Bien que les dimensions caractéristiques des systèmes électroniques aient été réduites aux micro- ou nano-échelles, leur performance reste très sensible à des facteurs extérieurs. Les variations lors du processus de fabrication des microsystèmes et celles dans leurs conditions de fonctionnement (température, humidité, pression) sont la cause habituelle de ces dispersions. Par conséquent, il est important de co-intégrer des routines de self-test ou d'auto-ajustement pour ces micro-dispositifs. La plupart des méthodes d'estimation des paramètres du système existantes sont fondées sur la mise en œuvre de mesures numériques haute résolution de la sortie du système. Leur mise en œuvre nécessite ainsi un long temps de conception et une grande surface de silicium, ce qui augmente le coût de ces micro-dispositifs. Les méthodes d'estimation de paramètres basées sur les observations binaires ont été présentées comme des méthodes d'identification alternatives, nécessitant seulement un Convertisseur Analogique-Numérique (CAN) 1-bit.Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle méthode d'identification récursive pour le problème d'estimation des paramètres à partir des observations binaires. Un algorithme d'identification en ligne avec de faibles besoins de stockage et une complexité algorithmique réduite est introduit. Nous prouvons la convergence asymptotique de cette méthode sous certaines hypothèses. Ensuite, nous montrons par des simulations de Monte-Carlo que ces hypothèses ne doivent pas nécessairement être respectées dans la pratique pour obtenir une bonne performance de la méthode. De plus, nous présentons la première application expérimentale de cette méthode dédiée au self-test de MEMS intégrés. La méthode de «Built-In Self-Test» en ligne proposée est très intéressante pour le self-test de capteurs, car elle nécessite des ressources faibles de stockage, un seul CAN 1-bit et un seul CNA 1-bit qui peut être facilement mis en œuvre dans une petite surface de silicium avec une consommation réduite d'énergie. / While the characteristic dimensions of electronic systems scale down to micro- or nano-world, their performance is greatly influenced. Micro-fabrication process or variations of the operating situation such as temperature, humidity or pressure are usual cause of dispersion. Therefore, it seems essential to co-integrate self-testing or self-adjustment routines for these microdevices. For this feature, most existing system parameter estimation methods are based on the implementation of high-resolution digital measurements of the system's output. Thus, long design time and large silicon areas are needed, which increases the cost of the micro-fabricated devices. The parameter estimation problems based on binary outputs can be introduced as alternative self-test identification methods, requiring only a 1-bit Analog-to-Digital Converter (ADC) and a 1-bit Digital-to-Analog Converter (DAC).In this thesis, we propose a novel recursive identification method to the problem of system parameter estimation from binary observations. An online identification algorithm with low-storage requirements and small computational complexity is derived. We prove the asymptotic convergence of this method under some assumptions. We show by Monte Carlo simulations that these assumptions do not necessarily have to be met in practice in order to obtain an appropriate performance of the method. Furthermore, we present the first experimental application of this method dedicated to the self-test of integrated micro-electro-mechanical systems (MEMS). The proposed online Built-In Self-Test method is very amenable to integration for the self-testing of systems relying on resistive sensors and actuators, because it requires low memory storage, only a 1-bit ADC and a 1-bit DAC which can be easily implemented in a small silicon area with minimal energy consumption.

Transformadores de potência representam um grande volume de investimento em sistemas de transmissão e distribuição. Falhas em transformadores têm um alto impacto econômico na exploração de uma rede. O parâmetro mais importante e que define a vida útil de isolação de um transformador é a temperatura do ponto mais quente de seus enrolamentos. O trabalho analisa dois modelos térmicos de transformadores de potência. Eles nos permitem calcular as temperaturas do óleo no topo e na parte inferior e a temperatura do ponto quente no enrolamento. Ambos os modelos são baseados em circuitos elétricos a parâmetros concentrados. O primeiro é uma proposta de Susa, que envolve a solução de dois circuitos elétricos acoplados. Já Tang sugere um segundo modelo, que consiste em um circuito elétrico de três nós. O principal objetivo deste trabalho é a obtenção dos parâmetros térmicos de ambos os modelos baseados em temperaturas medidas para uma determinada carga. Duas abordagens diferentes de otimização serão avaliadas: uma mono objetivo e outra multi objetivo. A segunda oferece-nos uma análise de sensibilidade de parâmetros do modelo. Ambos os métodos de otimização foram utilizadas para obter os parâmetros térmicos de um transformador de potência 250 MVA resfriamento ONAN (Óleo Natural, Ar Natural). Os parâmetros obtidos do modelo térmico são então utilizadas para outras curvas de carga e também são comparadas com a norma IEEE C57.91 1995 com boa precisão. / Power transformers represent a large amount of investment in transmission and distribution systems. Faults in transformers have a high economic impact in the operation of a network. One of the most important parameters that govern the life of transformers is its hotspot temperature, which defines the loss of life of the equipament. The work analyzes two thermal models for a power transformer. They allow us to calculate the top oil temperature, the bottom oil temperature and the hotspot temperature of power transformers. Both models are based on lumped parameters. The first one is proposed by Susa, and involves the solution of two coupled electrical circuits. Tang suggests the second one, which consists on an electric circuit of three nodes to be solved. The main objective of this work is to obtain the thermal lumped parameters of both models based on measured temperatures for a given load curve. Two different approaches will be adopted: a mono-objective optimization and a multiobjective optimization. The second one provides us a sensitivity analysis of the model parameters. Both optimization methods were used to obtain the thermal lumped parameters in a 250 MVA ONAN power transformer. The obtained parameters of the thermal model are then used for other load curves and compared with the guide IEEE C57.91 1995 with good accuracy.

