Estudo e implementação de sinais de excitação aplicados em identificação de sistemas multivariáveis.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Núñez Larrotta, Fabian
Data de Publicação: 2015
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3139/tde-21062016-135438/
Resumo: Devido à crescente implementação do Controle Preditivo baseado em Modelo (MPC) em outros processos além de refino e plantas petroquímicas, que geralmente possuem múltiplas entradas e saídas, tem-se um aumento na demanda de modelos gerados por identificação de sistemas. Identificar modelos que representem fielmente a dinâmica do processo depende em grande medida das características dos sinais de excitação dos processos. Assim, o foco deste trabalho é realizar um estudo dos sinais típicos usados em identificação de sistemas, PRBS e GBN, em uma abordagem multivariável. O estudo feito neste trabalho parte das características da geração dos sinais individualmente, depois é feita uma análise de correlação cruzada dos sinais de entrada, observando a influência desta sobre os resultados de identificação. Evitar uma alta correlação entre os sinais de entrada permite determinar o efeito de cada entrada sobre a saída no processo de identificação. Um ponto importante no projeto de sinais de identificação de sistemas multivariáveis é a frequência dos mesmos para conseguir excitar os processos nas regiões de frequência de operação normal e assim extrair a maior informação dinâmica possível do processo. As características estudadas são avaliadas por meio de testes em três plantas simuladas diferentes, categorizadas como mal, medianamente e bem condicionadas. Estas implementações foram feitas usando sinais GBN e PRBS de diferentes frequências. Expressões para a caracterização dos sinais de excitação foram avaliadas identificando os processos em malha aberta e malha fechada. Para as plantas mal condicionadas foram implementados sinais compostos por uma parte completamente correlacionada e uma parte não-correlacionada, conhecido como método de dois passos. Finalmente são realizados experimentos de identificação em uma aplicação em tempo real de uma planta piloto de neutralização de pH. Os testes realizados na planta foram feitos visando avaliar os estudos de frequência e correlação em uma aplicaficção real. Os resultados mostram que a condição de sinais completamente descorrelacionados n~ao deve ser cumprida para ter bons resultados nos modelos identificados. Isto permite ter mais exibilidade na geração do conjunto de sinais de excitação.
id USP_4df85d936d78fd4d88977154610607da
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-21062016-135438
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str 2721
spelling Estudo e implementação de sinais de excitação aplicados em identificação de sistemas multivariáveis.Study and implementation of excitation signals applied in multivariable system identification.Correlação cruzadaCross-correlationGBN signalIdentificação de sistemasIdentificação MIMOIdentification systemsMIMO identificationPRBS signalSinal GBNSinal PRBSDevido à crescente implementação do Controle Preditivo baseado em Modelo (MPC) em outros processos além de refino e plantas petroquímicas, que geralmente possuem múltiplas entradas e saídas, tem-se um aumento na demanda de modelos gerados por identificação de sistemas. Identificar modelos que representem fielmente a dinâmica do processo depende em grande medida das características dos sinais de excitação dos processos. Assim, o foco deste trabalho é realizar um estudo dos sinais típicos usados em identificação de sistemas, PRBS e GBN, em uma abordagem multivariável. O estudo feito neste trabalho parte das características da geração dos sinais individualmente, depois é feita uma análise de correlação cruzada dos sinais de entrada, observando a influência desta sobre os resultados de identificação. Evitar uma alta correlação entre os sinais de entrada permite determinar o efeito de cada entrada sobre a saída no processo de identificação. Um ponto importante no projeto de sinais de identificação de sistemas multivariáveis é a frequência dos mesmos para conseguir excitar os processos nas regiões de frequência de operação normal e assim extrair a maior informação dinâmica possível do processo. As características estudadas são avaliadas por meio de testes em três plantas simuladas diferentes, categorizadas como mal, medianamente e bem condicionadas. Estas implementações foram feitas usando sinais GBN e PRBS de diferentes frequências. Expressões para a caracterização dos sinais de excitação foram avaliadas identificando os processos em malha aberta e malha fechada. Para as plantas mal condicionadas foram implementados sinais compostos por uma parte completamente correlacionada e uma parte não-correlacionada, conhecido como método de dois passos. Finalmente são realizados experimentos de identificação em uma aplicação em tempo real de uma planta piloto de neutralização de pH. Os testes realizados na planta foram feitos visando avaliar os estudos de frequência e correlação em uma aplicaficção real. Os resultados mostram que a condição de sinais completamente descorrelacionados n~ao deve ser cumprida para ter bons resultados nos modelos identificados. Isto permite ter mais exibilidade na geração do conjunto de sinais de excitação.Due to the Predictive Control based on Model (MPC) rising in other process beyond refining and petrochemical plants, which in general have multiple inputs and outputs, there have been an increase in demand of models generated by system identification. Identify models that accurately represent the dynamics of the process depends largely on the characteristics of the processes excitation signals. Thus, the focus of this work is to perform a study of the typical signals used in identification systems, PRBS and GBN, in a multivariable approach. The study carried out in this work begins on the individual generation characteristics of the signals, and then an analysis is made of input signals cross-correlation, by observing the in uence of this on the identification results. Avoid a high correlation among the input signals allows to determine the effect of each input on the output of the identification process. An important point in the signals design for multivariable system identification is its frequency to get excite the processes in the normal operation frequency regions and thus extract the maximum dynamic information possible of the process. The studied characteristics are evaluated by testing three different simulated plants, categorized as well, medium and ill conditioned. These implementations were made using GBN and PRBS signals of dierent frequencies. Expressions to characterize the excitation signals were evaluated identifying the processes in open and closed-loop. For ill-conditioned plants were implemented signals composed by a fully correlated part and a non-correlated part, known as two-step method. Finally, identification experiments are performed on a real time application in a pilot pH neutralization plant. The tests were made in the plant in order to evaluate the frequency and correlation studies in a real application. The results show that the completely uncorrelated signals condition must not be satisfied to have good results on the identified models, which besides allows greater exibility in the generation of the excitation signals set.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPGarcia, ClaudioNúñez Larrotta, Fabian 2015-03-30info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3139/tde-21062016-135438/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2017-09-04T21:03:48Zoai:teses.usp.br:tde-21062016-135438Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212017-09-04T21:03:48Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Estudo e implementação de sinais de excitação aplicados em identificação de sistemas multivariáveis.
