Modelagem e controle de marcha de robôs bípedes com disco de inércia.

Esta tese trata de um robô bípede em caminhar dinâmico. Neste robô, que normalmente é um sistema sub-atuado, fazemos uso de um disco de inércia que funciona num certo sentido como um atuador adicional. Através deste disco, obtém-se mais liberdade para a elaboração de passos repetitivos e um aumento na robustez. Por outro lado, o sistema de controle dos passos deve controlar, além do passo propriamente dito, também a velocidade do disco, de modo que não sejam saturados os atuadores (motores elétricos). Apresentamos então um controlador capaz de realizar estas ações simultaneamente.

Portfolio efficiency tests with conditioning information using empirical likelihood estimation

We evaluate the use of Generalized Empirical Likelihood (GEL) estimators in portfolios efficiency tests for asset pricing models in the presence of conditional information. Estimators from GEL family presents some optimal statistical properties, such as robustness to misspecification and better properties in finite samples. Unlike GMM, the bias for GEL estimators do not increase as more moment conditions are included, which is expected in conditional efficiency analysis. We found some evidences that estimators from GEL class really performs differently in small samples, where efficiency tests using GEL generate lower estimates compared to tests using the standard approach with GMM. With Monte Carlo experiments we see that GEL has better performance when distortions are present in data, especially under heavy tails and Gaussian shocks.

Real time optimization in chemical process: evaluation of strategies, improvements and industrial application.

The increasing economic competition drives the industry to implement tools that improve their processes efficiencies. The process automation is one of these tools, and the Real Time Optimization (RTO) is an automation methodology that considers economic aspects to update the process control in accordance with market prices and disturbances. Basically, RTO uses a steady-state phenomenological model to predict the process behavior, and then, optimizes an economic objective function subject to this model. Although largely implemented in industry, there is not a general agreement about the benefits of implementing RTO due to some limitations discussed in the present work: structural plant/model mismatch, identifiability issues and low frequency of set points update. Some alternative RTO approaches have been proposed in literature to handle the problem of structural plant/model mismatch. However, there is not a sensible comparison evaluating the scope and limitations of these RTO approaches under different aspects. For this reason, the classical two-step method is compared to more recently derivative-based methods (Modifier Adaptation, Integrated System Optimization and Parameter estimation, and Sufficient Conditions of Feasibility and Optimality) using a Monte Carlo methodology. The results of this comparison show that the classical RTO method is consistent, providing a model flexible enough to represent the process topology, a parameter estimation method appropriate to handle measurement noise characteristics and a method to improve the sample information quality. At each iteration, the RTO methodology updates some key parameter of the model, where it is possible to observe identifiability issues caused by lack of measurements and measurement noise, resulting in bad prediction ability. Therefore, four different parameter estimation approaches (Rotational Discrimination, Automatic Selection and Parameter estimation, Reparametrization via Differential Geometry and classical nonlinear Least Square) are evaluated with respect to their prediction accuracy, robustness and speed. The results show that the Rotational Discrimination method is the most suitable to be implemented in a RTO framework, since it requires less a priori information, it is simple to be implemented and avoid the overfitting caused by the Least Square method. The third RTO drawback discussed in the present thesis is the low frequency of set points update, this problem increases the period in which the process operates at suboptimum conditions. An alternative to handle this problem is proposed in this thesis, by integrating the classic RTO and Self-Optimizing control (SOC) using a new Model Predictive Control strategy. The new approach demonstrates that it is possible to reduce the problem of low frequency of set points updates, improving the economic performance. Finally, the practical aspects of the RTO implementation are carried out in an industrial case study, a Vapor Recompression Distillation (VRD) process located in Paulínea refinery from Petrobras. The conclusions of this study suggest that the model parameters are successfully estimated by the Rotational Discrimination method; the RTO is able to improve the process profit in about 3%, equivalent to 2 million dollars per year; and the integration of SOC and RTO may be an interesting control alternative for the VRD process.