As atividades sócio-econômicas vêm provocando alterações nocivas ao meio ambiente que atualmente assumem proporções mundiais. Graças à maciça utilização de combustíveis fósseis para a geração de energia e às crescentes práticas de desmatamento e queimadas das florestas, a concentração de dióxido de carbono (CO2) na atmosfera vem aumentando drasticamente. Como este gás é o principal responsável pelo efeito estufa, ele tem grande importância nos estudos e na mitigação do aquecimento global. Para justificar o seqüestro de carbono como um dos caminhos para ajudar na solução deste problema, muitos estudos vêm sendo realizados para avaliar os efeitos nas plantas de uma maior concentração desse gás. As câmaras de topo aberto (OTC, do inglês, open top chambers) são estruturas propícias para tais estudos, pois permitem o controle da concentração de CO2 interno sem que outros fatores climáticos como temperatura, umidade e luminosidade sejam demasiadamente alterados. Este trabalho teve como objetivo o desenvolvimento de um sistema para controlar o nível de CO2 no interior de uma OTC. Em termos de instrumentação eletrônica, foram instalados um sensor de CO2 e uma válvula proporcional, integrados a uma placa de aquisição de dados. Um modelo linear relacionando o CO2 na câmara ao sinal elétrico aplicado à válvula proporcional foi obtido aplicando-se técnicas de Identificação de Sistemas aos dados experimentais coletados com o processo operando em malha aberta. Este modelo foi utilizado no projeto de um controlador com compensação de tempo morto, baseado na estrutura de um preditor de Smith. O desempenho do sistema projetado foi analisado através de simulações, antes de implementá-lo na forma de um instrumento virtual. Os testes mostraram que o sistema manteve a concentração de CO2 na câmara próxima do valor de referência (720 ± 35 ppm) mesmo diante de distúrbios externos criados propositadamente durante os ensaios. / The harmful changes to the environment caused by socio-economic activities are now spread worldwide. Due to the massive use of fossil fuels for energy generation, to the increase in deforestation and forest burning, the carbon dioxide (CO2) concentration in the atmosphere has drastically increased. As this gas is the main responsible for the greenhouse effect, it has great importance for the studies and the mitigation of global warming. In order to justify carbon sequestration as an alternative to help solve this problem, many studies have been conducted to evaluate the effect of a greater concentration of this gas on plants. Open-top chambers (OTCs) are well suited for such studies, because they allow the control of the internal CO2 concentration without significantly modifying other environmental factors such as temperature, humidity and luminosity. This work aimed to develop a system to control the CO2 level inside an OTC. In terms of electronic instrumentation, a CO2 sensor and a proportional valve, integrated to a data acquisition board, were used. A linear model relating CO2 in the chamber to the electric signal applied to the proportional valve was obtained applying System Identification techniques to the experimental data collected from the process operating in open-loop mode. This model was used in the project of a controller with dead time compensation, based on the Smith Predictor structure. The performance of the projected system was analyzed through simulations, before implementing it in the form of a virtual instrument. The tests showed that the system kept the CO2 concentration of the chamber near the set-point (720 ± 35 ppm) even in the presence of external disturbances purposely created during the experiments.

