|
Abstract:
|
Este trabalho apresenta um estudo direcionado à análise e projeto de controladores preditivos baseados em modelo para sistemas lineares e não lineares com atraso, visando a melhoria da robustez e levando em conta aspectos práticos de aplicação. O estudo considera sistemas lineares estáveis, integradores, instáveis, não lineares e um estudo de caso na área da medicina. No primeiro caso, estudam-se as condições que deve satisfazer um sistema de controle preditivo linear para garantir a estabilidade robusta de malha fechada quando se controlam processos estáveis com incertezas no atraso. No segundo e terceiro apresenta-se o estudo do controle preditivo de sistemas lineares com dinâmica integradora ou instável e atraso e propõe-se um novo algoritmo que utiliza idéias de controladores de compensação de tempo morto robustos. No caso de sistemas não lineares propõe-se a extensão das propriedades de robustez de um algoritmo utilizado em sistemas de controle lineares com atraso para processos não lineares com atraso. Finalmente apresenta-se um estudo de caso aplicado à dosagem de anestesia a pacientes durante cirurgia, com garantia de estabilidade sob condições de operação. Resultados de simulação ou ensaios numa planta piloto são apresentados para cada tipo de controlador proposto, mostrando as vantagens dos métodos de ajuste, que principalmente estão orientados a melhorar a robustez e permitir a sua aplicação simples em processos industriais. This work presents the analysis and design of model-based predictive controllers MPC for linear and nonlinear dead-time systems. The proposed control strategies take into account both practical aspects and robustness specifications. The study considers: (i) stable, integrative and unstable linear systems, (ii) nonlinear systems and (iii) a medicine area case study. In the first case, the necessary conditions to guarantee the robust stability when MPC are applied to stable processes with dead time are studied. In addition, it is proposed a robust predictive controller for integrative or unstable linear processes with dead time. This controller uses some of the robustness ideas of dead-time compensators. In the second case, the robustness properties of linear predictive controllers are extended for stable nonlinear processes with dead time. Finally, it is presented a case study where the robust MPC is applied to drug dosing during anesthesia in patients undergoing surgery. Also, a tuning rule is obtained to guarantee the stability of the system under operation conditions. Experimental or simulation results are presented for each proposed controller, to illustrate the advantages of the tuning methods. |
