Controle cooperativo aplicado a sistemas de posicionamento dinâmico.

Hoje em dia com o crescente aumento da exploração de petróleo e gás em águas profundas, há um aumento na demanda por operações offshore envolvendo a cooperação entre unidades flutuantes. Tais operações requerem um alto nível de planejamento e coordenação, o que na maioria dos casos é feito com a troca de informação no nível de operação, com cada unidade flutuante comandada independentemente. Exemplos de operações deste tipo vão desde operações de alívio passando por operações de instalação de equipamento submarino, até operações de pesquisa envolvendo múltiplas unidades flutuantes dotadas de sistema de posicionamento dinâmico (DP). As vantagens do controle cooperativo surgem com a redução do erro da distância relativa durante a manutenção do posicionamento ou durante a execução de manobras de posicionamento conjuntas. No presente trabalho, os conceitos de controle de consenso são aplicados de forma combinada com o sistema DP de cada navio. A influência dos ganhos do controlador cooperativo no sistema como um todo será discutida, utilizando-se técnicas de análise da resposta em frequência. Simulações completas no domínio do tempo e experimentos usando modelos em escala serão utilizados para se demonstrar o funcionamento do controle cooperativo. Todas as simulações serão conduzidas no simulador Dynasim e os ensaios experimentais no tanque de provas da Engenharia Naval da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo. Além disso, serão feitas comparações entre os experimentos em tanque de provas e simulações numéricas equivalentes, demonstrando-se a validade dos ensaios numéricos. Será também demonstrado que os requisitos de projetos adotados são atendidos pelos ensaios em tanque de provas. .

Desenvolvimento de um controlador preditivo estocástico para processos da indústria química.

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.

Identificação de sistemas para o estudo de controle motor.

Qualquer tarefa motora ativa se dá pela ativação de uma população de unidades motoras. Porém, devido a diversas dificuldades, tanto técnicas quanto éticas, não é possível medir a entrada sináptica dos motoneurônios em humanos. Por essas razões, o uso de modelos computacionais realistas de um núcleo de motoneurônios e as suas respectivas fibras musculares tem um importante papel no estudo do controle humano dos músculos. Entretanto, tais modelos são complexos e uma análise matemática é difícil. Neste texto é apresentada uma abordagem baseada em identificação de sistemas de um modelo realista de um núcleo de unidades motoras, com o objetivo de obter um modelo mais simples capaz de representar a transdução das entradas do núcleo de unidades motoras na força do músculo associado ao núcleo. A identificação de sistemas foi baseada em um algoritmo de mínimos quadrados ortogonal para achar um modelo NARMAX, sendo que a entrada considerada foi a condutância sináptica excitatória dendrítica total dos motoneurônios e a saída foi a força dos músculos produzida pelo núcleo de unidades motoras. O modelo identificado reproduziu o comportamento médio da saída do modelo computacional realista, mesmo para pares de sinal de entrada-saída não usados durante o processo de identificação do modelo, como sinais de força muscular modulados senoidalmente. Funções de resposta em frequência generalizada do núcleo de motoneurônios foram obtidas do modelo NARMAX, e levaram a que se inferisse que oscilações corticais na banda-beta (20 Hz) podem influenciar no controle da geração de força pela medula espinhal, comportamento do núcleo de motoneurônios até então desconhecido.

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.

Efeitos da mecanização agrícola da cultura da cana-de-açúcar nos processos erosivos: dimensionamento de terraços com base na Equação Universal de Perdas de Solo (EUPS)

A cultura da cana-de-açúcar é a segunda maior movimentação econômica na cadeia do agronegócio no Brasil. Gera riquezas através da fabricação de açúcar, etanol e cogeração de energia elétrica, além de outros subprodutos. Considerada fonte de energia renovável, a cana-de- açúcar a princípio tinha sua imagem associada a impactos negativos principalmente devido as queimadas realizadas nas lavouras para colheita manual. Nos últimos anos, baseado em decretos e no Protocolo Agro-ambiental, essa prática vem sendo abolida. Para se manter e até mesmo aumentar o rendimento das colhedoras nos canaviais, os gestores têm adotado práticas para reduzir os terraços agrícolas, com impacto nos sistemas de conservação de solos. Assim, este trabalho teve como objetivo identificar os impactos ambientais provocados pela mecanização agrícola decorrente do mau manejo e dimensionamento dos mecanismos de conservação do solo. Neste estudo também se realizou uma análise à Equação Universal de Perdas de Solo (EUPS), como ferramenta para o dimensionamento de terraços agrícolas. O estudo foi realizado em uma microbacia hidrográfica, denominada Ribeirão da Bocaina, localizada na UGRHI-13 (Tietê - Jacaré). Foi possível identificar a variabilidade amostral do solo para o dimensionamento conservacionista, gerando curvas de nível com Desníveis Verticais (D.V) desuniformes, contrariando a sistemática atual de terraços que respeita cotas múltiplas ou mesmo dimensionamentos empiristas, segundo o conhecimento local e o histórico recente da área. Algumas sugestões também foram feitas afim de torná-la uma ferramenta ainda mais eficiente, considerando condições particulares à cultura da cana-de-açúcar, tais como a influência da palhada, sulcos de plantio e diversos tipos de terraços como meios de controle à erosão. A metodologia foi satisfatória, no que tange a compreensão pelos meios de correlação entre as práticas conservacionistas e modelos de predição de perda de solo, trazendo luz à ciência na interpretação das ferramentas existentes e as lacunas a serem preenchidas.

Aplicações híbridas entre sistemas multiagentes e técnicas de inteligência artificial para redes inteligentes de distribuição de energia elétrica

Os smart grids representam a nova geração dos sistemas elétricos de potência, combinando avanços em computação, sistemas de comunicação, processos distribuídos e inteligência artificial para prover novas funcionalidades quanto ao acompanhamento em tempo real da demanda e do consumo de energia elétrica, gerenciamento em larga escala de geradores distribuídos, entre outras, a partir de um sistema de controle distribuído sobre a rede elétrica. Esta estrutura modifica profundamente a maneira como se realiza o planejamento e a operação de sistemas elétricos nos dias de hoje, em especial os de distribuição, e há interessantes possibilidades de pesquisa e desenvolvimento possibilitada pela busca da implementação destas funcionalidades. Com esse cenário em vista, o presente trabalho utiliza uma abordagem baseada no uso de sistemas multiagentes para simular esse tipo de sistema de distribuição de energia elétrica, considerando opções de controle distintas. A utilização da tecnologia de sistemas multiagentes para a simulação é baseada na conceituação de smart grids como um sistema distribuído, algo também realizado nesse trabalho. Para validar a proposta, foram simuladas três funcionalidades esperadas dessas redes elétricas: classificação de cargas não-lineares; gerenciamento de perfil de tensão; e reconfiguração topológica com a finalidade de reduzir as perdas elétricas. Todas as modelagens e desenvolvimentos destes estudos estão aqui relatados. Por fim, o trabalho se propõe a identificar os sistemas multiagentes como uma tecnologia a ser empregada tanto para a pesquisa, quanto para implementação dessas redes elétricas.

Controle de cargas conteinerizadas utilizando elementos da cadeia logística segura e do programa brasileiro de Operador Econômico Autorizado (OEA).

O presente trabalho propõe um processo para auxiliar a tarefa de implantação de controles de Cadeia Logística Segura para a importação e exportação de cargas conteinerizadas, transportadas pelo modal rodoviário. Está em consonância com a legislação brasileira atual, no que se refere à Receita Federal do Brasil e demais Órgãos Anuentes. Além disso, inclui, também, as novas diretrizes do Programa Brasileiro de Operador Econômico Autorizado que teve seu início na primeira quinzena de Dezembro de 2014, bem como os aspectos principais do quadro SAFE, da Organização Mundial das Aduanas (OMA) e do programa americano Customs-Trade Partnership Against Terrorism (C-TPAT). O processo proposto no trabalho contempla a instrumentação dos controles e seus principais pontos de integração de dados, estágio em que grande parte dos operadores econômicos atuais se encontra. A proposta justifica-se pela complexidade dos processos de cadeias logísticas, sua importância para o comércio exterior e, portanto, para a economia do país, que exigem um aperfeiçoamento constante para atender à competitividade crescente dos mercados, controlar e gerenciar riscos e incertezas dos tempos da globalização. A metodologia do trabalho de pesquisa constou de estudos sobre o significado de cadeia logística segura, legislações e normatizações existentes, principais tecnologias utilizadas no Brasil e no mundo e suas estratégias de integração de sistemas, com enfoque em alguns projetos de gestão já existentes no país. O porto de Santos foi tomado como campo principal de pesquisa. O trabalho evidenciou a importância da presença de três características fundamentais em um processo de cadeia logística segura: ser instrumentado, integrado e inteligente. Considera-se que, a partir do processo proposto, será possível aumentar o grau de inteligência de uma cadeia logística, de forma a gerenciar e mitigar os potenciais riscos de forma mais racional.

