Controle Preditivo Não Linear baseado em Simulated Annealing Acoplado Paralelo
Controle preditivo não linear, Simulated Annealing Acoplado, Estimação de parâmetros, Controle de processos.
O controle preditivo (MPC) é uma técnica de controle avançada que teve um impacto significativo nas indústrias de processo. São vários os motivos que justificam sua grande aceitação como, por exemplo, o fato de lidar naturalmente com problemas de controle multivariáveis, considerar restrições nas variáveis de entrada e saída e adaptar-se a mudanças estruturais da planta. Apesar do crescente esforço em pesquisa voltada para o desenvolvimento de estratégias de controle preditivo não linear, o uso dessas técnicas em sistemas reais ainda é um desafio, pois os algoritmos desenvolvidos são normalmente mais complexos que os lineares e, algumas vezes, não permitem aplicações em tempo real para sistemas de dinâmica rápida. Apesar disso, o aumento constante da velocidade e do poder da computação torna essa perspectiva real. Nesse sentido, a proposta do trabalho é desenvolver uma estratégia de controle preditivo não linear que utiliza um algoritmo de otimização estocástica de ótima escalabilidade paralela conhecido por Simulated Annealing Acoplado (CSA, do inglês Coupled Simulated Annealing). A estratégia visa resolver diretamente, sem aproximações no modelo do processo, e de forma paralela o problema de otimização do MPC não linear para aplicação em tempo real nos sistemas de dinâmicas mais rápidas. Uma vez que o modelo utilizado em controle preditivo é apenas uma aproximação matemática da planta, existe a possibilidade de descasamento entre os comportamentos dos dois. Dessa forma, a estratégia proposta busca atender ao requisito de robustez a incertezas do modelo, resolvendo o problema de forma adaptativa. No presente trabalho, utilizou-se a versão serial do CSA para simulação do controle de um reator químico não linear com parâmetros incertos. Os resultados da simulação mostraram a eficiência e as características da estratégia adaptativa considerando o desajuste entre modelo e o processo.