1000 resultados para Resposta de sistemas lineares


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Esta dissertação propõe um algoritmo do Controlador Preditivo Generalizado (GPC) com horizonte de controle igual a um para ser aplicado em plantas industriais com modelos variantes no tempo, simples o su ficiente para ser implementado em Controlador Lógico Programável (PLC). A solução explícita do controlador é obtida em função dos parâmetros do modelo e dos parâmetros de sintonia do GPC (horizonte nal de predição hp e o fator de supressão do sinal de controle ), além das entradas e saídas presentes e passadas. A sintonia do fator de supressão e do horizonte de previsão GPC é feita através do lugar das raízes da equação característica do sistema em malha fechada, sempre que os parâmetros do modelo da planta industrial (estável ou instável em malha aberta) forem modificados.

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A necessidade que as indústrias têm, hoje em dia, de lidar com processos cada vez mais complexos, onde a quantidade de variáveis a controlar e restrições processuais a impor aumentou exponencialmente nas últimas décadas. Uma maior competitividade e eficiência, lado-a-lado com a redução de custos, proporcionou à comunidade científica e industrial explorar mais profundamente o controlo de processos, com vista à construção de técnicas avançadas para fazer face a estas exigências. O controlo preditivo baseado em modelos - MPC- engloba diversas classes de controladores que utilizam algoritmos de predição/previsão e modelos matemáticos representativos do sistema, que juntamente com restrições processuais permitem operar junto de referências e tornar o controlo mais eficiente e seguro. O sucesso do MPC nos sistemas lineares com restrições deve-se, sobretudo, ao facto de reduzir o problema de optimização a um problema de programação quadrática, de fácil implementação e resolução. Além do mais, trata-se de um tipo de controlo bastante flexível e, ao mesmo tempo, mais robusto que o controlo clássico ou convencional, já que pode lidar com processos multivariáveis sem precisar de alterações significativas na sua construção. Neste trabalho aplicam-se técnicas de controlo preditivo a processos não lineares multivariáveis. Estuda-se, ainda, o desempenho desta classe de controladores comparando-a com técnicas de controlo convencional. Nomeadamente, estuda-se um sistema de três tanques em que o caudal é manipulado através de válvulas com característica não linear. O processo é modelado através de princípios de conservação e é validado por um conjunto real de ensaios que permitiu, ainda, obter experimentalmente a característica das válvulas. O modelo validado permitiu desenvolver um controlador preditivo multivariável para controlar os níveis da instalação. Demonstra-se que os controladores preditivos apresentam grandes vantagens em relação ao controlo clássico com malhas independentes.

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A existência de estações de tratamentos de águas residuais (ETAR) é, nos dias de hoje, fundamental na medida em que permite, reduzir a poluição ambiental associada às águas e, também, a reutilização da água tratada para diversos fins. A constante necessidade de cumprir os limites de descargas nos meios recetores conduziu a um melhoramento nas técnicas e processos de tratamento de efluentes, nomeadamente, nos processos biológicos. O processo por lamas ativadas é um processo amplamente utilizado para a remoção de poluentes orgânicos presentes nas águas residuais, pelo que um estudo mais intensivo sobre estes tratamentos resultou na publicação de uma série de conceitos e pressupostos, através de modelos numéricos. A modelação numérica de processos de tratamento de águas residuais e a utilização de ferramentas de simulação numérica têm sido largamente utilizadas, a nível mundial, por exemplo em investigação, desenvolvimento de processos, atividade de consultoria e igualmente por entidades reguladoras, na medida em que os auxiliam no planeamento, dimensionamento e análise do comportamento de infraestruturas de tratamento. No presente trabalho, recorreu-se ao software de simulação GPS-X (versão 6.0) para implementar o esquema de tratamento da ETAR de Beirolas. O objetivo deste trabalho é verificar a aplicabilidade de modelos numéricos na simulação de unidades de tratamento de efluentes e avaliar a resposta dos diferentes modelos, assim como a influência na alteração de características das águas afluentes no comportamento dos modelos. Os resultados obtidos permitiram concluir que os modelos numéricos podem ser utilizados para prever a resposta dos sistemas biológicos e as suas perturbações. Conclui-se ainda que o comportamento, dos modelos estudados (ASM1, ASM2d, ASM3 e mantis), é semelhante, contudo deve-se referir que devido à complexidade do modelo e a falta de informação experimental sobre as características do efluente, não permitiram efetuar uma completa caracterização e calibração do caso de estudo, e toda a informação disponível sobre as características físico-químicas da água foram baseadas em estimativas de concentrações de carências de oxigénio e sólidos suspensos.

