorar seu desempenho. No entanto, o processo de reidentificação é dispendioso. Pesquisadores propuseram dois métodos diferentes, capazes de detectar divergências entre o processo real e o seu modelo, através da análise de correlações parciais. Utilizando essas técnicas, ao invés de reidentificar todos os sub-modelos do processo, apenas algumas entradas com divergência significativas teriam que ser perturbadas e somente a parte degradada do modelo seria atualizada. Entretanto, não há informações suficientes e análises sobre a influência das estruturas de modelo nos resultados das correlações parciais. Além disso, apesar de ambas as abordagens serem eficientes na detecção de divergências significativas, elas não fornecem informações suficientes sobre a sua quantificação. Esta dissertação de mestrado demonstra que o método de Carlsson (2010) é uma solução particular do método de Badwe et al. (2009), quando os modelos utilizados no processo de identificação são estruturas FIR. Além disso, alguns outros tipos de estruturas serão estudados, de modo a verificar se eles são adequados para a análise da correlação parcial, com o objetivo de detectar esse tipo de divergência. Quanto à limitação da detecção do nível da divergência entre o modelo e a planta, este trabalho propõe um projeto inicial de um novo método para resolver este problema, através da adição de ruído branco off-line nos dados coletados do processo, com diferentes variações antes da análise da correlação parcial. Um estudo de caso simulado é mostrado, que confirma a eficácia desta nova técnica. Finalmente, são apresentadas as conclusões encontradas e as possibilidades para estudos futuros. / One of the challenges that still needs to be overcome in order to improve the performance of the model predictive control (MPC) is its maintenance. Re-identification of the process is one of the best options available to update the internal model of the MPC, in order to improve performance. However, re-identification is costly. Researchers have proposed two different methods able to detect plant mismatch through partial correlation analysis. Using these techniques, instead of re-identifying all the sub-models in the process, only a few inputs with significant mismatch would have to be perturbed and only the degraded portion of the model would be updated. Nevertheless, there is not enough information and analysis about the influence of the model structures for identification on partial correlation results. Besides, although both approaches are efficient in detecting significant mismatches, they do not provide enough information about its magnitude. This masters thesis demonstrates that the Carlssons method (2010) is a particular solution of the Badwe et al.s method, when the models used on the identification process are FIR structures. Moreover, some other types of structures will be analyzed in order to check if they are suitable for the partial correlation procedure to detect plant mismatches. Concerning the limitation of the detection the level of plant-mismatch, this thesis proposes a starting project of a new method to address this issue by adding offline white noise to the collected data from the process with different variances before analyzing the partial correlation. A simulation case study is shown that confirms the efficacy of this new technique. Finally, conclusions and possible future studies are presented.