Orientador: Paulo Augusto Valente Ferreira

Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação

Resumo: Nesta dissertação, o problema de controle preditivo baseado em modelo, um problema de otimização não linear com critério de desempenho quadrático e restrições lineares, é reformulado via otimização quadrática multiparamétrica, em que as entradas de controle são as variáveis de otimização e...

Resumo: Nesta dissertação, o problema de controle preditivo baseado em modelo, um problema de otimização não linear com critério de desempenho quadrático e restrições lineares, é reformulado via otimização quadrática multiparamétrica, em que as entradas de controle são as variáveis de otimização e os estados (no caso mais simples) representam um vetor de parâmetros. A resolução do problema multiparamétrico fornece as ações de controle ótimas para cada região onde possam estar situados os parâmetros de interesse. Um algoritmo para obtenção destas regiões - politopos - é apresentado. Fórmulas explícitas para a transformação de problemas preditivos clássicos (envolvendo tanto regulação de estados quanto regulação de saída) em problemas de controle preditivo multiparamétricos são derivadas. O algoritmo para regulação da saída, versão multiparamétrica, é então aplicada a um problema de planejamento da produção envolvendo a coordenação de esforços de produção/estoque e propaganda. Resultados computacionais demonstram a versatilidade que a abordagem paramétrica propicia ao processo de tomada de decisões em ambientes de planejamento

Abstract: In the present dissertation, the model based predictive control problem, a nonlinear optimization problem with quadratic performance criterion and linear constraints, is reformulated as a multi-parametric quadratic programming problem, in which the control inputs are the optimization...

Abstract: In the present dissertation, the model based predictive control problem, a nonlinear optimization problem with quadratic performance criterion and linear constraints, is reformulated as a multi-parametric quadratic programming problem, in which the control inputs are the optimization variables and the states (in the simplest case) represent the parameter vector. The optimal solution of the multi-parametric problem provides the optimal control input for every single region where the parameters of interest may be located. An algorithm for obtaining all regions (politopes) is presented. Explicit formulas for the transformation of classical predictive problems (state regulation and output regulation, as well) in multi-parametric predictive control problems are provided. The output regulation algorithm in its parametric version is applied then to a production planning problem involving the production/inventory and the propaganda efforts. Computational results demonstrate the versatility of the parametric approach in production planning environments