Controlo em Sistemas Ciber-Físicos

Objetivos

Nesta unidade curricular pretende-se que os alunos fiquem com uma visão global dos métodos e arquiteturas de decisão e controlo utilizadas em sistemas ciber-físicos, compreendendo as potencialidades destes mas também as suas limitações. Em simultâneo, pretende-se que tenham também uma experiência de desenho e implementação de estratégias de controlo que ofereçam soluções para um problema concreto.

Neste sentido, os objetivos de aprendizagem concretos que se esperam nesta disciplina são os seguintes:
OA1. Analisar e modelar sistemas dinâmicos complexos tendo em vista a aplicação das estratégias de controlo abordadas;
OA2. Compreender e desenhar controladores preditivos baseados em modelos;
OA3. Compreender as diferentes arquiteturas de controlo e implicações do uso de redes de comunicação para controlo;
OA4. Desenvolver soluções para problemas concretos de decisão e controlo em sistemas ciber-físicos.

Caracterização geral

Código

12706

Créditos

6.0

Professor responsável

Bruno João Nogueira Guerreiro

Horas

Semanais - 4

Totais - 56

Idioma de ensino

Português

Pré-requisitos

Os alunos devem ter frequência das disciplinas Teoria de Controlo e Controlo por Computador (ou equivalentes).

Bibliografia

Recomendada:
- Slides das aulas teóricas, Bruno Guerreiro, 2022.
- Predictive Control for Linear and Hybrid Systems, Borrelli, Bemporad, Morari, Cambridge, 2017.
- Model Predictive Control: Theory, Comp., and Design, J. Rawlings, D. Mayne, M. Diehl, Nob Hill, 2017.

Complementar:
- Exercícios, Bruno Guerreiro, 2022.
- Enunciados dos projetos, Bruno Guerreiro, 2022.
- Model Predictive Control System Design and Implementation Using MATLAB, Liuping Wang, Springer, 2009.
- Predictive control: with constraints, Jan Marian Maciejowski, Pearson education, 2002.
- Hybrid Systems: Modeling, Analysis and Control, J. Lygeros, C. Tomlin, and S. Sastry, 2008.
- MATLAB Primer: https://www.mathworks.com/help/pdf_doc/matlab/getstart.pdf
- Simulink User Guide: https://www.mathworks.com/help/pdf_doc/simulink/sl_using.pdf

Método de ensino

A disciplina está organizada em aulas teórico-práticas e aulas de laboratório. Nas aulas teórico-práticas são introduzidos os conceitos e aplicados em casos concretos de um ponto de vista analítico. Em complemento, as aulas práticas (ou de laboratório), são direcionadas para o desenvolvimento das técnicas abordadas nas aulas teóricas aplicadas a casos concretos, tendo em vista o seu teste experimental a consequente análise dos resultados.

Está previsto que a unidade possa funcionar em modo de Blended-Learning (B-Learning), onde a introdução dos conteúdos é feita de forma assíncrona com recurso ao Moodle, enquanto as aulas síncronas (presenciais ou online) são usadas para a consolidação de conteúdos, esclarecimento de dúvidas e para a resolução de problemas mais complexos. O uso de técnicas de aprendizagem ativa será também fomentada.

Método de avaliação

A nota final (F) é calculada da seguinte forma: F = 0,4*HW + 0,1*Q + 0,5*P
- Trabalhos de casa (HW): a componente teórico-prática assentará principalmente na realização de trabalhos de casa individuais, normalmente de duas em duas semanas;
- Quetionários e outras ferramentas online (Q): pequenos questionários no moodle e outras ferramentas de avaliação online, fundamentais no modelo de blended-learning;
- Projetos (P): serão realizados dois trabalhos de projeto para aprofundar a compreensão dos tópicos do curso, aplicados a cenários concretos.

As componentes de avaliação Trabalhos de Casa (HW) e Questionários online (Q) são consideradas a componente teórico-prática, pelo que os alunos terão também o exame final como alternativa. A nota obtida nos Projetos (P) será considerada a nota da avaliação laboratorial.

Conteúdo

M0. Introdução e desafios em sistemas ciber-físicos
M1.1. Representação de sistemas por modelo de estado em tempo discreto
M1.2. Otimização e controlo ótimo
M2.1. Introdução ao projeto de sistemas preditivos de controlo baseados em modelos (MPC)
M2.2. Inclusão de restrições no projeto MPC
M3.1. Otimização distribuida e controlo em rede
M3.2. Projeto de MPC descentralizado
M3.3. Projeto de MPC distribuído (DMPC)
M4.1. Modelação de sistemas híbridos
M4.2. Controlo preditivo de sistemas híbridos
M5.1. Controlo preditivo não linear (NMPC)
M5.2. Análise de viabilidade e estabilidade

Cursos

Cursos onde a unidade curricular é leccionada: