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Direitos para esta edição cedidos à Atena Editora pelos autores. Todo o conteúdo deste livro está licenciado sob uma Licença de Atribuição Creative Commons. Atribuição-Não-Comercial-NãoDerivativos 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0). O conteúdo dos artigos e seus dados em sua forma, correção e confiabilidade são de responsabilidade exclusiva dos autores, inclusive não representam necessariamente a posição oficial da Atena Editora. Permitido o download da obra e o compartilhamento desde que sejam atribuídos créditos aos autores, mas sem a possibilidade de alterá-la de nenhuma forma ou utilizá-la para fins comerciais. A Atena Editora não se responsabiliza por eventuais mudanças ocorridas nos endereços convencionais ou eletrônicos citados nesta obra. Todos os manuscritos foram previamente submetidos à avaliação cega pelos pares, membros do Conselho Editorial desta Editora, tendo sido aprovados para a publicação.

This paper proposes embedded model predictive control strategies for oil-production processes equipped with electric submersible pump (ESP) installations. The novelty of this paper is the robustness and computational performance analysis of the Robust Infinite-Horizon Model Predictive Controller (RIHMPC) and Nonlinear Model Predictive Controller (NMPC) strategies, which have not yet been documented by the oil and gas exploration and production literature. The proposed method to embed the control laws is flexible with different hardware and is based on automatic code generation, which facilitates the project workflow. Hardware-in-the-loop simulation cases were used to compare the performance of both control strategies embedded in the Teensy 4.1 microcontroller, using key indices for real applications. The results showed that the RIHMPC strategy is a very promising alternative for real-time operation in ESP-lifted oil wells, with overall performance similar to the NMPC controller, even in noisy and plant–model mismatch scenarios, and using only linear models in its formulation.

This work presents the first approach of infinite horizon predictive controller (IHMPC) based on a fuzzy model with guarantee of feasibility for application in non-linear systems. This technique is based on the fuzzy Takagi-Sugeno-Kang struture to model a nonlinear system as a linear parameter varying (LPV), updated at each time step. This approach allows the use of linear MPC techniques, instead of computationally extensive nonlinear MPC topologies. Simulations, incluing mismatch scenarios and unmeasured disturbances were implemented, validating the proposed controller. Resumo: Este trabalho apresenta a primeira abordagem de controlador preditivo de horizonte infinito (IHMPC) baseado em modelo fuzzy com garantia de factibilidade para aplicação em sistemas não lineares. Essa técnica se baseia na estrutura fuzzy Takagi-Sugeno-Kang para modelar um sistema não linear como um modelo linear de parâmetros variáveis (LPV), atualizado-o a cada período de amostragem e permitindo a utilização de técnicas de MPC lineares, ao invés das topologias de MPC não lineares computacionalmente extensas. Através da simulação de uma planta teste, cenários de mismatch e distúrbios não medidos foram implementados, validando o controlador proposto.

Direitos para esta edição cedidos à Atena Editora pelos autores. Todo o conteúdo deste livro está licenciado sob uma Licença de Atribuição Creative Commons. Atribuição-Não-Comercial-NãoDerivativos 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0). O conteúdo dos artigos e seus dados em sua forma, correção e confiabilidade são de responsabilidade exclusiva dos autores, inclusive não representam necessariamente a posição oficial da Atena Editora. Permitido o download da obra e o compartilhamento desde que sejam atribuídos créditos aos autores, mas sem a possibilidade de alterá-la de nenhuma forma ou utilizá-la para fins comerciais. A Atena Editora não se responsabiliza por eventuais mudanças ocorridas nos endereços convencionais ou eletrônicos citados nesta obra. Todos os manuscritos foram previamente submetidos à avaliação cega pelos pares, membros do Conselho Editorial desta Editora, tendo sido aprovados para a publicação.