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Mestrado em Engenharia Informática

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Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação

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Fuzzy logic controllers (FLC) are intelligent systems, based on heuristic knowledge, that have been largely applied in numerous areas of everyday life. They can be used to describe a linear or nonlinear system and are suitable when a real system is not known or too difficult to find their model. FLC provide a formal methodology for representing, manipulating and implementing a human heuristic knowledge on how to control a system. These controllers can be seen as artificial decision makers that operate in a closed-loop system, in real time. The main aim of this work was to develop a single optimal fuzzy controller, easily adaptable to a wide range of systems – simple to complex, linear to nonlinear – and able to control all these systems. Due to their efficiency in searching and finding optimal solution for high complexity problems, GAs were used to perform the FLC tuning by finding the best parameters to obtain the best responses. The work was performed using the MATLAB/SIMULINK software. This is a very useful tool that provides an easy way to test and analyse the FLC, the PID and the GAs in the same environment. Therefore, it was proposed a Fuzzy PID controller (FL-PID) type namely, the Fuzzy PD+I. For that, the controller was compared with the classical PID controller tuned with, the heuristic Ziegler-Nichols tuning method, the optimal Zhuang-Atherton tuning method and the GA method itself. The IAE, ISE, ITAE and ITSE criteria, used as the GA fitness functions, were applied to compare the controllers performance used in this work. Overall, and for most systems, the FL-PID results tuned with GAs were very satisfactory. Moreover, in some cases the results were substantially better than for the other PID controllers. The best system responses were obtained with the IAE and ITAE criteria used to tune the FL-PID and PID controllers.

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Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Civil

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Em geral, a função de um modelo de impedância para processos de eletrodo simples é deduzida de um modelo elétrico equivalente, denominado circuito de Randles. Neste trabalho estudou-se a generalização dessa função, mediante a introdução de um parâmetro não-elétrico, relacionado com a flexibilidade do ângulo de fase e da magnitude. A função foi ajustada às medidas experimentais de impedância obtidas de um sistema constituído de uma liga Ti-10%Al (m/m) em solução de cloreto de sódio 0,9%, variando-se a amplitude de perturbação. Verificou-se que a função generalizada foi adequada para descrever a impedância do sistema analisado, reduzindo as distorções entre a curva experimental e a curva teórica. Além disso, os melhores resultados foram obtidos para sinais de perturbação do sistema com amplitude igual a 10 mV.

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O método LTSN tem sido utilizado na resolução de uma classe abrangente de problemas de transporte de partículas neutras que são reduzidos a um sistema linear algébrico depois da aplicação da transformada de Laplace. Na maioria dos casos estudados os autovalores associados são reais e simétricos. Para o problema de criticalidade os autovalores associados são reais ou imaginários puros e simétricos, e para o o problema de multigrupo podem aparecer autovalores complexos. O objetivo deste trabalho consiste na generalização da formulação LTSN para problemas de transporte com autovalores complexos. Por esse motivo é focada a solução de um problema radiativo de transporte com polarização em uma placa plana. A solução apresentada fundamenta-se na aplicação da transformada de Laplace ao conjunto de equações SN dos problemas resultantes da decomposição da equação de transferência radiativa com polarização em série de Fourier, seguindo o procedimento de Chandrasekhar. Esse procedimento gera 2L + 2 sistemas lineares de ordem 4N dependentes do parâmetro complexo "s". Aqui, L é o grau de anisotropia e N a ordem de quadratura. A solução desse sistema simbólico é obtida através da aplicação da transformada inversa de Laplace depois da inversão da matriz simbólica pelo método da diagonalização. Para a obtenção das constantes de integração é assumido que os componentes do vetor de Stokes são reais e as matrizes dos autovalores e autovetores são separadas em suas partes real e imaginária. A solução LTSN para autovalores complexos é validada através da comparação da solução para uma placa com espessura unitária, grau de anisotropia L = 13, albedo de espalhamento simples $ = 0:99, coe ciente de re exão de Lambert ¸0 = 0:1 e N = 150, segundo dados da literatura consultada.

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A identificação de modelos é determinante no sucesso das modernas técnicas de controle avançado de processos. Um modelo para o sistema pode ser obtido através de modelagem rigorosa, baseada em equações governantes do sistema ou através da modelagem empírica e estimação de parâmetros. Embora mais rápida e fácil, a modelagem empírica necessita de alguns testes de identificação nos quais as variáveis manipuladas são variadas de modo que resultem em variações nas variáveis controladas. Os testes de identificação podem apresentar custos muito elevados tendo em vista que o sistema pode sair de seu ponto normal de operação, gerando produtos com folga de especificação. Este fato ocorre porque usualmente as perturbações aplicadas nas variáveis manipuladas nas indústrias de processos são independentes umas das outras, aumentando a duração do teste de identificação. Desta forma, neste trabalho foi desenvolvida uma nova metodologia de projeto de perturbações simultâneas para a identificação de modelos dinâmicos baseada na direcionalidade do sistema, com o objetivo de fornecer dados mais ricos para se capturar corretamente o comportamento multivariável do sistema e manter o processo no ponto de operação normal. As perturbações são projetadas conforme as características de um modelo simplificado do processo, ou pré-modelo. Este modelo inicial é obtido essencialmente de dados históricos de planta, selecionados através de uma sistemática análise de correlação desenvolvida neste trabalho A metodologia proposta é composta de duas partes: a primeira parte diz respeito à análise dos dados históricos de planta para obtenção de informações prelimirares as quais são utilizadas no planejamento de perturbações, tais como amplitude do ruído de medida, correlação entre as variáveis de processo, constante de tempo do sistema e matriz de ganhos. E a segunda parte consiste no cálculo da amplitude das perturbações baseado nos resultados da primeira etapa do planejamento. Para sistemas mal-condicionados verificou-se que as perturbações planejadas pela metodologia removem menos a planta de seu ponto de operação gerando resultados mais consistentes em relação às perturbações tradicionais. Já para sistemas bem-condicionados, os resultados são semelhantes. A metodologia foi aplicada em uma unidade piloto experimental e numa unidade de destilação da PETROBRAS, cujos resultados apontam pouca remoção dos sistemas do ponto de operação e modelos consistentes. A validação dos modelos também foi contemplada na dissertação, uma vez que foi proposto um novo critério de validação que considera a derivada dos dados de planta e a do modelo e não apenas os dados de planta e os dados da simulação das saídas do modelo.

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Este trabalho visa a disponibilização de um ambiente de alto desempenho, do tipo cluster de computadores, com alta exatidão, obtida através da utilização da biblioteca C–XSC. A alta exatidão na solução de um problema é obtida através da realização de cálculos intermediários sem arredondamentos como se fossem em precisão infinita. Ao final do cálculo, o resultado deve ser representado na máquina. O resultado exato real e o resultado representado diferem apenas por um único arredondamento. Esses cálculos em alta exatidão devem estar disponíveis para algumas operações aritméticas básicas, em especial as que possibilitam a realização de somatório e de produto escalar. Com isso, deseja-se utilizar o alto desempenho através de um ambiente de cluster onde se tem vários nodos executando tarefas ou cálculos. A comunicação será realizada por troca de mensagens usando a biblioteca de comunicação MPI. Para se obter a alta exatidão neste tipo de ambiente, extensões ou adaptações nos programas paralelos tiveram que ser disponibilizadas para garantir que a qualidade do resultado final realizado em um cluster, onde vários nodos colaboram para o resultado final do cálculo, mantivesse a mesma qualidade do resultado que é obtido em uma única máquina (ou nodo) de um ambiente de alta exatidão. Para validar o ambiente proposto foram realizados testes básicos abordando o cálculo do produto escalar, a multiplicação entre matrizes, a implementação de solvers intervalares para matrizes densas e bandas e a implementação de alguns métodos numéricos para a resolução de sistemas de equações lineares com a característica da alta exatidão. Destes testes foram realizadas análises e comparações a respeito do desempenho e da exatidão obtidos com e sem o uso da biblioteca C–XSC, tanto em programas seqüenciais como em programas paralelos. Com a conseqüente implementação dessas rotinas e métodos será aberto um vasto campo de pesquisa no que se refere ao estudo de aplicações reais de grande porte que necessitem durante a sua resolução (ou em parte dela) da realização de operações aritméticas com uma exatidão melhor do que a obtida usualmente pelas ferramentas computacionais tradicionais.

