Academic literature on the topic 'Controle preditivo baseado em modelo'

Orientador: Celso Pascoli Bottura<br>Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação<br>Made available in DSpace on 2018-08-07T10:43:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Sansevero_Glaucio_M.pdf: 643820 bytes, checksum: 45c53dc9fa719ea530adb309c5ac4ee8 (MD5) Previous issue date: 2006<br>Resumo: Apesar de ter surgido na indústria há mais de 20 anos, o Controle Preditivo Baseado em Modelo (MPC) não encontrou muitas aplicações no campo de controle de máquinas rotativas. A maioria das aplicações hoje são processos químicos e petroquímicos. Contudo, alguns resultados obtidos por outros autores em controle de turbinas a gás e turbinas a vapor sugerem que sua utilização pode ser interessante no controle deste tipo de máquina e, em particular, no controle de turbinas hidráulicas. Este trabalho tem por objetivo explorar a possibilidade e discutir as vantagens e desvantagens da aplicação deste método no controle de turbinas hidráulicas tipo Francis. Iniciamos o trabalho apresentando urna descrição do MPC e explicitando o algoritmo utilizado pelo controlador. Em seguida, um modelo no espaço de estado do sistema a ser controlado é desenvolvido. Finalmente, o método é aplicado no controle da máquina em questão e os resultados obtidos através de simulações são analisados<br>Abstract: Despite being used in the industry for more than 20 years, Model Predictive Control (MPC) has not found many applications in the field of rotating machinery controI. The majority of the applications today are chemical and petrochemical processes. However, some results obtained by other authors for the control of gas and steam turbines, suggest that its use can be interesting for the control of this type of machine, and in particular, for the control of hydraulic turbine generators. The objective of this work is to explore the possibility and to discuss the advantages and disadvantages of the application of this method on the control of a Francis hydro turbine generator. We start the discussion presenting a description of the MPC and detailing the algorithm used by the controller. After that, a state space model of the system to be controlled is developed. Finally the method is applied for the control of the hydro turbine and the results obtained trough simulation are discussed.<br>Mestrado<br>Automação<br>Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: João Alexandre F. Rocha Pereira<br>Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica<br>Made available in DSpace on 2018-07-20T15:53:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Fileti_AnaMariaFrattini_D.pdf: 5230676 bytes, checksum: eaac3e2c4ab59c9aad64dacab7d203d3 (MD5) Previous issue date: 1995<br>Resumo: Processos de separação são de relevante importância na indústria química, sendo a destilação em batelada um destes processos mais antigos. Apesar de ter sido considerado ultrapassado pelo surgimento das colunas de destilação contínuas, o processo em batelada tem recebido atenção especial nos últimos anos em função do interesse crescente na área que se destina à produção de substâncias químicas ou bioquímicas de alta tecnologia e alto valor agregado, e em problemas ambientais de redução de volumes residuais. Apesar de envolverem princípios fenomenológicos similares que lhes conferem características de processos não-lineares, a falta de alimentação contínua no equipamento em batelada torna os perfis de temperatura e composição instantâneos ao longo da coluna, exigindo sistemas de controle substancialmente diferentes. Diante das constantes variações nas características do processo (regime transiente), desenvolveram-se projetos de sistemas de controle digitais que se desviassem da sintonia e ¿design¿ fixos dos algoritmos convencionais de controle por retroalimentação, para controle de composição de topo através da manipulação da vazão de refluxo. Visando economia de energia, uma malha independente, de controle de aquecimento na base da coluna, opera através de medições de composição de fundo ou diferencial de pressão ao longo da coluna. Inicialmente estudou-se uma das maneiras mais simples de se efetuarem adaptações nos parâmetros ajustáveis do sistema de controle digital: as adaptações programadas (¿Programmable Adaptive Control¿)... Observação: O resumo, na íntegra, poderá ser visualizado no texto completo da tese digital<br>Abstract: Separation processes are very important in chemical industries where batch distillation appears as one of its oldest processes. Over the last few years batch processing has received renewed attention because of the growing interest in the production of high-technology, high-value added chemical and biochemical products and also in environmental problems of industrial waste