Transformadores de potência representam um grande volume de investimento em sistemas de transmissão e distribuição. Falhas em transformadores têm um alto impacto econômico na exploração de uma rede. O parâmetro mais importante e que define a vida útil de isolação de um transformador é a temperatura do ponto mais quente de seus enrolamentos. O trabalho analisa dois modelos térmicos de transformadores de potência. Eles nos permitem calcular as temperaturas do óleo no topo e na parte inferior e a temperatura do ponto quente no enrolamento. Ambos os modelos são baseados em circuitos elétricos a parâmetros concentrados. O primeiro é uma proposta de Susa, que envolve a solução de dois circuitos elétricos acoplados. Já Tang sugere um segundo modelo, que consiste em um circuito elétrico de três nós. O principal objetivo deste trabalho é a obtenção dos parâmetros térmicos de ambos os modelos baseados em temperaturas medidas para uma determinada carga. Duas abordagens diferentes de otimização serão avaliadas: uma mono objetivo e outra multi objetivo. A segunda oferece-nos uma análise de sensibilidade de parâmetros do modelo. Ambos os métodos de otimização foram utilizadas para obter os parâmetros térmicos de um transformador de potência 250 MVA resfriamento ONAN (Óleo Natural, Ar Natural). Os parâmetros obtidos do modelo térmico são então utilizadas para outras curvas de carga e também são comparadas com a norma IEEE C57.91 1995 com boa precisão. / Power transformers represent a large amount of investment in transmission and distribution systems. Faults in transformers have a high economic impact in the operation of a network. One of the most important parameters that govern the life of transformers is its hotspot temperature, which defines the loss of life of the equipament. The work analyzes two thermal models for a power transformer. They allow us to calculate the top oil temperature, the bottom oil temperature and the hotspot temperature of power transformers. Both models are based on lumped parameters. The first one is proposed by Susa, and involves the solution of two coupled electrical circuits. Tang suggests the second one, which consists on an electric circuit of three nodes to be solved. The main objective of this work is to obtain the thermal lumped parameters of both models based on measured temperatures for a given load curve. Two different approaches will be adopted: a mono-objective optimization and a multiobjective optimization. The second one provides us a sensitivity analysis of the model parameters. Both optimization methods were used to obtain the thermal lumped parameters in a 250 MVA ONAN power transformer. The obtained parameters of the thermal model are then used for other load curves and compared with the guide IEEE C57.91 1995 with good accuracy.

Qualquer tarefa motora ativa se dá pela ativação de uma população de unidades motoras. Porém, devido a diversas dificuldades, tanto técnicas quanto éticas, não é possível medir a entrada sináptica dos motoneurônios em humanos. Por essas razões, o uso de modelos computacionais realistas de um núcleo de motoneurônios e as suas respectivas fibras musculares tem um importante papel no estudo do controle humano dos músculos. Entretanto, tais modelos são complexos e uma análise matemática é difícil. Neste texto é apresentada uma abordagem baseada em identificação de sistemas de um modelo realista de um núcleo de unidades motoras, com o objetivo de obter um modelo mais simples capaz de representar a transdução das entradas do núcleo de unidades motoras na força do músculo associado ao núcleo. A identificação de sistemas foi baseada em um algoritmo de mínimos quadrados ortogonal para achar um modelo NARMAX, sendo que a entrada considerada foi a condutância sináptica excitatória dendrítica total dos motoneurônios e a saída foi a força dos músculos produzida pelo núcleo de unidades motoras. O modelo identificado reproduziu o comportamento médio da saída do modelo computacional realista, mesmo para pares de sinal de entrada-saída não usados durante o processo de identificação do modelo, como sinais de força muscular modulados senoidalmente. Funções de resposta em frequência generalizada do núcleo de motoneurônios foram obtidas do modelo NARMAX, e levaram a que se inferisse que oscilações corticais na banda-beta (20 Hz) podem influenciar no controle da geração de força pela medula espinhal, comportamento do núcleo de motoneurônios até então desconhecido. / Any active motor task is accomplished by the activation of a motor unit population. However, due to many ethical and technical difficulties the synaptic input to the motoneurons cannot be measured in humans. For these reasons realistic computational models of a motoneuron nucleus and the innervated muscle fibers have an important role in the study of the human control of muscles. However such models are complex and their mathematical analysis is difficult. In this text a system identification approach of a realistic motor unit nucleus model is presented with the objective of obtaining a simpler model capable of representing the transduction of the motor unit nucleus inputs into the muscle force signal associated to that nucleus. The system identification was based on an orthogonal least squares algorithm to find a NARMAX model, the input being the net dendritic excitatory synaptic conductance of the motoneurons and the output being the muscle force signal produced by the motor unit nucleus. The identified model output reproduced the mean behavior of the output from the realistic computational model even for input-output signal pairs not used during the identification process, such as sinusoidally modulated output muscle force signals. Generalized frequency response functions of the motoneuron nucleus were obtained from the identified NARMAX model, and led to an inference that cortical oscillations in the beta band (20 Hz) can affect force control by the spinal cord, an unknown motoneuron nucleus behavior until now.

