Thèses sur le sujet « MPC controller »

This thesis work is based on a dynamic programming solution of a fuel optimizing cruise controller that was developed at Scania CV AB last year. Known data of the road ahead, mainly the slope, is used to continuously calculate the optimal torque and gear choices of a given moving vehicle for a certain horizon. The optimization calculations are based on fuel consumption and the vehicle's arrival time to the final destination. This report has been focused on achieving better "driveability" of the cruise controller while still maintaining the good fuel saving qualities that is already there. Simulation is used to evaluate the cruise controller on roads where the wanted data is known. The result is smaller speed variations on at road segments, which will improve a driver's impression of the cruise controller. The great fuel benefits of using roll-techniques in hilly areas is maintained from the previous implementation. The key to the optimal balance between these two behaviors is found using a method that limits the torque usage of the truck to a certain speed interval and then finds exception areas where the torque usage should be unlimited.
Detta examensarbete är baserad på en dynamisk programmeringslösning av en bränsleoptimerande farthållare som utvecklades på Scania CV AB förra året. Känd data om den framförvarande vägen, så som lutningen, används för att beräkna optimalt drivmoment och växelval för ett givet fordon för en viss horizont. Optimeringsberäkningarna baseras på bränsleförbrukning och fordonets ankomsttid till målet. Denna rapport focuserar på att uppnå bättre "körbarhet" för farthållaren och samtidigt behålla de goda bränslebesparande egenskaper som farthållaren redan har. Simulering nyttjas för att analysera farthållaren på vägar där önskad data är känd. Resultatet är mindre hastighetsvariationer på platta vägar, vilket bör förbättra förarens uppfattning av farthållaren. De stora fördelar som kommer med användning av rull-tekniker på kuperade vägsträckor bevaras från den tidigare implementeringen. Nyckeln till optimal balans mellan dessa två körbeteenden är en metod som går ut på att begränsa fordonets momentanvändning till ett visst hastighetsinterval och sedan hitta undantagsområden där momentanvändning borde vara obegränsad.

O escopo desta dissertação é o desenvolvimento de um método para detectar os modelos da matriz dinâmica que estejam degradando o desempenho de controladores preditivos baseados em modelos. O método proposto se baseia na análise de correlação cruzada entre o erro nominal do controlador em malha fechada e a uma estimativa da contribuição de cada canal para o cálculo da saída, filtrada pela função de sensibilidade do controlador. Esse método pode ser empregado na auditoria de controladores com variáveis controladas em setpoints e/ou com variáveis que operem entre faixas, como é usual de se encontrar na indústria. Esta dissertação apresenta os resultados da aplicação bem sucedida do método no sistema de quatro tanques (JOHANSSON, 2000), para o qual três cenários foram avaliados. No primeiro cenário, o método localizou corretamente discrepâncias de ganho e de dinâmica de modelos de um controlador preditivo baseado em modelos (Model-based Predictive Controller, ou controlador MPC). No segundo, o método foi utilizado para avaliar a influência de uma variável externa para melhorar o desempenho de um controlador afetado por distúrbios não medidos. No terceiro cenário, o método localizou canais com modelos nulos que deveriam ser incluídos na matriz de controle de um controlador MPC de estrutura descentralizada. Os resultados deste estudo de caso foram comparados com aqueles obtidos pelo método proposto por BADWE, GUDI e PATWARDHAN (2009), constatando-se que o método proposto é mais robusto que o método usado na comparação, não demandando ajustes de parâmetros por parte do usuário para fornecer bons resultados. A dissertação inclui também um estudo de caso da aplicação industrial do método na auditoria de desempenho de um controlador preditivo linear de estrutura descentralizada, com doze variáveis controladas, oito manipuladas e quatro distúrbios não medidos, aplicado a um sistema de fracionamento de propeno e propano em uma indústria petroquímica. A auditoria permitiu reduzir o escopo de revisão do controlador a dezenove canais da matriz, sendo que quatorze destes correspondiam a canais com modelos nulos que deveriam ser incluídos na matriz. A eficácia do método foi comprovada repetindo-se a avaliação da qualidade de modelo para todas as variáveis controladas.
The scope of this dissertation is the development of a method to detect the models of the dynamic matrix that are affecting the performance of model-based predictive controllers. The proposed method is based on the cross correlation analysis between the nominal controller error and an estimate of the contribution of each channel to the controller output, filtered by the controller nominal sensitivity function. The method can be used in the performance assessment of controllers employing variables controlled at the setpoint and/or those controlled within ranges. This dissertation presents the results of the successful application of the method to the quadruple-tank process (JOHANSSON, 2000), for which three scenarios were evaluated. In the first scenario, the method correctly located gain and dynamic mismatches on a model-based predictive controller (MPC controller). In the second one, the method was used to evaluate the influence of an external variable to improve the performance of a controller affected by unmeasured disturbances. In the third scenario, the method located null models that should be included in the dynamic matrix of a decentralized MPC controller. The results of the three scenarios were compared with the ones obtained through the method proposed by BADWE, GUDI e PATWARDHAN (2009). The proposed method was considered more robust than the reference one for not requiring parameters estimation performed by the user to provide good results. This dissertation also includes a case study about the application of the method on the performance assessment of an industrial linear predictive controller of decentralized structure. The controller has twelve controlled variables, eight manipulated variables, and four unmeasured disturbances and is applied to a propylene-propane fractionation system of a petrochemical industry. The performance assessment allowed reducing the scope of the controller revision to nineteen channels of the models matrix, fourteen of which were null models that should be included in the controller. The efficacy of the proposed method was confirmed by repeating the model quality evaluation for all the controlled variables.

To control the speed of an overactuated vehicle there may be many possible ways to use the actuators of the car achieving the same outcome. The actuators in an ordinary car is a combustion engine and a friction brake. In some cases it is trivial how to coordinate actuators for the optimal result, but in many cases it is not. The goal with the thesis is to investigate if it is possible to achieve the same or improved performance with a more sophisticated control structure than today's, using a model predictive controller. A model predictive controller combines the possibility to predict the outcome through an open-loop controller with the stability of a closed loop controller and gives the optimal solution for a finite horizon optimization problem. A simple model of the longitudinal dynamics of a car is developed and used in the model predictive controller framework. This is then used in simulations and in a real car. It is shown that it is possible to replace the current controller structure with a model predictive controller, but there are advantages and disadvantages with the new control structure.

The increasing penetration of renewable energy resources within the Great Britain (GB) transmission system has created much greater variability of power flows within the transmission network. Consequently, modern transmission networks are presented with an ever increasing range of operating conditions. As a result, decision making in the Electricity National Control Centre (ENCC) of the GB electrical power transmission system is becoming more complex and control room actions are required for reducing timescales in the future so as to enable optimum operation of the system. To maximise utilisation of the electricity transmission system there is a requirement for fast transient and dynamic stability control. In this regard, GB electrical power transmissions system reinforcement using new technology, such as High Voltage Direct Current (HVDC) links and Thyristor-Controlled Series Compensation (TCSC), is planned to come into operation. The research aim of this PhD thesis is to fully investigate the effects of HVDC lines on power system small-disturbance stability in the presence of operational uncertainties. The main research outcome is the comprehensive probabilistic assessment of the stability improvements that can be achieved through the use of supplementary damping control when applied to HVDC systems. In this thesis, two control schemes for small-signal dynamic stability enhancement of an embedded HVDC link are proposed: Modal Linear Quadratic Gaussian (MLQG) controller and Model Predictive Controller (MPC). Following these studies, probabilistic methodologies are developed in order to test of the robustness of HVDC based damping controllers, which involves using classification techniques to identify possible mitigation options for power system operators. The Monte Carlo (MC) and Point Estimated Method (PEM) are developed in order to identify the statistical distributions of critical modes of a power system in the presence of uncertainties. In addition, eigenvalue sensitivity analysis is devised and demonstrated to ensure accurate results when the PEM is used with test systems. Finally, the concepts and techniques introduced in the thesis are combined to investigate robustness for the widely adopted MLQG controller and the recently introduced MPC, which are designed as the supplementary controls of an embedded HVDC link for damping inter-area oscillations. Power system controllers are designed using a linearised model of the system and tuned for a nominal operating point. The assumption is made that the system will be operating within an acceptable proximity range of its nominal operating condition and that the uncertainty created by changes within each operating point can possibly have an adverse effect on the controller’s performance.

Today's Cyber-Physical Systems (CPS) are typically distributed over several computing nodes communicating by way of shared buses such as Controller Area Network (CAN). Their control performance gets degraded due to variable delays (jitters) incurred by messages on the shared CAN bus due to contention and network overhead. This work presents a novel online delay prediction approach that predicts the message delay at runtime based on real-time traffic information on CAN. It leverages the proposed method to improve control quality, by compensating for the message delay using the Model Predictive Control (MPC) algorithm in designing the controller. By simulating an automotive Cruise Control system and a DC Motor plant in a CAN environment, it goes on to demonstrate that the delay prediction is accurate, and that the MPC design which takes the message delay into consideration, performs considerably better. It also implements the proposed method on an 8-bit 16MHz ATmega328P microcontroller and measures the execution time overhead. The results clearly indicate that the method is computationally feasible for online usage.
Master of Science

Look ahead cruise control deals with the concept of using recorded topographic road data combined with a GPS to control vehicle speed. The purpose of this is to save fuel without a change in travel time for a given road. This thesis explores the sensitivity of different disturbances for look ahead systems. Two different systems are investigated, one using a simple precalculated speed trajectory without feedback and the second based upon a model predictive control scheme with dynamic programming as optimizing algorithm.

Defect input data like bad positioning, disturbed angle data, faults in mass estimation and wrong wheel radius are discussed in this thesis. Also some investigations of errors in the environmental model for the systems are done. Simulations over real road profiles with two different types of quantization of the road slope data are done. Results from quantization of the angle data in the system are important since quantization will be unavoidable in an implementation of a topographic road map.

The results from the simulations shows that disturbance of the fictive road profiles used results in quite large deviations from the optimal case. For the recorded real road sections however the differences are close to zero. Finally conclusions of how large deviations from real world data a look ahead system can tolerate are drawn.

A linear model of an annealing furnace is developed using a black-box system identification approach, and used when testing three different control strategies to improve temperature control. The purpose of the investigation was to see if it was possible to improve the temperature control while at the same time  decrease the switching frequency of the  burners. This will lead to a more efficient process as well as less maintenance, which has both economic and environmental benefits. The estimated model has been used to simulate the furnace with both the existing controller and possible new controllers such as a split range controller and a model predictive controller (MPC). A split range controller is a control strategy which can be used when more than one control signal affect the output signal, and the control signals have different range. The main advantage with MPC is that it can take limitations and constraints into account for the controlled process, and with the use of integer programming, explicitly account for the discrete switching behavior of the burners. In simulation both new controllers succeed in decreasing the switching and the MPC also improved the temperature control. This suggest that the control of the furnace can be improved by implementing one of the evaluated controllers.

The interest in autonomous vehicles has never been higher and there are several components that need to function for a vehicle to be fully autonomous; one of which is the ability to perform a parking at the end of a mission. The objective of this thesis work is to develop and implement an automatic parking system (APS) for a heavy-duty vehicle (HDV). A delimitation in this thesis work is that the parking lot has a known structure and the HDV is a truck without any trailer and access to more computational power and sensors than today's commercial trucks. An automatic system for searching the parking lot has been developed which updates an occupancy grid map (OGM) based on measurements from GPS and LIDAR sensors mounted on the truck. Based on the OGM and the known structure of the parking lot, the state of the parking spots is determined and a path can be computed between the current and desired position. Based on a kinematic model of the HDV, a gain-scheduled linear quadratic (LQ) controller with feedforward action is developed. The controller's objective is to stabilize the lateral error dynamics of the system around a precomputed path. The LQ controller explicitly takes into account that there exist an input delay in the system. Due to minor complications with the precomputed path the LQ controller causes the steering wheel turn too rapidly which makes the backup driver nervous. To limit these rapid changes of the steering wheel a controller based on model predictive control (MPC) is developed with the goal of making the steering wheel behave more human-like. A constraint for maximum allowed changes of the controller output is added to the MPC formulation as well as physical restrictions and the resulting MPC controller is smoother and more human-like, but due to computational limitations the controller turns out less effective than desired. Development and testing of the two controllers are evaluated in three different environments of varying complexity; the simplest simulation environment contains a basic vehicle model and serves as a proof of concept environment, the second simulation environment uses a more realistic vehicle model and finally the controllers are evaluated on a full-scale HDV. Finally, system tests of the APS are performed and the HDV successfully parks with the LQ controller as well as the MPC controller. The concept of a self-parking HDV has been demonstrated even though more tuning and development needs to be done before the proposed APS can be used in a commercial HDV.

Le travail présenté dans ce mémoire de thèse porte sur la tolérance aux défauts dans le cas des systèmes linéaires. Les moyens de communication numériques sont utilisés dans le cadre de la mise en oeuvre d'une architecture de commande tolérante aux défauts pour des systèmes complexes. Une coopération entre les modules de commande/diagnostic assure la tolérance à certains types de défauts qui affectent le système. La commande des systèmes est traditionnellement réalisée à partir d'un calculateur central qui collecte l'ensemble des informations relevées sur le procédé, puis les traite pour élaborer un ensemble de commande qui est appliqué au procédé. Avec le développement des systèmes commandés en réseaux (Networked Control System) et des systèmes embarqués, l'architecture des systèmes s'oriente vers une distribution des algorithmes de commande et de diagnostic. On se propose d'aborder le problème de la conception des stratégies de distribution de diagnostic/commande et de coopération des tâches de commande entre les sous-contrôleurs associés à chaque sous-système qui composent le système complexe et de prendre en compte les défauts des actionneurs et de capteurs affectant les sous-systèmes. Il s'agit alors d'élaborer une stratégie de commande coopérative visant à compenser les effets des défauts affectant le système. Les commandes locales sont des commandes prédictives à base de modèle (MPC : Model Predictive Control). Une analyse de stabilité a été faite en prenant en considération la défaillance du réseau de communication.

