Plataforma computacional integrada para identificação de sistemas

• Processo: 17/50162-8
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2018
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2020
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Eletrônica Industrial, Sistemas e Controles Eletrônicos
• Pesquisador responsável: Rodrigo Juliani Correa de Godoy
• Beneficiário: Rodrigo Juliani Correa de Godoy
• Empresa: Cursor - Softwares para Identificação e Controle Ltda
• Município: São Paulo
• Vinculado ao auxílio: 14/50363-5 - Plataforma computacional integrada para identificação de sistemas, AP.PIPE
• Auxílio(s) vinculado(s): 21/06543-2 - Plataforma computacional integrada para identificação de modelos dinâmicos, AP.PIPE
• Bolsa(s) vinculada(s): 18/22919-0 - Treinamento técnico em MATLAB Production Server e MATLAB, BP.TT; 18/22128-2 - Identificação de modelos com dados de plantas simuladas e processos reais aplicando a plataforma computacional integrada para identificação de sistemas, BP.TT; 17/23116-5 - Plataforma computacional integrada para identificação de sistemas, BP.PIPE
• Assunto(s): Controle de processos MATLAB Plataforma (computação) Identificação de sistemas Otimização de sistemas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Controle De Processos | Identificao De Sistemas | Matlab | Matlab Production Server | Otimizacao De Processos | Sintonia De Controladores

Resumo

A implantação de sistemas de controle baseados em modelo se apoia em descrições matemáticas da dinâmica da planta. Portanto, a obtenção de bons modelos é fundamental para a eficiência do controle. A forma mais comum de se obter modelos em ambientes industriais é a identificação de sistemas. A equipe proponente trabalhou em conjunto por quatro anos em um projeto em parceria com o Centro de Pesquisas e Desenvolvimento Leopoldo Américo Miguez de Mello - CENPES da Petrobras S.A., intitulado "Desenvolvimento de algoritmos para identificação de modelos lineares de processos multivariáveis operando em malha fechada (BR-Ident)", que terminou em 30 de novembro de 2014 e no qual foram desenvolvidos diversos algoritmos de identificação. O grupo também tem experiência em projetos de consultoria em identificação de sistemas e controle, e tem diversos artigos científicos publicados na área. Na fase 1 do presente projeto PIPE foram pesquisados e desenvolvidos algoritmos e métodos para todas as etapas da identificação de sistemas, integrando-se as ferramentas criadas em um toolbox para MATLAB®. Propõe-se para a fase 2 do projeto a continuação das atividades de pesquisa e desenvolvimento, com o estudo e criação de novos algoritmos para as diversas etapas da identificação de sistemas, para atender às demandas identificadas na fase 1. Além do formato toolbox, será estudado como disponibilizar as ferramentas criadas para uso remoto através do MATLAB Production Server, seguindo as especificações obtidas na fase 1. A proposta descrita neste documento visa criar uma plataforma computacional de identificação de sistemas, que integre diversos algoritmos e facilite seu uso através de computação assistida. A arquitetura de integração especificada centralizará os algoritmos em um servidor central, a fim de tornar mais eficiente a sua execução e gerenciamento. Além disso, a integração dos algoritmos não apenas fornecerá todos em uma única plataforma, mas também oferecerá recursos de assistência ao usuário, de modo que o sistema seja capaz de realizar todo o processo de identificação de forma autônoma, não sendo necessária a intervenção do usuário em nenhuma etapa de maneira obrigatória, o que permitirá que está atenção seja dada às etapas mais relevantes para cada caso e de acordo com a experiência do usuário. Com isto, a equipe proponente acredita que este produto possa ser amplamente usado para prestar serviços ao parque industrial brasileiro ou mesmo internacional, em empresas que necessitem de bons modelos para otimizar seus sistemas de controle ou implementar técnicas de controle avançado. No mercado atual, até onde a equipe proponente tenha conhecimento, não existe nenhuma plataforma similar sendo fornecida em qualquer parte do mundo. As ferramentas disponíveis são soluções pontuais e incluem apenas alguns algoritmos clássicos de estimação de modelos. A proposta se trata, portanto, de algo totalmente inovador. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

CORREA DE GODOY, RODRIGO JULIANI; GARCIA, CLAUDIO. Optimal order selection for high order ARX models. DIGITAL SIGNAL PROCESSING, v. 108, JAN 2021. (17/50162-8)

CHAVES, CARLOS ROBERTO; JULIANI, RODRIGO C. G.; GARCIA, CLAUDIO. IDENTIFICATION OF THE DYNAMIC MODEL OF A PETROCHEMICAL FURNACE OF 50MW FOR IMPLEMENTATION OF MPC CONTROL. IFAC PAPERSONLINE, v. 52, n. 1, p. 6-pg., 2019-01-01. (17/50162-8)