O propósito desta Tese é desenvolver controladores preditivos (MPC) com garantia de estabilidade e que são parte de uma estrutura onde a otimização em tempo real (RTO) produz targets otimizantes para o controlador preditivo. As aproximações de duas e três camadas foram consideradas. Três diferentes estratégias são apresentadas: A primeira estratégia é desenvolvida para sistemas com pólos integradores; esta consiste em um algoritmo MPC de horizonte infinito em duas versões estendidas. Este controlador é formulado para implementação em uma estrutura de duas camadas. Os resultados de simulação em um sistema linear com modos estáveis e integradores mostram a capacidade do controlador MPC para seguir targets nas entradas vindos da camada RTO mesmo quando há targets para sistemas integradores. Como segunda estratégia, foi desenvolvido um algoritmo que garante estabilidade nominal do controlador MPC quando este interage com a camada intermediária da estrutura em três camadas. Além da versão nominal, é desenvolvida uma extensão deste controlador para sistemas com incerteza, o controlador resultante tem estabilidade robusta. Esta aproximação é testada com um sistema linear e um sistema não linear. Para o sistema não-linear, que é um processo industrial, é simulada a estrutura completa incluindo a RTO com o algoritmo robusto. Os resultados mostram que a estrutura é capaz de seguir mudanças nos targets quando os distúrbios afetam o processo. Finalmente, a última estratégia proposta nesta Tese consiste na inclusão de uma função convexa no controlador MPC para seguir os targets. O gradiente desta função convexa é considerada num termo quadrático na função objetivo do controlador MPC. Este controlador é simulado com um sistema linear e um sistema não linear. Com o objetivo de desenvolver uma versão robusta, o MPC com gradiente foi estendido ao caso de sistemas com incertezas. Para todas as estratégias apresentadas em esta Tese, foram formulados teoremas que garantem a viabilidade recursiva e a convergência do sistema em malha fechada. / The aim of this Thesis is the development of predictive controllers (MPC) with guarantee of stability and that are part of a control structure where Real Time Optimization (RTO) is present and produces optimizing targets for the predictive controller. The approaches of two and three-layer are considered. Three different strategies are presented: the first strategy is developed for integrating systems; it consists on an infinite horizon MPC algorithm in two extended versions. This controller is designed to be implemented in the two-layer structure. Simulation results in a linear system with integrating and stable modes show the ability of the MPC controller to follow input targets from the RTO layer even when there are targets for integrating systems. As a second strategy, it is developed an algorithm that guarantees nominal stability of the MPC controller when it interacts with the intermediary layer of the three-layer structure. In order to produce a robust structure, an extension to uncertain systems is also developed. This approach is tested with both a linear and a nonlinear system. For the nonlinear system, which is an industrial process, the full structure that includes the RTO with the robust algorithm is simulated. Results show that the structure is capable to follow target changes when disturbances affect the process. Finally, the last strategy proposed in this Thesis consists on the inclusion of a convex function in the MPC controller to follow the RTO targets. The gradient of this convex function is considered in a quadratic term in the objective function of the MPC controller. This controller is also simulated with both a linear system and a nonlinear system. For the MPC with gradient, an extension to the case of uncertain systems is developed in order to provide a more robust controller. For the strategies developed in this Thesis, theorems that guarantee the recursive feasibility and the convergence of the closed-loop system are provided.

