Please use this identifier to cite or link to this item: http://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/5044
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorSantos, Rodrigo Ribeiropt_BR
dc.date.accessioned2017-09-26T18:08:21Z-
dc.date.available2017-09-26T18:08:21Z-
dc.date.issued2013-11-11-
dc.identifier.urihttps://ri.ufs.br/handle/riufs/5044-
dc.description.abstractIn advanced process control, the Model Predictive Control (MPC) may be considered the most important innovation in recent years and the standard tool for industrial applications due to the fact that it keeps the plant operating in the constraints more profitable. However, like every control algorithm, the MPC after some time in operation rarely works as originally designed. Thus, to preserve the benefits of MPC systems for a long period of time, their performance needs to be monitored and evaluated during the operation. This task require the presence of reliable and effective tools to detect when the controller performance is below of the desirable, to define the need, or not, of recommissioning the system. Thus, the objective of this work is development of techniques for monitoring and evaluating the performance of multivariable predictive controllers, being developed two new tools: LQG benchmark Modified and IHMC benchmark. The results obtained from numerical simulations were satisfactory and consistent with the technical literature applied in the developments of the evaluators, which were used in the monitoring of the control system MPC of the oil-water-gas three-phase separation process, offering an appropriate solution and providing subsidies for implementations in real industrial systems.eng
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectEngenharia elétricapor
dc.subjectControladores elétricospor
dc.subjectControladores PIDpor
dc.subjectSistemas lineares de controlepor
dc.subjectTeoria do controlepor
dc.subjectControle H2por
dc.subjectControlador preditivopor
dc.subjectAvaliação de desempenho de controladorespor
dc.subjectControle preditivo multivariávelpor
dc.subjectLQG benchmark modificadopor
dc.subjectIHMPC benchmarkpor
dc.subjectÍndice de desempenhopor
dc.subjectControl theoryeng
dc.subjectElectric controllerseng
dc.subjectElectric engineeringeng
dc.subjectH2 Controleng
dc.subjectLinear control systemseng
dc.subjectPID controllerseng
dc.subjectPredictive controleng
dc.subjectPerformance evaluation of controllerseng
dc.subjectMultivariable predictive controleng
dc.subjectLQG benchmark modifiedeng
dc.subjectIHMPC benchmarkeng
dc.subjectPerformance indexeng
dc.titleAvaliação de desempenho de controladores preditivos multivariáveispor
dc.typeDissertaçãopor
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/0953889175694602por
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1912760278010301por
dc.contributor.advisor1Sotomayor, Oscar Alberto Zanabriapt_BR
dc.description.resumoEm controle avançado de processos, o controlador preditivo ou MPC (Model Predictive Control) pode ser considerado como a mais importante inovação dos últimos anos e a ferramenta padrão para aplicações industriais, devido ao fato do MPC manter a planta operando dentro das suas restrições de forma mais lucrativa. Entretanto, como todo algoritmo de controle, o MPC depois de algum tempo em operação dificilmente funciona como quando fora inicialmente projetado. Desta forma, com o objetivo de manter os benefícios dos sistemas MPC por um longo período de tempo, seu desempenho precisa ser monitorado e avaliado durante a operação. Esta tarefa requer a presença de ferramentas efetivas e confiáveis para detectar quando o desempenho do controlador estiver abaixo do desejável, para definir a necessidade, ou não, de um recomissionamento do sistema. Destarte, aborda-se neste trabalho o desenvolvimento de técnicas para monitoramento e avaliação de desempenho de controladores preditivos multivariáveis, sendo desenvolvidas duas novas ferramentas: LQG benchmark Modificado e IHMC benchmark. Os resultados obtidos a partir de simulações numéricas foram satisfatórios e coerentes com a literatura técnica aplicada no desenvolvimento dos avaliadores, os quais foram utilizados no monitoramento do sistema de controle MPC do processo de separação trifásica água-óleo-gás, oferecendo assim uma solução apropriada e fornecendo subsídios para implementações em sistemas industrias reais.por
dc.publisher.programPós-Graduação em Engenharia Elétricapor
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApor
Appears in Collections:Mestrado em Engenharia Elétrica

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
RODRIGO_RIBEIRO_SANTOS.pdf2,98 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.