Este artigo apresenta uma nova abordagem para o controle preditivo não linear no contexto dos modelos locais. O algoritmo de controle proposto usa um modelo não linear (MNL) da planta para simular internamente o comportamento do processo. Quando se aplica uma mudança de set-point no processo, o algoritmo usa o MNL para identificar um modelo ARX linear. O procedimento de otimização é então executado usando este modelo linear e uma penalização variável do controle, determinada em função do ganho não linear do modelo identificado. O controle proposto é aplicado em al-guns processos simulados e também se apresentam comparações com outras técnicas de controle preditivo aplicadas a plantas não lineares disponíveis na literatura para ilustrar as principais vantagens da metodologia proposta: simplicidade, baixo tempo de processamento computacional e comportamento dinâmico uniforme em todo o intervalo de operação da planta.
Controle preditivo não linear; modelos locais; identificação; penalização do controle