minimization. Based on similar phenomenological aspects, both batch and continuous distillation are characterized as non-linear processes, but due to the absence of feed streams in batch equipments the temperature and composition profiles become instantaneous, with substantially different control systems requirements. In order to control top composition, by handling the reflux ratio, digital control systems taking into account the unsteady process characteristics were developed where design did not follow the conventional feedback control loop by measuring bottom composition or column pressure differential, therefore minimizing the energy consumption. An ordinary way of adjusting the controller parameters was initially studied: the Programmable Adaptive Controller (PAC). The adjustments are previously scheduled and on-line performed through measurements of an auxiliary variable which correlates well with the changes in process properties and on the involved process phenomena. In practice, however, where complex mixtures are usually processed, the independence on the referred knowledge about the mixture is crucial and claims an on-line process identification procedure... Note: The complete abstract is available with the full electronic digital thesis or dissertations<br>Doutorado<br>Sistemas de Processos Quimicos e Informatica<br>Doutor em Engenharia Química

Submitted by repositorio repositorio (repositorio@unifei.edu.br) on 2016-08-17T17:50:45Z No. of bitstreams: 1 tese_ferreira_2016.pdf: 44144864 bytes, checksum: fcabad476680ece5f924728a39c3b2be (MD5)<br>Made available in DSpace on 2016-08-17T17:50:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_ferreira_2016.pdf: 44144864 bytes, checksum: fcabad476680ece5f924728a39c3b2be (MD5) Previous issue date: 2016-06<br>Este trabalho propõe a utilização do controle preditivo baseado em modelo (MPC) para controle dinâmico da potência reativa de um filtro híbrido. O equipamento é composto por um filtro ativo em série com um banco de capacitores. A parte ativa, utiliza um filtro LCL na saída do inversor para eliminar o chaveamento e controlar a tensão nos terminais do banco de capacitores. Um modelo matemático do filtro híbrido é utilizado para aplicar o MPC no controle da potência reativa fornecida pelo equipamento. O MPC, por sua vez, utiliza um modelo matemático para prever o comportamento do sistema e otimizar o problema de controle. Entretanto, erros nos parâmetros do modelo, podem causar desvios no controle da potência reativa fornecida. Por este motivo, esse trabalho também propõe um algoritmo baseado em filtros adaptativos para estimar as principais impedâncias do equipamento. Os resultados práticos e de simulação obtidos mostram a viabilidade de aplicação do MPC no controle da potência reativa do filtro híbrido com boa resposta dinâmica, enquanto o algoritmo de estimação garante o seu desempenho em regime permanente evitando erros causados por incertezas de parâmetros.

Nesta tese, com a ambição de desenvolver um pacote de controle que poderia ser implementado a baixo custo nas indústrias brasileiras, é estudado o controle preditivo (MPC) de sistemas estáveis e instáveis com modelos incertos, baseado em um modelo de realinhamento e o uso de técnicas de desigualdades matriciais lineares (LMI), para resolução de problemas de controle robusto. Na primeira parte da tese, a aplicabilidade de um controlador baseado em um modelo de realinhamento é considerada. Como o controlador preditivo baseado em um modelo de realinhamento não requer o uso de um observador de estados, espera-se que seja mais eficiente e mais robusto a distúrbios não medidos que um controlador que precise de um observador de estados. Essa hipótese é testada comparando-se o desempenho e a robustez a distúrbios não medidos deste controlador com um controlador que requer o uso de um observador de estados, através da simulação do controle de um separador polipropileno/propano (PP) industrial. Por outro lado, a desvantagem de um controlador baseado em um modelo de realinhamento é a sensibilidade da construção do modelo e das matrizes do controlador a erros numéricos que aumentam com o tamanho do sistema. As etapas do algoritmo de controle mais sensíveis a erros numéricos são então destacadas com o objetivo de discutir a aplicabilidade de um controlador baseado em um modelo de realinhamento a sistemas de grande porte. Além disso, sempre que possível, os métodos utilizados para reduzir a sensibilidade das etapas problemáticas a erros numéricos são apresentados. A segunda parte da tese trata da solução do problema de controle robusto preditivo baseado em um modelo de sistema incerto. Este problema é usualmente abordado através da inclusão de restrições não lineares sobre os custos associados aos modelos da planta no problema