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.

This work represents the research project to obtain the degree of Master of Sciences in Electrical Engineering, specializing in Systems Engineering, at the Escola Politécnica of the Universidade de São Paulo, in São Paulo, Brazil. The main objective of the project is to design the mirror nanopositioning controller of the state-of-the-art Fabry-Pérot interferometer to be installed in the Brazilian Tunable Filter Imager (BTFI) on the Southern Astrophysical Research (SOAR) telescope in Chile. A three-input-three-output multivariable prototype of the Fabry-Pérot system is comprised of three high-range Amplified Piezoelectric Actuators (APA) of 360 m stroke and three 400 m range capacitive measurement systems. A characterization of the instrumentation of the system, which consists of capacitive sensors and capacitance-to-voltage converters, piezoelectric actuators, power drivers of the piezoelectric actuators and data acquisition system was done as part of the identification and study of the system. With the characterization of the system, a sixth-order complete system model was built on top of a second-order piezoelectric actuator parametric model, required for the design of the controllers. Subsequently, the scientific specifications were translated to a control problem and the design of a robust controller was made following the Linear Quadratic Gaussian/Loop Transfer Recovery (LQG/LTR) method. Also a Proportional-Integral controller tuned using a genetic algorithm was designed to be used as benchmark. Finally the built controllers were validated in the real system. Results show that both controllers achieve the performance requirements of following reference signals and having null steady-state error. However, the robust controller is by far the best suited for the Fabry- Pérot instrument in terms of performance and stability because of its higher bandwidth and robustness to modeling errors. / Este trabalho apresenta o projeto de pesquisa para obtenção do título de Mestre em Engenharia Elétrica, área de concentração de engenharia de sistemas, da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo. O objetivo principal deste projeto foi desenvolver um controlador de nanoposicionamento para o interferômetro de Fabry-Pérot que será instalado no instrumento BTFI (Brazilian Tunable Filter Imager), no telescópio SOAR (Southern Astrophysical Research Telescope), no Chile. O interferômetro de Fabry-Pérot é um sistema multivariável de três entradas e três saídas composto por três atuadores piezoelétricos de 370 m de deslocamento, e três sistemas capacitivos de medida de distância de 400 m de faixa de medição. A caracterização da instrumentação do sistema, que consiste em sensores capacitivos, conversores de capacitância para tensão, atuadores piezoelétricos, drivers de potência para os atuadores piezoelétricos e sistemas de aquisição de dados, fez parte do estudo e da identificação do sistema. Após a caracterização da instrumentação, foi desenvolvido um modelo físico de sexta ordem para o sistema completo, partindo do modelo de segunda ordem dos atuadores piezoelétricos. Este modelo é necessário para o projeto dos controladores. Subsequentemente, as especificações científicas foram traduzidas em um problema de controle e o projeto do controlador robusto foi feito seguindo a técnica LQG/LTR (Linear Quadratic Gaussian/Loop Transfer Recovery). Um controlador Proporcional-Integral (PI) também foi desenvolvido e sintonizado usando um algoritmo genético, para funcionar como ponto de comparação. Finalmente, os controladores desenvolvidos foram validados no sistema real. Com os resultados concluiu-se que ambos controladores atingiram as especificações de desempenho no que diz respeito a seguir sinais de referência com erro nulo no estado estacionário. Pôde-se concluir ainda que o controlador robusto mostrou-se mais adaptado ao instrumento Fabry- Pérot em termos de desempenho e estabilidade, pois, comparado ao PI, é um controlador com maior largura de banda e robustez aos erros de modelamento.

Thesis (M.S.)--Rutgers University, 2008. / "Graduate Program in Electrical and Computer Engineering." Includes bibliographical references (p. 91-94).

