No campo de simulação dinâmica de processos, o entendimento da natureza dinâmica de processos químicos industriais é fundamental quando questões de projeto e de sistemas de processos surgem. As abordagens atualmente aplicadas, como Resposta Degrau (RD), Função de Transferência (FT) e representação Discreta em Espaços de Estado (DEE) apresentam algumas desvantagens, principalmente relacionadas a questões de amostragem fixa e à carga computacional envolvida na sua simulação. Tendo isso em mente, uma nova abordagem é proposta, valendo-se da parametrização das entradas do sistema por splines piecewise cúbicas e da representação de sistemas em espaços de estado no domínio contínuo, onde se torna possível, a partir de poucos dados que revelem a informação dinâmica do processo, a simulação do mesmo ao longo de um horizonte. A essa abordagem foi dada o nome de Spline Dynamic Matrix (SDM), tratando-se de uma construção análoga à Matriz Dinâmica (Cutler and Ramaker 1980) proposta no início da década de 80, onde a multiplicação da variação das entradas no sistema por uma matriz que compreenda toda a informação dinâmica do sistema permite o cálculo rápido das saídas do mesmo. Suportado por essa metodologia, propõe-se juntamente a formulação de um novo controlador preditivo baseado em modelo (MPC) linear, Spline Dynamic Matrix Controller (SDMC), onde a redução do número de variáveis do processo pode levar a uma resolução mais rápida e mais robusta. Para corroborar as proposições apresentadas, são apresentados resultados referentes à simulação de processos dinâmicos e à comparação do desempenho do novo MPC proposto com um MPC baseado em resposta degrau (versão clássica), para um estudo de caso SISO (Single Input Single Output), e com um MPC baseado em espaços de estado, para o caso MIMO (Multiple Input Multiple Output), validando o potencial e versatilidade da técnica. / In the field of dynamic simulation, an understanding of the dynamic behavior of chemical processes is important from both process design and process system perspectives. Several methodologies have been developed so far, such as Step Response (SR), Transfer Function (TF) and Discrete State Space representation (DSS). Such approaches, however, have some disadvantages, regarding simulation speed, computational load and fixed sampling. From this premise, a new approach is proposed, where the input parametrization by piecewise cubic splines is combined with state space representation in the continuous domain, guaranteeing, from few data that gathers all the process dynamic information, simulation along a certain horizon. Such representation is called Spline Dynamic Matrix (SDM), inspired in the likewise representation of the Dynamic Matrix (DM) (Cutler and Ramaker 1980) proposed in the early 80’s. The main idea resides in a multiplication of the input variation by a matrix that can embrace all the dynamic data, allowing a fast output calculation. By using this methodology, a new linear model predictive controller (MPC) is also proposed, Spline Dynamic Matrix Controller (SDMC), where the variable diminishment could lead to a faster and more robust resolution. So that such propositions can be validated, results are presented regarding dynamic process simulation and comparison of the performance achieved by the MPC proposed in this dissertation. In order to accomplish that, one MPC based on SR representation, for a SISO (Single Input Single Output) case study, and another one based on state space representation, for a MIMO (Multiple Input Multiple Output) system, were used, confirming that the potential and versatility of SDM technique can be truly perceived.

No campo de simulação dinâmica de processos, o entendimento da natureza dinâmica de processos químicos industriais é fundamental quando questões de projeto e de sistemas de processos surgem. As abordagens atualmente aplicadas, como Resposta Degrau (RD), Função de Transferência (FT) e representação Discreta em Espaços de Estado (DEE) apresentam algumas desvantagens, principalmente relacionadas a questões de amostragem fixa e à carga computacional envolvida na sua simulação. Tendo isso em mente, uma nova abordagem é proposta, valendo-se da parametrização das entradas do sistema por splines piecewise cúbicas e da representação de sistemas em espaços de estado no domínio contínuo, onde se torna possível, a partir de poucos dados que revelem a informação dinâmica do processo, a simulação do mesmo ao longo de um horizonte. A essa abordagem foi dada o nome de Spline Dynamic Matrix (SDM), tratando-se de uma construção análoga à Matriz Dinâmica (Cutler and Ramaker 1980) proposta no início da década de 80, onde a multiplicação da variação das entradas no sistema por uma matriz que compreenda toda a informação dinâmica do sistema permite o cálculo rápido das saídas do mesmo. Suportado por essa metodologia, propõe-se juntamente a formulação de um novo controlador preditivo baseado em modelo (MPC) linear, Spline Dynamic Matrix Controller (SDMC), onde a redução do número de variáveis do processo pode levar a uma resolução mais rápida e mais robusta. Para corroborar as proposições apresentadas, são apresentados resultados referentes à simulação de processos dinâmicos e à