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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.3.2009.tde-14052009-000836
Documento
Autor
Nome completo
Neander Alessandro da Silva Paula
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2009
Orientador
Banca examinadora
Odloak, Darci (Presidente)
Carrillo Le Roux, Galo Antonio
Zanin, Antônio Carlos
Título em português
MPC adaptativo - multimodelos para controle de sistemas não-lineares.
Palavras-chave em português
Controle adaptativo
Identificação de sistemas
Processos químicos
Resumo em português
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.
Título em inglês
MPC adaptive - multimodels for control of nonlinear systems.
Palavras-chave em inglês
Close loop identification
Model predictive control
Multi-model control
Process adaptive control
Resumo em inglês
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.
 
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Data de Publicação
2009-08-18
 
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