Le travail présenté dans ce mémoire de thèse porte sur la tolérance aux défauts dans le cas des systèmes linéaires. Les moyens de communication numériques sont utilisés dans le cadre de la mise en oeuvre d'une architecture de commande tolérante aux défauts pour des systèmes complexes. Une coopération entre les modules de commande/diagnostic assure la tolérance à certains types de défauts qui affectent le système. La commande des systèmes est traditionnellement réalisée à partir d'un calculateur central qui collecte l'ensemble des informations relevées sur le procédé, puis les traite pour élaborer un ensemble de commande qui est appliqué au procédé. Avec le développement des systèmes commandés en réseaux (Networked Control System) et des systèmes embarqués, l'architecture des systèmes s'oriente vers une distribution des algorithmes de commande et de diagnostic. On se propose d'aborder le problème de la conception des stratégies de distribution de diagnostic/commande et de coopération des tâches de commande entre les sous-contrôleurs associés à chaque sous-système qui composent le système complexe et de prendre en compte les défauts des actionneurs et de capteurs affectant les sous-systèmes. Il s'agit alors d'élaborer une stratégie de commande coopérative visant à compenser les effets des défauts affectant le système. Les commandes locales sont des commandes prédictives à base de modèle (MPC: Model Predictive Control). Une analyse de stabilité a été faite en prenant en considération la défaillance du réseau de communication
The work presented in this memory of thesis focuses on fault tolerance in the case of linear systems. Digital communication tools are used in the context of the implementation of an architecture for fault tolerant control of complex systems. A cooperation between the control/diagnosis blocks ensures the tolerance to certain types of faults which affect the system. Control systems is traditionally carried out starting from a central computer that collects all information gathered on the process. Then, these information are treated in order to develop a set of command which is applied to the process. Thanks to the development of the Networked System Control and embedded systems, systems architecture is oriented towards a distributed control and diagnostic algorithms. One proposes to address the problem of designing distribution strategies for diagnosis/control and control tasks cooperation between sub-controllers associated at each subsystem comprising the complex system and to take into account the faults on the actuators and sensors that affect the subsystems. Then a cooperative control strategy is proposed. It aims at compensating the effects of the faults affecting the system. Local controls are based on Model Predictive Control (MPC). An analysis of stability was made taking into account the failure of the communication network

The purpose of this thesis is to evaluate Rapid Control Prototyping which is apart of the Model-Based Design concept that makes it possible to convenientlytest prototype control algorithms directly on the real system. The evaluation ishere done by designing two different controllers, a gain-scheduled P controllerand a linear Model Predictive Controller (mpc), for the lowering of the forks of aforklift.The two controllers are first tested in a simulation environment. The thesis con-tains two different simulation models: one physical where only minor parameteradjustments are done and one estimated black-box model. After evaluating thecontrollers in a simulation environment they are tested on a real forklift with areal-time target machine.The designed controllers have different strengths and weaknesses as one is non-linear and single variable, the P controller, and the other linear and multivariable,thempc. The P controller has a smooth movement in all situations without be-ing slow, unlike thempc. The disadvantage of the P controller compared to thempcis that there is no guarantee that the P controller will keep the speed limit,whereas thempcapproach gives such a guarantee.The better performance of the P controller outweighs the speed limit guaranteeand thus a conclusion is drawn that the nonlinearities of the system has a largereffect than the multivariable aspect. Also, another conclusion drawn is that work-ing with Model-Based Design and Rapid Control Prototyping makes it possibleto test many different ideas on a real forklift without spending a lot of time onimplementation.
Syftet med detta examensarbete är att utvärdera Rapid Control Prototyping vil-ket är en del av modellbaserad utveckling som gör det möjligt att enkelt testamodeller av styralgoritmer direkt på det riktiga systemet. Utvärderingen är gjordgenom att testa två olika regulatorer, en P-regulator med parameterstyrning ochen linjär modelbaserad prediktionsregulator (mpc), för sänkningen av gafflarnapå en truck.De två regulatorerna testas först i en simuleringsmiljö. I arbetet används två olikasimuleringsmodeller: en fysikalisk där endast mindre parameterjusteringar görsoch en estimerad black-box modell. Efter att regulatorerna utvärderas i simule-ringsmiljön testas de även på en riktig truck med hjälp av automatisk kodgenere-ring och exekvering på en dedikerad hårdvaruplattform.De konstruerade regulatorerna har olika för- och nackdelar eftersom en är olinjäroch envariabel, P-regulatorn, och en är linjär men flervariabel,mpc:n. P-regulatornhar en mjuk rörelse i alla lägen utan att bli för långsam, till skillnad frånmpc:n.Nackdelen med P-regulatorn, jämfört medmpc:n är att det inte finns någon ga-ranti för att P-regulatorn håller hastighetsbegränsningen sommpc:n gör.P-regulatorns bättre prestanda överväger garantin om att hålla hastighetsbegräns-ningen och därför dras slutsatsen att olinjäriteterna i systemet överväger effekter-na av det faktum att det också är flervariabelt. En annan slutsats är att modell-baserad utveckling och Rapid Control Prototyping gör det möjligt att testa fleraolika idéer på en riktig gaffeltruck utan att spendera för mycket tid på implemen-tationen.

L'énergie éolienne est l'une des sources d'énergie renouvelables les plus attrayantes et prometteuses. Celle-ci offre un excellent substitut à la production d'énergie électrique traditionnelle. Les éoliennes basées sur un PMSG sont les mieux adaptées aux applications autonomes en raison de leur fiabilité et de leur haute efficacité. L'énergie éolienne a continué à jouer un rôle important et peut être considérée comme la source d'énergie renouvelable la plus déployée. Ce travail de recherche propose quelques méthodes de contrôle efficaces associées au contrôle de l'énergie éolienne. Il porte principalement sur le réajustement de certaines approches de contrôle disponibles, comme l'amélioration du NSSFC et du NDSFC, afin d'augmenter les performances du contrôleur pour un tel système. En parallèle, ce travail traite le contrôleur NPIC qui a été ajouté au système en présentant une technique de contrôle sans capteur d'une éolienne PMSG à entraînement direct. Ensuite, le contrôleur PI est étudié dans ce travail en intégrant un algorithme génétique qui a un impact significatif sur l'efficacité et l'exécution des applications éoliennes et de leur système entier. Le MPC est le dernier contrôleur qui a été exploré avec ses résultats de simulation pour le système. Tous ces contrôleurs utilisent PMSG. Plusieurs tests expérimentaux ont été appliqués à une grande variété de configurations, afin de valider les résultats de simulation obtenus. Cette thèse de recherche servira comme référence pour les études futures sur le contrôle des systèmes d'éoliennes
Renewable energy is considered as a viable alternative to conventional fossil fuel generators globally. One of the appealing and promising renewable energy sources is wind energy. This renewable energy source offers an excellent substitute for the generation of traditional electricity. Wind turbines based on PMSG are best suited for stand-alone applications due to their reliability. This research work proposes some efficient control methods associated with wind energy control. It is focused more on the readjustment of some available control approaches as the improvement of NSSFC (nonlinear static state feedback controller) and NDSFC (nonlinear dynamic state feedback controller) to increase the controller performance for such a system. In sequence with that, this work moves forward to another controller(NPIC) which has been added to this system by presenting a sensor-less control technique of direct driven PMSG wind turbine. Afterwards, PI Controller is studied in this work by integrating genetic algorithm that has significant impact on the efficiency and execution of wind turbine applications and their whole system. Model predictive control (MPC) is thelast controller that has been explored. All of these controllers are using PMSG, discussed under different operating ranges of wind speed. Several experimental tests were applied to wide variety of configurations in order to validate the simulation results produced. This research aims to serve as a detailed reference for future studies on the control of wind turbine systems

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2013.
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Abstract : To obtain a Pareto-optimal solution, the classical cooperative MPC implementsa categorical altruism imposed by a fixed global cost sharedby all the local controllers. Instead, this thesis implements a situationalaltruism where a global cost, neither imposed nor fixed, emerges fromconvex local costs and local specifications. The satisficing controllersemploy a distributed algorithm to find a solution that lies in a convexregion that is satisfactory and sufficient for all controllers (satisficing= satisfy + suffice), while optimizing in the direction of the analyticcenter of such a region. The system is modeled as being a network oflinear subsystems, coupled by their inputs, and the algorithm uses adistributed interior-point method to avoid fixed points when the constraintsare also coupled. The optimal solution of the satisficing MPC,besides Pareto-optimal, gives more importance to the controllers witha worst performance at the moment. Situational altruism permits amore balanced division of resources, avoiding the exploitation of onecontroller by the others. The satisficing MPC is shown to be stabilizingeven if suboptimal, provided that it is satisficing. To this end,stabilizing constraints are added to the basic formulation.

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FAPESPA - Fundação Amazônia de Amparo a Estudos e Pesquisas
Neste trabalho apresenta-se o projeto de um controlador preditivo multivariável baseado em modelo, com restrições, usando as Funções de Laguerre, tendo o intuito de demonstrar os benefícios e facilidades da aplicação deste tipo de controlador em sistemas MIMO (MultipleInput and Multiple-Output) com restrições. O controlador proposto apresenta a vantagem de diminuir a carga computacional utilizada para resolver o problema de otimização envolvido no projeto, isto porque utiliza uma rede de filtros de funções ortonormais de Laguerre para obter a trajetória futura do sinal de controle dentro de um horizonte de predição, além de melhorar o compromisso entre a viabilidade do sinal de controle e o desempenho de malha fechada do sistema para os casos com restrições, no qual as funções de Laguerre são utilizadas em conjunto com a Programação Quadrática de Hildreth para encontrar a solução ótima do sinal de controle com restrições. Este controlador apresenta grandes vantagens se comparado com o controle preditivo baseado em modelo em sua abordagem clássica, em que os operadores de avanço de tempo são utilizados para predizer a trajetória futura do sinal de controle, o que leva à soluções, em alguns casos, pouco satisfatórias, e a uma alta carga computacional para casos onde o sinal de controle requer um longo horizonte de predição e uma alto desempenho em malha fechada. Este trabalho também relata testes experimentais com um manipulador robótico configurado como um sistema MIMO com três entradas e três saídas e testes simulados com a coluna de destilação binária de Wood e Berry que é um sistema MIMO com duas entradas e duas saídas, contendo atrasos de transporte. Os testes têm como objetivo comparar os resultados do controlador apresentado com o controlador que usa a abordagem tradicional e com isso demonstrar as vantagens do método usando as funções de Laguerre e sua eficiência para sistemas MIMO.
This work presents a constrained multivariable model predictive controller using Laguerre Functions. This controller uses a set of orthonormal Laguerre networks for representation of the control trajectory within a control horizon. In order to demonstrate the advantages of applying this type of controller in MIMO (Multiple-Input and Multiple-Output) systems, the Laguerre Functions Functions are used to decrease the computational load used to calculate the optimal control. In addition, It improves the compromise between control signal viability and closed-loop performance of the system. The Laguerre Functions are also used in conjunction with Hildreth’s Quadratic Programming to find the optimal solution for the case where the control signal is constrained. The proposed controller presents advantages when compared to the classical model predictive control approach, where forward shift operators are used to predict the future trajectory of the control signal, leading to unsatisfactory solutions and a high computational load for cases where the control signal demands a long prediction horizon and a high closed-loop performance.It is also reported the practical testes with a robotic manipulator configured as a MIMO system with three inputs and three outputs and tests simulated with the Wood and Berry binary distillation column which is a MIMO system with two inputs and two outputs, also containing transport time delays. The tests aim to compare the controller results presented with the traditional predictive control approach and thereby demonstrate the advantages of the method using the Laguerre functions and their efficiency for MIMO systems.

Durante a operação de um controlador MPC, a planta pode ir para outro ponto de operação principalmente pela decisão operacional ou pela presença de perturbações medidas/não-medidas. Assim, o modelo do controlador deve ser adaptado para a nova condição de operação favorecendo o controle sob as novas condições. Desta forma, as condições ótimas de controle podem ser alcançadas com a maior quantidade de modelos identificados e com um controlador adaptativo que seja capaz de selecionar o melhor modelo. Neste trabalho é apresentada uma metodologia de controle adaptativo com identificação on-line do melhor modelo o qual pertence a um conjunto previamente levantado. A metodologia proposta considera um controlador em duas camadas e a excitação do processo através de um sinal GBN na camada de otimização com o controlador em malha fechada. Está sendo considerada a validação deste controlador adaptativo através da comparação dos resultados com duas diferentes técnicas Controlador MMPC e Identificação ARX, para a comprovação dos bons resultados desta metodologia.
During the operation of a MPC, the plant can change the operation point mainly due to management decision or due to the presence of measured or unmeasured disturbances. Thus, the model of the controller must be adapted to improve the control in the new operation conditions. In such a way, a better control policy can be achieved if a large number of models are identified at the possible operation points and it is available an adaptive controller that is capable of selecting the best model. In this work is presented a methodology of adaptive control with on-line identification of the most adequate model which belongs to a set of models previously obtained. The proposed methodology considers a two-layer controller and process excitation by a GBN signal in the LP optimization layer with the controller in closed loop mode. It is also presented the adaptive controller validation by comparing the proposed approach with two different techniques - MMPC and ARX Identification, to confirm the good results with this new methodology to the adaptive controller.

O objetivo do trabalho é apresentar dois algoritmos para a solução de problemas de controle ótimo quadrático robusto com restrições, dentro de um contexto de controladores preditivos (MPC do inglês Model Predictive Control). Inicialmente apresentamos uma breve introdução aos algoritmos MPC, com ênfase na abordagem do controlador linear quadrático. Em seguida são apresentados os dois algoritmos de interesse, que utilizam técnicas de otimização LMI. Dessa forma as restrições e as incertezas podem ser colocadas em formas computacionalmente tratáveis. Por fim são realizadas simulações e comparações entre esses algoritmos, bem como com técnicas de MPC encontradas na literatura atual.
The goal of the work is to present two algorithms for the solution of robust quadratic optimal control problems with restrictions, within a model predictive control (MPC) setup. Initially we present a brief introduction of the MPC algorithms, emphasizing the linear quadratic controller approach. Next the two algorithms of interest, using LMI optimization techniques, are presented. By using this technique the restrictions and uncertainties can be written in a computational way. Finally some simulations and comparisons between these algorithms, as well as with MPC techniques found in the current literature, are performed.

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Os métodos heurísticos de sintonia de controladores preditivos se mostram muito específicos, tanto em relação ao tipo de controlador, como ao tipo de sistema a ser controlado e, algumas vezes, não refletem com o desempenho ou a robustez desejados. Além disso, esses métodos não consideram a incerteza das medidas ou dos modelos, sendo que frequentemente a sintonia é feita na base da experiência do engenheiro, ou ainda, na falta desta, por tentativa e erro. Por outro lado, os métodos de sintonia ótima possuem a vantagem de serem bastante flexíveis, podendo ser utilizados para uma ampla gama de tipos de controladores e sistemas, e as sintonias resultantes da aplicação de tais métodos atendem o desempenho demandado pelo usuário, de acordo com o critério de desempenho ou função-objetivo previamente escolhidos, desde que sejam factíveis. O objetivo deste trabalho é desenvolver uma metodologia para a sintonia ótima de controladores preditivos multivariáveis, considerando a incerteza de modelagem nos parâmetros do modelo da planta. Uma vez que a formulação do problema de sintonia ótima resulta em uma programação mista-inteira não-linear, um algoritmo de otimização meta-heurístico, baseado na técnica de otimização por enxame de partículas, é utilizado para solucionar o problema proposto. Como forma de alcançar um controle também robusto às incertezas de modelagem, o método inclui na sua formulação a identificação do cenário do pior caso de controle, determinado no domínio da incerteza dos parâmetros do modelo, baseado no Índice de Resilência de Morari e no Número Condicional. Estudos de caso típicos da indústria de processos são realizados e as funções de densidade de probabilidade das funções-objetivo são analisadas, evidenciando o bom desempenho e robustez das sintonias propostas

Este trabalho visa o desenvolvimento de uma metodologia para a re-identificação do modelo usado em controladores preditivos (MPC) desenvolvidos em uma estrutura em duas camadas: uma camada estática que calcula os targets para as variáveis manipuladas e uma dinâmica que implementa os targets para as entradas. Espera-se que esse procedimento de reidenticação seja acionado sempre que for observada uma significativa degradação do modelo de controle do processo. Neste trabalho assume-se que a re-identicação do modelo deve ser realizada em malha fechada. No método aqui proposto, admite-se que o código fonte do programa do controlador preditivo não está disponível, e conseqüentemente, o método proposto não deve requerer qualquer modificação no código fonte. No método aqui proposto, o sinal de excitação é introduzido através dos coeficientes da função objetivo da camada estática que calcula os targets para as entradas. O método proposto é testado por simulação em dois processos diferentes. O primeiro processo é uma coluna de destilação para a qual estão disponíveis vários modelos lineares obtidos em diferentes condições operacionais. O segundo processo aqui estudado é um reator químico não linear que deve ser representado localmente por um modelo linear.
This work aims at the development of a methodology to the re-identification of the model to be used in a MPC, which is developed in a two layers structure: a target calculation layer and a dynamic layer where the targets to the inputs are implemented. It is expected that the reidentification procedure should be started whenever it is observed a significant degradation of the process model. Here, it is assumed that the model re-identification is to be performed in closed-loop. In the method proposed here, it is assumed that the source code of the MPC controller is not available, and consequently, the proposed method should not require any modification the source code. In the method proposed here, the excitation signal is introduced through the coefficients of the objective function of the target calculation layer. The proposed method is tested by simulation in two different processes. The first one is a distillation column where several linear models obtained at different operating conditions are available. The second process studied here is a nonlinear chemical reactor that is locally represented by a linear model.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2013.
Made available in DSpace on 2014-08-06T17:33:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 325188.pdf: 6857768 bytes, checksum: 028cd5e4880d01d901291738cd104bee (MD5) Previous issue date: 2013
Um conjunto razoável de objetivos de controle está associado à geração de energia hidrelétrica. Isto envolve o seguimento às referências de tensão, velocidade e potência, o amortecimento de oscilações eletromecânicas e o atendimento a restrições dos atuadores e de capabilidade do gerador. Adicionalmente, o processo é não linear e há acoplamento entre as variáveis controladas. Tradicionalmente, cada objetivo é tratado por malhas de controle específicas, cada qual com seus parâmetros de sintonia. Propõe-se o uso de um Controlador Preditivo baseado em Modelo (MPC) visando a atender todos os objetivos de controle de forma integrada. O controle proposto utiliza um modelo não linear simplificado da unidade geradora para o cálculo das predições. O controlador foi testado em vários cenários em comparação com o esquema de controle convencional. Obteve-se excelente desempenho de controle, sem o uso de malhas auxiliares. Também é discutida a influência dos parâmetros de sintonia sobre a resposta do processo. Verifica-se pelos resultados de simulações que a estratégia proposta é viável e permite melhorar o desempenho do sistema de controle, em comparação com controladores convencionais.

Abstract : A wide set of control objectives is associated with the hydropower generation. This involves the tracking of terminal voltage, speed and active power references, the damping of electromechanical oscillations limitation of the generator operating point and actuators output. Additionally, the controlled process is non-linear and the variables are dynamically coupled. Each control objective is traditionally handled by dedicated control loops, each of them with isolated tuning parameters. The use of a Model Predictive Control (MPC) scheme is proposed as to consider all control objectives in an integrated calculation. The proposed controller uses a simplified non-linear model of the generating unit for calculating the predictions. The controller was tested in various cases, comparing its performance with the conventional control scheme. An excellent control performance was obtained, without need of auxiliar control loops. The influence of the tuning parameters on response characteristics is also discussed. The simulation results indicate that the strategy is viable and can improve the performance of the control system, compared to conventional controllers.

The aim of this thesis is to investigate the possibility to improve the separation of HCl and SO2 in the dry ue-gas treatment for boiler #3 at Fortum's thermal power plant in Hogdalen; by using a model predictive control instead of a PID controller to govern the slaked lime injection. To achieve this an ARMAX model was derived using MATLAB's System Identi cation Toolbox and measurements of the incoming and outgoing levels of HCl, SO2 and the speed of the injection motor. The ARMAX model was then converted to a state space model which will be used as the internal model for the MPC predictions. The cost function was a quadratic problem which included the error between the output and the set points, the change rate of the input and the inputs deviation from a default value. The MPC uses both a feedforward and a feedback loop to estimate the error over the prediction horizon. The controller also utilizes the ability to set constraints and tuning of the cost function weights. In conclusion, the thesis shows that a MPC controlled lime injection is possible and would o er some unique possibilities such as: natural constraints handling, more intuitive live tuning for the operator and prioritized input control. However the dry scrubber still struggles to suppress high amounts of incoming SO2 and since the project lacked a measuring unit for incoming HCl concentration the results showing an improvements in pollution separation was not conclusive.
Under 2011 utförde Fortum en ombyggnation av Panna 3 för att oka energiproduktionen vid Högdalens värmeverk. Detta ledde till ett okat rökgasflöde genom pannans rökgasrening och Fortum har sedan ombyggnationen noterat en försämrad separation av väteklorid (HCl) och svaveldioxid (SO2) i den torra rökgasreningen. I den torra rökgasreningen (torr skrubber) tillsatts släckt kalk till rökgaskanalen som sedan reagerar med HCl och SO2. Reaktionen mellan kalk och HCl/SO2 skapar ett fast ämne som kan filtreras med ett filter. Detta projekt har undersökt möjligheten att förbättra separationen av HCl och SO2 i den torr skrubbern genom att använda en prediktive regulator för att styra kalkinmatningen istället för en PID regulator. Projektet inleddes med att skapa en matematisk modell som beskriver sambandet mellan inkommande HCl, SO2 och kalk och utgående HCl och SO2. För att åstadkomma detta så mättes indata och utdata för att sedan användas i MATLAB's System Identification Toolbox som sedan skapade en ARMAX (Autoregressive Moving Average Extra signal) modell. Denna modell konverterades sedan till en tillståndsmodell för att bättre passa ändamålet som en intern modell i MPC regulatorn. Nästa steg var att sätta ihop själva regulatorn som styr hastigheten av de motorer som matar in kalk i rökgaskanalen i MATLAB Simulink. Denna regulator har till uppgift att hitta den optimala förändringen av motorhastigheten som gör så att utsignalen håller sig på en önskad referensnivå. Detta utförs genom att ställa upp en så kallad kostnadsfunktion som associerar en fiktiv kostnad till att avvika från referensnivån, att föreslå en stor ändring av motorhastigheten eller att avvika från en önskad motorhastighet. Kostnadsfunktionen ar formulerad som kvadratisk problem som MPC regulatorn försöker lösa för att hitta den optimala insignalen till systemet. Med andra ord så försöker regulatorn att hitta den minsta andringen av motorhastigheten som bidrar till den minsta avvikelsen från önskad motorhastighet och minsta avvikelsen mellan utsignal och referensnivå _a. Den framtagna regulatorn använder sig av både framkoppling och återkoppling för att estimera summan av de nuvarande och förväntade avvikelsen mellan utsignal och referensnivå. Regulatorn använder sig också av restriktioner som begränsar hastigheten på motorn och hur snabbt regulatorn kan andra den tidigare motorhastigheten. Detta betyder att regulatorn kommer endast att föreslå en förändring av hastigheten som ligger inom systemets restriktioner. Denna rapport kommer i jämförelsesyfte också att presentera en simulation av den existerande PID regulatorn. Resultaten från denna rapport kommer att innehålla den framtagna tillståndsmodellen, en skiss over den implementerade MPC regulatorn, den kod som utför själva optimeringen samt diagram från simuleringar av MPC och PID regulatorerna. I dessa resultat visade det sig att MPC regulatorn lyckas _åstadkomma marginellt bättre kontroll over utgående SO2 samt en mer exakt kontroll av utgående HCl. Det skall dock noteras att dessa resultat ar baserade på simuleringar och kan komma att andras i en verklig implementation. Aven med små förbättringar av utsläppsvärdena så erbjuder MPC regulatorn några intressanta möjligheter. En MPC regulator kan hantera restriktioner i processen mycket mer naturligt an PID regulatorn. Den kan också justeras under drift av operatören samt prioriterat val av kontrollsignal. Med prioriterat val av kontrollsignal menas att det ar möjligt att förknippa olika kostnader till era olika kontrollsignaler i kostnadsfunktionen. Detta skulle medföra att regulatorn prioriterar en andringar av den kontrollsignal som medför den minsta kostnaden under rådande omständigheter.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES
The data reconciliation in process control is extremely important regarding the industries because from this it is possible to obtain a greater efficiency in the performance in industrial process control meshes aiming at a lower cost and a higher quality of the product. In this work we approach data estimation techniques for the implementation of an online dynamic data reconciliation system in order to reduce the noise and the measurement uncertainties that are submitted in the process variables. The techniques used here are: the Kalman Filter, the Preditor-Corrector DDR Algorithm, the Moving Horizon Estimator (MHE) and the Constrained Extended Kalman Filter (CEKF). The analysis is performed by applying the dynamic data reconciliation system in a simulated process, characteristic of the chemical industry, operating under MPC (Model Predictive Control). The performance of the MPC controller is also enhanced by the use of the reconciled data in the feedback control loop.
A reconciliação de dados em controle de processos é extremamente importante no que diz respeito às indústrias, pois a partir dessa é possível obter uma maior eficiência no desempenho em malhas de controle de processos industriais visando à minimização dos custos e maximizando a qualidade do produto. Neste trabalho abordam-se técnicas de estimação de dados para a implementação de um sistema de reconciliação dinâmica de dados on-line a fim de reduzir os ruídos e as incertezas de medições a que estão submetidas às variáveis do processo. As técnicas aqui empregadas são: o Filtro de Kalman, o Algoritmo DDR Preditor-Corretor, o Estimador de Horizonte Móvel (MHE) e o Filtro de Kalman Estendido com Restrições (CEKF). As análises são efetuadas aplicando o sistema de reconciliação dinâmica de dados em um processo simulado, característico da indústria química, operando sob controle preditivo (MPC). Também é efetuado o aprimoramento no desempenho do controlador MPC utilizando os dados reconciliados na malha de realimentação do controlador.

