TRANSP2

Controle por Matriz Dinâmica (DMC)
Estratégia de Implementação
O controle preditivo, tal como o DMC, envolve uma seqüência de operações: 1. A cada instante de amostragem k, um modelo de convolução discreto do processo (modelo de resposta ao impulso ou degrau) é usado para predizer as trajetórias das saídas do processo sobre um intervalo de tempo futuro finito, dado em termos de R intervalos de amostragem (parâmetro de projeto chamado horizonte de otimização). 2. Uma seqüência de L movimentos de controle (estendendo sobre um intervalo de tempo futuro chamado horizonte de controle) é determinada tal que uma função objetivo (a diferença entre o valor desejado e o valor predito sobre o intervalo de otimização) seja minimizada. Figura 1 Relação entre as informações presente e passado do processo e o futuro predito

3. Tipicamente apenas o primeiro movimento calculado das entradas do processo é implementado, após o que, o procedimento todo iniciando em 1. é repetido novamente no próximo instante de amostragem, quando uma nova medida é tomada.
O uso desse deslocamento do horizonte de otimização e a implementação apenas do primeiro valor da seqüência de movimentos das entradas corresponde à estratégia do enfoque de horizonte móvel.

Algoritmo de Controle DMC para Sistemas
Monovariáveis
DMC utiliza o seguinte modelo de convolução discreto para predizer a saída no próximo instante de amostragem k + 1, ou predição passo simples: N

y$ k +1 = ∑ hi u k +1−i i =1

y$ k +1 = saída predita do sistema no instante de amostragem k + 1 u k +1−i = entrada do sistema no instante de amostragem k + 1 − i

Forma equivalente de representar a saída predita y$ k +1 é usar a forma recursiva do modelo expressa em termos de variações incrementais:
N

y$ k +1 = y$ k + ∑ hi ∆uk +1−i i =1

∆u k = u k − u k −1

O modelo de convolução pode ser estendido para R instantes futuros, ou predição multipassos
N

y$ k + j = y$ k + j −1 + ∑ hi ∆uk + j − i i =1

j = 1,2,K , R

R< N

A informação