de controle, de tal modo que a ação de controle é obtida a cada instante de tempo através da resolução de um problema de otimização não linear, cujo custo computacional pode ser proibitivo para sistemas de grande porte. Nesta parte da tese, o problema de MPC robusto é então reformulado como um problema baseado em LMIs, que pode ser resolvido com uma fração do esforço computacional. A abordagem proposta é comparada com o MPC robusto convencional e testada através da simulação do controle de um reator e de um separador C3/C4 industriais. Finalmente, na terceira parte da tese, o MPC de sistemas estáveis e instáveis com incertezas no modelo que permite a saturação das entradas manipuladas é abordado. Um subconjunto das entradas manipuladas é alocado ao controle das saídas instáveis através de uma lei de realimentação de estados, enquanto as outras entradas são deixadas livres para controlar as saídas estáveis restantes. Assume-se que as saídas são controladas dentro de faixas e que os setpoints das saídas são tratados como entradas manipuladas adicionais. Os controladores desenvolvidos nesta parte da tese permitem a saturação das entradas associadas às saídas instáveis através da manipulação das entradas livres e dos setpoints das saídas instáveis. A viabilidade recursiva dos controladores desenvolvidos é garantida, permitindo-se que os setpoints das saídas instáveis deixem temporariamente suas faixas. O desempenho dos controladores desenvolvidos é testado através da simulação do controle de dois processos integradores da indústria química.<br>In this thesis, with the ambition of developing a homemade control package that could be implemented at a low cost in Brazilian industries, the model predictive control (MPC) of uncertain stable and unstable systems based on a realigned state space representation and on the use of the Linear Matrix Inequality (LMI) techniques is addressed. In the first part of this thesis, the practical implementability of a controller based on a realigned model is considered. Since a Model Predictive Controller based on a realigned model does not require the use of a state observer, it is expected to be more efficient and more robust to unmeasured disturbances than a controller requiring the use of a state observer. This assumption is tested by comparing the performance and the robustness to unmeasured disturbances of a controller based on a realigned model with a controller requiring the use of a state observer through the simulation of the control of a nonlinear industrial propylene/propane (PP) splitter. On the other hand, a disadvantage of a controller based on a realigned model is that the construction of the model and controller matrices is very sensitive to numerical errors. The steps of the control algorithm that are more sensitive to numerical errors are then highlighted in order to discuss the practical applicability of an MPC based on the realigned model to large-scale systems. Also, wherever possible, some ways of decreasing the sensitiveness of the problematic steps to numerical errors are presented. The second part of this thesis addresses the solution to the problem of robust MPC of systems with model uncertainty. The usual approach of dealing with this kind of problem is through the inclusion of nonlinear cost constraints in the control problem so that the control action is obtained at each sampling time as the solution to a nonlinear programming (NLP) problem that, for high order systems, can be computationally expensive. In this part of the thesis, the robust MPC problem is then recast as an LMI problem that can be solved in real time with a fraction of the computer effort. The proposed approach is compared with the conventional robust MPC and tested through the simulation of the control of a reactor system and a C3/C4 splitter of the process industry. Finally, in the third part of the thesis, the model predictive control of uncertain process systems with stable and unstable outputs that allows input saturation is addressed. A subset of the manipulated inputs is allocated to the control of the unstable outputs through a state feedback control law while the other inputs are left free to control the remaining stable outputs. It is assumed that the outputs are controlled inside zones and that the output setpoints are treated as additional free manipulated inputs. The proposed controllers allow the saturation of the inputs related to the unstable outputs by manipulating the free inputs and the setpoints of the unstable outputs. The recursive feasibility of the controllers is guaranteed by allowing the setpoints of the unstable outputs to temporarily leave their bounds. The performance of the proposed approach is tested through the simulation of the control of two integrating chemical process systems.