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

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.

Desenvolvimento de algoritmo de controle de tração para regeneração de energia metroviária - ACTREM: melhoria da eficiência energética de sistemas de tração metroviária.

Esta tese propõe um modelo de regeneração de energia metroviária, baseado no controle de paradas e partidas do trem ao longo de sua viagem, com o aproveitamento da energia proveniente da frenagem regenerativa no sistema de tração. O objetivo é otimizar o consumo de energia, promover maior eficiência, na perspectiva de uma gestão sustentável. Aplicando o Algoritmo Genético (GA) para obter a melhor configuração de tráfego dos trens, a pesquisa desenvolve e testa o Algoritmo de Controle de Tração para Regeneração de Energia Metroviária (ACTREM), usando a Linguagem de programação C++. Para analisar o desempenho do algoritmo de controle ACTREM no aumento da eficiência energética, foram realizadas quinze simulações da aplicação do ACTREM na linha 4 - Amarela do metrô da cidade de São Paulo. Essas simulações demonstraram a eficiência do ACTREM para gerar, automaticamente, os diagramas horários otimizados para uma economia de energia nos sistemas metroviários, levando em consideração as restrições operacionais do sistema, como capacidade máxima de cada trem, tempo total de espera, tempo total de viagem e intervalo entre trens. Os resultados mostram que o algoritmo proposto pode economizar 9,5% da energia e não provocar impactos relevantes na capacidade de transporte de passageiros do sistema. Ainda sugerem possíveis continuidades de estudos.

Mitigação de falhas críticas em sistemas produtivos.

O cenário competitivo e globalizado em que as empresas estão inseridas, sobretudo a partir do século XXI, associados a ciclos de vida cada vez menores dos produtos, rigorosos requisitos de qualidade, além de políticas de preservação do meio ambiente, com redução de consumo energético e de recursos hídricos, somadas às exigências legais de melhores condições de trabalho, resultaram em uma quebra de paradigma nos processos produtivos até então concebidos. Como solução a este novo cenário produtivo pode-se citar o extenso uso da automação industrial, fato que resultou em sistemas cada vez mais complexos, tanto do ponto de vista estrutural, em função do elevado número de componentes, quanto da complexidade dos sistemas de controle. A previsibilidade de todos os estados possíveis do sistema torna-se praticamente impossível. Dentre os estados possíveis pode-se citar os estados de falha que, dependendo da severidade do efeito associado à sua ocorrência, podem resultar em sérios danos para o homem, o meio ambiente e às próprias instalações, caso não sejam corretamente diagnosticados e tratados. Fatos recentes de catástrofes relacionadas à sistemas produtivos revelam a necessidade de se implementar medidas para prevenir e para mitigar os efeitos da ocorrência de falhas, com o objetivo de se evitar a ocorrência de catástrofes. De acordo com especialistas, os Sistemas Instrumentados de Segurança SIS, referenciados em normas como a IEC 61508 e IEC 61511, são uma solução para este tipo de problema. Trabalhos publicados tratam de métodos para a implementação de camadas SIS de prevenção, porém com escassez de trabalhos para camadas SIS de mitigação. Em função do desconhecimento da dinâmica do sistema em estado de falha, técnicas tradicionais de modelagem tornam-se inviáveis. Neste caso, o uso de inteligência artificial, como por exemplo a lógica fuzzy, pode se tornar uma solução para o desenvolvimento do algoritmo de controle, associadas a ferramentas de edição, modelagem e geração dos códigos de controle. A proposta deste trabalho é apresentar uma sistemática para a implementação de um sistema de controle para a mitigação de falhas críticas em sistemas produtivos, com referência às normas IEC 61508/61511, com ação antecipativa à ocorrência de catástrofes.