O Controle Preditivo Baseado no Modelo (CPBM) 8
ser controladas em avan¸co, pois as vari´aveis de sa´ıda s˜ao afetadas pela dinˆamica do pro-
cesso. As vari´aveis manipuladas (ou de entrada) podem ser mantidas sempre no limite pelo
controlador pelo chaveamento da a¸c˜ao de controle a valores que satisfa¸cam restri¸c˜oes de
amplitude e velocidade. Pode-se incorporar ao processo restri¸c˜oes de comportamento para
for¸car a resposta do sistema a ter certas caracter´ısticas desejadas (evitar fase n˜ao-m´ınima,
garantir comportamento mon´otono, evitar sobre-eleva¸c˜ao, entre outras). Al´em disso, ´e
comum se fazer distin¸c˜ao entre restri¸c˜oes que n˜ao podem ser violadas, ditas restri¸c˜oes
fortes (“hard constraints”), e aquelas que se gostaria de manter dentro de certos limites
espec´ıficos, mas para as quais se permite que ocasionalmente sejam violadas, conhecidas
como restri¸c˜oes brandas (“soft constraints”). O tratamento habitual de restri¸c˜oes busca
mecanismos de seguran¸ca na lei de controle, a fim de manter a opera¸c˜ao do sistema fora
de zonas consideradas cr´ıticas, pr´oximas `as restri¸c˜oes. Outra pr´atica comum ´e ignorar as
restri¸c˜oes quando na fase de projeto do controlador e tentar compens´a-las de uma forma
artificial na fase de implementa¸c˜ao do controle, como ocorre no caso da satura¸c˜ao da a¸c˜ao
de controle do termo integral do PID, onde se aplica uma compensa¸c˜ao, chamada anti
wind-up (Astrom e Hagglund 1995).
Nota-se, entretanto, que o tratamento do CPBM com restr i¸c˜oes apresenta dificuldades
adicionais, tanto te´oricas como de implementa¸c˜ao. A formula¸c˜ao do problema consiste no
correto equacionamento das restri¸c˜oes e nu m tratamento posterior conhecido como “es-
tudo de factibilidade e gest˜ao de restri¸c˜oes”(Camacho e Bordons 1998). Este tratamento
permite o funcionamento do algoritmo de otimiza¸c˜ao, liberando ou suavizando, quando
poss´ıvel, as restri¸c˜oes. Por outro lado, do ponto de vista da implementa¸c˜ao do algoritmo
de otimiza¸c˜ao, as pesquisas est˜ao orientadas `a melhoria da eficiˆencia e `a minimiza¸c˜ao dos
tempos de c´alculo. Finalmente, os problemas de estabilidade destes sistemas de controle
somente tˆem sido resolvidos parcialmente e numerosas pesquisas vˆem sendo realizadas nos
´ultimos anos (Rawlings e Muske 1993)(Scokaert e Rawlings 1999).
Outra quest˜ao que estimulou o desenvolvimento dos controladores preditivos foi, sem
d´uvida, a possibilidade de sua aplica¸c˜ao pr´atica na ind´ustria, aspecto que despertou
grande interesse tanto no ˆambito industrial quanto no meio acadˆemico. Neste sentido,
deve-se destacar a pesquisa do “controle algor´ıtmico baseado em modelo”(Model Algo-
rithm Control, MAC) (Richalet et al. 1976). Este algoritmo de controle, desenvolvido no
meio industrial, emprega um modelo d e predi¸c˜ao do tipo convolu¸c˜ao (resposta ao impulso),
com uma fun¸c˜ao objetivo quadr´atica; o qual se comercializa com o nome Identification
and Command, ou simplesmente, IDCOM
C
. Nos anos 70 , os engenheiros da empresa
SHELL Co. desenvolveram u m algoritmo de controle preditivo, que emprega um mo-