COSTA, M. V. S. Controle MPC robusto aplicado ao conversor Boost CCTE otimizado por inequações matriciais lineares. 2017. 178 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica)–Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2017.
Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2017-09-06T17:10:36Z No. of bitstreams: 1 2017_tese_mvscosta.pdf: 5929867 bytes, checksum: 81ddf2f8352a8740c1bfba2216f43bfa (MD5)
Approved for entry into archive by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2017-09-06T17:11:16Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_tese_mvscosta.pdf: 5929867 bytes, checksum: 81ddf2f8352a8740c1bfba2216f43bfa (MD5)
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This work proposes a MPC predictive control strategy applied to a three-state switching cell boost (3SSC) converter that gives more simplicity and systematization to the control design steps and analysis. The integral gain controller can adjusted, eliminating the re-design the weighting matrices. Besides, the stability elipsoid theory are used to simplify the stability analysis of converter. The proposed MPC begins using the linear time varying (LTV) model plant. The parameters variations are considered polytopic uncertainties using linear matrix inequalities approach (LMIs) with relaxations. Theoretical and experimental aspects are applied and analyzed to a 1 kW 3SSC boost converter with voltage input and load uncertainties. To 500 W experimental test, it is considered load and voltage input steps variations. To 1000 W experimental test, it is only considered load steps variation. Also, the proposed MPC-LMI is compared with a classical LQI known in the literature. Theoretical-experimental aspects are applied and analyzed in a 1 kW converter with uncertainties in the input voltage and load. For the experiments, the voltage and load step tests for the 500 W project and a load step test for the 1000 W one were considered. In addition, to establish a performance reference, the proposed MPC is compared with the classic LQR controller known in the literature. The proposed control strategy presents advantages considering the variations of the model due to load tests in DC-DC 3SSC boost applications, being a feasible proposal in solving problems for high-performance converters.
Este trabalho propõe uma estratégia de controle preditivo MPC aplicado a um conversor boost com célula de comutação em 3 estados (CCTE) que confere mais simplicidade e sistematização nas fases de projeto e análise do controlador. O ganho integral do controlador pode ser ajustável, dispensando o reprojeto nas matrizes de ponderação. Para simplificar a análise de estabilidade do controlador, utiliza-se o conceito de elipsóides de estabilidade. O controle MPC proposto parte da modelagem da planta no espaço de estados médio linear e variante no tempo (LTV). As variações paramétricas, no contexto deste trabalho, são tratadas como incertezas politópicas expressas por meio de desigualdades matriciais lineares (LMIs) com relaxações. Aspectos teórico-experimentais são aplicados e analisados em um conversor boost CCTE de 1 kW com incertezas na tensão de entrada e na carga. Para os ensaios, são considerados os testes de degrau de tensão e de carga para o projeto em 500 W e para o degrau de carga com operação em 1000 W . Além disso, para estabelecer uma base de desempenho, o MPC proposto é comparado com o controlador LQI clássico conhecido na literatura. A estratégia de controle proposta apresenta vantagens considerando as variações do modelo decorrente dos testes de cargas em aplicações boost CC-CC do tipo CCTE, sendo uma proposta viável na solução de problemas em conversores de alto rendimento.

Neste trabalho é abordado o problema de controle e de otimização de unidades industriais de hidrotratamento de diesel (UHDT) por controladores MPC (Model Predictive Control). É apresentado um breve histórico dos controladores MPC convencionais e de horizonte infinito (IHMPC), bem como uma breve descrição do processo de Hidrotratamento de Diesel e das particularidades da aplicação do controle de processos a este tipo de planta industrial. Em seguida foi gerado, passo a passo, um algoritmo de controle que sumarizou e agregou características de vários controladores MPC disponíveis na literatura aberta, em especial os que foram desenvolvidos ao longo dos últimos anos pelo laboratório de simulação e controle da USP (LSCP), a fim de se obter um algoritmo adequado para a solução do problema de controle abordado. Em ambiente computacional de simulação, o algoritmo resultante possibilitou controlar e otimizar simultaneamente processos contínuos, sendo capaz de estabilizar a planta industrial de forma robusta e, ao mesmo tempo, aumentar a lucratividade de sua operação. Para tanto, foi desenvolvida uma função objetivo econômica que aumentou a conversão da carga bruta em produtos hidrotratados e minimizou o consumo de insumos, sendo que essa correlação foi agregada ao algoritmo de controle. As simulações permitiram que as estratégias de controle previamente discutidas pudessem ser testadas e seus resultados apresentados e debatidos.
This work addresses the control and optimization problem of industrial diesel hydrotreating units (UHDT) by MPC controllers (Model Predictive Control). It is presented a brief historical of conventional MPC controllers and infinite horizon controllers (IHMPC), as well as a brief description of the Diesel Hydrotreating process and the particulars of the application of process control for this type of industrial plant. It was then generated, step by step, one algorithm that summarized and aggregated control characteristics of various MPC controllers available in the open literature, in particular those that have been developed over the past few years by USPs laboratory of simulation and control of (LSCP), in order to obtain an algorithm suitable for solving the addressed control problem. In a computational simulation environment, the resulting algorithm allowed to simultaneously control and optimize continuous processes, being able to robustly stabilize the industrial plant and at the same time increase the profitability of its operation. For this purpose, an \"objective function\" was developed which increased the economic conversion of crude feed to hydrotreated product and minimized the consumption of raw materials, and this correlation was added to the control algorithm. The simulations allowed that the previously discussed control strategies could be tested and the results presented and discussed.

O objetivo principal desta tese foi a implantação de uma nova estratégia para a integração da otimização em tempo real (RTO), com o controle preditivo multivariável em uma unidade de processo industrial. A solução proposta pode ser considerada como uma estratégia de uma camada, na qual os problemas de controle e otimização econômica são resolvidos simultaneamente, na mesma camada da estrutura de controle. Supondo que o objetivo econômico a ser maximizado (minimizado) seja uma função côncava (convexa) das entradas e saídas de processo, o controlador MPC com otimização econômica (OMPC) foi obtido através da inclusão do gradiente reduzido do objetivo econômico, na função objetivo do controlador preditivo. Esta abordagem foi testada inicialmente através da simulação do conjunto reator regenerador de uma Unidade de Craqueamento Catalítico Fluido (UFCC). O controlador otimizador foi implementado com sucesso em uma coluna de destilação de tolueno, na Unidade de Recuperação de Aromáticos da refinaria de Cubatão da Petrobras. Este controlador está em funcionamento contínuo por cerca de um ano, sem qualquer problema relatado. Para a determinação das condições ótimas, um modelo rigoroso de coluna de destilação multicomponentes no estado estacionário é incluído no controlador preditivo para permitir o cálculo online do objetivo econômico. A trajetória prevista para o sistema de destilação até o ponto ótimo é calculada utilizando-se um modelo linear dinâmico, o qual foi obtido através de testes em degrau na planta real. O ponto ótimo obtido através da estratégia proposta leva em consideração as restrições nas entradas manipuladas e a faixa de controle para as saídas. O problema de otimização resultante para cálculo das ações de controle é uma QP, que pode ser facilmente resolvida com os solvers disponíveis. O MPC com otimização econômica foi implementado como um módulo do pacote SICON (Sistema de Controle da Petrobras).
This thesis was mainly aimed at the implementation of a new strategy for the integration of real time optimization (RTO) with multivariable predictive control in an industrial process system. The proposed strategy can be considered as a one-layer strategy where the control and economic optimization problems are solved simultaneously in the same layer of the control structure. Assuming that the economic objective to be maximized (minimized) is a concave (convex) function of the process inputs and outputs, the optimizing model predictive control (OMPC) was obtained through the inclusion of the reduced gradient of the economic objective in the control objective of the predictive controller. The approach was initially tested through the simulation of the reactorregenerator of a Fluid Catalytic Cracking Unit (FCCU). The optimizing controller has been successfully implemented in a toluene distillation column at the Aromatic Recovery Unit of the Cubatão refinery of Petrobras. This controller has been in continuous operation for about one year without any reported problem. For determining the optimum operating conditions, a steady-state rigorous multicomponent distillation model is included in the predictive controller to allow the on-line computation of the economic objective. The predicted trajectory of the distillation system towards the optimum point is computed with a linear dynamic model that was obtained through step tests in the real plant. The optimum point that is achieved with the proposed strategy takes into account the constraints in the manipulated inputs and the zone control of the outputs. The resulting optimization problem that produces the control actions is a QP that can be easily solved with available solvers. The optimizing MPC was implemented as a module of the SICON (Petrobras Control System) package.

L'acquisition des connaissances (ac) dirigee par les modeles s'attache a modeliser le comportement de resolution de problemes au niveau connaissances. Dans ce cadre, cette these propose un changement de point de vue par rapport aux approches actuelles, considerant la resolution de problemes comme un processus constructif, dont le but est l'elaboration d'une interpretation adaptee du probleme a resoudre. Ce point de vue permet de concentrer la modelisation sur la definition du contenu de cette interpretation, appele modele conceptuel du cas (mcc). L'hypothese developpee ici, empruntee a la psychologie cognitive, consiste a considerer que l'expert possede des schemas abstraits lui permettant d'interpreter le probleme de facon a le resoudre rapidement. Ces schemas interpretatifs sont instancies en fonction du probleme courant pour produire les objets de raisonnement qui composent le mcc. D'autre part, des connaissances de controle definissent comment instancier ces schemas d'une facon adaptee au probleme. Nous developpons dans cette these un langage de modelisation permettant d'exprimer a la fois les schemas d'objets de raisonnement et les connaissances de controle precisant l'utilisation de ces schemas. Ces connaissances expertes sont representees au niveau heuristique du modele de l'expertise, qui comprend de ce fait une ontologie de la methode et les connaissances de controle qu'elle permet d'exprimer. Nous illustrons notre approche sur une application reference: vt ou la conception d'ascenseurs. Cela nous permet de nous comparer aux autres approches connues de l'a. C. Dirigee par les modeles et de montrer notre capacite a distinguer, representer et acquerir des connaissances de controle

In this thesis, Atomic Force Microscopy (AFM) is used to characterize Micro Fibrillated Cellulose (MFC) produced by two different methods according to their size and shape. For one of these MFC-types, their interaction with the humidity in the atmosphere is investigated and their swelling is calculated. MFC is a relatively new material based on cellulose fibres extracted from wood. This study is performed in co-operation with Stora Enso research centre. Stora Enso is a renewable material company which uses mostly wood based raw materials in their production. The measured swelling is ~ 5 % and depends on the number of elementary fibrils included in the fibre.
Atomkraftsmikroskopi (AFM) har använts för att karakterisera Mikro Fibrillerad Cellulosa (MFC), som är producerad med två olika produktionsmetoder, med avseende på deras storlek och form. För en av dessa MFC-typer så är deras påverkan av en varierande fuktig atmosfär undersökt och deras svällning är uträknad. MFC är ett relativt nytt material baserat på cellulosafibrer från trä. Detta examensarbete är utfört i samarbete med Stora Enso forskningscentrum. Stora Enso är ett företag fokuserat på förnyelsebara material som använder mestadels träbaserade råmaterial i deras prodiktion. Den uppmätta svällningen är ~ 5 % och beror av antalet elementära fibriller som ingår i fibern.

Two-thirds of the energy produced by an internal combustion engine (ICE) is lost into waste heat through the coolant and the exhaust gas; hence, studying Waste Heat Recovery (WHR) systems is of vital importance. The organic Rankine cycle (ORC) is a powerful system to recover low-grade heat and transform it into electrical energy. This thesis aimed at developing and testing a Model Predictive Control (MPC) system that ensures a safe operation of a system that constitutes an ICE bottomed by an ORC unit. The experimentation was carried out at the DTU Mekanik laboratories and was divided into different campaigns. Firstly, to study the plant behavior, steady-state and dynamic characterizations were accomplished. The latter was useful to obtain transfer function models for the MPCs at different vehicle speeds. Secondly, Proportional-Integral (PI) controllers and MPCs qualities were evaluated thanks to three performance indices while the engine was following a testing cycle. The MPC model was derived at 90km/h. Afterward, a test campaign aimed at optimizing the tuning parameters of the MPC cost function and at evaluating their influence on the plant response. Finally, the controllers that performed best were tested on a World harmonized Light-duty vehicles Testing Cycle (WLTC) to characterize their operation under realistic driving conditions. The results showed that MPCs were more suitable for the task than PIs due to their better ability to operate the plant in safe conditions, and to their best performance indices when subjected to the testing cycles as well as to the WLTC. Nevertheless, MPCs have to be further optimized to follow the homologation cycle. Future experimentations could be based on be exploiting multi-model systems constituted of two or more MPCs or obtaining the MPC model from other working points.

A utilização de controladores preditivos multivariáveis na indústria de processos cresceu significativamente nos últimos anos principalmente devido à versatilidade e a confiabilidade que essa ferramenta proporciona em termos de controle avançado. No entanto, aspectos relacionados à aplicação prática do que vem sendo desenvolvido no meio acadêmico possui pouca difusão na indústria devido às configurações clássicas adotadas, como sistemas quadrados (com o mesmo número de variáveis controladas e manipuladas), modelos lineares, utilização de setpoint e etc. diferindo daquilo que está disponível e é amplamente utilizado industrialmente: sistemas não-quadrados (geralmente com mais variáveis controladas do que manipuladas), modelos não-lineares e utilização de soft-constraints. Esse trabalho propõe uma metodologia para ajuste dos parâmetros presentes em um controlador preditivo, atento à variedade de algoritmos presentes na indústria de processos. Essa metodologia se baseia na obtenção do melhor desempenho alcançável para cada cenário de um modelo global do processo, atendendo as restrições de Número de Desempenho Robusto relativo (rRPN), Máxima Sensibilidade e restrições nas ações de controle. Baseado em um desempenho que é alcançável, o modelo linear global é escalonado (assim como a planta não-linear) e os pesos que levam o sistema para a melhor condição operacional são estimados. Essa técnica abrange controladores operando em faixas e/ou setpoint e configurações não-quadradas, i.e., com mais variáveis controladas do que manipuladas. A abordagem proposta foi testada em uma planta de quatro tanques esféricos com aquecimento apresentando resultados coerentes, corroborando seu potencial de aplicação industrial.
Due to their versatility and reliability, Model Predictive Controllers (MPCs) are the standard solution for advanced process control in the process industry. However, there is a gap between the academic developments and the actual industrial applications, since the most academic studies focus on systems working with set-points and same number of manipulated and controlled variables, whereas the industrial application cope with non-squared configuration usually with several controlled variables in ranging and a reduced number of manipulated variables. This work proposes a tuning methodology for the countable parameters presents in a typical industrial predictive controller, considering the variety of the algorithms presents commercially in the process industry. This methodology is based on the estimation of the best attainable performance for each scenario of the global model of the process, constrained by the relative Robust Performance Number (rRPN), Maximal Sensitivity and restrictions in the control actions. Based on a performance that is attainable, the linear global model is scaled (and the non-linear) and the weights that lead the system to the best operational condition are estimated. This technique covers controllers operating in zones of control and/or set-point tracking and non-square configurations, i.e., with more controlled variables than manipulated. The proposed approach was tested in a Quadruple-Spherical tanks heating system presenting coherent results indicating its potential for industrial applications.

