Neste trabalho são discutidos e avaliados métodos de construção de conjuntos de sinais de excitação para identificação de sistemas. Esse estudo é realizado tendo como objetivo aplicações na indústria de processos, particularmente no refino de petróleo. As restrições operacionais da indústria de refino de petróleo estão cada vez mais severas em virtude do aumento da demanda energética, qualidade de derivados, variações de preço de petróleo, concorrência no mercado de derivados e outros fatores econômicos, ambientais e de eficiência energética. Nesse cenário, é crescente o uso de técnicas de controle preditivo por modelos e, consequentemente, a demanda por identificação de plantas de processamento. As características particulares das plantas de processamento e de sua operação impõem restrições ao projeto e à aplicação de sinais de excitação. Vários métodos de construção de sinais encontrados na literatura e outros três propostos neste trabalho são avaliados e comparados com referência ao atendimento a essas restrições. Uma das principais restrições para a aplicação de sinais de excitação para identificação é relativa ao tempo disponível para excitação da planta. Assim, para o bom uso desse período, faz-se necessário garantir o sucesso de um experimento previamente à sua realização. Na literatura, encontram-se várias medidas de desempenho de sinais de excitação possíveis de serem obtidas previamente ao experimento de identificação. Neste trabalho, s~ao propostas duas novas medidas que complementam essas na avaliação dos conjuntos de sinais previamente ao experimento. A eficácia dos métodos de construção e das medidas de desempenho de sinais de excitação é avaliada por meio de simulação de identificação multivariável de duas plantas típicas de refinarias. As conclusões deste trabalho apresentam em síntese essas avaliações, como também sugestões de trabalhos futuros que visam à continuidade da pesquisa desenvolvida aqui.

In this work methods for generating sets of excitation signals for system identification are discussed and evaluated. This study is focused on applications in the process industries, particularly in oil refining. The operational constraints of the oil refining industry are becoming increasingly severe due to increased energy demand, quality of products, oil price variations,market competition and other economic, environmental and energy efficiency factors. In this scenario the use of model predictive control techniques is increasing, thus the demand for plant identification as well. The particular characteristics of the processing plants impose restrictions to the project and application of excitation signals. Various methods for generating signals accessible in the literature and three new others proposed in this work are compared with reference to these restrictions. One of the main constraints for applying excitation signals for identification is relative to the period available for excitation of the plant. Thus, for the proper use of this time interval, it is necessary to ensure the success of an experiment prior to its implementation. In the literature there are several performance measurements for evaluation of sets of excitation signals prior to the experiment. This work proposes two new measures to complement the evaluation. The effectiveness of the generating methods and performance measurements for excitation signals is evaluated by simulation of multivariable identification of two typical oil refining plants. The conclusions of this work briefly present these evaluations, as well as some suggestions of future work for the continuity of the current research.