O presente trabalho visa a investigar, via simulação numérica, o desempenho de um controlador preditivo generalizado aplicado à regulação da glicemia em pacientes diabéticos tipo I, mediante o emprego de bombas de infusão de insulina. A simulação da dinâmica do sistema endócrino-metabólico em um paciente diabético tipo I, metabolicamente normalizado, foi realizada através de um modelo não-linear de 19a ordem bastante difundido na literatura. Em pacientes diabéticos tipo I, metabolicamente não-normalizados, tal dinâmica foi simulada considerando-se variações, em relação aos valores nominais, nos valores dos parâmetros do modelo anterior. O controlador projetado, quando atuando em um paciente diabético metabolicamente normalizado, teve o seu desempenho avaliado pelos valores máximos e mínimos da concentração de glicose no sangue periférico venoso e pelo intervalo de tempo para a concentração de glicose anterior retornar à faixa de 2% em torno da concentração de referência, após uma refeição contendo uma quantidade pré-fixada de glicose. Quando o controlador proposto atuava em um paciente diabético metabolicamente não-normalizado, inicialmente descompensado, o seu desempenho foi avaliado pelo intervalo de tempo necessário para a glicemia retornar à faixa de 2% em torno da concentração de referência. O desempenho apresentado pelo controlador proposto neste trabalho é comparável aos já disponíveis na literatura sendo, entretanto, o controlador proposto aqui mais simples de ser implementado e menos custoso computacionalmente.

Neste trabalho é estudada a aplicação de uma técnica de Controle Preditivo Baseado em Modelo à dinâmica do movimento longitudinal de uma aeronave. Para isso, o projeto é baseado em um modelo linearizado em torno de um dado ponto de operação. A lei de controle é formulada no espaço de estados de modo a comportar de forma simples o caráter multivariável da planta, envolvendo duas variáveis manipuladas (deflexão no profundor e manete de combustível) e duas variáveis controladas (velocidade e ângulo de trajetória). Objetiva-se manter a aeronave na condição de vôo especificada, rejeitando perturbações externas e respeitando limitações impostas sobre as variáveis controladas, bem como restrições físicas dos atuadores disponíveis. O problema de otimização resultante, a ser resolvido em cada período de amostragem, é do tipo Programação Quadrática. O comportamento da malha de controle é estudado mediante simulação empregando um modelo que incorpora as não-linearidades da planta. Empregaram-se para tal os parâmetros físicos de uma aeronave. Os resultados mostram que o tratamento explícito de restrições proporcionado pelo controle preditivo pode trazer vantagens no projeto de uma lei de controle de vôo, permitindo que faixas de regulação possam ser estabelecidas para uma variável de interesse. Adicionalmente, mostra-se que o controle preditivo pode ser utilizado para acomodação de falhas de atuador, em particular falhas que limitem a excursão do profundor.

Leis de controle preditivo têm encontrado crescente aceitação, especialmente com a evolução dos computadores e a ampliação de sua capacidade. Uma de suas características únicas é o tratamento sistemático de restrições no projeto dos controladores. Contudo, a presença conjunta de restrições e de incertezas, como erros de modelo ou perturbações, é capaz de levar controladores preditivos a perder a factibilidade, possivelmente ocasionando instabilidade e violações de restrições. Neste trabalho, um controlador preditivo robusto, baseado na formulação de endurecimento de restrições, é implementado para um helicóptero de três graus de liberdade mecânicos, com restrições no seu espaço de manobras, saturação nos atuadores e sujeito a perturbações limitadas. O controlador usa um modelo de predição linear obtido a partir da linearização de um modelo não-linear de sexta ordem existente na literatura. O modelo não-linear foi previamente ajustado, com base em dados experimentais, de modo a melhor representar o comportamento do sistema real. Um controlador preditivo nominal, que não leva em conta os efeitos das perturbações, foi considerado para fins de comparação. Resultados de simulações do tipo Monte Carlo e de testes experimentais revelam a superioridade, em termos de não-violação de restrições, do controlador preditivo robusto em relação a sua versão nominal. Por fim, foi proposta uma extensão da formulação de controle preditivo empregada. Tal extensão considera que os graus de liberdade de controle se encontram igualmente distribuídos ao longo do horizonte de predição.

