Métodos Aplicados à Identificação Multivariável de Sistemas
Identificação, sistemas multivariáveis, controle preditivo
A identificação e controle de processos multivariáveis ainda são, atualmente, áreas de interesse crescente na comunidade de sistemas de controle. Os métodos clássicos de controle, usualmente utilizados na industria, apresentam limitações quando aplicados a processos multivariáveis com características complexas, tais como: não-linearidades, instabilidades, atraso de transporte, comportamento não-estacionário e acoplamento entre as variáveis de um processo. Desta forma, fica evidente a necessidade de ter modelos matemáticos que representem estas características com a maior fidelidade possível, para que sejam utilizados outras abordagens de controle não-convencionais, tais como os controladores preditivos e inteligentes. Esta proposta de tese de doutorado apresentará os fundamentos básicos que estão sendo seguidos para encontrar as contribuições na área de identificação multivariável linear e/ou não-linear. Inicialmente, deseja-se encontrar formas mais simplificadas, otimizadas e hibridas que ajudem, principalmente, no desenvolvimento de sistemas práticos para a industria. Todavia, não está descartado em contribuir em outras áreas da identificação, por exemplo de sinais de excitação com o relé Aparatos modificado. Será apresentado também resultados parciais, ainda que tímidos, na implementação de identificação multivariável linear, cujos algoritmos estão servindo como axioma para avançar na identificação multivariável não-linear.