Uma forma de se possibilitar a aplicação em tempo real de técnicas de controle preditivo robusto (RMPC) em processos de dinâmica rápida de utilizar uma formulação que designa parte do esforço computacional para processos off-line. No caso do RMPC tratado neste trabalho a estratégia se vale do conceito de particionar o espaço de estados através de elipsoides invariantes assintoticamente estáveis para gerar uma sequência de matrizes de ganho de realimentação de modo off-line através de desigualdade matriciais lineares. Essas partições podem ser determinadas off-line e, assim, reduz-se o custo computacional necessário para execução em tempo real. Neste trabalho, apresenta-se um método para a obtenção de uma partição otimizada do espaço de estados que satisfaça estas condições necessárias para a utilização dessa estratégia off-line. O método é baseado no conceito de meta-heurísticas, mais especificamente em algoritmos genéticos, e busca garantir que a partição atenda as condições impostas ao mesmo tempo em que minimiza o custo da lei de controle. Sua utilização possibilitou a aplicação bem sucedida de uma lei de controle robusta em um estudo de caso envolvendo um helicóptero de bancada de três graus de liberdade.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES
Model predictive control (MPC) strategies have become the standard for advanced control applications in the process industry. Significant benefits are generated from the MPC's capacity to ensure that the plant operates within its constraints more profitably. However, like any controller, after some time under operation, MPCs rarely function as when they were initially designed. A large percentage of performance degradation of MPC is associated with the deterioration of model that controller uses to predict process outputs and calculate inputs. The objective of the present work is implementation of mathematical methods that can be used to detect model-plant mismatch in linear and nonlinear MPC systems. In this work, techniques based on cross correlation, partial correlation and mutual information are implemented and tested by numerical simulation in case studies characteristic of the petrochemical industry, represented by linear and nonlinear models, operating under MPC control. The results obtained through the applying the techniques are analyzed and compared as to their efficiency is not intended to offer their potential for real industrial applications.
Estratégias de controle preditivo (MPC) têm-se tornado o padrão para aplicações de controle avançado na indústria de processos. Os benefícios significativos são gerados a partir da habilidade do controlador MPC de assegurar que a planta opere dentro das restrições de forma mais lucrativa. Porém, como todo controlador, depois de algum tempo em operação, os MPCs raramente funcionam como quando foram inicialmente projetados. Uma grande porcentagem da degradação do desempenho dos controladores MPC está associada à deterioração do modelo que o controlador usa para fazer a predição das saídas do processo e calcular as entradas. O objetivo do presente trabalho é a implementação de métodos matemáticos que possam ser utilizados para a detecção de erros planta-modelo em sistemas de controle MPC lineares e não lineares. Neste trabalho, técnicas baseadas em correlação cruzada, correlação parcial e informação mútua são implementadas e testadas por simulação numérica em estudos de caso característicos da indústria petroquímica, representados por modelos lineares e não lineares, operando sob controle MPC. Os resultados obtidos através da aplicação das técnicas são analisados e comparados quanto à sua eficiência no objetivo proposto avaliando seu potencial para aplicações industriais reais.

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O uso de técnicas de controle preditivo e de sistemas inteligentes na resolução de problemas de controle de grande complexidade tem crescido significativamente na última década. Parte disso se deve ao fato destas abordagens já terem sido utilizadas com sucesso em uma vasta gama de aplicações, demonstrando sua robustez e eficiência. Porém, o uso destas técnicas ainda é pequeno quando comparado com o controle PID (proporcional integral derivativo) clássico, ainda que apresentem resultados melhores. Assim, a maioria das publicações presentes na literatura que utilizam estas técnicas de controle mais sofisticadas tem como objetivo resolver um problema específico de controle. Para isso, em geral, adota-se uma determinada abordagem sem que necessariamente se faça uma avaliação a respeito de qual dos métodos existentes seria o mais eficiente, uma vez que o foco é apenas a resolução do problema. Nesse contexto, o objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho de três das técnicas de controle inteligente e/ou preditivo mais aceitas para o controle de processos industriais frente ao controlador PID clássico, de uso generalizado na indústria. Mais especificamente, optou-se por utilizar o controlador MPC, o controlador Fuzzy e o controlador Neural Preditivo para o controle de um processo industrial e, então, avaliar o desempenho por meio das métricas ISE e ITSE, além de comparar o sobressinal máximo, erro estacionário e tempo de acomodação. Por fim, os resultados de desempenho de cada controlador foram confrontados com o controlador PID clássico. Os resultados indicaram que os controladores com melhor desempenho foram os controladores MPC e fuzzy de duas entradas, apresentando melhores resultados quando comparados com o controlador PID. Ainda, observou-se que o controlador fuzzy de uma entrada e preditivo neural não foram capazes de controlar o sistema em todos os patamares considerados.
The use of predictive control techniques and intelligent systems in the resolution of complex control problems has increased in the last decade. Part of this is due to the fact that these approaches have already been used successfully in a wide range of applications, demonstrating their robustness and efficiency. However, the use of these techniques is still small when compared to the classic PID (derivative proportional integral) control, although they present better results. Thus, most publications in the literature that use these more sophisticated control techniques aim to solve a specific control problem. For this, in general, a certain approach is adopted without necessarily making an evaluation as to which of the existing methods would be the most efficient, since the focus is only the resolution of the problem. In this context, the objective of this work was to evaluate the performance of three of the most accepted intelligent and / or predictive control techniques for the control of industrial processes against the classical PID controller, widely used in industry. More specifically, it was decided to use the MPC controller, the Fuzzy controller and the Neural Predictive controller to control an industrial process, and then evaluate the performance through the ISE and ITSE metrics, in addition to comparing the maximum overshoot, stationary error and accommodation time. Finally, the performance results of each controller were confronted with the classic PID controller. The results indicated that the best performing controllers were the MPC and the two input fuzzy controllers, presenting better results when compared to the PID controller. Also, it was observed that the fuzzy controller of an input and predictive neural were not able to control the system at all levels considered.

A identificação de modelos é usualmente a tarefa mais significativa e demorada no trabalho de implementação e manutenção de sistemas de controle que usam Controle Preditivo baseado em Modelos (MPC) tendo em vista a complexidade da tarefa e a importância que o modelo possui para um bom desempenho do controlador. Após a implementação, o controlador tende a permanecer com o modelo original mesmo que mudanças de processo tenham ocorrido levando a uma degradação das ações do controlador. Este trabalho apresenta uma aplicação industrial de re-identificação em malha fechada. A metodologia de excitação da planta utilizada foi apresentada em Sotomayor et al. (2009). Tal técnica permite obter o comportamento das variáveis de processo sem desligar o MPC e sem modificar sua estrutura, aumentando assim, o automatismo e a segurança do procedimento de re-identificação. O sistema re-identificado foi uma coluna debutanizadora de uma refinaria brasileira sendo que os modelos fazem parte do controle preditivo multivariável dessa coluna de destilação. A metodologia foi aplicada com sucesso podendo-se obter os seis novos modelos para atualizar o controlador em questão, o que resultou em uma melhoria de seu desempenho.
Model identification is usually the most significant and time-consuming task of implementing and maintaining control systems based on models (MPC) concerning the complexity of the task and the importance of the model for a good performance of the controller. After being implemented the MPC tends to remain with the original model even after process changes have occurred, leading to a degradation of the controller actions. The present work shows an industrial application of closed-loop re-identification. The plant excitation methodology used here was presented in Sotomayor et al. (2009). Such technique allows for obtaining the behavior of the process variables with the MPC still working and without modifying the MPC structure, increasing automation and safety of the re-identification procedure. The system re-identified was a debutanizer column of a Brazilian refinery being the models part of the multivariable predictive control of this distillation column. The methodology was applied with reasonable success managing to obtain 6 new models to update this MPC, and resulting in improved control performance.

Electro-Hydraulic (EH) systems are commonly used in the industry for applications that require high power-weight ratios and large driving forces. The EH system studied in this master thesis have recently been upgraded with new hardware components and as a part of this upgrade a new controller was requested. The system consists of a controller that computes a control signal for an electric motor. The motor drives a gear pump that generates a flow of hydraulic fluid. The flow is then directed to a cylinder. The movements of a piston in the cylinder is affected by the flow and the piston position can be measured. The measured piston position is then fed back to the controller and the control loop is complete. The system was previously controlled using a Proportional-Integral-Derivative (PID) controller and the purpose of this thesis is to compare the old controller with alternative control strategies suitable for this application. The evaluation of the controllers is based on both software and hardware simulations and results in a recommendation for final implementation of the best suited controller. The control strategies chosen for investigation are: a retuned PID controller, a PID controller with feed forward from reference, a PID based cascade controller, a Linear Quadratic (LQ) controller, and a Model Predictive Controller (MPC). To synthesize the controllers an approximate model of the system is formed and implemented in the software environment Matlab Simulink. The model is tuned to fit recorded data and provides a decent estimation of the actual system. The proposed control strategies are then simulated and evaluated in Simulink with the model posing as the real system. These simulations resulted in the elimination of the cascade controller as a possible candidate since it proved unstable for large steps in the reference signal. The remaining four controllers were all selected for simulation on the real hardware system. Unfortunately the MPC was never successfully implemented on the hardware due to some unknown compatibility error and hence eliminated as a possible candidate. The three remaining control strategies, PID, PID with feed forward from reference and the LQ controller, were all successfully implemented and simulated on hardware. The results from the hardware simulations compared to simulations made with the old controller, as well as the results from the software simulations, were then evaluated. Depending on the purpose one of two control strategies is recommended for this application. The LQ controller achieved the best overall performance and is presented as the control strategy best suited for this application.

O propósito desta Tese é realizar o estudo da implementação do controle avançado do tipo controle preditivo baseado em modelo (MPC) e otimização em tempo real (RTO) em uma unidade de processo industrial usando como ferramentas softwares comerciais de simulação e otimização de processos. As soluções propostas podem ser consideradas como estratégias de integração entre RTO e MPC de uma e duas camadas. Na estratégia de duas camadas, a camada superior que considera um modelo rigoroso não linear do processo computa e envia targets otimizantes à camada dinâmica do MPC, que computa as ações de controle necessárias para alcançar esses targets e estabilizar o processo. Na estratégia de uma camada, mais conhecida como MPC econômico, temos a inclusão do gradiente da função econômica na função custo do controlador preditivo. Ambas as estratégias foram estudadas e suas implementações na coluna de destilação de propeno/propano com integração energética da unidade de produção de propeno da refinaria de Capuava da Petrobras foram simuladas. Este estudo foi realizado em varias etapas. Primeiro, uma simulação dinâmica do processo foi realizada usando o simulador dinâmico SimSci Dynsim® para ser usada como uma planta virtual que também foi usada para a identificação dos modelos usados nos controladores preditivos. Segundo, os algoritmos de controle avançado foram desenvolvidos em Matlab® baseados no controlador preditivo de horizonte infinito (IHMPC), no controlador preditivo robusto (RIHMPC) e no MPC econômico. Terceiro, o algoritmo de RTO foi desenvolvido no pacote de otimização em tempo real Simsci ROMeo®, onde o modelo rigoroso não linear do processo foi implantado incluindo as etapas de simulação, reconciliação de dados e otimização. Quarto, modificações e adaptações dos algoritmos e rotinas desenvolvidas foram feitas para permitir a comunicação de dados em tempo real usando o protocolo de transferência de dados OPC entre Matlab®, Simsci Dynsim® e Simsci ROMeo ®. Finalmente, foram desenvolvidos o sequenciamento e automação dos algoritmos tanto para leitura e escritura de dados, assim como, para a rotina do RTO. Para todas as estratégias propostas nesta Tese, foram incluídos exemplos de simulação representativos onde se pode evidenciar a estabilidade e convergência das estratégias propostas, chegando-se à conclusão que as estruturas propostas de RTO/MPC podem ser implementadas no sistema real.
The aim of this Thesis is to study the implementation of advanced control, specifically, Model Predictive Control (MPC) and real time optimization (RTO) in an industrial process system using tools such as commercial software for process simulation and optimization. The proposed solutions can be considered as integration strategies of RTO and MPC with one and two layers. In the two layer approach, the upper layer that considers a rigorous non-linear steady-state model of the process computes optimizing targets that are sent to the dynamic layer that are based on the MPC, which computes the necessary control actions to reach those targets and stabilize the process system. In the one layer strategy, also called as Economic MPC, the gradient of the economic function is included in the cost function of the predictive controller. Both strategies were studied and their implementation in the energy-recovery propylene/propane splitter system of the propylene production unit at the Capuava Refinery of Petrobras was simulated. In order to accomplish this objective, the work was developed in several steps. Firstly, a dynamic simulation of the process was built in the dynamic simulator Simsci Dynsim® so that it could be used as a virtual plant in which the model identification could also be performed. Secondly, the advanced control algorithms were developed in Matlab® based on the Infinite Horizon Model Predictive Control (IHMPC), the robust predictive controller (RIHMPC) and the Economic MPC. Thirdly, the RTO algorithm was developed in the real-time optimization package Simsci ROMeo®, where the non-linear rigorous model of the process was built including the stages of simulation, data reconciliation and optimization. Fourthly, modifications and adaptation of the developed algorithms and routines were included to allow the real-time data communication considering the OPC data transfer protocol between Matlab®, Dynsim® and ROMeo ®. Finally, a sequence of algorithms was developed and automated for data reading and writing, as well as, for the RTO sequence. For all the strategies developed in this Thesis, representative simulation examples were presented in order to show the closed-loop stability and convergence of the proposed approaches, leading to the conclusion that the proposed RTO/MPC structures can be implemented in the real system.

