Navegando por Assunto "Controlador PID (proporcional integral derivativo)"

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Acesso aberto (Open Access)
Augmentação estocástica com horizonte de predição estendido baseada no PID para um sistema multivariável
(Universidade Federal do Pará, 2019-10-25) CRUZ, Jahyrahã Leal dos Santos; SILVEIRA, Antonio da Silva; http://lattes.cnpq.br/1828468407562753
Esta pesquisa objetiva investigar e projetar um sistema de controle baseado na Augmentação Estocástica com Horizonte de Predição Estendido com 10-passos à frente, em que a agumentação consiste na junção das características de um controlador linear com um controlador preditivo estocástico, resultando em um sistema de controle com garantias de robustez com características preditiva, linear e estocástica. Para aplicação da Augmentação Estocástica, os controladores escolhidos são, o controlador PID clássico e o controlador GMV incremental, os quais são augmentados, resultando em um controlador com horizonte de predição estendido, o controlador AEHP. De modo que, o controlador PID clássico no domínio de tempo discreto é comparado com o controlador preditivo AEHP. Ambos os controladores são testados em um processo de bancada, por simulação, que representa a dinâmica de um helicóptero, sendo este denominado Helicóptero 2DOF (H2DOF), fabricado pela empresa Quanser. O H2DOF é um sistema multivariável, cujo modelo no espaço de estado é transformado para a forma de função de transferência, gerando dois sistemas SISO, um para o ângulo de arfagem e outro para o ângulo de guinada, em que as influências do acoplamento são consideradas para o sistema. A transformação para função de transferência reduz a complexidade do sistema multivariável, permitindo a utilização de uma lei de controle mais simples. Além disso, é realizado o emparceiramento de entrada e saída, para verificar qual entrada é mais sensível a uma determinada saída, por meio do método da matriz de ganhos relativos. E para a comprovação da eficiência do sistema de controle baseado na Augmentação Estocástica com Horizonte de Predição Estendido, são realizados testes por simulação no ambiente de software da MathWorks®, sendo estes, teste de desempenho dos horizontes de predição, acoplamento do sistema, perturbação de carga na saída e perturbação gaussiana. Em que, os testes são avaliados por meio de índices de desempenho e robustez. De forma que, o controlador preditivo AEHP, obteve os melhores resultados para maioria dos índices de desempenho com garantias de robustez, se comparado com o controlador PID clássico no domínio de tempo discreto.
Acesso aberto (Open Access)
Metaheurísticas populacionais: estudo comparativo na sintonia de parâmetros de controladores clássicos
(Universidade Federal do Pará, 2016-12-02) VIDAL, Juan Ferreira; CASTRO, Adriana Rosa Garcez; http://lattes.cnpq.br/5273686389382860
As metaheurísticas populacionais são técnicas pertencentes ao campo da Inteligência Computacional baseadas em modelos naturais e surgiram como alternativas para resolver problemas de otimização, onde as técnicas tradicionais não podem ser aplicadas, ou ainda onde não se dispõe de um modelo de solução para o problema, fazendo com que a solução seja encontrada por intermédio de meios empíricos. Diante da capacidade de oferecer soluções aceitáveis, em um tempo hábil, para muitos dos problemas complexos encontrados, as metaheurísticas populacionais vêm sendo aplicadas com êxito diferentes problemas de sistemas de controle encontrados na literatura. Este trabalho apresenta, de um modo geral, como as metaheurísticas vêm sendo aplicadas na solução de problemas de controle e realiza um estudo comparativo de desempenho entre quatro algoritmos bioinspirados na sintonia dos parâmetros de um controlador Proporcional-Integral-Derivativo (PID). Foram utilizados os seguintes algoritmos: Algoritmo Genético (AG), Algoritmo genético no Modelo de Ilhas (AGMI), Bacterial Foraging Optimization (BFO) e o Particle Swarm Optimization (PSO). Os resultados demonstram que os algoritmos apresentam um ótimo desempenho para a sintonia do PID, produzindo resposta que atendem as exigências de projetos. Foram utilizados diferentes sistemas com características distintas para avaliar os algoritmos. Considerando os resultados obtidos, o PSO se mostrou como o melhor algoritmo entre os quatros usados, produzindo resposta em um tempo mais rápido e apresentando menor desvio padrão nos ensaios realizados.