Submitted by Maria Suzana Diniz (msuzanad@hotmail.com) on 2015-11-10T13:06:52Z No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 2081019 bytes, checksum: 810ebb6d466319b898b20b865caa5d4f (MD5) / Made available in DSpace on 2015-11-10T13:06:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 2081019 bytes, checksum: 810ebb6d466319b898b20b865caa5d4f (MD5) Previous issue date: 2014-12-12 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / This paper presents multivariable nonlinear mathematical models with estimable parameters in online identification for an electromechanical manipulator, thus enabling practical applications of adaptive control techniques. The manipulator comprises three rotary joints and three links appointed link 1, 2 and 3. The total displacement of the link 1 is 180° and of the link 2 is 110 °, with each of these links being driven by a direct current motor, while the link 3 has its motion controlled by a mechanical system that always keeps the horizontal position. The identification process started of the nonlinear autoregressive model with exogenous variables (NARX) for multiple inputs and multiple outputs, using the error reduction rate (ERR) method, coupled nonlinear, decoupled nonlinear and decoupled linear models were determined to the link 1 and link 2 of the manipulator. The Recursive Least Squares (RLS) estimator is used to estimate the parameters of the representative model of the robot manipulator links 1 and 2, thus verifying the efficiency of the models obtained in the online identification. / Este trabalho apresenta modelos matemáticos não lineares, multivariáveis com parâmetros estimáveis em identificação online para um manipulador eletromecânico, permitindo assim aplicações práticas de técnicas de controle adaptativo. O manipulador é composto por três juntas rotativas e três elos nomeados de elo 1, 2 e 3. O deslocamento total do elo 1 é de 180° e do elo 2 é de 110°, sendo cada um desses elos comandado por um motor de corrente contínua, enquanto o elo 3 tem o seu movimento comandado por um sistema mecânico que sempre o mantém na posição horizontal. O processo de identificação partiu do modelo auto-regressivo com entradas exógenas NARX (Nonlinear Autoregressive Model with Exogenous Variables) para múltiplas entradas e múltiplas saídas MIMO (Multiples Inputs and Multiplex Outputs). Utilizando o método da taxa de redução de erro ERR (Error Reduction Rate), determinando os modelos não lineares acoplados, não lineares desacoplados e lineares desacoplados para o elo 1 e elo 2 do manipulador. O estimador dos Mínimos Quadrados Recursivos (MQR) é utilizado para a estimação dos parâmetros do modelo representativo dos elos 1 e 2 do robô manipulador, verificando assim as eficiências dos modelos obtidos na identificação online.

Submitted by Maria Suzana Diniz (msuzanad@hotmail.com) on 2015-11-12T13:56:40Z No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 2456000 bytes, checksum: f9e0beb17c575d03cdd84ef493b49c4a (MD5) / Made available in DSpace on 2015-11-12T13:56:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 2456000 bytes, checksum: f9e0beb17c575d03cdd84ef493b49c4a (MD5) Previous issue date: 2014-12-29 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / This thesis aims at the design of an Adaptive controller for the modeling and real-time control of a water pumping system through the simultaneous use of control valves and frequency converter is used for the drive of a pump motor set, aiming to reduce the consumption of water and electricity. We developed a prototype of the water pumping system composed of two branches, aiming to model and identify the motor-pump set Parametrically as well as design and implement adaptive auto adjustable Generalized Minimum variance controllers (GMV). The controller operates in the determination of engine speed and the aperture angle of the control valve. The methodology consisted of a theoretical and experimental study considering the branches operate so disengaged. A study was carried out in order to define the structure of the model for the experimental bench-numbers of Poles, zeros and delays. Once known and validated the model structure, was retrieved from the mathematical model trial countertop representative whose parameters are estimated in real time by the method of recursive least squares (RLS), on the basis of entries imposed on the frequency converter and valves, as well as extensions output whereas the system is engaged. Adaptive controllers (GMV) auto adjustable have been designed and implemented for the control of pressure in extensions using the calculation of control law the parameters identified every instant of sampling, considering them as two systems MIMO (multiple-input multipleoutput). The results are presented to the operating system as uncoupled and coupled, under the action of the controller designed for various reference values. / A presente tese tem como objetivo o projeto de um controlador adaptativo, para o modelamento e controle em tempo real de um sistema de bombeamento de água por meio do uso simultâneo de válvulas de controle e conversor de frequência utilizado no acionamento de um conjunto motor-bomba, visando reduzir o consumo de água e energia elétrica. Foi desenvolvido um protótipo do sistema de bombeamento de água composto de dois ramais, com o intuito de modelar e identificar parametricamente o conjunto motor-bomba assim como, projetar e implementar controladores adaptativos de Variância Mínima Generalizados (GMV) auto ajustáveis. O controlador atuou na determinação da velocidade de rotação do motor e no ângulo de abertura da válvula de controle. A metodologia consistiu em um estudo teórico e experimental considerando-se que os ramais operam de forma acoplada. Um estudo foi realizado objetivando-se definir a estrutura de modelo para a bancada experimental - números de polos, zeros e de atrasos. Uma vez conhecida e validada a estrutura de modelo, foi obtido o modelo matemático representativo da bancada experimental cujos parâmetros são estimados em tempo real pelo método dos mínimos quadrados recursivo (MQR), em função de entradas impostas ao conversor de frequência e nas válvulas, como também de saídas nos ramais considerando que o sistema é acoplado. Os controladores adaptativos (GMV) auto ajustáveis foram projetados e implementados visando o controle da pressão nos ramais, utilizando no cálculo da lei de controle os parâmetros identificados a cada instante de amostragem, considerando-os como dois sistemas MIMO (multiple-input multiple-output). Os resultados são apresentados para o sistema operando na forma desacoplada e acoplada, sob a ação do controlador projetado para vários valores de referência.