comparação do desempenho do novo MPC proposto com um MPC baseado em resposta degrau (versão clássica), para um estudo de caso SISO (Single Input Single Output), e com um MPC baseado em espaços de estado, para o caso MIMO (Multiple Input Multiple Output), validando o potencial e versatilidade da técnica. / In the field of dynamic simulation, an understanding of the dynamic behavior of chemical processes is important from both process design and process system perspectives. Several methodologies have been developed so far, such as Step Response (SR), Transfer Function (TF) and Discrete State Space representation (DSS). Such approaches, however, have some disadvantages, regarding simulation speed, computational load and fixed sampling. From this premise, a new approach is proposed, where the input parametrization by piecewise cubic splines is combined with state space representation in the continuous domain, guaranteeing, from few data that gathers all the process dynamic information, simulation along a certain horizon. Such representation is called Spline Dynamic Matrix (SDM), inspired in the likewise representation of the Dynamic Matrix (DM) (Cutler and Ramaker 1980) proposed in the early 80’s. The main idea resides in a multiplication of the input variation by a matrix that can embrace all the dynamic data, allowing a fast output calculation. By using this methodology, a new linear model predictive controller (MPC) is also proposed, Spline Dynamic Matrix Controller (SDMC), where the variable diminishment could lead to a faster and more robust resolution. So that such propositions can be validated, results are presented regarding dynamic process simulation and comparison of the performance achieved by the MPC proposed in this dissertation. In order to accomplish that, one MPC based on SR representation, for a SISO (Single Input Single Output) case study, and another one based on state space representation, for a MIMO (Multiple Input Multiple Output) system, were used, confirming that the potential and versatility of SDM technique can be truly perceived.

Orientador: Rubens Maciel Filho / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-07-22T03:07:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dechechi_EduardoCesar_M.pdf: 3893826 bytes, checksum: 8667d9cd12409e9e17eac0b09dc989de (MD5) Previous issue date: 1996 / Resumo: o assunto principal deste trabalho é o desenvolvimento e a aplicação da técnica de controle avançada preditiva DMC (Dynamic Matrix ControI) a um processo fermentativo contínuo de múltiplo estágios com reciclo de microorganismos, de porte industrial. O processo fermentativo considerado neste trabalho apresenta fortes não linearidades, características de sistemas distribuídos, as quais juntamente com a presença de atraso nos instrumentos de medida da concentração de açúcares dificultam muito a qualidade das ¿ações do controlador. Não se verifica na literatura trabalhos aplicando esta técnica de controle avançado (DMC) a esta importante classe de processos encontrados na Engenharia Química. A motivação para o emprego dos controladores DMC deu-se pela grande potencialidade apresentada por este algoritmo para os mais variados sistemas, inclusive considerando-o como um dos mais populares para aplicações industriais. Desta forma o presente trabalho objetivou analisar o comportamento dinâmico deste processo, definir malhas de controle, estudar e aplicar a estratégia de controle avançado preditivo DMC, tanto na forma regulatória como supervisória e comparar o desempenho deste com os obtidos utilizando-se a estratégia de controle clássica PID. O conjunto de atividades realizadas, que possibilitaram o desenvolvimento e a implementação do algoritmo preditivo DMC, pode ser considerado como um procedimento metodológico para o projeto e sintonia desta classe de controladores / Abstract: The main subject of this work is the application and development of the advanced predictive control strategy, DMC 'Dynamic Matrix ControI', to an industrial continuous fermentation process in multiple stages with cells recyc1e. This fermentation process presents higher nonlinearities (a characteristics of distributed systems) and time-delay in the measurement analysis of TRS 'Total Reductor Sugars'. These facts make very difficult for the controller to define an efficient action to be taken. It is not easily found in the available literature application of predictive controLlaws for this complex and very important c1ass of chemical process. The motivation to work with DMC controllers is directly linked to the high potentiality shown by this algorithm for various systems, specially considering that this is one of the most popular control strategies in industrial applications. Concluding, the objective was to analyze the dynamic behavior of this process, to define control loops, to study and to apply this advanced predictive control strategy, DMC, to an industrial fermentation processo This was performed in two fashions: in the regulatory way and in the supervisory way. A comparison with the c1assic PID strategy is also presented. The set of the activities, that made possible the implementation of the predictive algorithm DMC, can be considered as a methodology for the design and tuning of this kind of controllers / Mestrado / Desenvolvimento de Processos Químicos / Mestre em Engenharia Química