A aplicação de estratégias de controle preditivo vem sendo cada vez mais difundida em variados setores, principalmente devido à capacidade de tratar restrições físicas e operacionais de processos. Para casos em que existam descasamentos entre o modelo nominal de projeto e a planta real, causados, por exemplo, por falhas, pode ocorrer uma degradação do desempenho da malha de controle e em alguns casos a solução do problema de otimização pode se tornar não factível. Nesse trabalho, propõe-se uma abordagem de controle preditivo baseada em múltiplos modelos com a capacidade de tolerar falhas que modifiquem abruptamente a dinâmica do processo. Assim, em tempo real realiza-se um diagnóstico das falhas consideradas no projeto e comuta-se para o modelo de predição pré-definido mais adequado. Para avaliar a eficácia do método proposto, apresenta-se um estudo de caso, utilizando a planta didática 3 DOF Hover fabricada pela Quanser Consulting. Analisa-se a ocorrência de uma falha abrupta que introduza um atraso de transporte na comunicação dos sinais de controle. Os resultados obtidos demonstram que a abordagem com múltiplos modelos tem características promissoras para o caso em que é possível determinar com critério os modelos das dinâmicas resultantes e realizar um diagnóstico preciso das falhas.

Esta tese apresenta o estudo da confiabilidade do sistema de controle de voo embarcado de um Veículo Aéreo Não Tripulado (VANT) de pequeno porte e de baixo custo usado em aplicações civis fabricado pela empresa canadense Micropilot (MP-Trainerg). Este estudo abrange as fases de voo "decolagem/subida" e "aproximação/pouso" em controle manual. Inicialmente são apresentados os fundamentos de teoria de confiabilidade. É então feita a predição da taxa de falha de cada subsistema que compõe o sistema de controle de voo usando a norma americana MIL-HDBK-217F e o software Relex Reliability Studio 2008. Usando árvores de falhas é demonstrado que a arquitetura original implementada pelo fabricante do VANT é pouco confiável (MTTF, Mean Time To Failure, de 11379 horas). São então apresentadas e analisadas 3 propostas de mudança na arquitetura do sistema de controle do VANT: 1) inclusão de redundância do sistema de rádio-controle, 2) inclusão de redundância dos servo-atuadores, e 3) inclusão de redundância do sistema de rádio-controle e dos servo-atuadores. É mostrado que: 1) as 2 primeiras propostas não produzem um aumento significativo na confiabilidade do sistema de controle de voo (MTTF de 16113 e 19788 horas respectivamente), e 2) a terceira proposta praticamente triplica o MTTF do sistema (de 11379 para 33111 horas). A viabilidade de implementação das redundâncias propostas é demonstrada através de testes em bancada. O estudo da confiabilidade deste VANT mostra que pequenas alterações na arquitetura do sistema de controle de voo resultam em um aumento significativo na confiabilidade deste sistema.

O desenvolvimento do sistema de controle de vôo está diretamente relacionado ao desempenho, segurança e qualidade de vôo da aeronave. Há a necessidade da concepção de abordagens de controle que assegurem, de uma maneira eficaz, que estes requisitos sejam satisfeitos mesmo na presença de distúrbios, ruídos de medida e imprecisões na modelagem. Neste contexto, o presente trabalho propõe o uso de técnicas de otimização multi-objetivo para a sintonização de controladores empregando formulações preditivas baseadas em modelo. Adicionalmente, é proposta uma abordagem gráfica de análise do desempenho dessas técnicas de otimização e controle por meio da fronteira ótima de Pareto. Para o estudo de caso foi utilizado um modelo longitudinal de uma aeronave semelhante ao Airbus A-310 e verificou-se o desempenho de três abordagens de controle preditivo (formulações em espaço de estados não-incremental, incremental e não-incremental com erro acumulado) segundo os critérios de velocidade de resposta e sensibilidades ao ruído de medida e à turbulência atmosférica. O problema de otimização multi-objetivo foi resolvido por meio de duas técnicas (busca em grade e goal attainment), e as soluções foram comparadas através da análise gráfica baseada em fronteiras de Pareto. Os resultados obtidos indicam a superioridade do desempenho da formulação de controle preditivo em espaço de estados não-incremental com erro acumulado e do algoritmo de otimização goal attainment. Por fim, foi analisada a eficiência do controlador preditivo sujeito a restrições sobre as taxas de variações e excursões das variáveis de controle.