Orientador: Edson Bim<br>Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação<br>Made available in DSpace on 2018-08-09T18:47:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Santana_EudemarioSouzade_D.pdf: 2512813 bytes, checksum: 189069455159efa5f8327460e869f749 (MD5) Previous issue date: 2007<br>Resumo: Esta tese trata do emprego do controle preditivo baseado no modelo (MBPC-Model Based Predictive Control) no acionamento do motor de indução do trifásico, para controle de fluxo de rotor e velocidade. A estratégia MBPC baseia-se na minimização do erro entre as referências futuras e a predição do modelo, para gerar os sinais de controle. Nesta tese, o motor de indução é descrito por espaço de estados e, diferentemente, do MBPC não linear, que emprega algoritmos de busca para determinar os sinais de controle, a estratégia escolhida faz inearizações sucessivas. Assim sendo, a cada ciclo gera-se a lei de controle, sendo que esta é dada por uma equação algébrica. São necessários ao controlador preditivo o conhecimento das tensões de terminal do estator e das seguintes variáveis de estado: corrente de estator, fluxo de rotor e velocidade de eixo. Para a estimação dos estados é empregado o filtro de Kalman estendido. O torque de carga é tratato como uma perturbação e sua magnitude é obtida por duas abordagens: pela equação eletromecânica e pelo filtro de Kalman estendido. Resultados de simulação computacional e experimentais validam a proposta<br>Abstract: This thesis presents the results concerning the control of rotor flux and speed of the induction motor using MBPC strategy, which is based on the error minimization between the future set point and model prediction, resulting in control signals. In the case studied in this thesis the motor model is described in space-state. The non linear MBPC emploies search algorithms to find the control signals, whereas the technique used in this thesis made sucessives linearizations on model; therefore in every control cicle a new algebraic control lay is found. The predictive control needs to know the stator voltage and the following state variables: stator current, rotor flux and speed. In the order to estimate the states an extended Kalman filter is employed. The load torque is considered as a disturbance and its amplitude is obtained in two ways: by calculation via eletromechanical equation and by estimation via Kalman filter. The proposal has been validated by imulations and experiments<br>Doutorado<br>Energia Eletrica<br>Doutor em Engenharia Elétrica

Orientador: Secundino Soares Filho<br>Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação<br>Made available in DSpace on 2018-08-15T02:32:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Zambelli_MonicadeSouza_D.pdf: 4122152 bytes, checksum: 3256b0546520645ef065b43111b44374 (MD5) Previous issue date: 2009<br>Resumo: O planejamento da operação energética do Sistema Interligado Nacional (SIN) é uma tarefa complexa realizada por meio de uma cadeia de modelos de médio, curto e curtíssimo prazo acoplados entre si, cada um com considerações pertinentes à etapa que aborda. A proposta deste trabalho é apresentar uma alternativa para o planejamento da operação energética de médio prazo. Foi desenvolvida uma metodologia baseada em modelo de controle preditivo, abordando os aspectos estocásticos do problema de forma implícita pela utilização de valores esperados das vazões, e fazendo uso de um modelo determinístico de otimização a usinas individualizadas, que possibilita uma representação mais precisa do sistema hidrotérmico. A análise de desempenho é feita através de simulações da operação, considerando os parques hidrelétrico e termelétrico que compõem o SIN, com restrições operativas reais, em configuração dinâmica, com plano de expansão e a possibilidade de intercâmbio e importação de mercados vizinhos. Os resultados são comparados aos fornecidos pela metodologia em vigor no setor elétrico brasileiro, notadamente o modelo NEWAVE, que determina as decisões de geração por subsistema, e o modelo Suishi-O, que as desagrega por usinas individualizadas<br>Abstract: The long term hydrothermal scheduling of the Brazilian Integrated System (SIN) is a complex task solved by a chain of long, medium and short term coupled models, each one with considerations pertinent to the stage of operation that it deals with. The proposal of this work is to present an alternative for the long term hydrothermal scheduling. A methodology based on model predictive control was developed, implicitly handling stochastic aspects of the problem by the use of inflows expected values, and making use of a deterministic optimization model to obtain the optimal dispatch for individualized plants, what makes possible a more accurate representation of the hydrothermal system. The performance analysis is made through simulations of the operation, taking into consideration all the hydro and thermal plants that compose the SIN, with real operative constraints, in dynamic configuration, with its expansion plan and the possibility of interchange and importation from neighboring markets. The results are compared with those provided by the approach actually in use by the Brazilian electric sector, specifically the NEWAVE model, which defines the generation decisions for the subsystems, and the Suishi-O model, that disaggregates them for the individualized plants<br>Doutorado<br>Energia Eletrica<br>Doutor em Engenharia Elétrica

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2010<br>Made available in DSpace on 2012-10-25T10:30:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 285897.pdf: 1812523 bytes, checksum: e3e125c535618fa9f455b09e1a9769cb (MD5)<br>O presente trabalho aborda o desenvolvimento de uma metodologia de projeto para o controle de plantas não lineares causais com restrições e tempos mortos dominantes, que operem em zonas de equilíbrio estáveis, tendo como base o controlador preditivo baseado em modelos locais e que contemple aspectos de robustez. Este controlador deve ser simples de implementar e aplicar, com baixo custo computacional. Para alcançar estes objetivos se estuda, se implementa, se analisa e se compara com outras técnicas existentes, um gerenciador de modelo local que captura com precisão a dinâmica não linear do processo entre pontos de operação, fazendo uso do modelo não linear da planta. Esta característica, combinada com uma sintonia on-line da penalização do controle, outorga ao sistema uniformidade no comportamento da saída e controle da planta em toda sua faixa de operação. Como algoritmo base, se usa um controlador preditivo DTC-GPC que combina as boas características dos controladores preditivos com um compensador de tempos mortos robusto. Este novo algoritmo é aplicado em várias plantas mediante simulação e também se implementa numa planta real. Os resultados mostram que o desempenho da nova proposta é superior a outras técnicas, seja de modelos locais e outras conhecidas, cumprindo também com as algumas das características desejadas para sua aplicação industrial.