Este trabalho pretende demonstrar as vantagens da combinação de técnicas consagradas da área de engenharia de controle com elementos de inteligência computacional, proporcionando um certo nível de automação e a possibilidade de se explorar propostas inovadoras para o melhor cumprimento de especificações de projeto. A justificativa para a adoção desta filosofia parte do grau de complexidade de determinados sistemas, onde múltiplos requisitos conflitantes precisam ser atendidos para cada ponto de operação. É quase inevitável que o problema original deva ser adaptado (seja por meio de simplificações ou linearizações) de forma a tornar-se tratável. Se por um lado o projetista deve propor e definir estruturas e técnicas ligadas à solução do problema, em alguns momentos ele perceberá que certas escolhas deverão ser feitas em detrimento de outras alternativas que poderiam ser também exploradas. Neste contexto, um mecanismo baseado em inteligência computacional pode agilizar a elaboração do projeto e ampliar os horizontes de pesquisa revelando novas possibilidades, o que é demonstrado aqui em dois estudos de caso, ambos baseados no modelo variante no tempo de um veículo lançador, onde se aplica o escalonamento de ganhos centrado nas técnicas linear-quadrática e H-infinito. Visto que a interpolação é um fator relevante para a estabilidade devido aos parâmetros variantes do modelo, inclui-se a suavização de certos elementos do sistema entre as especificações de projeto ao lado dos critérios de estabilidade, desempenho e robustez. A partir destes dois cenários um mecanismo baseado em inteligência, composto de um algoritmo genético (responsável por um processo evolucionário espelhado na seleção natural Darwiniana) e sistemas nebulosos (contendo as especificações do projeto) efetua a pesquisa de controladores e seleciona os que melhor atendam aquelas especificações. No caso da técnica linear-quadrática, além da suavização dos ganhos do controlador, obtém-se a optimização do sistema de controle para toda a trajetória do veículo, fato que é não só demonstrado como também validado por meio de simulações \textit{hardware-in-the-loop}. No caso H-infinito, o enfoque é mais complexo; em primeiro lugar, levando-se em conta o aspecto robustez especificamente para sistemas variantes no tempo, é proposta uma métrica neste trabalho que permite avaliar o impacto de variações exponenciais no modelo da planta na estabilidade robusta do sistema de controle. A métrica é simples e baseada em funções já existentes dentro do ambiente MATLAB$\textregistered$. Por outro lado, considera-se além dos objetivos já citados a duplicação funcional do controlador, permitindo usá-lo também como um observador, com utilidade óbvia para detecção e isolação de falha; como o maior interesse reside na qualidade da estimação destes controladores em forma de observador quando sujeitos a interpolação em um ambiente de simulação não-linear digital, a suavização foi direcionada aos ganhos utilizados na obtenção das mesmas estimações a partir do vetor de estados do controlador, além dos valores dos pólos de malha fechada para assegurar a estabilidade do sistema em cada ponto de operação. Finalmente, uma das tarefas empregadas nesta técnica consiste na escolha da combinatória de pólos de malha fechada que proporcione as melhores características em relação a ruído e erro para cada sinal estimado: novamente a inteligência computacional pode ser usada na busca destas combinatórias em situações em que o número de pólos e portanto de combinações é consideravelmente elevado. Portanto, o objetivo principal deste trabalho é permitir a contemplação das possibilidades advindas da sinergia entre inteligência computacional e engenharia de controle, motivando estes profissionais a experimentarem ferramentas modernas como uma forma de obterem melhores resultados no atendimento das especificações de projeto.
This work discusses the advantages of combining established techniques in the field of control engineering with elements of artificial intelligence, providing a certain level of automation and the ability to explore innovative proposals for better compliance with design specifications. The rationale for adopting this philosophy is justified by the complexity of certain systems, where multiple conflicting requirements must be met for each operating point. It is almost inevitable that the original problem must be adapted (either through simplifications or linearizations) in order to become feasible. If on one hand the designer must define and propose structures and techniques related to solving the problem, sometimes he will realize that certain choices should be made at the expense of other alternatives that could also be explored. In this context, a mechanism based on computational intelligence can accelerate the development of the project and expand the horizons of research revealing new possibilities, which is shown here in two case studies, both based on a time-variant model of a launch vehicle, where gain-scheduling is applied with the linear quadratic and H-infinity techniques. Since interpolation is an important factor for stability because of the varying parameters of the model, one includes the smoothing of certain elements of the control system into the design specifications such as stability, performance and robustness. From these two scenarios a mechanism based on intelligence, which consists of a genetic algorithm (responsible for an evolutionary process mirrored from the Darwinian natural selection) and fuzzy systems (which comprises the design specifications) searches for controllers and selects those ones that best comply with the specifications. In the linear-quadratic case, besides the smoothing of the controller gains, one obtains the optimization of the control system for the entire vehicle trajectory, a fact which is not only demonstrated but also validated through hardware-in-the-loop simulations. In the H-infinity case, the focus is more complex: firstly, taking into account the robust aspect specifically for time-varying systems, it is proposed in this paper a metric for assessing the impact of exponential variations in the plant model regarding the robust stability of the control system. The metric is simple and based on existing functions within MATLAB$\textregistered$. Moreover, one adds to the aforementioned objectives the functional duplication of the controller, allowing to use it also as an observer, with obvious utility for detecting and isolating faults; as the greatest interest lies in the quality of the estimation of the interpolated controllers in observer form during non-linear digital simulations, the smoothing is applied to the gains used to obtain these estimates from the state vector controller, and to the values of the closed-loop eigenvalues as well to ensure system stability at each operating point. Finally, one of the tasks required by this technique is the choice of the closed-loop combinatoric in order to provide the best characteristics in relation to noise and signal error for each estimate: again the computational intelligence can be used to select these combinations in situations where the number of poles and thus combinations is considerably high. Therefore, the main objective of this work is to allow the contemplation of the possibilities arising from the synergy between computational intelligence and control engineering, motivating these professionals to experiment modem tools as a way to obtain better results in meeting the design specifications. RÉSUMÉ: Ce mémoire présente les avantages de combiner des techniques établies dans le domaine de l'ingénierie de contrôle avec des éléments de l'intelligence calculatoire, en fournissant un certain niveau d'automatisation et la possibilité d'explorer des propositions innovantes pour une meilleure conformité avec les spécifications. L'adoption de cette philosophie est justifiée par la complexité de certains systêmes, ou des multiples exigences contradictoires doivent être remplies à chaque point de fonctionnement. Il est évident que le problême initial doit être adaptê, soit par des simplifications ou des linéarisations. L'automaticien doit définir et proposer des structures et des techniques liées à la résolution du problême, Il se rendra compte parfois que certains choix doivent être faits au détriment d'autres solutions qui pourraient également être explorées. Dans ce contexte, un mécanisme basé sur l'intelligence calculatoire peut accélérer le développement du projet et élargir les horizons de la recherche révélant de nouvelles possibilités. L'apport de ce mécanisme est évalué sur deux études de cas, toutes deux basées sur un modele variant dans le temps d'un véhicule de lancement, ou le séquencement de gain est appliqué aux techniques quadratique linéaire et H-infini. L'interpolation étant un facteur important pour la stabilité en raison des paramêtres variables du modele, on comprend le lissage de certains éléments du systême de contrôle dans les spécifications de conception telles que la stabilité, la performance et la robustesse. De ces deux scénarios, un mécanisme basé sur l'intelligence, qui se compose d'un algorithme génétique (responsable d'un processus évolutif en miroir de la sélection darwinienne naturelle) et les systêmes flous (qui comprend les spécifications de conception) est responsable de la recherche et de la sélection des contrôleurs plus conformes aux critêres. Dans le cas linéaire quadratique, à part le lissage des gains du régulateur, on obtient l'optimisation du systême de contrôle pour toute la trajectoire du véhicule, un fait qui est évalué et aussi validé par des simulations \textit{hardware-in-the-loop}. Dans le cas H-infini, le problême est plus complexe : d'une part, en tenant compte spécifiquement de l'aspect robuste et d'autre part pour les systêmes variants dans le temps, il est proposé dans ce mémoire une métrique pour évaluer l'impact des variations exponentielles dans le modele du systême concernant la stabilité robuste du systême contrôlé, ce qui est particuliêrement utile pour un évênement réel qui se produit pendant le vol du véhicule de lancement utilisé dans les études des cas analysés. La mesure est sim ple et basée sur les fonctions existantes au sein du logiciel MATLAB$\textregistered$. De plus, on ajoute aux objectifs précités la duplication des fonctions du compensateur, permettant de l'utiliser également en tant qu'observateur, à l'utilité évidente pour détecter et isoler les défauts. Comme l'objectif concerne la qualité des estimés fournis par les contrôleurs interpolés sous la forme estimation-commande lors de simulations non linéaires, le lissage est appliqué aux gains utilisés pour obtenir ces estimations à partir du vecteur d'état du contrôleur, et aux valeurs des pôles en boucle fermée pour assurer la stabilité du systême à chaque point de fonctionnement. Enfin, l'une des tâches requises par cette technique est le choix de la dynamique d'estimation (parmi l'ensemble des pôles en boucle fermée), afin de fournir les meilleures estimés en pré-sence de bruits de mesures et de divers défauts à détecter et à isoler; l'intelligence calculatoire peut être encare utilisée pour definir cette dynamique dans des situations ou le nombre de pôles, et donc des combinaisons est três élevé. En conséquence, l'objectif principal de ce travaille est de permettre l'étude des possibilités découlant de la synergie entre l'intelligence calculatoire et l'ingénierie de contrôle, pour que ces professionnels considêrent ces outils modernes comme un moyen d'obtenir de meilleurs résultats tenant en compte les spécifications.

L'elaborato tratta la realizzazione di un progetto industry 4.0 in un contesto aziendale. Partendo dalla contestualizzazione del progetto, sia per quanto riguarda l'argomento di riferimento che per l'azienda ospitante, si passa, poi, alla fase di realizzazione del progetto.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES
Monitoring of process control systems is extremely important for industries to ensure the quality of the product and the safety of the process. Predictive controllers, also known by MPC (Model Predictive Control), usually has a well performance initially. However, after a period, many factors contribute to the deterioration of its performance. This highlights the importance of monitoring the MPC control systems. In this work, tools based on multivariate statistical methods are discussed and applied to the problem of monitoring and Performance Assessment of predictive controllers. The methods presented here are: PCA (Principal Component Analysis) and ICA (Independent Component Analysis). Both are techniques that use data collected directly from the process. The first is widely used in Performance Assessment of predictive controllers. The second is a more recent technique that has arisen, mainly in order to be used in fault detection systems. The analyzes are made when applied in simulated processes characteristic of the petrochemical industry operating under MPC control.
O monitoramento de sistemas de controle de processos é extremamente importante no que diz respeito às indústrias, para garantir a qualidade do que é produzido e a segurança do processo. Os controladores preditivos, também conhecidos pela sigla em inglês MPC (Model Predictive Control), costumam ter um bom desempenho inicialmente. Entretanto, após um certo período, muitos fatores contribuem para a deterioração de seu desempenho. Isto evidencia a importância do monitoramento dos sistemas de controle MPC. Neste trabalho aborda-se ferramentas, baseada em métodos estatísticos multivariados, aplicados ao problema de monitoramento e avaliação de desempenho de controladores preditivos. Os métodos aqui apresentados são: o PCA (Análise por componentes principais) e o ICA (Análise por componentes independentes). Ambas são técnicas que utilizam dados coletados diretamente do processo. O primeiro é largamente utilizado na avaliação de desempenho de controladores preditivos. Já o segundo, é uma técnica mais recente que surgiu, principalmente, com o intuito de ser utilizado em sistemas de detecção de falhas. As análises são feitas quando aplicadas em processos simulados característicos da indústria petroquímica operando sob controle MPC.

