Uma forma de se possibilitar a aplicação em tempo real de técnicas de controle preditivo robusto (RMPC) em processos de dinâmica rápida de utilizar uma formulação que designa parte do esforço computacional para processos off-line. No caso do RMPC tratado neste trabalho a estratégia se vale do conceito de particionar o espaço de estados através de elipsoides invariantes assintoticamente estáveis para gerar uma sequência de matrizes de ganho de realimentação de modo off-line através de desigualdade matriciais lineares. Essas partições podem ser determinadas off-line e, assim, reduz-se o custo computacional necessário para execução em tempo real. Neste trabalho, apresenta-se um método para a obtenção de uma partição otimizada do espaço de estados que satisfaça estas condições necessárias para a utilização dessa estratégia off-line. O método é baseado no conceito de meta-heurísticas, mais especificamente em algoritmos genéticos, e busca garantir que a partição atenda as condições impostas ao mesmo tempo em que minimiza o custo da lei de controle. Sua utilização possibilitou a aplicação bem sucedida de uma lei de controle robusta em um estudo de caso envolvendo um helicóptero de bancada de três graus de liberdade.

O atual ambiente de alta competitividade do Mercado tem levado os produtores a operar com margens de lucro cada vez mais restritas. Nesse sentido, é imperativa a racionalização dos custos de produção, bem como a otimização dos processos produtivos. Diante de tal cenário, o controle preditivo baseado em modelos tem sido apresentado como uma poderosa alternativa para a obtenção dos objetivos acima mencionados. Sendo assim, é essencial que seja estabelecida uma metodologia de análise, baseada em critérios claros, acompanháveis e mensuráveis. Atualmente, encontram-se disponíveis no mercado distintas metodologias e suas respectivas ferramentas de suporte, as quais auxiliam na realização de tais análises. Quando se observa o número de soluções de controle avançado disponíveis, juntamente com as metodologias e ferramentas de análise de desempenho disponíveis, nota-se que existe um amplo espectro de possíveis combinações a ser avaliado. O objetivo desse trabalho é estudar algumas dessas combinações. São aqui avaliados o desempenho de controladores preditivos, à luz de algumas das consagradas técnicas de avaliação, bem como a própria efetividade e aplicabilidade de tais técnicas. São utilizados e analisados os seguintes controles avançados: Controlador Preditivo Generalizado (GPC); Controlador Multivariável Robusto; e Controlador ESSMPC. Para a avaliação de desempenho, serão utilizadas e estudadas as seguintes técnicas: Controller Performance Index (CPI); Cp e Cpk; e Índice de Yu e Qin. Os resultados mostraram que o Controlador Robusto Multivariável apresentou desempenho similar ao ESSMPC e ambos apresentaram desempenho melhor que o GPC. Todos os algoritmos apresentaram maior sensibilidade às mudanças nos pesos das variáveis controladas e menor nos pesos das manipuladas. No caso da inserção de erros, os algoritmos apresentam sensibilidade maior até 35% de erro. Após tal valor, a diferença de desempenho não é tão significativa. Além disso, o Cp, Cpk e Índice de Yu e Qin se comportaram de forma similar, mas diferentes do CPI. / The current environment of high competitiveness of the market has led producers to operate with profit margins increasingly restricted. Therefore, it is imperative to streamlining production costs, as well as the optimization of production processes. Faced with this scenario, the model predictive control has been presented as a powerful alternative for obtaining the objectives stated above. Therefore, it is essential to establish a methodology of analysis, based on clear and measurable criteria. Currently, there are different methods and support tools available in the Market which help in such analysis. These methodologies and tools may evaluate the problem only quantitatively (increased production of a particular unit, for example) or qualitatively (how close to the predictions of advanced control solution is the actual behavior of the plant, for example). When one observes the number of advanced control solutions available, along with methodologies and tools available for performance analysis, we note that there is a wide spectrum of possible combinations to be evaluated. The aim of this work is to study some of these combinations. It will be observed the performance of advanced control solutions, through some of the most famous evaluation techniques, as well as their own effectiveness and applicability of such techniques. For the execution of the work will be used and analyzed the following advanced control solutions: Generalized Predictive Controller (GPC); Robust Multivariable Controller; and Controller ESSMPC. For the performance assessment, it will be used and studied the following techniques: Controller Performance Index; Cp and Cpk; and Qin and Yu Index. The results showed that the Robust Multivariable Controller performance was similar to ESSMPC and both performed better than the GPC. All algorithms showed greater sensitivity to changes in the weights of the controlled variables than on weights for manipulated variables. In the case of error insertion, the algorithms exhibit greater sensitivity up to 35% of mismatch. After this value, the performance difference was not very significant. Moreover, the Cp index Cpk and Qin and Yu behaved similar but different than CPI.