Study and implementation of excitation signals applied in multivariable system identification.
title Estudo e implementação de sinais de excitação aplicados em identificação de sistemas multivariáveis.
spellingShingle Estudo e implementação de sinais de excitação aplicados em identificação de sistemas multivariáveis.
Núñez Larrotta, Fabian
Correlação cruzada
Cross-correlation
GBN signal
Identificação de sistemas
Identificação MIMO
Identification systems
MIMO identification
PRBS signal
Sinal GBN
Sinal PRBS
title_short Estudo e implementação de sinais de excitação aplicados em identificação de sistemas multivariáveis.
title_full Estudo e implementação de sinais de excitação aplicados em identificação de sistemas multivariáveis.
title_fullStr Estudo e implementação de sinais de excitação aplicados em identificação de sistemas multivariáveis.
title_full_unstemmed Estudo e implementação de sinais de excitação aplicados em identificação de sistemas multivariáveis.
title_sort Estudo e implementação de sinais de excitação aplicados em identificação de sistemas multivariáveis.
author Núñez Larrotta, Fabian
author_facet Núñez Larrotta, Fabian
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Garcia, Claudio
dc.contributor.author.fl_str_mv Núñez Larrotta, Fabian
dc.subject.por.fl_str_mv Correlação cruzada
Cross-correlation
GBN signal
Identificação de sistemas
Identificação MIMO
Identification systems
MIMO identification
PRBS signal
Sinal GBN
Sinal PRBS
topic Correlação cruzada
Cross-correlation
GBN signal
Identificação de sistemas
Identificação MIMO
Identification systems
MIMO identification
PRBS signal
Sinal GBN
Sinal PRBS
description Devido à crescente implementação do Controle Preditivo baseado em Modelo (MPC) em outros processos além de refino e plantas petroquímicas, que geralmente possuem múltiplas entradas e saídas, tem-se um aumento na demanda de modelos gerados por identificação de sistemas. Identificar modelos que representem fielmente a dinâmica do processo depende em grande medida das características dos sinais de excitação dos processos. Assim, o foco deste trabalho é realizar um estudo dos sinais típicos usados em identificação de sistemas, PRBS e GBN, em uma abordagem multivariável. O estudo feito neste trabalho parte das características da geração dos sinais individualmente, depois é feita uma análise de correlação cruzada dos sinais de entrada, observando a influência desta sobre os resultados de identificação. Evitar uma alta correlação entre os sinais de entrada permite determinar o efeito de cada entrada sobre a saída no processo de identificação. Um ponto importante no projeto de sinais de identificação de sistemas multivariáveis é a frequência dos mesmos para conseguir excitar os processos nas regiões de frequência de operação normal e assim extrair a maior informação dinâmica possível do processo. As características estudadas são avaliadas por meio de testes em três plantas simuladas diferentes, categorizadas como mal, medianamente e bem condicionadas. Estas implementações foram feitas usando sinais GBN e PRBS de diferentes frequências. Expressões para a caracterização dos sinais de excitação foram avaliadas identificando os processos em malha aberta e malha fechada. Para as plantas mal condicionadas foram implementados sinais compostos por uma parte completamente correlacionada e uma parte não-correlacionada, conhecido como método de dois passos. Finalmente são realizados experimentos de identificação em uma aplicação em tempo real de uma planta piloto de neutralização de pH. Os testes realizados na planta foram feitos visando avaliar os estudos de frequência e correlação em uma aplicaficção real. Os resultados mostram que a condição de sinais completamente descorrelacionados n~ao deve ser cumprida para ter bons resultados nos modelos identificados. Isto permite ter mais exibilidade na geração do conjunto de sinais de excitação.
publishDate 2015
dc.date.none.fl_str_mv 2015-03-30
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3139/tde-21062016-135438/
url http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3139/tde-21062016-135438/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1826318918180929536