The psychological aspects of sports is crucial for performance and important for sustaining good mental health. Despite this, efforts to improve those aspects are surprisingly rare and partly due to stigmatization of help-seeking together with lack of time and economic resources. However, in recent decades much research on internet-based interventions have been conducted. Also, a growing body of empirical support for the Mindfulness-Acceptance-Commitment approach (MAC) related to enhancement in performance and mental health in sports has emerged. This study was the first to explore the effects of internet-based MAC, which was conducted with the digital self-care programme ACTSPORT with or without feedback. Of 193 participants (aged 18 - 71, from 40 different sports on a variety of levels) who were randomly assigned to feedback, non-feedback and waitlist group, 125 completed the study. The results showed that participants who completed ACTSPORT with feedback experienced significantly enhanced performance, reduced performance anxiety and improved mental health, which included higher quality of life and less symptoms of depression. These improvements were predicted by significant improvements in acceptance and dispositional mindfulness. A larger effect was found for participants with feedback which indicated that some support is preferable. In conclusion, the present study indicate that internet-based interventions in sport may be  effective, time-saving, cost-effective, flexible and available means for both enhancement in performance and aspects of mental health.
De psykologiska faktorerna inom idrott är avgörande för prestation och viktiga för att upprätthålla god mental hälsa. Trots detta är ansträngningar för att förbättra dessa faktorer förvånansvärt sällsynta. Det beror bland annat på att det råder ett stigma kring att söka hjälp samt brist på tid och ekonomiska resurser. De senaste decennierna har det genomförts en stor mängd forskning på internetbaserade interventioner. Dessutom har Mindfulness-Acceptance-Commitment approach (MAC) fått en ökad mängd empiriskt stöd gällande förbättring i prestation och mental hälsa inom idrott. Föreliggande studie är den första i sitt slag att undersöka effekten av internetbaserad MAC, vilken genomfördes med det digitala självhjälpsprogrammet ACTSPORT med eller utan feedback. Av 193 deltagare (ålder 18 - 71, i 40 olika sporter på alla nivåer) som randomiserades till tre grupper med feedback, utan feedback eller väntelista, fullföljde 125 deltagare studien. Resultaten visade att deltagare som fullföljde ACTSPORT med feedback upplevde signifikant förbättrad prestation, minskad prestationsångest såväl som förbättrad mental hälsa vilket inkluderade högre livskvalité och minskade depressionssymtom. Detta visade sig kunna prediceras av signifikanta förbättringar i acceptans och dispositionell mindfulness. En större effekt sågs för deltagarna i gruppen med feedback vilket indikerade att ett visst stöd är fördelaktigt. Slutsatser från studien är att internetbaserade interventioner inom idrott kan vara effektiva, tidsbesparande, kostnadseffektiva, flexibla och tillgängliga medel för att både öka prestation och aspekter av mental hälsa.

A Identificação de Sistemas é uma tarefa significativa em termos de tempo e custo no trabalho de implementação de sistemas de controle que usam Controle Preditivo baseado em Modelos (MPC). Após a implementação, o controlador tende a permanecer com o mesmo modelo por muito tempo, ignorando mudanças que tenham ocorrido com o processo, perdendo qualidade e podendo até ser abandonado. Este trabalho propõe uma metodologia simples e eficaz para se proceder à reidentificação de uma planta industrial que use MPC mantendo o processo em malha fechada. Os principais aspectos deste problema são discutidos, e as escolhas que foram feitas para a realização dos experimentos e obtenção dos modelos são explicadas. Apresenta-se um caso em Matlab sobre um sistema 2x2 cobrindo diferentes situações, e é feita uma comparação de identificação realizada através de sinais PRBS e de testes com degraus, sempre em malha fechada. Aplica-se a metodologia a um controlador industrial, e os modelos identificados são introduzidos no controlador. O princípio básico desta metodologia consiste em efetuar perturbações multivariáveis nos set-points ou restrições ativas das controladas e determinar o modelo através da estrutura ARX. Entre as vantagens da metodologia proposta, estão a facilidade de automatizar a identificação do processo e a garantia de manter o processo sob controle durante os testes.
System identification is a major task in the process of implementing Model-based Predictive Control (MPC) algorithms in industrial applications. Once the controller is working, there is a tendency to leave it with the original model for a long time, neglecting changes to the process during this time, leading to performance degradation. This work proposes a simple and effective methodology to re-identify plants under MPC in closed loop. The main issues concerning this problem are discussed, and choices for experiments are made. A Matlab case involving a 2x2 problem is presented, covering a range of different situations, and a comparison between identification using PRBS reference signals and standard step tests is shown. An industrial case is studied, applying the proposed method to a real situation, re-identifying an existing MPC model and reconfiguring it afterwards. This methodology is based on the application of multivariable perturbations on the controlled variables set-points or active restrictions, obtaining an ARX model structure. It uses an automatic process identification proceeding, keeping the process under control along the tests.

With the ongoing trend in moving the upper levels of the automation hierarchy to the cloud, there has been investigation into supplying industrial automation as a cloud based service. There are many practical considerations which pose limitations on the feasibility of the idea. This research investigates some of the requirements which would be needed to implement a platform which would facilitate competition between different controllers which would compete to control a process in real-time. This work considers only the issues relating to implementation of the philosophy from a control theoretic perspective, issues relating to hardware/communications infrastructure and cyber security are beyond the scope of this work. A platform is formulated and all the relevant control requirements of the system are discussed. It is found that in order for such a platform to determine the behaviour of a controller, it would need to simulate the controller on a model of the process over an extended period of time. This would require a measure of the disturbance to be available, or at least an estimate thereof. This therefore increases the complexity of the platform. The practicality of implementing such a platform is discussed in terms of system identification and model/controller maintenance. A model of the surge tank from SibanyeStillwater’s Platinum bulk tailings treatment (BTT) plant, the aim of which is to keep the density of the tank outflow constant while maintaining a steady tank level, was derived, linearised and an input-output controllability analysis performed on the model. Six controllers were developed for the process, including four conventional feedback controllers (decentralised PI, inverse, modified inverse and H¥) and two Model Predictive Controllers (MPC) (one linear and another nonlinear). It was shown that both the inverse based and H¥ controllers fail to control the tank level to set-point in the event of an unmeasured disturbance. The competing concept was successfully illustrated on this process with the linear MPC controller being the most often selected controller, and the overall performance of the plant substantially improved by having access to more advanced control techniques, which is facilitated by the proposed platform. A first appendix presents an investigation into a previously proposed switching philosophy [15] in terms of its ability to determine the best controller, as well as the stability of the switching scheme. It is found that this philosophy cannot provide an accurate measure of controller performance owing to the use of one step ahead predictions to analyse controller behaviour. Owing to this, the philosophy can select an unstable controller when there is a stable, well tuned controller competing to control the process. A second appendix shows that there are cases where overall system performance can be improved through the use of the proposed platform. In the presence of constraints on the rate of change of the inputs, a more aggressive controller is shown to be selected so long as the disturbance or reference changes do not cause the controller to violate these input constraints. This means that switching back to a less aggressive controller is necessary in the event that the controller attempts to violate these constraints. This is demonstrated on a simple first order plant as well as the surge tank process. Overall it is concluded that, while there are practical issues surrounding plant and system identification and model/controller maintenance, it would be possible to implement such a platform which would allow a given plant access to advanced process control solutions without the need for procuring the services of a large vendor.
Dissertation (MEng)--University of Pretoria, 2020.
Electrical, Electronic and Computer Engineering
MEng
Unrestricted

Este trabalho tem como objetivo principal a investigação de técnicas de controle para o controle de atitude de um Satélite Rígido - Flexível. Para a investigação, desenvolveu-se um modelo de satélite constituído de um corpo rígido e dois painéis flexíveis. O Regulador Linear Quadrático (LQR), Regulador Linear Gaussiano (LQG) e Controle H Infinito (H∞) são as técnicas investigadas. No modelamento do satélite utiliza-se a abordagem lagrangiana e aplica-se uma discretização através do método dos modos assumidos. Obtidas as equações de movimento, escrevem-se as mesmas na forma variáveis de estados. Neste estágio trabalha-se com até três modos de flexão, a fim de averiguar a sua influência no desempenho do sistema. No LQR, a lei de controle apresentou ótimo desempenho. Embora o método só seja aplicado a um sistema com ausência de perturbações e onde todos os estados estão disponíveis, na realidade isso não acontece de fato. Já a aplicação do LQG é mais realista, pois nem todos os estados estão disponíveis e o sistema apresenta perturbações. O desempenho do sistema decai devido à presença do filtro de Kalman. Uma desvantagem de ambos os métodos é a ausência de um procedimento sistemático na escolha das matrizes de peso Q e R, e os ruídos w e v. O método H∞ possui uma sistemática totalmente distinta dos outros dois métodos aqui aplicados. Comparando com o LQR e LQG seus resultados neste trabalho foi bem superior no critério tempo de estabilização. Contudo sua maior desvantagem está na necessidade de grande habilidade e experiência necessária para construir os pesos que estão associados ao desempenho do método H∞. Em relação à influência dos modos flexíveis da planta, verificou-se que não houve alteração significativa no desempenho da lei de controle ao amortecer os ângulos e as velocidades angulares do satélite. Porém, nos níveis de vibração dos painéis, os modos de flexão foram mais perceptíveis.
The main objective of this work is the investigation of multivariable control techniques for attitude control of a Rigid Satellite - Flexible. For this investigation, a satellite model was developed consisting of a rigid body and two flexible panels. The investigated techniques are Linear Quadratic Regulator (LQR) method, Linear Quadratic Gaussian (LQG) method and H Infinity method. The satellite modeling was built following the Lagrangean approach and the discretization was done using the assumed-modes method. The equations of motion obtained were written in its modal state space form. In this phase one works with three modes of vibration, in order to inquire its influence in the performance of the system. In LQR method, the control law shows a good performance, however the method is only applied for system with absence of disturbances and where all the states are available. In reality that does not happen. On the other hand, the LQG method is more realistic, because nor all the states are available and the system presents noises. The LQG controller (Kalman filter + LQR) is better for damping the modes of vibration of panels. However, the performance of the system decays due to presence of the Kalman filter. The disadvantage of both the methods is the absence of a systematic procedure in the choice of weights matrix Q and R, and noises w and v. The H∞ method has a distinct systematic with respect to the other two methods here applied. In comparison with LQR and LQG the H∞ results in this work had been superior. However its great disadvantage is in the need of great ability and necessary experience to build the weights that are associated to the performance of the method H∞. Regarding to the flexion modes of vibration, the influences were verified for the controller and were more perceptible in the levels of panel vibration.

Em ambientes de microgravidade, como em estações espaciais e no promissor ramo do turismo espacial, estudos indicam a alteração do comportamento cardíaco. Logo, pesquisas que visam melhorar as técnicas de monitoramento e controle de cardiopatologias tornam-se ainda mais valiosas, sendo, inclusive, diferencial para o sucesso de missões tripuladas. A dissertação em questão estuda um modelo matemático que simula a dinâmica cardíaca humana que, de acordo com a escolha de parâmetros, pode apresentar comportamento periódico (relativo a um sinal de Eletrocardiograma normal) ou caótico (relativo a um sinal de Eletrocardiograma indicativo de cardiopatia). Com o sistema em estado semelhante à fibrilação atrial, técnicas de controle foram testadas e uma nova foi desenvolvida.
In microgravity environments, such as in space stations and in the promising field of space tourism, studies indicate the change in cardiac behavior. Therefore, research aimed at improving the techniques for monitoring and controlling cardiac diseases becomes even more valuable, and is also a differential for the success of manned missions. The dissertation in question studies a mathematical model that simulates human cardiac dynamics that, according to the choice of parameters, may present periodic behavior (relative to a normal Electrocardiogram signal) or chaotic (relative to an electrocardiogram signal indicative of cardiopathy). With the system in a state similar to atrial fibrillation, control techniques were tested and a new one was developed.

A Madeira Laminada Colada (MLC) é um produto engenheirado que requer precisão de fabricação em todos os seus estágios. O produto acabado pode somente ser testado em condições laboratoriais, entretanto é necessário o controle de qualidade na sua produção para assegurar que suas propriedades sejam conformes aos requisitos especificados para o produto de acordo com as normas vigentes. Considerando que no Brasil ainda não existe uma norma específica de qualificação para a MLC e o potencial que esse material tem de ocupar espaço no mercado futuro, este trabalho tem por finalidade propor recomendações metodológicas para os ensaios de controle de qualidade de elementos estruturais de MLC, tendo como pontos de partida as Normas Canadenses CSA 0177-2006, Estadunidenses AITC A190.1-2007, Européia EM 386-2001 e Chilena NCh2148.cR2010, com ênfase principal no sistema de controle de qualidade dos materiais empregados na produção de MLC. Para a avaliação do método proposto foram realizados ensaios com três combinações de espécie-adesivo-tratamento, os mesmos utilizados no projeto de Pesquisa e Desenvolvimento da ANEEL/EESC: \"PD220-07 - CABEÇA DE SÉRIE DA CRUZETA VERDE DE MLC\". Os resultados mostram que o método proposto é adequado e de suma importância no estudo de MLC estrutural em função da sensibilidade de combinação espécie-adesivo-tratamento.
The Glued Laminated Wood is an engineered product that requires precision manufacturing in all its stages. The finished product can only be tested in laboratory conditions, however it is necessary to quality control in their production to ensure that the properties of the MLC are appropriate to the requirements specified for the product in accordance with the standards. Considering that in Brazil there is still no specific standard of qualification for the manufacturers of Glulam and the promising future market, this paper aims to propose some methodological recommendations for quality control testing of structural elements of Glulam-based Canadian Standards CSA 0177 - 2006, AITC A190.1-2007 American, European and Chilean NCh2148.cR2010 AT 386-2001, with primary emphasis on the control system of quality of materials used in the production of Glulam. For the evaluation of the proposed trials were conducted with combinations of three species - adhesive - treatment that were used in the design of Research and Development ANEEL/EESC \"PD220-07 - HEAD OF SERIES CROSSHEAD MLC\". The results show that the proposed method is suitable and of paramount importance in the study of structural MLC according to the sensitivity of species combination - adhesive - treatment.

