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Projeto de controlador preditivo: abordagem polinomial e no espaço de estados / Predictive controller design: polynomial and state space approachSILVA, Mauro Gomes da 28 September 2018 (has links)
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Previous issue date: 2018-09-28 / FAPESPA - Fundação Amazônia de Amparo a Estudos e Pesquisas / Nesta pesquisa, são investigados e implementados controladores preditivos do tipo (Generalized Predictive Controller – GPC) e (Model Predictive Controller State Space – MPCSS). O objetivo principal é proporcionar um estudo comparativo de desempenho e estabilidade dinâmica entre essas estruturas de controle, quando aplicados a processos com características dinâmicas distintas e com a presença de perturbação de carga na saída da planta e ruído. O estudo apresenta o projeto dos controladores GPC e MPCSS sem restrições, aplicado a sistemas monovariáveis, empregando o modelo do processo e a função custo na forma incremental. Para o projeto do controlador GPC é utilizado um modelo preditivo para prever a saída do processo ao longo de um horizonte de tempo com a saída sendo composta de sinais medidos das entradas/saídas passadas e do sinal de controle futuro. Já o projeto do MPCSS é desenvolvido no domínio de representação no espaço de estados, com realimentação de estados estimados usando um observador de estados empregando as equações do Filtro de Kalman. O controlador MPCSS tem sua estrutura herdada a partir do modelo de projeto, onde variáveis de estados com comportamento físico, contribuem para a obtenção de uma lei de controle por realimentação de estados estimados. Simulações numéricas são aplicadas para avaliar os projetos dos controladores apresentados. / In this study, predictive controllers of the Generalized Predictive Controller (GPC) and MPCSS (Model Predictive Controller State Space). The main objective is to provide a comparative study of performance and dynamic stability between these control structures, when submitted to processes with distinct dynamic characteristics and in the presence of load disturbance at plant output and noise. The study presents the design of unconstrained GPC and MPCSS controllers, applied to monovariable systems, using the process model and the cost function incrementally. For the GPC controller design, a predictive model is used to predict the output of the process over a time horizon with the output being composed of measured signals of the past inputs-outputs and the future control signal. However, the MPCSS project is developed in the state space representation domain, with feedback of estimated states using a state observer using the Kalman Filter equations. The MPCSS controller has its inherited structure from the project model, where variables of states with physical behavior, enter into obtaining a law of control by feedback of estimated states. Numerical simulations are applied to evaluate the designs of the presented controllers. / IFPA - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Pará
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