Development of a stochastic model predictive controller for process in the chemical industry (2015)
- Authors:
- Autor USP: SANTORO, BRUNO FACCINI - EP
- Unidade: EP
- Sigla do Departamento: PQI
- Subjects: CONTROLE DE PROCESSOS; CONTROLE PREDITIVO; PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
- Language: Inglês
- Abstract: O sucesso de estratégias de controle preditivo baseado em modelo (MPC, na sigla em inglês) tanto em ambiente industrial quanto acadêmico tem sido marcante. No entanto, ainda há diversas questões em aberto na área, especialmente quando a hipótese simplificadora de modelo perfeito é abandonada. A consideração explícita de incertezas levou a importantes progressos na área de controle robusto, mas esta ainda apresenta alguns problemas: a alta demanda computacional e o excesso de conservadorismo são questões que podem ter prejudicado a aplicação de estratégias de controle robusto na prática. A abordagem de controle preditivo estocástico (SMPC, na sigla em inglês) busca a redução do conservadorismo através da incorporação de informação estatística dos ruídos. Como processos na indústria química sempre estão sujeito a distúrbios, seja devido a diferenças entre planta e modelo ou a distúrbios não medidos, está técnica surge como uma interessante alternativa para o futuro. O principal objetivo desta tese é o desenvolvimento de algoritmos de SMPC que levem em conta algumas das especificidades de tais processos, as quais não foram adequadamente tratadas na literatura até o presente. A contribuição mais importante é a inclusão de ação integral no controlador através de uma descrição do modelo em termos de velocidade. Além disso, restrições obrigatórias (hard) nas entradas – associadas a limites físicos ou de segurança – e restrições probabilísticas nos estados – normalmente advindas de especificações de produtos – também são consideradas na formulação. Duas abordagens foram seguidas neste trabalho, a primeira é mais direta enquanto a segunda fornece garantias de estabilidade em malha fechada, contudo aumenta o conservadorismo. Outro ponto interessante desenvolvido nesta tese é o controle por zonas de sistemas sujeitos a distúrbios.. Essa forma de controle é comum na indústria devido à falta de graus de liberdade, sendo a abordagem proposta a primeira contribuição da literatura a unir controle por zonas e SMPC. Diversas simulações de todos os controladores propostos e comparações com modelos da literatura são exibidas para demonstrar o potencial de aplicação das técnicas desenvolvidas.
- Imprenta:
- Data da defesa: 26.06.2015
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ABNT
SANTORO, Bruno Faccini. Development of a stochastic model predictive controller for process in the chemical industry. 2015. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2015. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-15062016-161711/. Acesso em: 24 abr. 2024. -
APA
Santoro, B. F. (2015). Development of a stochastic model predictive controller for process in the chemical industry (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-15062016-161711/ -
NLM
Santoro BF. Development of a stochastic model predictive controller for process in the chemical industry [Internet]. 2015 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-15062016-161711/ -
Vancouver
Santoro BF. Development of a stochastic model predictive controller for process in the chemical industry [Internet]. 2015 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-15062016-161711/ - Controle preditivo de horizonte infinito para sistemas integradores e com tempo morto
- Closed-loop stable model predictive control of integrating systems with dead time
- Stochastic Model Predictive Control for output tracking with bounded control inputs
- Application of an infinite horizon MPC to a nonlinear open-loop unstable reactor system
- ARX-Based approach for steady-state identification analysis of industrial processes
- Robust model predictive control of integrating time delay processes
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