Background: Many systems that Enea Epact AB develops for theirs customers communicates with computers. In order to meet the customers demands on cost effective solutions, Enea Epact wants to know if it is possible to implement a gigabit Ethernet controller in an FPGA. The controller shall be designed with the intent to meet the requirements of IEEE 802.3.

Aim: Find out if it is feasible to implement a gigabit Ethernet controller using an FPGA. In the meaning of feasible, certain constraints for size, speed and device must be met.

Method: Get an insight of the standard IEEE 802.3 and make a rough design of a gigabit Ethernet controller in order to identify parts in the standard that might cause problem when implemented in an FPGA. Implement the selected parts and evaluate the results.

Conclusion: It is possible to implement a gigabit Ethernet controller using an FPGA and the FPGA does not have to be a state-of-the-art device.

Le convertisseur modulaire à plusieurs niveaux est un sujet d'intérêt important et actuel dans le contexte des applications de systèmes de transmission haute tension à courant continu. Cette topologie convient à plusieurs applications, en raison de pertes de commutation plus faibles dues à une fréquence de commutation plus petite, à une faible distorsion harmonique de courant alternatif, à une structure modulaire permettant une construction évolutive, et une maintenance plus simple. Cependant, une stratégie de contrôle plus complexe est nécessaire pour contrôler le courant circulant, pour compenser le déséquilibre de tension entre les circuits et l'équilibrage de tension de SM, de manière à maintenir constantes les tensions des condensateurs de SM. Cette thèse présente deux contrôleurs non linéaires pour un MMC, capables de contrôler les courants circulants et l'énergie dans le convertisseur. Le premier est conçu selon la théorie bilinéaire basée sur le contrôle de rétroaction quadratique. Le deuxième contrôleur proposé est développé en utilisant la théorie de Lyapunov, fortement basé sur des techniques de perturbation singulière et de linéarisation par bouclage. Pour les deux, une étude mathématique est réalisée sur la stabilité, basée sur la théorie de Lyapunov. Ce résultat assure une stabilisation asymptotique pour les trois phases MMC. L'utilisation d'une fonction de Lyapunov implique une vérification formelle de la stabilité et une région explicite d'attraction pour le modèle considéré. Les deux techniques de contrôle sont développées à partir d'un modèle bilinéaire moyen, et la robustesse et les performances sont vérifiées au moyen d'un modèle de commutation MMC provenant des simulations électriques Matlab Simscape. L'évaluation comprend des variations de référence de puissance active et réactive, des conditions de déséquilibre du réseau, des incertitudes de paramètres et même une comparaison avec un contrôleur PI standard. Aussi, pour les contrôleurs non linéaires sont étudiés: l'effet des gains du contrôle sur la dynamique du système et les performances du contrôleur en cas de changement du point de fonctionnement. Les contributions principales de la thèse sont les deux algorithmes de contrôle non linéaires distincts, basés sur un modèle mathématique bilinéaire, conçus pour les convertisseurs MMC; Les deux algorithmes sont capables de contrôler l’équilibrage du courant et énergie du convertisseur au niveau du modèle détaillé du MMC par commutation; Il existe une analyse formelle de la stabilité par la théorie de Lyapunov pour ces systèmes; et une fois que le contrôle proposé n'est pas basé sur un modèle linéarisé, une vaste région d'opération est garantie
MMC is a very important topic in the context of high voltage direct-current transmission systems applications. This topology is suitable for several applications, as a result of smaller switching losses due to lower switching frequency, low alternating-current harmonic distortion, modular structure enabling scalability construction and practical maintenance. However, a more complex control strategy is required to control circulating current, to compensate the voltage imbalance between legs and voltage balancing of SM, such as to maintain SM's capacitors voltages constant. This thesis presents two nonlinear controllers for an MMC, able to control circulating currents, and the energy in the converter. First proposed controller is developed using Lyapunov theory, strongly based on singular perturbation and feedback linearization techniques. Second one is designed following bilinear theory based on quadratic feedback control. For both, a mathematical proof is given for its stability, which is based on Lyapunov's theory. This result provides asymptotic stabilization for the three-phases MMC. The use of a Lyapunov function implies a formal verification of stability and a broad region of attraction for the considered model. Both control techniques are developed by means of an average bilinear model and performances are verified by means of a detailed MMC switching model at Matlab Simscape Electrical environment. The evaluation includes active and reactive power reference variations, grid imbalance conditions, parameters uncertainties and even a comparison with a standard PI controller. Also, for the nonlinear controllers, it is studied the effect of control gains on the system's dynamics. The main thesis' contributions can then be stated as the two distinct nonlinear control algorithms, based on a bilinear mathematical model, designed for MMC converters; Both algorithms are able to control circulating currents and converter's energy at the switching MMC model; There are formal stability analysis by Lyapunov theory for these controllers; and once these proposed controllers are not based on a linearized model, a broad operation region is obtained
Conversor multinível modular é o tópico de interesse amplo e atual no contexto de aplicações de sistemas de transmissão de corrente contínua de alta tensão. Essa topologia é adequada para várias aplicações, como resultado de menores perdas de chaveamento, devido à menor frequência de comutação dos IGBTs, baixa distorção harmônica na corrente alternada, estrutura modular que permite escalabilidade na construção e manutenção prática. No entanto, é necessária uma estratégia de contrôle mais complexa para controlar a corrente circulante, para compensar o desequilíbrio de tensão entre as pernas e o equilíbrio de tensão dos sub-módulos, de forma a manter constantes as tensões dos capacitores dos sub-módulos. Esta tese apresenta dois controles não-lineares para conversores MMC, capazes de controlar correntes circulantes e a energia no conversor. O primeiro é projetado seguindo a teoria bilinear baseada no controle de feedback quadrático. O segundo controlador proposto é desenvolvido usando a teoria de Lyapunov, fortemente baseada em técnicas singular perturbation e feedback linearization. Para ambos, é definida uma prova matemática de sua estabilidade, baseada na teoria de Lyapunov. Este resultado fornece estabilização assintotica para as três fases MMC. O uso de uma função de Lyapunov implica uma verificação formal da estabilidade e uma região explícita de atração para o modelo considerado. Ambas as técnicas de controle são desenvolvidas por meio de um modelo médio bilinear e a robustez e o desempenho são verificados por meio de um modelo chaveado de conversores MMC nas simulações do Matlab Simscape Electrical. A avaliação inclui variações de referência de potência ativa e reativa, condições de desequilíbrio da rede, incertezas de parâmetros e até uma comparação com um controlador PI. Além disso, para os controladores não lineares, são estudados: o efeito do controle de ganho na dinâmica do sistema e no desempenho do controlador em caso de alteração no ponto de operação. As principais contribuições da tese são os dois algoritmos distintos de controle não-linear, baseados em um modelo matemático bilinear, projetados para conversores MMC; Ambos os algoritmos são capazes de controlar o equilíbrio de corrente circulante e a energia do conversor; Há uma análise formal de estabilidade pela teoria de Lyapunov para esse sistema; e uma vez que os controles propostos não se baseiam em um modelo linearizado, uma vasta região de operação é alcançável

A estrutura CubeSat atraiu bastante interesse da comunidade internacional com numerosos estudos que foram ou estão em desenvolvimento em universidades, escolas ou até mesmo por entusiastas espaciais. A miniaturização de componentes e o uso de eletrônica convencional reduziram custos com projetos espaciais que anteriormente restringiam o acesso ao espaço à apenas algumas nações. Assim, os governos e as agências espaciais, especialmente de países em desenvolvimento, começaram a investir em pequenos projetos de satélites, pois passaram a dispor de missões espaciais a baixo custo. Desta forma, o Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) planeja algumas missões usando CubeSat como ferramenta acadêmica para espalhar a tecnologia espacial em todo o país para universidades e pesquisas. Uma dessas missões em desenvolvimento é a constelação de nano satélites para coleta de dados ambientais, conhecida como CONASAT. Este projeto pretende lançar, pelo menos, dois pequenos satélites para substituir os satélites SCD-1 e SCD-2 do sistema de coleta de dados ambientais do Brasil. O principal objetivo deste trabalho é o de analisar a aplicação de uma técnica de estimação de estados, conhecida como filtro SDRE (State Dependent Riccati Equation), e um controlador de atitude para o modo de operação nominal, no qual utilizou-se uma proposta de controle PID convencional baseado em erro de atitude dado em ângulo-eixo de Euler, em um ambiente de simulação da dinâmica do CONASAT, incluindo modelos de sensores e atuadores. Esse ambiente de simulação foi construído por meio de funções de uma biblioteca computacional de acesso aberto para simulação de órbita e atitude de satélites, conhecida como PROPAT.
The CubeSat platform attracted much interest from the international community with numerous studies that have been or are being developed in universities, schools or even by space enthusiasts. Miniaturization of components and the use of conventional electronics have reduced costs with space projects that previously restricted access to space to only a few nations. Thus, governments and space agencies, especially from developing countries, have begun to invest in small satellite projects as they have space missions at low cost. In this way, the National Institute of Space Research (INPE) plans some missions using CubeSat as an academic tool of space technological educdation in universities and research institutes. One such mission is the constellation of nano satellites for environmental data collection, known as CONASAT. This project intends to launch at least two small satellites to replace the SCD-1 and SCD-2 satellites of Brazils environmental data collection system. The main objective of this work is to analyze the application of a state estimation technique, known as State Dependent Riccati Equation (SDRE) filter, and an attitude controller for the nominal operation mode, in which a conventional PID control proposal based on Euler angle-axis attitude error was used in a CONASAT dynamics simulation environment, including sensors and actuators models. This simulation environment used the functions of an open source computational library for satellites attitude and orbit simulation, known as PROPAT.

Esse trabalho tem o objetivo de simular e analisar o algoritmo da manobra de precessão usada no veículo experimento SHEFEX 2. Essa manobra foi controlada por um sistema de controle não-linear com atuadores de bocais de gás frio. O experimento é feito em um veículo lançador de 2 estágios, o primeiro não controlado estabilizado por rotação e o segundo que deve seguir uma trajetória planejada. É durante a fase balística, quando termina a queima do primeiro estágio e antes de iniciar o segundo estágio, que o veículo faz a manobra de apontamento para que se faça a trajetória planejada. A simulação do algoritmo da manobra de precessão é feita no ambiente SIMULINK$^{®}$ e para a análise do algoritmo foi desenvolvido um algoritmo de controle próprio que serve tanto como uma maneira de estudar mais profundamente o problema como uma forma de referência para comparação. A condição de ambiente usada na simulação é de um veículo simétrico, girando em torno de seu eixo de menor inércia com atuação de jatos acionados na lateral de seu corpo de forma discreta (\emph{ON/OFF}). O movimento é considerado livre de torques externos e as equações de movimento usadas são da biblioteca de funções PROPAT. Ao fim do trabalho é feita uma comparação entre os algoritmos de controle 1 e o algoritmo desenvolvido mostrando comparativamente seus desempenhos. Para estudos futuros, sugere-se a inclusão das dinâmicas dos atuadores e dos sensores, inserir erros de montagem e desalinhamentos dos sensores e também sugere-se um estudo mais aprofundado no algoritmo de controle 2 que tem muita margem para melhoras.
This work aims to simulate and analyze the precession maneuver algorithm used in the experimental vehicle SHEFEX 2, this maneuver was controlled by a nonlinear control system with cold gas nozzle actuators. The experiment is done in a launch vehicle of two stages, the first is a non-controlled stabilized by rotation and the second that must follow a planned trajectory. It is during the ballistic phase, when you complete the first stage burning and before starting the second stage, that the vehicle does a maneuver to correct its attitude so it follows the planned trajectory. The simulation of the precession maneuver algorithm is made on the environment SIMULINK $^{®}$ and for the analysis of the algorithm was developed a control algorithm that serves both as a way to study more deeply the problem as in the form of reference for comparison with the first algorithm. The ambient condition used in the simulation is of a symmetrical vehicle, rotating around its axis of lower inertia and using jets commanded on the side of the vehicle body discreetly (ON/OFF). The motion is considered of being free of external torques and the equations of motion used comes from the PROPAT library of functions. At the end of the work is done a comparison between the control algorithms 1 and the developed algorithm, showing the comparison of their performances. For future studies, it is suggested the inclusion of the dynamics of the actuators and sensors, insert assembling errors and misalignments of the sensors, also it is strongly suggested a further study in the control algorithm 2 that has a lot of room for improvement.

Orientador: Amauri Lopes
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia de Campinas
Made available in DSpace on 2018-07-14T03:12:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Alves_Eliana_M.pdf: 4153009 bytes, checksum: 4ba732a4ca9d1bb5cc093684028b5e99 (MD5) Previous issue date: 1985
Resumo: O objetivo deste trabalho é estudar e projetar, com auxílio do computador, um simulador automático de cabo para um repetidor regenerativo MCP Duobinário Modificado. Para isto realizou-se estudos e medidas da função de transferência de cabos multipares e de aparelhos simuladores de cabo utilizados na transmissão MCP. Com estas medidas desenvolveu-se um modelo analítico para tais funções. Em seguida propõe-se um tipo de simulador composto por pólos e analisa-se um processo de controle automático das posições destes pólos em função do comprimento do cabo a ser simulado. Com esta análise foi possível estabelecer o número mínimo de pólos necessários e suas posições ótimas em função do comprimento a ser simulado. Estes resultados permitiram desenvolver vários projetos de simuladores práticos onde as freqüências dos pólos mantêm uma relação constante entre si. Finalmente foram realizados testes em laboratório visando reproduzir os resultados obtidos no computador. Estes testes permitiram não só a comprovação da simulação como abriram perspectivas para um avanço deste estudo
Abstract: Not informed.
Mestrado
Mestre em Engenharia Elétrica