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. / Made available in DSpace on 2012-10-17T17:51:10Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2014-09-25T18:44:56Z : No. of bitstreams: 1 176762.pdf: 12462260 bytes, checksum: 897c9ffa131d417e85394d06a870b263 (MD5) / Nas últimas décadas, a identificação e o controle de processos multivariáveis são áreas de interesse crescente na comunidade de sistemas de controle. Os métodos clássicos de controle, usualmente utilizados na indústria, apresentam limitações quando aplicados a processos multivariáveis com características complexas, tais como: não-linearidades, instabilidade, atraso de transporte não-unitário, comportamento não-estacionário e acoplamento entre as variáveis. Diversas abordagens não-convencionais, destacando-se as metodologias de controle auto-ajustável, preditivo e inteligente são propostas na literatura para aplicações multivariáveis. Esta tese estuda os fundamentos e a aplicação de metodologias de controle preditivo, controle de estrutura variável e inteligência computacional em processos não-lineares multivariáveis. As metodologias da inteligência computacional abordadas são: a computação evolutiva, os sistemas nebulosos, as redes neurais artificiais e os sistemas híbridos inteligentes. Os paradigmas da computação evolutiva abordados são: algoritmos genéticos, estratégias evolutivas, programação evolutiva e algoritmos híbridos com simulated annealing e método simplex. Os sistemas nebulosos abordados visam a identificação de processos e na estruturação de projetos do tipo controle PID nebuloso. O outro paradigma inteligente apresentado são as redes neurais artificiais do tipo: perceptron multicamadas, parcialmente recorrente de Elman, Group Method of Data Handling e função de base radial. Os aspectos de projeto preditivo e de estrutura variável tratam a abordagem adaptativa, através do estimador dos mínimos quadrados recursivo, e a hibridização com as metodologias da inteligência computacional. As metodologias de controle preditivo generalizado e por modos quase-deslizantes combinado ao controle de variância mínima generalizada são descritas e analisadas. As simulações visam identificar um processo experimental não-linear balanço horizontal, em malha fechada; a dinâmica de um manipulador robótico, com dois graus de liberdade; e um processo não-linear apresentando acoplamentos entre as variáveis de saída. A configuração e a análise dos algoritmos de controle tratam o controle do manipulador robótico, utilizado no procedimento de identificação.

Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnologico / Made available in DSpace on 2012-10-17T04:21:08Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-09T01:06:13Z : No. of bitstreams: 1 149022.pdf: 21458470 bytes, checksum: 60031d09b6d5f52db1ece67d33ca938a (MD5) / O desenvolvimento da microeletrônica, tem facilitado o surgimento de algoritmos de controle baseados em redes neurais. A capacidade de aprendizado que estas redes possuem tem contribuído muito para que as estratégias de controle apresentadas na literatura se mostrem bastante promissoras para serem aplicadas a equipamentos como os reatores que operam em batelada e semi-batelada. Neste trabalho é apresentado um controlador preditivo baseado em um critério de desempenho quadrático, em que se utiliza um modelo interno de predição representado por uma rede neural do tipo feedforward, com o algoritmo de treinamento backpropagation, e estratégia de otimização steepest descent. Testes experimentais obtidos em uma unidade piloto de controle de temperatura de um reator encamisado, que opera em regime de semi-batelada, mostraram que o controlador apresentado é capaz de manter o reator nas condições desejadas durante as fases de produção. Testes comparativos, realizados com o controlador clássico PI, mostraram que o desempenho do controlador proposto é bastante robusto e estável, apresentando uma performance superior ao PI. A reação entre o Tiosulfato de Sódio e o Peróxido de Hidrogênio foi a utilizada nos testes experimentais. Esta reação é altamente exotérmica (6,82 . 105 KJ/Kmol) e extremamente rápida.