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Sistemas dinâmicos são todos os sistemas que evoluem no tempo, qualquer que seja a sua natureza, isto é, sistemas fisícos, biológicos, químicos, sociais, económicos, etc.. Esta evoluçãoo pode ser descrita (modelada) por equaçõess de diferenças, uma vez que esse tempo é muitas vezes medido em intervalos discretos. As equações de diferenças aparecem também quando se estuda métodos para a discretização de equações diferenciais. Assim, este trabalho tem por principal objectivo estudar as soluções de alguns tipos de equações de diferenças. Para isso, começa-se por introduzir o conceito de diferença e a sua relação com as equações de diferenças. Em seguida, determina-se a solução geral das todas as equações lineares de primeira ordem, bem como o estudo do seu comportamento assimptótico. Prossegue-se, desenvolvendo as principais técnicas para determinar a soluçãoo de equações de diferenças lineares de qualquer ordem. Em particular, estudam-se as equações com coeficientes constantes. Depois de se desenvolver a teoria básica dos sistemas lineares de equações de diferenças, particulariza-se aos sistemas lineares autónomos,com apenas duas variáveis dependentes, fazendo assim o estudo do comportamento das soluções no plano de fases. Por fim, utiliza-se a transformada Z como uma ferramenta que permite resolver equações de diferenças, em especial as equações de tipo convolução.

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This work deals with a mathematical fundament for digital signal processing under point view of interval mathematics. Intend treat the open problem of precision and repesention of data in digital systems, with a intertval version of signals representation. Signals processing is a rich and complex area, therefore, this work makes a cutting with focus in systems linear invariant in the time. A vast literature in the area exists, but, some concepts in interval mathematics need to be redefined or to be elaborated for the construction of a solid theory of interval signal processing. We will construct a basic fundaments for signal processing in the interval version, such as basic properties linearity, stability, causality, a version to intervalar of linear systems e its properties. They will be presented interval versions of the convolution and the Z-transform. Will be made analysis of convergences of systems using interval Z-transform , a essentially interval distance, interval complex numbers , application in a interval filter.

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In this work a modification on ANFIS (Adaptive Network Based Fuzzy Inference System) structure is proposed to find a systematic method for nonlinear plants, with large operational range, identification and control, using linear local systems: models and controllers. This method is based on multiple model approach. This way, linear local models are obtained and then those models are combined by the proposed neurofuzzy structure. A metric that allows a satisfactory combination of those models is obtained after the structure training. It results on plant s global identification. A controller is projected for each local model. The global control is obtained by mixing local controllers signals. This is done by the modified ANFIS. The modification on ANFIS architecture allows the two neurofuzzy structures knowledge sharing. So the same metric obtained to combine models can be used to combine controllers. Two cases study are used to validate the new ANFIS structure. The knowledge sharing is evaluated in the second case study. It shows that just one modified ANFIS structure is necessary to combine linear models to identify, a nonlinear plant, and combine linear controllers to control this plant. The proposed method allows the usage of any identification and control techniques for local models and local controllers obtaining. It also reduces the complexity of ANFIS usage for identification and control. This work has prioritized simpler techniques for the identification and control systems to simplify the use of the method

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Due to major progress of communication system in the last decades, need for more precise characterization of used components. The S-parameters modeling has been used to characterization, simulation and test of communication system. However, limitation of S-parameters to model nonlinear system has created new modeling systems that include the nonlinear characteristics. The polyharmonic distortion modeling is a characterizationg technique for nonlinear systems that has been growing up due to praticity and similarity with S-parameters. This work presents analysis the polyharmonic distortion modeling, the test bench development for simulation of planar structure and planar structure characterization with X-parameters