O método de identificação por minimização do erro de predição está relacionado com um problema de otimização não convexo. É comum utilizar algoritmos iterativos para resolver o problema de otimização. Contudo, os algoritmos iterativos podem ficar presos em mínimos locais da função custo ou convergir para a borda do domínio de busca. Uma análise da função custo e condições suficientes para garantir a convergência dos algoritmos iterativos para o mínimo global são apresentadas neste trabalho. Observa-se que estas condições dependem do espectro do sinal de entrada utilizado no experimento. Este trabalho apresenta ferramentas para melhorar a convergência dos algoritmos para o mínimo global, as quais são baseadas na manipulação do espectro do sinal de entrada. / The Prediction Error Method is related to a non-convex optimization problem. It is usual to apply iterative algorithms to solve this optimization problem. However, iterative algorithms can get stuck at a local minimum of the cost function or converge to the border of the searching space. An analysis of the cost function and sufficient conditions to ensure the convergence of the iterative algorithms to the global minimum are presented in this work. It is observed that this conditions depend on the spectrum of the input signal used in the experiment. This work presents tools to improve the convergence of the algorithms to the global minimum, which are based on the manipulation of the input spectrum.

Na modelagem caixa branca obtém-se um modelo para um processo a partir do equacionamento dos fenômenos físicos/químicos envolvidos. Estes modelos são para- metrizados, mas os valores dos parâmetros utilizados muitas vezes são desconhecidos. Nestes casos ´e necessário efetuar um procedimento de identificação paramétrica o que representa um problema altamente desafiador, com muitas questões teóricas e práticas em aberto, quando os parâmetros aparecem de forma n˜ao linear no modelo. O objetivo deste trabalho ´e apresentar e estudar um método capaz de determinar se uma estrutura de modelo predeterminada pode ser identificada e que possa ser utilizado em conjunto com algum outro método de identificação, para identificar o sistema. O método que será apresentado é baseado em álgebra diferencial e é conhecido como algoritmo de Ritt. O algoritmo de Ritt transforma uma estrutura de modelo polinomial predeterminada em regressões lineares nos parâmetros a partir das quais pode-se utilizar os métodos dos mínimos quadrados ou variáveis instrumentais para identificar o sistema. Apresentaremos alguns estudos de caso e faremos a análise de identificabilidade para cada um deles. Em alguns casos identificaremos o sistema e estudaremos a consistência e precisão das estimativas. / In white box modeling we obtain a model for a process from the equations of the physical/chimical phenomena involved. These models are parameterized, but the parameters used are often unknown. In these cases it is necessary to perform a parametric identification procedure which represents a highly challenging problem, with many theoretical and practical open questions when the parameters are non- linears in the model. The aim of this work is to present and study a method able to determine whether a predetermined model structure can be identified and that can be used in conjunction with another identification method to identify the system. The method that will be presented is based on differential algebra and is known as Ritt algorithm. The Ritt’s algorithm transforms a predetermined model structure in linear regression in the parameters from which one can use the least squares method or instrumental variables to identify the system. We will present some case studies and realise the analysis of identifiability for each case. For some cases we will identify the system, and then present a study for the consistency and precision of the estimates.