Orientador: Sergio Persio Ravagnani / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-07-22T18:39:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Silva_JoseEdsonLimae_M.pdf: 5386392 bytes, checksum: fcd5a9ebd76f1425ddd88b59d0ab79e3 (MD5) Previous issue date: 1997 / Resumo: o tratamento dado a problemas que envolvam transferência de massa com reação química tem o sido o mais diverso possível, sendo que a maioria dos trabalhos se preocupa em encontrar soluções analíticas que sirvam para alguns casos específicos, já que soluções analíticas genéricas não são possíveis. Apesar do grande número de trabalhos, as soluções para um grande número de sistemas são apenas aproximações da solução verdadeira.A resolução numérica das equações fundamentais de transferência de massa permite que qualquer tipo de regime cinético seja utilizado. Desta forma, numa primeira etapa deste trabalho, o estudo dos perfis de concentração e fluxos mássicos ao longo de colunas de recheadas de absorção com reação química foi feito utilizando-se as equações fundamentais de transferência de massa com o termo de reação química. As equações foram resolvidas de forma que se adequem a qualquer tipo de sistema em ocorra uma reação química simultânea ao processo de absorção. O método numérico utilizado foi o da colocação ortogonal em elementos finitos, que se mostrou bastante adequado tanto em termos de precisão, como pela redução do sistema de equações obtido. O tratamento dado a simulação dinâmica de colunas recheadas também tem sido bastante simplificado, sendo que características importantes do processo em geral não são levadas em consideração. A utilização do método das Características é uma alternativa para que se possa fazer uma simulação mais rigorosa. No entanto, este necessita do cálculo dos fluxos de transferência de massa em diversos pontos ao longo da coluna, o que torna impossível a sua utilização juntamente com a resolução numérica das equações de transferência de massa. Para contornar este problema, as redes neurais artificiais foram utilizadas na predição dos fluxos de transferência de massa, juntamente com as equações de balanço de massa ao longo da coluna, constituindo assim um modelo neural híbrido. As RNA's mostraram-se bastante adequadas para este fim, apesar da alta não-linearidade apresentada pelos dados de transferência de massa com reação química. Desta forma, o modelo resultante pode usar o rigor da transferência de massa com uma modelagem que inclui características hidrodinâmicas importantes do processo. Os resultados obtidos comprovaram a importância em se considerar o processo desta forma, ao invés das simplificações normalmente feitas. Numa etapa final do trabalho, estudou-se o comportamento do controle preditivo com modelo linear e não-linear frente a este processo que é altamente não-linear. Este estudo mostrou que o processo, pelo fato de ser distribuído, apresenta um comportamento que toma difícil o bom desempenho do sistema de controle. Ao final do trabalho, foi feita uma comparação entre os resultados obtidos com os dois modelos internos do controlador aqui utilizados, não só com relação aos resultados, como também em relação à dificuldade de aplicação e às limitações destes. Encontrou-se que, embora o controle não-linear apresentasse melhores resultados que o linear, a diferença de desempenho não foi tão grande, o que se deve principalmente à grande inércia do sistema frente variável manipulada (neste caso, a vazão de solvente). Conclui-se então que em alguns casos a utilização do controle preditivo com modelo de convolução pode ser justificado pela sua simplicidade de aplicação e resultados razoáveis, quando comparado ao controle com modelo baseado em RNA's / Abstract: Not informed. / Mestrado / Sistema de Processos Quimicos e Informatica / Mestre em Engenharia Química

Orientadores: Wagner Caradori do Amaral, Gerard Favier / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-22T22:18:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Oliveira_GustavoHenriquedaCosta_D.pdf: 7786049 bytes, checksum: fb44044f08bce5726ee1058b31327baf (MD5) Previous issue date: 1997 / Resumo: Trabalho aborda o problema de controle de processos contendo incertezas estruturadas e restrições nos sinais de entrada e saída. A metodologia de controle utilizada é a dos controladores preditivos ou Model Based Predictive Controllers (MBPC). Esta técnica está, atualmente, bastante difundida, tanto no meio acadêmico como em aplicações práticas. A principal característica dos MBPC é a utilização de um modelo para a determinação de um conjunto de previsões da saída e, a lei de controle é calcula a em função destas previsões. Neste trabalho, para se obter um modelo não estruturado e projetar algoritmos de controle preditivo para processos incertos, propõe-se a utilização de séries de funções ortonormais, definidas a partir de um conhecimento aproximado da dinâmica dominante do processo. Neste contexto, são analisadas as abordagens de controle preditivo adaptativo e robusto. A lei de controle é calculada considerando que, no caso adaptativo, os parâmetros