Este trabalho tem o intuito, de apresentar alguns conceitos, relativos à identifi cação de sistemás, tanto lineares quanto não linearep, além da ideia de referência virtual para, em conjunto com a teoria de projeto "de controladores baseados em dados, propor uma forrha de projeto de controladores não lineares baseados em identificação de sistemas. A utilização de referência virtual para a obtenção dos sinais necessários para a caracterização do controlador ótimo de um sistema e utilizado no método VRFT (Virtual Reference Feedback Tuning). Este método serve como base para o desenvolvimento da proposta deste trabalho que, em conjunto com a teoria de identificação de sistemas não lineares, permite a obteriçãci do controlador ótimo que leva o sistema a se comportar como especificado em malha fechada. Em especial optou-se pela caracterização do controlador utilizando estrutura de modelos racional, por esta ser uma classe bastante abrangente no que - diz respeito à quantidade de sistemas reais que ela é capaz de descrever. Fara demonstrar o potencial do método proposto para projeto de controladores, são apresentados ecemplos ilustrativos em situações onde o controlador ideal consegue ser representado pela classe de modelos, e quando isso não é possível. / This work aims to present some concepts related to linear and nonlinear system identification, as well as the •concept of virtual reference that, together with data based controller design's theory, provides design framework for nonlinear controllers. The Virtual Reference Feedback Tuning method (VRFT) is used as a basis for the current proposal, where we propose to unite nonlinear system identification algorithms and virtual reference to obtain the ideal controller: the one which makes the system behave as desired in closed loop. It was choosen to model the controller as a rational model due the wide variety of practical systems that can be represented by this model structure. For rational system identification we used an iterative algorithm which, based on the signal from input and output of the pIant, allows to identify the parameters of the pre defined controller structure with the signals obtained by virtual reference. To demonstrate the operation of the proposed identification controller methodology, illustrative examples are presented in situations where the ideal controller can be represented by the class of modeIs, and also when it is not possible.

As atividades sócio-econômicas vêm provocando alterações nocivas ao meio ambiente que atualmente assumem proporções mundiais. Graças à maciça utilização de combustíveis fósseis para a geração de energia e às crescentes práticas de desmatamento e queimadas das florestas, a concentração de dióxido de carbono (CO2) na atmosfera vem aumentando drasticamente. Como este gás é o principal responsável pelo efeito estufa, ele tem grande importância nos estudos e na mitigação do aquecimento global. Para justificar o seqüestro de carbono como um dos caminhos para ajudar na solução deste problema, muitos estudos vêm sendo realizados para avaliar os efeitos nas plantas de uma maior concentração desse gás. As câmaras de topo aberto (OTC, do inglês, open top chambers) são estruturas propícias para tais estudos, pois permitem o controle da concentração de CO2 interno sem que outros fatores climáticos como temperatura, umidade e luminosidade sejam demasiadamente alterados. Este trabalho teve como objetivo o desenvolvimento de um sistema para controlar o nível de CO2 no interior de uma OTC. Em termos de instrumentação eletrônica, foram instalados um sensor de CO2 e uma válvula proporcional, integrados a uma placa de aquisição de dados. Um modelo linear relacionando o CO2 na câmara ao sinal elétrico aplicado à válvula proporcional foi obtido aplicando-se técnicas de Identificação de Sistemas aos dados experimentais coletados com o processo operando em malha aberta. Este modelo foi utilizado no projeto de um controlador com compensação de tempo morto, baseado na estrutura de um preditor de Smith. O desempenho do sistema projetado foi analisado através de simulações, antes de implementá-lo na forma de um instrumento virtual. Os testes mostraram que o sistema manteve a concentração de CO2 na câmara próxima do valor de referência (720 ± 35 ppm) mesmo diante de distúrbios externos criados propositadamente durante os ensaios. / The harmful changes to the environment caused by socio-economic activities are now spread worldwide. Due to the massive use of fossil fuels for energy generation, to the increase in deforestation and forest burning, the carbon dioxide (CO2) concentration in the atmosphere has drastically increased. As this gas is the main responsible for the greenhouse effect, it has great importance for the studies and the mitigation of global warming. In order to justify carbon sequestration as an alternative to help solve this problem, many studies have been conducted to evaluate the effect of a greater concentration of this gas on plants. Open-top chambers (OTCs) are well suited for such studies, because they allow the control of the internal CO2 concentration without significantly modifying other environmental factors such as temperature, humidity and luminosity. This work aimed to develop a system to control the CO2 level inside an OTC. In terms of electronic instrumentation, a CO2 sensor and a proportional valve, integrated to a data acquisition board, were used. A linear model relating CO2 in the chamber to the electric signal applied to the proportional valve was obtained applying System Identification techniques to the experimental data collected from the process operating in open-loop mode. This model was used in the project of a controller with dead time compensation, based on the Smith Predictor structure. The performance of the projected system was analyzed through simulations, before implementing it in the form of a virtual instrument. The tests showed that the system kept the CO2 concentration of the chamber near the set-point (720 ± 35 ppm) even in the presence of external disturbances purposely created during the experiments.