O escopo desta dissertação é o desenvolvimento de uma metodologia para identificar os modelos de canais da matriz dinâmica que estejam degradando o desempenho de controladores preditivos, ou MPC (Model Predictive Control), baseado nas técnicas de auditoria e diagnóstico deste tipo de controlador propostas por BOTELHO et al. (2015) e BOTELHO; TRIERWEILER; FARENZENA (2016) e CLARO (2016). A metodologia desenvolvida contempla dois métodos distintos. O primeiro, chamado método direto compensado, tem como base o método direto de identificação em malha fechada (LJUNG, 1987)e compensa cada saída medida do processo de modo a se reter apenas a contribuição do canal que se deseja identificar. O segundo, chamado método do erro nominal, utiliza a definição de saída nominal do processo, proposta por BOTELHO et al. (2015), como métrica para se quantificar o quão próximo o modelo está do comportamento da planta através da minimização do erro nominal. Os métodos foram aplicados ao sistema de quatro tanques cilíndricos (JOHANSSON, 2000) para dois cenários distintos, sendo o primeiro um sistema 2x2 em fase não mínima contendo um MPC trabalhando com setpoint e o segundo um sistema 4x4 em fase mínima com o MPC atuando por faixas. Para o sistema 2x2, se avaliou a influência da localização do canal discrepante (dentro ou fora da diagonal principal da matriz dinâmica de transferência) na eficácia dos métodos. Para o sistema 4x4, o estudo foi voltado para a eficácia dos métodos frentes a controladores que atuam dentro de limites para as variáveis. Os modelos identificados foram comparados pela capacidade de identificar um modelo que capturasse o zero de transmissão da planta e o RGA dinâmico, par ao sistema 2x2, e pelas respostas degrau e diagrama de Bode para o sistema 4x4. O método direto compensado resultou em baixo erro relativo no valor do zero para a discrepância na diagonal principal da matriz dinâmica e alto valor quando a discrepância se encontrava fora da diagonal principal. O método do erro nominal, por sua vez, foi capaz de identificar um modelo cujo zero de transmissão possuía baixo erro relativo frente ao zero da planta em ambos os cenários. No cenário do controlador atuando por faixas, os métodos propostos obtiveram melhores estimativas dos modelos quando comparados com o método concorrente, uma vez que apresentou alto percentual de aderência das saídas simuladas com as saídas medidas. Em todos os cenários estudados, o método do erro nominal se mostrou capaz de identificar um modelo mais robusto, pois este apresentou RGA dinâmico compatível com a planta em todo o range de frequências analisado. / The objective of this dissertation is to develop a method to identify the model for the channel of the dynamic matrix that are affecting the performance of model predictive controllers (MPC), based on the assessment and diagnosis techniques for this type of controller proposed by BOTELHO et al. (2015) e BOTELHO; TRIERWEILER; FARENZENA (2016) and CLARO (2016). The proposed methodology includes two different methods. The first, called the compensated direct method, is based on the closed-loop direct identification method (LJUNG, 1987) and compensates each process measured output in order to retain only the contribution of the channel being identified. The second, called nominal error method, uses the definition of the process nominal output, proposed by BOTELHO et al. (2015), as a metric to quantify how close the model is to the actual plant behavior by minimizing the nominal error. The proposed methods were applied to the quadruple-tank system (JOHANSSON, 2000) for two distinct scenarios, the first being a nonminimum-phase 2x2 system containing a MPC working with setpoint and the second a minimum-phase 4x4 system with the MPC working by ranges. For the 2x2 system, the influence of the model mismatch location (inside or outside the main diagonal of the dynamic transfer matrix) on the effectiveness of the methods was evaluated. For the 4x4 system, the study was focused on the effectiveness of the methods with controllers that operate within limits for the variables. The identified models were compared by the capability of identifying a model with accurate plant transmission zero and dynamic RGA, for the 2x2 system, and by the step responses and Bode diagram for the 4x4 system. The compensated direct method resulted in low relative error in the value of the transmission zero for the model mismatch located in the main diagonal of the dynamic matrix and high relative error when the mismatch was outside the main diagonal. On the other hand, the nominal error method was able to identify a model whose transmission zero had low relative error against the plant zero in both scenarios. In the scenario of a controller working by range, the proposed methods obtained better estimates of the models when compared to the concurrent method, since it presented a high percentage of adherence of the simulated outputs with the measured outputs. In all the studied scenarios, the nominal error method was able to identify a more robust model, since it presented dynamic RGA compatible with the plant in the entire range of analyzed frequencies.

