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This work presents the practical implementation of an application using the repetitive controller in a first order plant to eliminate periodic disturbances. Repetitive control is useful if periodic disturbances act in industrial processes, such as energy systems and cyclic vibrations. The implemented control system presents a repetitive controller, using the discrete internal model, that is plugged in parallel to a classic PI controller. Rejection of disturbances is achieved if the time period is exactly known. Simulation and experimental results are provided to prove the effectiveness of repetitive control by compensating for periodic disturbances. Such control is a possible solution for steel processes that suffer from periodic disturbances such as continuous casting. Resumo: Este trabalho apresenta a implementação prática de uma aplicação utilizando o controlador repetitivo em uma planta de primeira ordem, para eliminar distúrbios periódicos. O controle repetitivo é útil se perturbações periódicas atuam em processos industriais, como em sistemas de energia e vibrações cíclicas. O sistema de controle implementado apresenta um controlador repetitivo, usando o modelo interno discreto, que é plugado em paralelo a um controlador clássico PI. A rejeição de perturbações é alcançada se o período de tempo for exatamente conhecido. Simulação e resultados experimentais são fornecidos para comprovar a eficácia do controle repetitivo ao compensar distúrbios periódicos. Tal controle é uma possível solução para processos siderúrgicos que sofre com perturbações periódicas como o lingotamento contínuo.

Keeping the level of steel in the mold of the continuous casting process constant is fundamental for the quality of the steel produced and, consequently, its commercial value. It is challenging, considering the several disturbances that cause undesired variations in the mold level. The aim of this paper is to apply a repetitive structure composed of two controllers, a generalized predictive controller (GPC) and a repetitive GPC (R-GPC) with constraints to mitigate the bulging and clogging/unclogging disturbances and the casting speed variation in the mold level of the process. The R-GPC controller has the same characteristics as the GPC, such as performance, robustness to disturbances, and insertion of constraints, and its advantage is the elimination of periodic disturbances. The repetitive structure will be implemented with a robustness filter and tuned by a genetic algorithm (GA). The controller tests are performed by simulations of a nonlinear mathematical model of the mold level, validated using real data from the steel industry. The proposed controller reduces the bulging disturbance amplitude by 98.5% and at 25% of the frequency of reversions in the valve. Consequently, the proposed controller allows an increase in the valve life span, a reduction in maintenance costs, and quality improvement in the steel slab.

Nos últimos anos, houve um crescimento na robótica móvel nas mais distintas áreas, impulsionado pela versatilidade de tarefas que esses robôs podem realizar. Entretanto, para que sejam capazes de executá-las de forma precisa, é essencial que possam navegar de maneira confiável, o que não é uma tarefa simples devido à dificuldade em se obter a pose exata do robô (posição e orientação). Este artigo descreve o desenvolvimento de um robô com a instrumentação necessária para testes de navegação autônoma e, para isso, usa encoders em cada par lateral de rodas para controlar a velocidade e calcular a odometria do robô. Para solucionar os erros acumulativos associados aos algoritmos de odometria, o robô também foi equipado com um sensor laser LiDAR para o uso futuro de algoritmos de localização, como o Monte Carlo Localization, e um sensor inercial para fusão de dados. O controle de dados e comandos é feito através do ROS e de um joystick e os resultados mostraram que o robô pôde controlar a velocidade e a posição de em um ambiente interno. Além disso, testes com o LiDAR para futuros algoritmos de localização absoluta foram realizados a fim de preparar o robô para implementações que exigem navegação autônoma e precisa.

A robótica móvel é uma área em grande crescimento na pesquisa científica e na indústria, devido a sua versatilidade e capacidade de substituir os humanos, especialmente em trabalhos perigosos, e por apresentar melhor desempenho em certas aplicações. Várias delas são em ambientes externos, como em indústrias, aplicações aeroespaciais, petroquímicas, dentre outras. Esse artigo mostra a implementação de um sistema de localização de um robô móvel em ambiente outdoor, utilizando sistema de navegação global por satélite e odometria. Pretende-se, assim, obter uma forma robusta de localização, permitindo uma navegação confiável em diferentes terrenos. Testes foram realizados com a navegação por satélite e a odometria. Percebeu-se que o robô pôde trabalhar bem em ambientes externos capturando corretamente a localização GPS quando comparado com o Google Earth Pro. Com relação a odometria, houve pequenos erros quando o robô se moveu em linha reta, o que aumentou ao se realizar rotações. Isso se deve à característica do funcionamento do robô diferencial 4WD, onde as curvas geram deslizamento das rodas. Além disso, pode‑se demonstrar o bom funcionamento quando feita a fusão dos dados de GNSS, IMU e odometria.

The generalized predictive controller (GPC) is an efficient strategy for controlling processes with time-varying parameters, as long as the GPC tuning parameters are chosen correctly. This study aims to present a new online tuning algorithm for the parameters of the GPC. The controllers are initially tuned by a model simulation (offline), via genetic algorithm, seeking quick answers and a small error. After variations in the setpoint, injection of disturbances in the output of the plant, and variations in the gains of the system operating in closed loop, the algorithm performs an online adjustment of these parameters using Fuzzy Logic. Based on the error information between the setpoint and the controlled variable and the variation of this error, the algorithm readjusts the tuning parameters of the GPC, so the performance of the control system response is not degraded. The algorithm is validated via model simulations representing the main characteristics of industrial plants. In the simulations, tests are presented by applying disturbances in the output of the plant, changing the dynamics of the model, and changing the setpoint. It is shown that the performance indexes of each plant are presented as being at least similar to those presented in [1], because it is still widely used in recent applications, and in some cases of variation of the dynamics of the plant, the proposed algorithm remained with a satisfactory result, while the presented by [1] became unstable.

Este artigo tem a finalidade de demonstrar o controle por aquisição de imagens do nível de uma planta didática do laboratório 303 do IFES da Serra, para ser utilizada como experiência de laboratório no início do curso de engenharia de controle, motivando os alunos e evitando assim a evasão nesta fase do curso. O método usado neste artigo também pode servir de base para diversas outras atividades relacionadas a aquisição de imagens. A programação para o controle por imagem foi executado no LabVIEW, que oferece dispositivos de aquisição e tratamento da imagem.

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