Thesis (M.S. in Information Technology Management)--Naval Postgraduate School, December 2006. / Thesis Advisor(s): Alex Bordetsky. "December 2006." Includes bibliographical references (p. 71-74). Also available in print.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:34:58Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2010-10-22Bitstream added on 2014-06-13T19:24:01Z : No. of bitstreams: 1 lotufo_fa_dr_guara.pdf: 770948 bytes, checksum: 85cf3f28deae1f6244636a7884900791 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Este trabalho apresenta uma metodologia para desenvolvimento de sensores virtuais capazes de inferir variáveis de processos altamente não lineares e variantes no tempo. A metodologia proposta emprega modelagem nebulosa de sistemas dinâmicos complexos, em que a parte antecedente das regras emprega a técnica de agrupamento (clusterização) de Gustafson-Kessel (product space clustering), e os parâmetros da parte conseqüente das regras são estimados utilizando-se o algoritmo dos mínimos quadrados recursivos, com fator de esquecimento variável. O algoritmo proposto foi avaliado por meio de um modelo virtual implementado em ambiente Matlab®/Simulink® para o processo de neutralização de pH, amplamente utilizado pela literatura técnico-científica para investigação de algoritmos de identificação, controle de processos e simulação de sistemas não lineares e variantes no tempo. O algoritmo de identificação nebulosa proposto e implementado neste trabalho, utilizado como sensor virtual de pH, forneceu resultados muito coerentes, quando comparado com outras técnica de modelagem da literatura, no tocante ao tempo de resposta, erro de predição, capacidade de adaptação e número de amostras necessárias à fase de treinamento / The design of a virtual sensor involves the choice of variables to be measured and the choice of a method for obtaining the model. This paper presents a methodology for developing virtual sensors capable of inferring process variables highly nonlinear and time varying. The proposed methodology employs fuzzy modeling of complex dynamic systems in which the antecedent part of rules employs the technique of clustering Gustafson-Kessel (product space clustering), and the parameters of consequent part of rules are estimated using the algorithm of the minimum recursive squares with variable forgetting factor. The algorithm was evaluated through a virtual model implemented in Matlab®/Simulink® for the pH neutralization process, widely used by scientific and technical literature to investigate the identification algorithms, process control and simulation of nonlinear systems and variants in time. The fuzzy identification algorithm proposed and implemented in this work, used as a virtual sensor of pH, provided very interesting results when compared with other modeling technique of the literature regarding the response time, error prediction, adaptive capacity and number of samples necessary for the training phase

This work represents the research project to obtain the degree of Master of Sciences in Electrical Engineering, specializing in Systems Engineering, at the Escola Politécnica of the Universidade de São Paulo, in São Paulo, Brazil. The main objective of the project is to design the mirror nanopositioning controller of the state-of-the-art Fabry-Pérot interferometer to be installed in the Brazilian Tunable Filter Imager (BTFI) on the Southern Astrophysical Research (SOAR) telescope in Chile. A three-input-three-output multivariable prototype of the Fabry-Pérot system is comprised of three high-range Amplified Piezoelectric Actuators (APA) of 360 m stroke and three 400 m range capacitive measurement systems. A characterization of the instrumentation of the system, which consists of capacitive sensors and capacitance-to-voltage converters, piezoelectric actuators, power drivers of the piezoelectric actuators and data acquisition system was done as part of the identification and study of the system. With the characterization of the system, a sixth-order complete system model was built on top of a second-order piezoelectric actuator parametric model, required for the design of the controllers. Subsequently, the scientific specifications were translated to a control problem and the design of a robust controller was made following the Linear Quadratic Gaussian/Loop Transfer Recovery (LQG/LTR) method. Also a Proportional-Integral controller tuned using a genetic algorithm was designed to be used as benchmark. Finally the built controllers were validated in the real system. Results show that both controllers achieve the performance requirements of following reference signals and having null steady-state error. However, the robust controller is by far the best suited for the Fabry- Pérot instrument in terms of performance and stability because of its higher bandwidth and robustness to modeling errors. / Este trabalho apresenta o projeto de pesquisa para obtenção do título de Mestre em Engenharia Elétrica, área de concentração de engenharia de sistemas, da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo. O objetivo principal deste projeto foi desenvolver um controlador de nanoposicionamento para o interferômetro de Fabry-Pérot que será instalado no instrumento BTFI (Brazilian Tunable Filter Imager), no telescópio SOAR (Southern Astrophysical Research Telescope), no Chile. O interferômetro de Fabry-Pérot é um sistema multivariável de três entradas e três saídas composto por três atuadores piezoelétricos de 370 m de deslocamento, e três sistemas capacitivos de medida de distância de 400 m de faixa de medição. A caracterização da instrumentação do sistema, que consiste em sensores capacitivos, conversores de capacitância para tensão, atuadores piezoelétricos, drivers de potência para os atuadores piezoelétricos e sistemas de aquisição de dados, fez parte do estudo e da identificação do sistema. Após a caracterização da instrumentação, foi desenvolvido um modelo físico de sexta ordem para o sistema completo, partindo do modelo de segunda ordem dos atuadores piezoelétricos. Este modelo é necessário para o projeto dos controladores. Subsequentemente, as especificações científicas foram traduzidas em um problema de controle e o projeto do controlador robusto foi feito seguindo a técnica LQG/LTR (Linear Quadratic Gaussian/Loop Transfer Recovery). Um controlador Proporcional-Integral (PI) também foi desenvolvido e sintonizado usando um algoritmo genético, para funcionar como ponto de comparação. Finalmente, os controladores desenvolvidos foram validados no sistema real. Com os resultados concluiu-se que ambos controladores atingiram as especificações de desempenho no que diz respeito a seguir sinais de referência com erro nulo no estado estacionário. Pôde-se concluir ainda que o controlador robusto mostrou-se mais adaptado ao instrumento Fabry- Pérot em termos de desempenho e estabilidade, pois, comparado ao PI, é um controlador com maior largura de banda e robustez aos erros de modelamento.