do modelo são obtidos utilizando-se um método de identificação e que, no caso robusto, os parâmetros do modelo pertencem a um intervalo de incerteza. As características dos algoritmos MBPC adaptativo e robusto, utilizando séries de funções ortonormais, são comparadas com outras estratégias de controle preditivo utilizando modelos estruturados (por exemplo, o modelo CARIMA), e modelos não estruturados (por exemplo, o modelo de resposta ao impulso). Mostra-se também que, sob determinadas condições de ajuste dos parâmetros dos controladores, o sistema em malha fechada é estável. O desempenho das abordagens propostas é ilustrado através de exemplos de simulação / Abstract: The control of processes containing structured uncertainties and input / output signal constraints is investigated. The methodology used is that of predictive controllers or Model Based Predictive Controllers (MBPC), a technique which at present is widely used, for both academic and practical applications. The main characteristic of MBPC is the utilization of a model for the determination of a set of output predictions, with a control law calculated based on these predictions. In the present dissertation, a series of orthonormal functions, constructed using prior approximate knowledge of the dominant time constant of the process, is proposed for the obtention of a non-structured model, leading to predictive control algorithms for uncertain processes. The approaches of adaptive and robust control are analysed in this context. The control law is calculated: for adaptive predictive control, the parameters of the nominal model are obtained by using on-line identification, whereas for robust predictive control, parameters uncertainties are used to design the control law. The characteristics of adaptive and robust MBPC algorithms based on orthonormal series function modelling were compared to strategies for predictive control based on other models, both structured (such as the CARIMA model) and non-structured (such as the model of impulse response). Under certain conditions of parameter adjustment of the controllers, the closed-loop system proved to be stable. The performance of the proposed approaches is illustrated using simulation examples / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientadores : Lucia Valeria Ramos de Arruda, Wagner Caradori do Amaral / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-27T23:12:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Fardin_JussaraFarias_D.pdf: 1412917 bytes, checksum: d3d10202775c0bec8efd81c57d315237 (MD5) Previous issue date: 2001 / Doutorado

Orientador: Rubens Maciel Filho / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-07-28T11:58:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Florido_Camile_M.pdf: 5813413 bytes, checksum: 855765ae1c9917bf3b30c36df4e3373c (MD5) Previous issue date: 2001 / Resumo: Este trabalho tem como enfoque a modelagem e o desenvolvimento de uma estratégia de controle para um reator de síntese de dextrana. A dextrana é um biopolímero, com grande potencial de utilização em indústria cosmética e área médica; a cada faixa de peso molecular se associa uma utilidade à dextrana. Ela pode ser obtida por via enzimática, com a reação ocorrendo "in vivo" ou "in vitro". Esta é normalmente mais empregada porque é mais fácil de controlar, se comparada com a técnica "in vivo". O reator de síntese de dextrana é constituído de dois estágios, dois recipientes preenchidos com uma mistura bifásica. A reação enzimática e a dessorção da enzima ocorrem no primeiro estágio, enquanto a adsorção da enzima acontece no segundo. A enzima dextrana-sacarase e o substrato não consumido - sacarose - são reciclados continuamente. Diante destas considerações foi desenvolvido um modelo dinâmico para o processo, cujas características principais foram tomadas para tomar a representação tão real quanto possível. O modelo matemático se baseou em balanços de massa envolvendo as distribuições de enzima e de substrato entre as fases sólida e líquida; não se utilizou balanços de energia porque os efeitos térmicos foram desprezados. Os resultados obtidos através da simulação do modelo matemático, na qual se empregou o algoritmo LSODAR para a integração numérica, revelam o comportamento dinâmico natural ou "pseudo-estacionário" do sistema. Como as variáveis não atingem um valor estacionário, foi necessário desenvolver controladores capazes de manter a variável de interesse em um nível satisfatório. Tal variável - a concentração de substrato no segundo estágio - é usada para calcular a produtividade e o rendimento do processo. Foram desenvolvidos e comparados dois tipos de algoritmos de controle: um PID convencional e o algoritmo DMC para a malha SISO, utilizando o fluxo de alimentação no primeiro reator como variável manipulada. Os resultados mostram que o algoritmo DMC apresenta melhor robustez se comparado ao PID, para a maior parte dos resultados. Conclui-se, portanto, que o algoritmo de DMC convencional pode ser usado com sucesso em controle de processos com um comportamento dinâmico natural contanto que os parâmetros sejam cuidadosamente escolhidos / Abstract: This work is focused on modeling and development of a control strategy for