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2010 / Made available in DSpace on 2012-10-25T02:04:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 280373.pdf: 691014 bytes, checksum: a8e46068063b6782e5f37063a2626ff4 (MD5) / Input multiplicity deal with an output value as a function of two or more steady-state input values, showing maximum and/or minimum values in the steady-state relationship. The control design for input multiplicity plants is challenging when the setpoint plant coincides with one of these values. These maximum or minimum points have null steady-state gain and different dynamic behavior to each side of the maximum and/or minimum values, generating closed-loop stability problems. A benchmark plant with input multiplicity is the Van de Vusse reaction system. It is widely used in chemical process applications. For this plant the steady-state maximum value coincides with the optimal setpoint value for the process variable to be controlled. In reactors optimization fields this system is widely used in applications around the steady-state maximum value. In process control, although this system be considered for controller design, their use in control systems that operate in the steady-state maximum value has been limited, being normally used to assess control algorithms on plants working far from the steady-state maximum value. This work discusses the control design for the Van de Vusse reaction system in the steady-state maximum value, through a multiple modeling control strategy. For this purpose, both parametric and nonparametric modeling techniques are applied and the open-loop model performance is evaluated. Using multiple model techniques, control systems are designed, where several local models are utilized for deriving the global model. This global model is used to calculate the control output. For detection and to determine the number of models that will be applied, some performance indices are introduced. This work also analyzes qualitatively the relationships of both dynamic and static behaviors for input multiplicity systems, showing that in the control design and setpoint definition the analysis between these relations must be considered to assess the closed-loop stability. / A múltiplicidade de entrada refere-se à obtenção de um valor estável da variável de saída em função de dois ou mais valores da variável de entrada. Sistemas com multiplicidade de entrada exibem curvas estáticas com valores máximos ou mínimos e o problema de controle é desafiante quando o valor desejado de operação da planta coincide com um destes valores. Estes máximos ou mínimos apresentam ganho estático nulo e diferentes comportamentos dinâmicos na operação a esquerda ou direita do valor ótimo. Na área de processos químicos, um sistema benchmark de multiplicidade de entrada é o sistema de Van de Vusse. Neste sistema o valor máximo da curva de operação estática coincide com o valor ótimo da referência da variável de interesse a ser controlada. Na área de otimização de redes de reatores este sistema tem sido amplamente estudado. Na área de controle de processos, embora este sistema seja considerado para estudos de controle, o seu uso no projeto de controladores que operem no valor ótimo tem sido limitado, sendo normalmente referido como sistema de teste em projetos de controle com plantas trabalhando longe do valor ótimo de operação. Este trabalho é direcionado ao problema de controle do sistema de Van de Vusse no valor ótimo de operação, através de uma estratégia de modelagem múltipla. São aplicadas técnicas de modelagem paramétrica e não-paramétrica, por múltiplos modelos, avaliando o desempenho em malha aberta. Posteriormente, com base nas técnicas usadas, são projetados sistemas de controle que fazem uso do modelo da planta para o cálculo da saída de controle. Na definição da quantidade de modelos a serem utilizados, são introduzidos índices de detecção de número de modelos. O trabalho também apresenta relações de comportamento estático e dinâmico para estes sistemas, mostrando que no projeto de controle e definição das referências de operação a análise destas relações deve ser levada em consideração visando a estabilidade de malha.