Descrição de um fóssil de Eira barbara (Carnivora, Mustelidae) do Pleistoceno final (Bacia do Acre) e morfologia comparada do sincrânio de E. barbara recente: implicações paleobiogeográficas, geográficas e taxonômicas

A espécie recente Eira barbara (Mustelidae, Carnivora) possui uma distribuição geográfica desde o México até o norte da Argentina. É um importante táxon a ser estudado como modelo anatômico dentre os mustelídeos, assim como um importante modelo para uma melhor compreensão e entendimento sobre a diversificação dos Mustelidae. Atualmente, os registros fósseis de E. barbara na América do Sul são bastante escassos e restritos às idades pleistocênicas, sendo que os estudos destes fósseis são frequentemente desprovidos de maiores esforços para realização de descrições morfológicas detalhadas e de estudos paleobiogeográficos. Assim como os estudos dos fósseis de E. barbara são limitados, constatou-se que o mesmo cenário é observado quanto aos estudos sobre a morfologia e biogeografia da espécie. Desta forma, o presente trabalho se propôs a: realizar uma revisão de todos os registros da espécie e de uma forma geral, contribuir para um melhor conhecimento sobre a morfologia sincraniana e sobre a história biogeográfica e paleobiogeográfica de E. barbara. Para tanto, os seguintes objetivos foram propostos: estudo e redescrição detalhada do fóssil UFAC-PV 036, proveniente do Pleistoceno final do Alto Rio Juruá do sudoeste da Amazônia Brasileira; descrição sincraniana comparada de estruturas morfológicas externas e internas, analisando caracteres intraespecíficos da espécie E. barbara; realização de análises multivariadas a fim de investigar variações geográficas sob o uso de caracteres craniométricos de E. barbara entre os diferentes biomas brasileiros. A revisão dos registros fósseis foi de grande importância para o estabelecimento dos verdadeiros registros de Eira na América do Sul e a redescrição de UFAC-PV 36 contribui para o melhor conhecimento morfológico e paleobiogeográfico da espécie. A descrição morfológica comparada do sincrânio de E. barbara contribui de forma significativa para o conhecimento sobre a morfologia da espécie bem como, a descrição de caracteres intraespecíficos proporcionam caracteres mais apropriados em matrizes morfológicas, fornecendo maior robustez nas análises filogenéticas futuras. Este trabalho propõe que E. barbara não possui diferenças craniométricas estatisticamente significativas entre os biomas brasileiros, porém, E. barbara caracteriza-se aqui como uma espécie dimórfica, na qual os machos possuem estruturas cranianas relativamente maiores do que as fêmeas.

Modelagem e análise de desempenho de sistema para geração de energia elétrica através de ondas marítimas.

Mediante a crescente necessidade de aumento na oferta de energia elétrica devido à constante elevação na demanda mundial, esta dissertação avalia o desempenho de um sistema conversor de energia de ondas marítimas em energia elétrica. O sistema em análise é o de coluna de água oscilante com turbina de dupla ação instalado na costa. Utiliza-se um modelo regular de ondas como perturbação à dinâmica de uma câmara semi-submersa gerando fluxo de ar através de uma turbina à ar de dupla ação. O sistema final é não linear e com parâmetros variantes no tempo. A dissertação investiga possibilidades para o aumento do rendimento da turbina em diferentes condições de mar através do método de simulação numérica. Após a modelagem física e matemática do sistema escolhido, inicia-se a síntese de um controlador proporcional derivativo para controle da pressão de ar na turbina em torno da pressão ideal de trabalho da mesma. A análise inclui o comparativo entre os resultados do sistema com e sem controlador e a avaliação de robustez utilizando ondas com amplitude variável. O trabalho apresenta ainda propostas de otimização do sistema para trabalhar em condições similares a região de Pecém no Brasil. Pelos resultados obtidos nas simulações, conclui-se que o rendimento e a robustez do sistema podem melhorar utilizando um sistema controlado. O rendimento do sistema poderá ainda ser otimizado para a região de instalação.