Orientadores: Ana Maria Frattini Fileti, Flávio Vasconcelos da Silva<br>Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Química<br>Made available in DSpace on 2018-08-16T02:02:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dall´Agnol_Marcelo_M.pdf: 3167173 bytes, checksum: fc8b21f6fe3204996f4d61c2febac662 (MD5) Previous issue date: 2010<br>Resumo: O presente trabalho teve por objetivo propor uma sistemática para identificação de um sistema de refrigeração dotado de compressor e bomba de fluido secundário de rotação variável, para a aplicação futura de alternativas de controle multivariáveis com foco na redução do consumo de energia e otimização do coeficiente de performance (COP) de tais sistemas. Uma primeira etapa de ensaios experimentais foi realizada para gerar um conhecimento prévio do sistema, caracterizando-o como não-linear. Foram utilizadas diversas arquiteturas de redes neurais artificiais (RNA) para gerar modelos não-lineares MIMO (Multiple Input-Multiple Output), através do software MATLAB® para fazer a predição das temperaturas de evaporação e do fluido secundário. Para treinamento da rede neural foram utilizados dados de ensaios em malha aberta e malha fechada com um controlador PID desenvolvido especialmente para este fim. Neste sistema de controle PID foram utilizadas técnicas como anti-windup e derivative-kick na tentativa de melhorar a atuação de tal controlador. O PID, apesar de conseguir controlar o sistema em torno de 2°C, mostrou-se pouco eficiente quando eram aplicados degraus no set-point e na carga elétrica. A modelagem não-linear resultou em uma rede neural com arquitetura 11x2x8x2 que foi capaz de prever as duas temperaturas com precisão de mais ou menos 0,5°C, mesmo quando o sistema de refrigeração se manteve instável.<br>Abstract: The main aim of the present work was to propose a systematic identification procedure for an experimental refrigeration system operating under variable rotation speed compressor and pump of secondary fluid. This work will find future applications in alternative multivariable control development with focus on reducing energy consumption and on the optimization of the coefficient of performance (COP) of such systems. The nonlinear feature of the system was proved by means of imposed speed disturbances process reaction curves. Using the software MATLAB? Various artificial neural networks (ANN) architectures were used to generate non-linear models with Multiple-Input-Multiple-Output (MIMO) variables, in order to predict the evaporation and the secondary fluid temperatures. Open-loop and also closed loop assays were carried out and the experimental data used in the neural network training procedure. A specially designed PID, using anti-windup and derivative-kick techniques, was employed in the closed-loop runs. This conventional temperature controller showed an acceptable off-set of 2°C, however some instability occurred when set point and thermal load changed. The best non-linear modeling resulted in a neural network with architecture 11x2x8x2. This neural model was able to predict the two temperatures with precision of about 0.5°C, even when the refrigeration system remained unstable.<br>Mestrado<br>Sistemas de Processos Quimicos e Informatica<br>Mestre em Engenharia Química

Made available in DSpace on 2018-08-01T22:57:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_9898_Dissertação - Romero Carvalo - template final - CD - Final.pdf: 5391028 bytes, checksum: bc6037ffd9f4d9fe10b11d444edc41b9 (MD5) Previous issue date: 2017-02-15<br>O presente trabalho de mestrado discute sobre o problema de monitoramento e de controle preditivo com uma abordagem estocástica baseada em filtro de partículas com aplicação em problemas típicos da Engenharia Química, que em sua maioria, são não lineares e com incertezas não necessariamente gaussianas. O controle de processos químicos é de suma importância para que sejam garantidas as necessidades de qualidade, segurança e viabilidade econômica e operacional. No entanto, muitas das variáveis ligadas a esses objetivos não são medidas em linha ou apresentam incertezas significativas. Para isso, é necessário considerar ferramentas de estimação de estados para viabilizar o controle em linha. Neste sentido, a presente Dissertação investigou uma