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2010 / Made available in DSpace on 2012-10-25T03:29:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 280141.pdf: 6684381 bytes, checksum: c8d99eec8323bb2c59242d0f55062fb7 (MD5) / O ambiente no fundo de poços de petróleo é hostil. Altas pressões e temperaturas freqüentemente combinadas com a presença de fluidos ácidos são um desafio para a instalação de instrumentação de fundo de poço. Além das condições do ambiente, há a dificuldade de prover limentação de energia para esses instrumentos e meios de comunicação com a superfície. Não menos importante é o desafio tecnológico da medição das vazões de água, óleo e gás em escoamento multifásico com técnicas não intrusivas e com baixa perda de pressão. Para completações em águas profundas e especialmente com a cabeça do poço instalada no fundo do mar (árvore de Natal molhada), uma operação para a troca de um instrumento de fundo de poço pode significar custos da ordem de até dezenas de milhões de dólares. Esta situação inibiu por muito tempo o desenvolvimento de instrumentação para fundo de poço e possivelmente foi um dos fatores que influenciou o baixo nível de pesquisa em modelos e técnicas de controle e automação da produção já que para controlar deve-se medir. Felizmente, nos últimos 10 anos, tem havido um grande desenvolvimento de instrumentos de medição e atuação para uso no fundo de poços. Paralelamente ao esforço na área de instrumentação tem havido avanços no desenvolvimento de técnicas de controle e automação para a produção de petróleo protagonizada pelas grandes empresas operadoras. As soluções propostas por cada empresa recebem diferentes enominações como Campo Inteligente, Poço Inteligente, Gerenciamento digital e Integrado da Produção, etc., mas, independente da denominação, consistem na aplicação de técnicas de controle, automação e otimização para o desenvolvimento de um campo de petróleo. Freqüentemente as soluções propostas são incipientes e utilizam heurísticas nas tomadas de decisões frente à falta de modelos representativos dos processos e da ausência de medição de todas as variáveis necessárias. Em alguns projetos recentes de desenvolvimento de campos de petróleo torna-se evidente que o avanço da tecnologia de instrumentação de fundo de poço atropelou o desenvolvimento de modelos e algoritmos de controle que não estão preparados para utilizar as novas medições e capacidade de atuação para a melhoria do controle dos processos de explotação. Nesses casos a empresa operadora depara-se com o problema de ter mais informação do que pode utilizar. Em algumas instalações modernas a quantidade de informação é tanta que a dificuldade é determinar quais dados armazenar e em que taxa de amostragem uma vez que existe uma percepção de que essas informações não estão sendo utilizadas em toda sua plenitude. O algoritmo de controle preditivo para sistemas não lineares desenvolvido neste trabalho pode utilizar praticamente qualquer tipo de modelo do processo já que obtém a representação linearizada do sistema de forma numérica. Esta característica deve permitir sua utilização no controle e otimização da explotação de reservatórios utilizando simulador de reservatório como modelo do processo. A dinâmica lenta das principais variáveis e parâmetros do reservatório permitem tempos de amostragem tão grande como dias ou até meses o que facilitaria a aplicação do algoritmo. Um dos primeiros instrumentos de medição desenvolvidos para instalação em fundo de poço foram os sensores para a medição de pressão e temperatura (PDG) que hoje são instalados em praticamente todos os novos poços marítimos no Brasil. O trabalho trata do desenvolvimento de modelos e técnicas de controle para elevação de fluidos multifásico abordando a elevação artificial por injeção contínua de gás (GLC) e a elevação de fluido em riser submarino. A elevação por GLC é um dos métodos de elevação artificiais mais utilizados no Brasil respondendo por mais de 70 % da produção do petróleo nacional. Os desenvolvimentos pressupõem que os poços operando via GLC disponham da medição da pressão e temperatura de fundo dos poços, da medição da vazão de injeção de gás e da existência de chokes de injeção de gás com atuação automática. As contribuições do trabalho são o o desenvolvimento de modelos para utilização na descrição fenomenológica, otimização e controle do processo de elevação por GLC, o desenvolvimento de um algoritmo de controle MPC distribuído, o desenvolvimento de um algoritmo MPC prático para sistemas não lineares, o aplicação de otimização e controle a um grupo de poços operando via GLC e o a aplicação de controle na operação de um riser submarino.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2010 / Made available in DSpace on 2012-10-25T10:30:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 285897.pdf: 1812523 bytes, checksum: e3e125c535618fa9f455b09e1a9769cb (MD5) / O presente trabalho aborda o desenvolvimento de uma metodologia de projeto para o controle de plantas não lineares causais com restrições e tempos mortos dominantes, que operem em zonas de equilíbrio estáveis, tendo como base o controlador preditivo baseado em modelos locais e que contemple aspectos de robustez. Este controlador deve ser simples de implementar e aplicar, com baixo custo computacional. Para alcançar estes objetivos se estuda, se implementa, se analisa e se compara com outras técnicas existentes, um gerenciador de modelo local que captura com