a dextran reactor. Dextran is a biopolymer, with great potential of utilization in cosmetic industry and medica1 area. For each specific purpose, it must have suitable molecular weight. Dextran can be obtained by enzymatic path, with the reaction occurring "in vivo" or "in vitro". The latter has been chosen because it is easier to control, if compared with "in vivo" technique. The dextran reactor is constituted by two stages, two vessels filled with a two-phase mixture. Enzymatic reaction - desorption of the enzyme carries out the first stage; meanwhile, the adsorption of the enzyme takes place in the second stage. Enzyme dextran-sucrase and non-consumed substrate - sucrose - are continuously recycled. From these considerations, it was developed a dynamic model for the process, whose main characteristics were considered to make the representation as real as possible. Mathematical models were based on mass balances involving enzyme and substrate distributions between solid and liquid phases; eoergy balances were not considered because the thermal effects are oegligible. The results obtained ftom the simulation of mathematical model, using LSODAR algorithm for numerica1 iotegration, revealed the natural dynamic behavior - also called pseudo stationary behavior - of the system. The variables did not reach a stationary value, so it was necessary to develop controllers which were capable to maintain the variable of interest in a suitable leveI. This variable was the substract concentratioo on the second stage, which is used to ca1culate the productivity and the yield of the processo Two types of control algorithms were performed and compared: a conventional feedback PID and the DMC-SISO, utilizing the feed flow 00 the fIrst reactor as manipulated variable. The results showed that DMC algorithm presents a better robustness if compared to the PID, for the most part of results. It was concluded that the conventional DMC algorithm can be used successfully in control of processes with a natural dynamic behavior as long as the parameters are chosen carefully / Mestrado / Desenvolvimento de Processos Químicos

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-10-17T18:48:14Z No. of bitstreams: 1 augustodecauxhenriquesdamasceno.pdf: 1206441 bytes, checksum: b40a5a479d4b647c9d2cf108c637b5b6 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-10-25T12:03:59Z (GMT) No. of bitstreams: 1 augustodecauxhenriquesdamasceno.pdf: 1206441 bytes, checksum: b40a5a479d4b647c9d2cf108c637b5b6 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-25T12:03:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 augustodecauxhenriquesdamasceno.pdf: 1206441 bytes, checksum: b40a5a479d4b647c9d2cf108c637b5b6 (MD5) Previous issue date: 2008-06-30 / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Este trabalho investiga a utilização do controle preditivo digital no modo corrente para controlarumconversorCC-CCbidirecionalconectadoaosistemadegeraçãofotovoltaico. O conversor CC-CC, com controle digital no modo corrente, opera como um sistema de carga de bateria de alta performance, possibilitando o prolongamento de sua vida útil por utilizar um controle de carga preciso, com constante monitoramento e rápida proteção. A modelagemdigitaldoconversoreocontrolesãoapresentadosediscutidos. Resultadosdesimulação sãousadosparavalidarosprocedimentosdoprojetodocontrole. Ocontroledigitalnomodo corrente foi implementado em um DSP TMS320F2812 da Texas Instruments. / This work investigates the utilization of a predictive digital current-mode controller for a bidirectional DC-DC converter connected to a photovoltaic electric generation system. The DC-DC converter, with the digital current control, operates as a high performance battery charger system, enabling long battery life by providing precision charging control, constantmonitoringandfastprotection. Digitalmodelingoftheconverterandthecontroller are presented and discussed. Simulation results are used to validate the design controller procedures. The digital current–mode control was implemented in the TMS320F2812 DSP of Texas Instruments.

O presente texto tem por objetivo avaliar diferentes aplicações do algoritmo PLS-PH (Partial Least Squares Prediction Horizon), desenvolvido por (LAURI et al., 2010) para a identificação de sistemas, com o objetivo de desenvolvimento de controladores MPC. Desta maneira, é avaliada a capacidade do algoritmo gerar modelos lineares para realizar predições múltiplos passos à frente, para sistemas SISO e MIMO, com dados coletados em malha fechada. É também avaliada a capacidade do algoritmo de identificar modelos não-lineares baseados na estrutura NARX polinomial. / The objective of this work consists in evaluating different applications of the PLS-PH (Partial Least Squares Prediction Horizon) algorithm, developed by (LAURI et al., 2010), in order to identify models for MPC controllers. The algorithms capacity of producing linear models capable of performing multiple steps-ahead prediction for both SISO and MIMO systems, with data collected in closed-loop. The algorithms capability of identifying non-linear models with the NARX polynomial structure is also evaluated.

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.