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.

Orientadores: Gilmar Barreto, Ginalber Luiz de Oliveira Serra / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-09T18:49:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Godoy_AndrePereirade_M.pdf: 5878897 bytes, checksum: e24b9a4ace4612b1e7cc56ccc677932f (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: Este estudo objetiva identificar e ajustar um modelo nebuloso (Fuzzy) para a predição de um passo a frente dos processos de acumulação de biomassa e de açúcar da cana-de-açúcar com índices de erro inferiores aos obtidos pelo modelo QCANE. Os processos fisiológicos de acumulação da cana-de-açúcar são estudados para determinação dos fatores mais influentes a serem tratados no procedimento de identificação do modelo. Algumas técnicas de identificação disponíveis são estudadas e experimentos computacionais são realizados para selecionar e avaliar a representação matemática e a estrutura de modelo mais dequadas. Durante o procedimento de identificação procura-se obter modelo com o menor número de parâmetros possível, que permita ao usuário compreender de forma mais clara o resultado da simulação do modelo. Para estes processos são apresentados resultados para modelos contínuos, modelos ARX e modelos nebulosos discretos. A opção pela utilização dos modelos nebulosos para estes processos deve-se a expectativa confirmada de que esta estrutura matemática obtivesse um melhor desempenho nas predições utilizando uma quantidade reduzida de parâmetros. Os resultados computacionais indicam a obtenção de respostas mais precisas e exatas para os modelos nebulosos do que para o modelo QCANE, tido como o modelo mais preciso da literatura para estimação de acumulação de biomassa e de açúcar na cana-de-açúcar, em todos os aspectos desejados para este trabalho / Abstract: The aim of this master thesis is to identify and adjust a fuzzy model for the one step ahead prediction of the process of biomass and sugar accumulation of the sugarcane with a level of errors inferior to those gotten by the QCANE model. The physiological processes of accumulation in sugar cane are studied for determination of the most influent factors to be dealt within the procedure of model identification. Some available identification techniques are studied and computer experiments are done to select and evaluate the mathematical representation and the structure of a more suitable model. During the process of identification, the search is for a model with a smaller number of parameters, that allows the user to understand in a simple, clear way, the result of the simulation of the model. To these processes results for continuous, ARX and discrete fuzzy models are presented. The option for the use of the fuzzy model for these processes is due to confirmation of the expectation that this mathematical structure could have a better performance in the prediction using a reduced amount of parameters. The computer results indicate the obtention of more accurate and precise answers to the fuzzy models than to the QCANE model considered the most precise model from the literature in biomass and sugar accumulation of the sugar cane estimation according to all the aspects set for this work / Mestrado / Automação / Mestre em Engenharia Elétrica