precisão a dinâmica não linear do processo entre pontos de operação, fazendo uso do modelo não linear da planta. Esta característica, combinada com uma sintonia on-line da penalização do controle, outorga ao sistema uniformidade no comportamento da saída e controle da planta em toda sua faixa de operação. Como algoritmo base, se usa um controlador preditivo DTC-GPC que combina as boas características dos controladores preditivos com um compensador de tempos mortos robusto. Este novo algoritmo é aplicado em várias plantas mediante simulação e também se implementa numa planta real. Os resultados mostram que o desempenho da nova proposta é superior a outras técnicas, seja de modelos locais e outras conhecidas, cumprindo também com as algumas das características desejadas para sua aplicação industrial.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2011 / Made available in DSpace on 2012-10-25T23:24:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 294740.pdf: 1624748 bytes, checksum: 90ef655dc1d50f927f198a4ac7a6198d (MD5) / Algoritmos de controle preditivo baseado em modelo se destacam pela capacidade de lidar com aspectos relevantes, os quais estão presentes em grande parte dos problemas de controle avançado. Entre estes aspectos pode-se ressaltar a capacidade de tratar restrições nas variáveis envolvidas e a possibilidade de lidar, de forma natural, com sistemas não lineares, sistemas multivariáveis e processos com atraso. Particularmente com relação ao efeito do atraso, este é tratado implicitamente devido à utilização de predições e à obtenção do sinal de controle que otimiza um critério baseado nestas predições. Desta forma, a compensação do atraso é realizada no contexto do problema de otimização. No entanto, o atraso pode dificultar a obtenção de elementos que garantem estabilidade e/ou robustez. Além disso, sabe-se que estratégias tradicionais como o GPC (do inglês Generalized Predictive Control) e o DMC (do inglês Dynamic Matrix Control) apresentam problemas de robustez que estão relacionados ao tamanho do atraso. Neste trabalho será considerado o problema da compensação de atraso robusta para controladores preditivos. O principal objetivo é discutir a maneira pela qual o atraso afeta a robustez no contexto de controladores preditivos para sistemas lineares com atraso e restrições. Desta maneira, é possível garantir estabilidade e satisfação robusta de restrições para um sistema com atraso, utilizando estratégias de controle preditivo baseadas em modelos sem atraso.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica / Made available in DSpace on 2012-10-22T14:50:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 229254.pdf: 2122573 bytes, checksum: a43d7e8dfffdf45277d2339f63bce8ad (MD5) / Neste trabalho é realizado o estudo e a implementação de um sistema tempo-real embarcado para realizar o controle de seguimento de trajetória em veículos autônomos. O sistema desenvolvido emprega técnica de controle preditivo baseado em modelo, sendo destinado ao controle do comportamento cinemático e também do comportamento dinâmico do veículo. O controle do comportamento cinemático é baseado em modelo linearizado utilizando sistema de coordenadas locais e técnica de geração de trajetórias de aproximação, buscando uma condução suave e factível. O controle do comportamento dinâmico é destinado a aplicações de alto desempenho. O projeto e a implementação do sistema em questão foram desenvolvidos com base no paradigma de orientação a objetos visando a obtenção de código modular e de fácil manutenção, e que apresente estrutura lógica favorável à reutilização de software e à portabilidade. Realizou-se também uma análise criteriosa das restrições temporais do sistema, por ser este um sistema de tempo-real. Através de ensaios experimentais em diferentes plataformas comprova-se a eficiência do sistema embarcado desenvolvido, tanto em termos das técnicas de controle como da estruturação da aplicação. This work presents design and implementation of a real-time embedded system for path following on autonomous vehicle applications. The system uses Model Based Predictive Control algorithm and can be applied to control the kinematic and the dynamic behavior of autonomous vehicles. The kinematic behavior control is based on a linearized model using local frame coordinates and approaching path, to get smooth and feasible guidance. The dynamic behavior control is destined to high performance applications. The system's design and implementation process is based on the object-orientated paradigm, aiming for modularity, maintainability, extensibility, and reusability of the system software. Furthermore, the design process was driven to design the system in a platform-independent manner. Due to real-time caracteristics, detailed time constrains analysis are also performed. Experimental tests were performed to validate the system's eficiency regarding the control technique as far as the application structuring.