Análise da influência dos erros de modelagem no desempenho de sistemas de controle

• Autor(a) principal: Costa, Lívia Pereira Lemos
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRJ
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11422/12854
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA; Controle preditivo; MPC

O uso de sistemas de controle e otimização baseados em modelo apresenta grande potencial para aumentar a eficiência e a lucratividade de processos industriais. Por isso, é crescente o emprego e o interesse por estas técnicas. O desempenho de sistemas baseados em modelo, como no caso de controladores preditivos, depende de vários fatores que determinam a qualidade do modelo identificado e a sintonia utilizada. É importante ressaltar que, ao tratar de processos industriais complexos, a modelagem proposta para essas aplicações quase sempre envolve uma série de simplificações. Uma análise da literatura mostra que ainda há muitas questões teóricas e práticas relacionadas ao uso de controladores preditivos que precisam ser estudadas. Em especial, as relações entre a modelagem proposta e a sintonia e o desempenho de controladores não estão completamente elucidadas e exploradas. Por isso, nesta tese são analisados aspectos que relacionam a modelagem e a sintonia desses sistemas de controle, com foco no desempenho dos controladores para modelos do tipo resposta ao degrau. A partir dos estudos teóricos realizados, foram propostas novas metodologias para projeto e sintonia de controladores, bem como para a determinação da relevância de modelos. Ao longo do trabalho, os aspectos teóricos e as metodologias foram aplicados a exemplos para validação. As metodologias propostas foram aplicadas em exemplos de validação que mostraram que é possível relacionar os parâmetros de sintonia com medidas quantitativas de desempenho dos modelos, como os erros paramétricos resultantes da fase de identificação.