Esta tese tem por objetivo a obtenção de modelos que apresentem melhor desempenho quando utilizados em controladores preditivos baseados em modelo (Model-based Predictive Control, MPC). Ao longo dos últimos 25 anos diversos trabalhos propuseram métodos baseados na minimização de uma função de predição múltiplos passos à frente, que se caracteriza por ser uma função não linear. Estes métodos foram denominados MPC Relevent Identification (MRI). A maioria destes artigos propõe técnicas para a obtenção de modelos lineares. Ao longo dos últimos 5 anos, alguns métodos, também baseados na minimização da função de predição múltiplos passos à frente, foram propostos para a identificação de modelos não lineares. Estes trabalhos são baseados na minimização direta da função de custo não linear, para obter com estrutura NARMAX (Nonlinear Autoregressive Moving Average with exogenous inputs). Entretanto, estruturas simplificadas de controladores MPC não lineares podem ser obtidas utilizando modelos com estruturas de Wiener e de Hammerstein. Esta tese apresenta novos resultados teóricos que permitem a obtenção de algoritmos de identificação MRI para modelos com estrutura de Wiener e Hammerstein, sem a necessidade de minimizar a função de custo não linear. Além da demonstração dos resultados teóricos, novos algoritmos são propostos tendo a sua capacidade de predição, propriedades estatísticas e aplicação em controladores MPC não lineares avaliadas. / This thesis focuses on obtaining models that may produce a better performance of Model-based Predictive Controllers (MPC). Several papers published in the last 25 years have proposed methods based on the minimization of multi-step ahead prediction functions, which are inherently nonlinear. These methods have been called MPC Relevant Identification (MRI). Most of the papers focused on obtaining linear models. In the last 5 years, some methods have been proposed to obtain nonlinear models based on the minimization of the same cost function. These papers were based on the direct minimization of the nonlinear cost function to produce models with NARMAX (nonlinear Autoregressive Moving Average with exogenous inputs) structure. However, simplified MPC schemes may be obtained using models with Wiener and Hammerstein structures. This thesis presents new theoretical results which allow the development of MRI identification algorithms for models with Wiener and Hammerstein structures, without the need to perform the minimization of the nonlinear cost function. Besides the proof of theoretical results, new algorithms are developed and have their prediction capability statistical properties and performance in nonlinear MPC controllers evaluated.

Esta tese tem por objetivo a obtenção de modelos que apresentem melhor desempenho quando utilizados em controladores preditivos baseados em modelo (Model-based Predictive Control, MPC). Ao longo dos últimos 25 anos diversos trabalhos propuseram métodos baseados na minimização de uma função de predição múltiplos passos à frente, que se caracteriza por ser uma função não linear. Estes métodos foram denominados MPC Relevent Identification (MRI). A maioria destes artigos propõe técnicas para a obtenção de modelos lineares. Ao longo dos últimos 5 anos, alguns métodos, também baseados na minimização da função de predição múltiplos passos à frente, foram propostos para a identificação de modelos não lineares. Estes trabalhos são baseados na minimização direta da função de custo não linear, para obter com estrutura NARMAX (Nonlinear Autoregressive Moving Average with exogenous inputs). Entretanto, estruturas simplificadas de controladores MPC não lineares podem ser obtidas utilizando modelos com estruturas de Wiener e de Hammerstein. Esta tese apresenta novos resultados teóricos que permitem a obtenção de algoritmos de identificação MRI para modelos com estrutura de Wiener e Hammerstein, sem a necessidade de minimizar a função de custo não linear. Além da demonstração dos resultados teóricos, novos algoritmos são propostos tendo a sua capacidade de predição, propriedades estatísticas e aplicação em controladores MPC não lineares avaliadas. / This thesis focuses on obtaining models that may produce a better performance of Model-based Predictive Controllers (MPC). Several papers published in the last 25 years have proposed methods based on the minimization of multi-step ahead prediction functions, which are inherently nonlinear. These methods have been called MPC Relevant Identification (MRI). Most of the papers focused on obtaining linear models. In the last 5 years, some methods have been proposed to obtain nonlinear models based on the minimization of the same cost function. These papers were based on the direct minimization of the nonlinear cost function to produce models with NARMAX (nonlinear Autoregressive Moving Average with exogenous inputs) structure. However, simplified MPC schemes may be obtained using models with Wiener and Hammerstein structures. This thesis presents new theoretical results which allow the development of MRI identification algorithms for models with Wiener and Hammerstein structures, without the need to perform the minimization of the nonlinear cost function. Besides the proof of theoretical results, new algorithms are developed and have their prediction capability statistical properties and performance in nonlinear MPC controllers evaluated.