As técnicas de controle preditivo (MPC, do inglês Model Predictive Control) têm sido cada vez mais difundidas em vários setores industriais devido à capacidade de tratar sistematicamente restrições físicas e operacionais do processo. No entanto, formulações tradicionais de MPC não permitem lidar de forma explícita com incertezas presentes no modelo da planta, que podem ser oriundas do descasamento entre planta e modelo, da degradação de componentes ou, ainda, da ocorrência de falhas. Além disso, sua utilização envolve a solução de problemas de otimização em tempo real, o que pode impossibilitar seu uso em processos que possuem dinâmica rápida. Neste trabalho, investigou-se o uso de uma estratégia robusta de MPC para controle de um helicóptero didático de três graus de liberdade sujeito a restrições no nível de tensão aplicado aos atuadores e na excursão de um de seus estados. Tal estratégia se baseia no uso de Desigualdades Matriciais Lineares para construção de elipsóides invariantes assintoticamente estáveis, de modo que todas as otimizações possam ser realizadas antes da implementação do controlador em tempo real. Em ensaios realizados em bancada, a aplicação dessa formulação robusta possibilitou a estabilização do sistema durante a realização das manobras respeitando as restrições impostas.

Este trabalho tem por objetivo estudar o emprego da metodologia de Projeto de Experimentos, empregando-se Quadrados Latinos na análise de vibrações em aeronaves de asas rotativas. São avaliados os efeitos devido ao rotor principal, na condição de vôo à frente, para emprego como ferramenta inicial de controle preditivo de manutenção e permitir o desenvolvimento futuro de sistemas de gravação de dados. Para tanto, identificam-se as freqüências de interesse que são transmitidas à fuselagem e desenvolve-se o processo de planejamento de experimento, monitoramento e análise de resultados, aplicando-se um modelo estatístico fundamentado na Análise de Variância com intervalo de confiança de 95%. O Projeto de Experimentos propriamente dito abrange três princípios básicos visando garantir a isenção de tendências nos dados obtidos: randomization, replication e blocking. Propõe-se então um método para análise de vibrações apresentando-se passos a serem seguidos permitindo o seu desenvolvimento em uma seqüência sistemática. Neste contexto, identificam-se as variáveis influenciadoras do processo, seus valores de interesse e emprega-se uma ferramenta que permita eliminar a influência de fatores indesejados, permanecendo apenas o efeito da velocidade, por ser conhecido. Em seguida, são efetuadas verificações da validade dos dados permitindo análises consistentes. A aplicação do método proposto é realizada através de uma modelagem computacional, empregando-se o software "R", para a avaliação do incremento de vibração das aeronaves Eurocopter modelo AS-355. Apresenta-se ainda um estudo preliminar para as aeronaves Sikorsky modelo Sea King, denotando a flexibilidade de aplicação em aeronaves com características diferentes, sendo de interesse a conclusão deste último em estudos futuros.

Predictive control algorithms have found growing acceptance in academic and industrial applications. However, as every control methodology, it has drawbacks, which is the need for an appropriate process model to be available. Therefore, the controller may become limited in applications with nonlinear and time-varying dynamics. When the predictions are not satisfactory due to an inappropriate model, it would be convenient to have an adaptive mechanism to match the process model and the process dynamics. In this work, SISO and MIMO formulations of indirect adaptive predictive control are implemented online to control an industrial tank level plant where process and heating tanks are operated. The experiments were carried out in conditions that are typical of an industrial situation, where the plant is nonlinear, multivariable and time varying. Results from the simulations and from the online implementation showed that the predictive control algorithm is limited when its predictive model is not representative and by implementing an adaptive mechanism these limitations have been overcome. Therefore, results show that the adaptive predictive controller outperforms the predictive controller when operating the industrial tank level plant, highlighting its potential as a solution for industrial control problems.