abordagem estocástica para o controle preditivo baseado em modelo (MPC), em que o esquema do MPC é combinado com filtro de partículas (PF), que é uma ferramenta de estimação sequencial do tipo Monte Carlo para sistemas não lineares e incertezas não gaussianas. Esta proposta considera também métodos de otimização para projeção das partículas que violam as restrições físicas ou operacionais, em uma região viável, chamado de CPF-MPC. Essa proposta estende resultados de trabalhos prévios ao incluir restrições nas variáveis de saída do processo. O CPF-MPC foi aplicado a dois estudos de caso: reator CSTR não isotérmico, com reação simples de primeira ordem e um CSTR com reação de van der Vusse. Por fim, o esquema PF MPC foi aplicado em um circuito de moagem de minério de ferro e comparado com um controlador PI. Os resultados mostram que o CPF-MPC apresentou bons resultados e desempenho satisfatório para atender os objetivos de controle, garantindo um custo computacional relativamente baixo, redução de offset e perturbações nos parâmetros dos processos. Palavras-chave: Processos estocásticos, estimação de estados, restrições operacionais, controle preditivo, filtro de partículas.

Made available in DSpace on 2016-12-12T20:27:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Resumo - Eduardo Cavalca.pdf: 79555 bytes, checksum: 90f9b6daaa60256b513924a9a0d2ecdd (MD5) Previous issue date: 2013-07-12<br>Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior<br>Model-based predictive control (MPC) approaches has been studied in a wide range of areas, as petrochemical and aerospace, mainly due to its capability of easily deal with physical and operational constraints. Moreover, such approaches can be extended for the application in control loops with nonlinear and time-variant systems. At this context, the objective of this work is to study some MPC techniques in order to evaluate their applicability to control a three-phase induction motor. More specifically, it was analyzed a Dynamic Matrix Control (DMC) approach, as well as two MPC techniques that uses state space modeling. The control algorithms in question and the nonlinear mathematical model of the motor in study were programmed using the free computing environment Scilab-Xcos®. The models of the threephase motor used in the MPC were obtained by a system identification method (based on the step response of the classical non-linear motor model) and by a phenomenological three-phase modeling approach. Multiple simulations have been performed considering variations in load and speed reference. Besides, some discussions are made related to the influence of the control parameters and about the computational cost. Finally, the results showed that the use of MPC techniques in induction machines has great potential.<br>Abordagens de controle preditivo baseado em modelo (MPC, do inglês model-based predictive control) têm sido estudadas em diversas áreas, como petroquímica e aeroespacial, principalmente devido à capacidade que apresentam em tratar restrições físicas e operacionais de forma simples. Além disso, tais abordagens podem ser estendidas para aplicação em malhas de controle de sistema não lineares e variantes no tempo. Nesse contexto o objetivo desse trabalho é estudar algumas técnicas de MPC a fim de avaliar sua aplicabilidade no controle de um motor de indução trifásico. Mais especificamente, é analisada a técnica DMC (do inglês Dynamic Matrix Control) bem como duas técnicas de MPC que utilizam modelos no espaço de estados. Os algoritmos de controle em questão e o modelo matemático não linear do motor estudado foram programados utilizando o Scilab-Xcos®, um ambiente de processamento de código livre. Os modelos do motor de indução trifásico utilizados no MPC foram obtidos por meio de um método de identificação de sistemas (baseado na resposta ao degrau do modelo clássico não linear do motor) e por uma abordagem de modelagem fenomenológica trifásica. Múltiplas simulações foram realizadas, considerando variações de carga e referência de velocidade, sendo então apresentadas algumas discussões sobre a influência dos parâmetros de controle e custo computacional. Finalmente, os resultados obtidos demonstraram que a aplicação de técnicas MPC em máquinas de indução apresenta um grande potencial.