One of the main purposes of a control system of an industrial plant is to guarantee closedloop stability and to coordinate the various existing interactions between its subsystems. Subsystems of a plant are usually designed independently or added later with the evolution of the installed plant. These changes usually occur motivated by production requirements or environmental regulations. Most large-scale systems implement the decentralized control as the control strategy of choice. However, for subsystems with strong interactions, this approach can lead to unacceptable performance. Furthermore, centralized control is able to address optimally the problem of interaction, but with high structural and organizational costs, making costly such a complex structure and upgrade maintenance. A structure that preserves the topology and flexibility of decentralized control and at the same time may offer a nominal closed-loop stability guarantee is the distributed control approach. In this control structure, the interactions between subsystems are modeled and information between the subsystems is shared between them. The present work presents contributions in the study of distributed controllers for nonlinear and large scale systems. Four types of Distributed Model Predictive Control (DMPC) are proposed: non-cooperative locally linearized DMPC, cooperative locally linearized DMPC, non-cooperative non-linear DMPC and cooperative non-linear DMPC. The four proposed controllers are for application in non-linear processes, but the first two use the locally linearized model to predict the outputs and the last two make direct use of the nonlinear model. The proposed controllers were evaluated in three different case studies and their performance compared to centralized and decentralized control strategies and satisfactory performance was obtained for the developed controllers.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorTese (Doutorado)O objetivo básico do controle de uma planta é o de garantir estabilidade e coordenar as várias interações existentes nos subsistemas que compõem a mesma. Os subsistemas de uma planta são em geral projetados de forma independente ou adicionados posteriormente com a evolução da planta instalada. Essas alterações em geral ocorrem motivadas por exigências de produção ou por regulamentação ambiental. A maioria das grandes plantas químicas implementam o controle descentralizado como estratégia de controle. Mas, para subsistemas com fortes interações, essa estratégia pode levar a um desempenho não aceitável. Por outro lado, o controle centralizado é capaz de abordar o problema de interação de forma ótima, mas com custos estruturais e organizacionais elevados, tornando tal estrutura de complexa atualização e manutenção. Uma estrutura que preserva a topologia e a flexibilidade do controle descentralizado ao mesmo tempo que oferece propriedades de estabilidade é o controle distribuído. Nessa estrutura de controle, as interações entre os subsistemas são modeladas e as informações entre os subsistemas são compartilhadas entre os mesmos. O presente trabalho apresenta contribuições para o estudo de controladores distribuídos para sistemas não lineares e de grande escala. São propostos quatro tipos de controle preditivo distribuído baseado em modelos (DMPC): DMPC localmente linearizado não cooperativo, DMPC localmente linearizado cooperativo, DMPC não linear não cooperativo e DMPC não linear cooperativo. As quatro propostas são para aplicação em processos não lineares, mas as duas primeiras utilizam o modelo linearizado localmente para predição das saídas e as duas últimas propostas fazem uso direto do modelo não linear. As propostas foram avaliadas em três estudos de casos distintos e seus desempenhos comparados com estratégias de controle centralizada e descentralizada e obtendo-se respostas satisfatórias para as propostas desenvolvidas.