This thesis develops an advanced battery monitoring and control system based on the electrochemical principles that govern lithium-ion battery dynamics. This work is motivated by the need of having safer and better energy storage systems for all kind of applications, from small scale portable electronics to large scale renewable energy storage. In this context, lithium-ion batteries have become the enabling technology for energy autonomy in appliances (e.g. mobile phone, electric vehicle) and energy self-consumption in households. However, batteries are oversized and pricey, might be unsafe, are slow to charge and may not equalize the lifetime of the application they are intended to power. This work tackles these different issues.This document first introduces the general context of the battery management problem, as well as the particular issues that arise when modeling, supervising and controlling the battery short-term and long-term operation. Different solutions coming from the literature are reviewed, and several standard tools borrowed from control theory are exposed. Then, starting by well-known contributions in electrochemical modeling, we proceed to develop reduced-order models for the battery operation including degradation mechanisms, that are highly descriptive of the real phenomena taking place. This modeling framework is the cornerstone of all the monitoring and control development that follows.Next, we derive a battery diagnosis system with a twofold objective. First, indicators for internal faults affecting the battery state-of-health are obtained. Secondly, detection and isolation of sensor faults is achieved. Both tasks rely on state observers designed from electrochemical models to perform state estimation and residual generation. Whereas the former solution resorts to system identification techniques for health monitoring, the latter solution exploits fault diagnosis for instrumentation assessment.We then develop a feedback battery charge strategy able to push in performance while accounting for constraints associated to battery degradation. The fast and safe charging capabilities of the proposed approach are ultimately validated through long-term cycling experiments. This approach outperforms widely used commercial charging strategies in terms of both charging speed and degradation.The main contribution of this thesis is the exploitation of first principles models to develop battery management strategies towards improving safety, charging time and lifetime of battery systems without jeopardizing performance. The obtained results show that system and control theory offer opportunities to improve battery operation, aside from the material sciences contributions to this field. / Doctorat en Sciences de l'ingénieur et technologie / info:eu-repo/semantics/nonPublished

<p>In this Master's thesis, Maximum Likelihood-based parametric identification methods for discrete-time SISO Hammerstein models from perturbed observations on both input and output, are investigated. </p><p>Hammerstein models, consisting of a static nonlinear block followed by a dynamic linear one, are widely applied to modeling nonlinear dynamic systems, i.e., dynamic systems having nonlinearity at its input. </p><p>Two identification methods are proposed. The first one assumes a Hammerstein model where the input signal is noise-free and the output signal is perturbed with colored noise. The second assumes, however, white noises added to the input and output of the nonlinearity and to the output of the whole considered Hammerstein model. Both methods operate directly in the time domain and their properties are illustrated by a number of simulated examples. It should be observed that attention is focused on derivation, numerical calculation, and simulation corresponding to the first identification method mentioned above.</p>

<p>In the pulp industry, digesters are used to disolve lignin in wood chips. The concentration of lignin is measured and is called the Kappa number. In this thesis, the question of whether an online Kappa sensor, taking samples from the mid-phase of the digester, is useful or not is analyzed. For the samples to be useful, there has to be a relationship between the measured Kappa at the mid- phase and the measured Kappa in the blowpipe at the bottom of the digester. An ARX model of the lower part of the digester has been estimated. Despite a lot of noise, it seems that it might be possible to use the mid-phase samples and for this model predict the blowpipe flow Kappa signal. It is concluded that the mid-phase samples should be further improved to be more useful. The mid-phase samples have also been used in another ARX model, this time to LP-filter these values without time loss. </p><p>Another important issue has been to examine if the existing controller is good or not. In order to be able to compare it with other controllers, a simulator has been created in MATLAB - Simulink. Test results from this simulator show that the existing controller's use of the mid-phase Kappa samples improves its performance. For a simplified digester model, the existing controller has also been compared with an MPC controller. This test shows that the MPC controller is significantly better. Hence, the conclusion in this thesis is that it might be interesting to study MPC further using a more advanced model.</p>