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica / Made available in DSpace on 2012-10-23T16:43:45Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / As máquinas de relutância variável vêm recebendo significativa atenção tanto do setor acadêmico quanto da indústria na última década. Apesar das características favoráveis como simplicidade de construção, melhor relação conjugado/volume, baixa inércia, apresentam uma elevada oscilação de conjugado decorrente de sua estrutura de dupla saliência e dos efeitos de chaveamento de corrente entre fases. O conjugado é geralmente controlado via malha interna de corrente. Para se obter mínima oscilação de conjugado, a malha de controle de corrente é uma das mais importantes em um sistema de acionamento baseado em máquinas de relutância variável. A modelagem apropriada da malha de corrente da máquina de relutância variável é essencial na implementação de seu controle. Esta tese apresenta uma nova técnica de identificação baseada na resposta em freqüência do sistema e sem necessitar do prévio conhecimento dos parâmetros da máquina. Entre os controladores mais utilizados, destacam-se o controle de histerese e PWM, geralmente implementado com controlador PI ou PID. O primeiro é indicado para operações em alta velocidade enquanto o segundo é mais eficiente em baixas e médias velocidades. Uma alternativa aos controladores anteriores, quando requisitos de desempenho mais rigorosos se fazem necessário, são os controladores preditivos e auto-ajustáveis, os quais são proposições deste trabalho. Duas técnicas de controle preditivo, GMV e GPC, para sintonia de controladores PI, são utilizadas no controle de corrente do sistema de acionamento com o MRV. Simulações foram realizadas para verificação inicial do comportamento e da viabilidade de implementação dos controladores propostos. A avaliação dos controladores é feita através de índices de desempenho e análise de estabilidade robusta. Os resultados de simulações e resultados experimentais comprovam a viabilidade das técnicas apresentadas. O emprego das estratégias de controle preditivo para o controle da malha de corrente de sistema de acionamento baseado em máquina à relutância variável pode ser considerado uma contribuição deste trabalho à literatura. Um protótipo experimental foi também implementado com um controlador DSP e um conversor do tipo meia-ponte assimétrica para o acionamento de um MRV de 12/8. In the last decade Switched Reluctance Machines (SRMs) are receiving significant attention not only in the academic section but also in industry. In spite of presenting favorable characteristics such as construction simplicity, better relationship torque/volume, low inertia, they present a high torque ripple due to the your structure of couple saliency and switching current effects among the phases. The torque is often controlled via an inner current loop. To achieve good torque control, accurate command tracking for the current control is required. It means that the current loop control is one of the most important in the system drive for variable reluctance machines. An appropriate model of the switched reluctance motor is essential to its control implementation. This thesis presents a new technique for experimental linear model identification based on the system frequency response and without needing the previous knowledge of the parameters of the machine. Among the classical controllers working for the SRMs, there are the hysteresis control and PWM, typically implemented with PI or PID controller. The first is indicated for operations in high-speed while the second is more efficient in drops and averages speeds. An alternative to improve behavior of the previous controllers when more rigorous acting requirements are made necessary are the predictive and self-tuning controllers, which are investigated in this work. Two techniques of predictive control, GMV and GPC, for PI tuning are used in the control current of the system SRM drive. Numerical simulations were accomplished for the initial verification of the system behavior and for viability of the proposed controller implementation. The controller evaluation is made through performance indices and analysis of robust stability. Simulations and experimental results have proved the viability of the presented control techniques. The employment of predictive control strategies for the loop current control of system drive of the machine to the variable reluctance can be considered a contribution from this work to the literature. An experimental prototype was implemented with a DSP controller and with a power converter of the type asymmetric bridge for the drive of a SRM 12/8.