A maioria das estratégias de controle empregadas para acionamentos elétricos com o motor de indução (MI) utiliza controladores com uma entrada e uma saída (SISO - Single-input Single-output) para
controlar com malhas distintas o fluxo e a velocidade, o que significa que uma entrada específica relaciona-se exclusivamente com uma saída específica, isto é, supõe-se que o sistema é desacoplado. Esta suposição não é verdadeira para o acionamento do MI alimentado por um inversor fonte de tensão, pois as tensões de eixos direto e em quadratura influenciam simultaneamente o fluxo - seja o de estator, o de entreferro ou o de rotor - e a velocidade. Assim, neste trabalho utiliza-se um controlador multivariável que considera as interações existentes entre as variáveis do motor de indução.
Dentre as diversas estratégias existentes de controle multivariável, tem-se destacado a do controle preditivo baseado em modelo (MBPC - Model Based Predictive Control), ou apenas controle preditivo. O MBPC é uma classe de técnicas de controle que utilizam um modelo do processo para prever seu comportamento futuro. A lei de controle dessa estratégia é obtida a partir da otimização de uma função, que considera o esforço de controle necessário para atuar no sistema, e o erro entre a saída prevista e a referência especificada. De acordo com a estratégia de horizonte deslizante, aplica-se apenas o primeiro elemento da sequência ótima de controle ao processo. No instante seguinte da amostragem, novas medições são realizadas na planta e os procedimentos de previsão e de otimização são repetidos (Moreira. V.V. (2004)). Se o modelo empregado para realizar a predição é não linear, a otimização exige métodos numéricos. No trabalho relatado neste artigo, realizam-se linearizações sucessivas em cada instante de amostragem para se obter uma expressão analítica para a lei de controle.
Na literatura são relatadas algumas aplicações do MBPC ao acionamento de máquinas elétricas rotativas, como é o caso de o controle de posição de motores brushless DC, implementado experimentalmente e com sucesso por Low (1997): os resultados obtidos mostram que o desempenho do sistema fica dentro das especificações desejadas, ainda que o torque de carga e a inércia variem. Uma aplicação do algoritmo MBPC ao acionamento do motor de indução foi proposto por Zhang et al. (1997), sendo apresentados apenas resultados de simulação computacional relativos ao controle da corrente do estator. Kennel et al. (1997) utilizam uma técnica MBPC intitulada Controle Pre-ditivo Generalizado (GPC- Generalizedodel Predictive Control) na implementação de um controlador de cor-rente, a partir de um modelo linear da equação de tensões de estator da máquina de indução. Os autores utilizam vários controladores preditivos generalizados SISO, sendo que há um para controle do componente de eixo direto da corrente de estator, que tem como saída a tensão de eixo direto de estator, e dois outros controladores GPC em cascata. Um destes controladores gera o componente de eixo em quadratura da tensão de estator, a partir da referência do componente em quadratura da corrente, que, por sua vez, é gerado por outro GPC, que utiliza a referência de velocidade de eixo do rotor. Em Kennel and Linder (2005b) é apresentada uma estratégia que reduz a computação em tempo real de um controlador preditivo aplicado no controle de corrente de um motor de indução, sem que seja explicitado se é feito algum controle de velocidade. Os resultados experimentais, segundo os autores, mostram o potencial dos controladores preditivos baseados no modelo como uma alternativa aos clássicos PI. Em outro artigo, escrito por Kennel and Linder (2005a) usam um controle preditivo para controlar diretamente um inversor trifásico. Novamente, os resultados experimentais apresentados são apenas as componentes de eixo direto e em quadratura das correntes do estator, não deixando claro se é feito o controle de velocidade. Hedjar et al. (2004) apresentaram uma proposta na qual uma estrutura MBPC em cascata é empregada para controlar a velocidade e o torque do MI, sem considerar o torque de carga na modelagem.