Systems biology is an area concerned with understanding biology on a systems level, where structure and dynamics of the system is in focus. Knowledge about structure and dynamics of biological systems is fundamental information about cells and interactions within cells and also play an increasingly important role in medical applications. System identification deals with the problem of constructing a model of a system from data and an extensive theory of particularly identification of linear systems exists. This is a master thesis in systems biology treating identification of biochemical systems. Methods based on both local parameter perturbation data and time series data have been tested and evaluated in silico. The advantage of local parameter perturbation data methods proved to be that they demand less complex data, but the drawbacks are the reduced information content of this data and sensitivity to noise. Methods employing time series data are generally more robust to noise but the lack of available data limits the use of these methods. The work has been conducted at the Fraunhofer-Chalmers Research Centre for Industrial Mathematics in Göteborg, and at the division of Computational Biology at the Department of Physics and Measurement Technology, Biology, and Chemistry at Linköping University during the autumn of 2004.

Submitted by Liliane Ferreira (ljuvencia30@gmail.com) on 2018-11-19T11:07:15Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Júnio Santos Bulhões - 2018.pdf: 4626907 bytes, checksum: 268499105ec64b2e9abf04faa47a91e2 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2018-11-19T11:41:27Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Júnio Santos Bulhões - 2018.pdf: 4626907 bytes, checksum: 268499105ec64b2e9abf04faa47a91e2 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-11-19T11:41:27Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Júnio Santos Bulhões - 2018.pdf: 4626907 bytes, checksum: 268499105ec64b2e9abf04faa47a91e2 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-10-29 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / This work proposes a methodology that uses spectral analysis and system identification in order to fill gaps in time series. The methodology proposes the implementation of predictions in time series of physical and chemical variables that are related with flood areas that are collected with no frequency. It is used predictive neural network with autoregressive model and classification neural network. Collected values are extracted from the original data set in order to later test and validate the proposed methodology. The results demonstrated the effectiveness of the methodology, which is able to predict the behavior of different variables using the previously recognized patterns in the time series. / Este trabalho propõe metodologia que utiliza análise espectral em conjunto com modelo de identificação de sistema para preenchimento de lacunas em séries temporais. A metodologia propõe realizar previsão em séries temporais de variáveis físicas e químicas relacionadas as inundações com frequência de coleta variável. Utiliza-se rede neural artificial de previsão com modelo autorregressivo e rede neural classificatória. Valores coletados são armazenados para posteriormente testar e validar a metodologia proposta. Os resultados alcançados demonstram a eficácia da metodologia, que é capaz de prever o comportamento de diferentes variáveis utilizando os padrões reconhecidos previamente nas séries temporais.

Neste trabalho são discutidos e avaliados métodos de construção de conjuntos de sinais de excitação para identificação de sistemas. Esse estudo é realizado tendo como objetivo aplicações na indústria de processos, particularmente no refino de petróleo. As restrições operacionais da indústria de refino de petróleo estão cada vez mais severas em virtude do aumento da demanda energética, qualidade de derivados, variações de preço de petróleo, concorrência no mercado de derivados e outros fatores econômicos, ambientais e de eficiência energética. Nesse cenário, é crescente o uso de técnicas de controle preditivo por modelos e, consequentemente, a demanda por identificação de plantas de processamento. As características particulares das plantas de processamento e de sua operação impõem restrições ao projeto e à aplicação de sinais de excitação. Vários métodos de construção de sinais encontrados na literatura e outros três propostos neste trabalho são avaliados e comparados com referência ao atendimento a essas restrições. Uma das principais restrições para a aplicação de sinais de excitação para identificação é relativa ao tempo disponível para excitação da planta. Assim, para o bom uso desse período, faz-se necessário garantir o sucesso de um experimento previamente à sua realização. Na literatura, encontram-se várias medidas de desempenho de sinais de excitação possíveis de serem obtidas previamente ao experimento de identificação. Neste trabalho, s~ao propostas duas novas medidas que complementam essas na avaliação dos conjuntos de sinais previamente ao experimento. A eficácia dos métodos de construção e das medidas de desempenho de sinais de excitação é avaliada por meio de simulação de identificação multivariável de duas plantas típicas de refinarias. As conclusões deste trabalho apresentam em síntese essas avaliações, como também sugestões de trabalhos futuros que visam à continuidade da pesquisa desenvolvida aqui. / In this work methods for generating sets of excitation signals for system identification are discussed and evaluated. This study is focused on applications in the process industries, particularly in oil refining. The operational constraints of the oil refining industry are becoming increasingly severe due to increased energy demand, quality of products, oil price variations,market competition and other economic, environmental and energy efficiency factors. In this scenario the use of model predictive control techniques is increasing, thus the demand for plant identification as well. The particular characteristics of the processing plants impose restrictions to the project and application of excitation signals. Various methods for generating signals accessible in the literature and three new others proposed in this work are compared with reference to these restrictions. One of the main constraints for applying excitation signals for identification is relative to the period available for excitation of the plant. Thus, for the proper use of this time interval, it is necessary to ensure the success of an experiment prior to its implementation. In the literature there are several performance measurements for evaluation of sets of excitation signals prior to the experiment. This work proposes two new measures to complement the evaluation. The effectiveness of the generating methods and performance measurements for excitation signals is evaluated by simulation of multivariable identification of two typical oil refining plants. The conclusions of this work briefly present these evaluations, as well as some suggestions of future work for the continuity of the current research.

This work presents an embedded model predictive control application to a 2-DOF Helicopter Process. The mathematical modeling of the plant is first presented along with an analysis of the linear model. Then, the incremental state-space representations used in the MPC formulation are derived. The MPC technique is then defined, along with how to rewrite the physical constraints into the problem formulation. After that, a discussion on the utilized Quadratic Programming solver is presented along with possible alternatives to it, showing some considerations on which matrices to calculate beforehand for an embedded application. Finally, system identification is performed and the experimental results are presented. / Este trabalho apresenta uma aplicação de controle preditivo embarcado em um helicóptero de bancada com dois graus de liberdade. A modelagem matemática é apresentada, junto com uma análise do modelo linear obtido. São obtidas duas representações de modelos de espaço de estados considerando a entrada incremental, que serão usadas posteriormente para a formulação do controlador. Então, é definida a técnica de controle utilizada, juntamente com a inclusão das restrições físicas da planta na formulação do problema. Após isto, é feita uma discussão sobre qual solver para a programação quadrática utilizar, junto com algumas alternativas ao solver escolhido, bem como algumas considerações sobre a aplicação embarcada. Finalmente, são apresentados os resultados da identificação de sistemas aplicadas ao protótipo, bem como os resultados experimentais obtidos.

A Identificação de Sistemas é uma das técnicas utilizadas para se obter a representação matemática de um sistema. Diversos métodos podem ser aplicados para se obter um modelo matemático através da identificação de sistemas, entre eles o método de identificação assintótico, também chamado de ASYM (Zhu, 1998). Este trabalho propõe aplicar o método de identificação assintótico em sistemas SISO para a obtenção de modelo de sistemas ditos caixa-preta e avaliar o seu desempenho buscando também o melhor detalhamento do método. Os modelos obtidos foram avaliados de acordo com sua nota calculada através do método ASYM, através da comparação do índice de ajuste fit para autovalidação e validação cruzada e pela variância dos parâmetros dos modelos. O método ASYM é exaustivamente testado para sua avaliação. Entre os testes realizados neste trabalho destacam-se dois experimentos tipo Monte-Carlo com mais de quinhentas identificações e a aplicação do método em uma planta real. Os testes comprovaram a viabilidade da aplicação do método assintótico na identificação de sistemas SISO do tipo caixa-preta com excelente desempenho para estruturas ARMAX. / System Identification is one of the techniques used to obtain the mathematical representation of a system. Several methods can be applied to obtain a mathematical model by the system identification, including the asymptotic method, also called ASYM (Zhu, 1998). This work proposes to apply the ASYM method for SISO systems identification, then obtain models of black-box systems called \"black box\" and evaluate its performance and show details of the method. The models obtained were evaluated according to their grade calculated using the ASYM method, by comparing the fit adjustment index, self-validation and cross validation and the variance of model parameters. The asymptotic method has been extensively tested to be evaluated. Among the tests in this work, two stand out such Monte Carlo experiments with more than five hundred identifications and a real plant identification. The tests proved the feasibility of applying the asymptotic method in the \"black box\" SISO systems identification with excellent performance for ARMAX structures.