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Previous issue date: 2011-02-14 / This work deals with an on-line control strategy based on Robust Model
Predictive Control (RMPC) technique applied in a real coupled tanks system.
This process consists of two coupled tanks and a pump to feed the liquid to the
system. The control objective (regulator problem) is to keep the tanks levels in
the considered operation point even in the presence of disturbance. The RMPC
is a technique that allows explicit incorporation of the plant uncertainty in the
problem formulation. The goal is to design, at each time step, a state-feedback
control law that minimizes a 'worst-case' infinite horizon objective function,
subject to constraint in the control. The existence of a feedback control law
satisfying the input constraints is reduced to a convex optimization over linear
matrix inequalities (LMIs) problem. It is shown in this work that for the plant
uncertainty described by the polytope, the feasible receding horizon state
feedback control design is robustly stabilizing. The software implementation of
the RMPC is made using Scilab, and its communication with Coupled Tanks
Systems is done through the OLE for Process Control (OPC) industrial protocol / Este trabalho tem como objetivo desenvolver uma estrat?gia de controle on-line
baseado no Controlador Preditivo Robusto (RMPC, acr?nimo do ingl?s Robust
Model Predictive Control) aplicado a um sistema real de tanques acoplados.
Este processo consiste em sistema de dois tanques conectados, cujo liquido ?
enviado aos mesmos por uma bomba. O objetivo do controle (problema
regulat?rio) ? deixar os n?veis dos tanques no ponto de opera??o considerado,
mesmo na presen?a de perturba??es. A s?ntese da t?cnica RMPC consiste em
incorporar de forma explicita as incertezas da planta na formula??o do
problema. O objetivo do projeto, a cada per?odo de amostragem, ? encontrar
uma realimenta??o de estados que minimiza o pior caso de uma fun??o
objetivo com horizonte infinito, sujeita a restri??es no sinal de controle. O
problema original, do tipo Min-max, ? reduzido em a problema de otimiza??o
convexa expresso em desigualdades matriciais lineares (LMI, Linear Matriz
Inequalities). Mostram-se, neste trabalho, a descri??o da incerteza da planta na
forma polit?pica e as condi??es de factibilidade do problema de otimiza??o. A
implementa??o do algoritmo RMPC foi feita utilizando o software Scilab e a sua
comunica??o com o sistema de tanques acoplados foi feita atrav?s do
protocolo OPC (do ingl?s OLE for Process Control)
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufrn.br:123456789/15339 |
| Date | 14 February 2011 |
| Creators | Lopes, Jos? Soares Batista |
| Contributors | CPF:02795948443, http://lattes.cnpq.br/7224754476792019, Maitelli, Andr? Laurindo, CPF:42046637100, http://lattes.cnpq.br/0477027244297797, D?rea, Carlos Eduardo Trabuco, CPF:55708245553, http://lattes.cnpq.br/0143490577842914, Gabriel Filho, Oscar, CPF:11376040697, http://lattes.cnpq.br/4171033998524192, Cavalcanti, Anderson Luiz de Oliveira |
| Publisher | Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Programa de P?s-Gradua??o em Engenharia El?trica, UFRN, BR, Automa??o e Sistemas; Engenharia de Computa??o; Telecomunica??es |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFRN, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte, instacron:UFRN |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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