Navegando por Assunto "Multivariable systems"

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Acesso aberto (Open Access)
Controladores robustos do tipo LQG/LTR de ordem reduzida para sistemas MIMO com saídas independentes de seus modos não dominantes
(Universidade Federal do Pará, 2014-02-17) FERNANDES, Pedro Baptista; SOUZA, Jorge Roberto Brito de; http://lattes.cnpq.br/6023752002342215
O objetivo principal desta dissertação é apresentar uma solução eficiente, prática e de simples implementação para um problema recorrente em projetos de controladores robustos multivariáveis do tipo LQG/LTR: a elevada ordem que estes controladores podem obter dependendo das complicações apresentadas pelo sistema dificultando para que este possa ser controlado de maneira satisfatória. Para que esta meta seja alcançada, é apresentada uma técnica de redução do modelo de sistemas com metodologia bastante descomplicada, dispensando qualquer necessidade de complexas programações para a sua utilização. Esta metodologia porém, é somente aplicável a uma classe bastante específica de sistema. Em suma, o sistema deve possuir variáveis de estado desacopladas do restante do sistema, ou seja, variáveis que não sofram influências de outras e que também não provoquem grande efeito nas saídas do sistema. Foi escolhido um sistema multivariável de sexta ordem, com duas entradas e duas saídas para que a técnica de redução de ordem de modelo seja testada. Este sistema possui as características especiais mencionadas anteriormente bem como exige o projeto de compensador dinâmico e a adição de integradores às suas saídas para que seja controlado adequadamente. Este trabalho pretende apresentar o procedimento de todo o projeto mencionado, desde a obtenção de um modelo de ordem reduzida até a implementação do controlador LQG/LTR. Em seguida, o controlador obtido é testado através de diversas simulações e os resultados encontrados são discutidos para a avaliação da eficácia e da praticidade do método proposto para obtenção de controladores de ordem reduzida.
Acesso aberto (Open Access)
Proposta de um framework para identificação de sistemas dinâmicos multivariáveis não lineares
(Universidade Federal do Pará, 2020-02-27) OLIVEIRA, Ewerton Cristhian Lima de; ARAÚJO, Jasmine Priscyla Leite de; http://lattes.cnpq.br/4001747699670004
As técnicas de identificação de sistemas dinâmicos são algoritmos de extrema importância para a geração de modelos matemáticos e computacionais capazes de representar a dinâmica de sistemas e processos presentes em diversos âmbitos da sociedade, como: processos industrias; automóveis; produção de alimentos; veículos aeroespaciais; sistemas biológicos e etc. Identificar esses sistemas, que em geral possuem mais de uma variável de entrada e saída (sistemas multivariáveis) e também são não lineares, é de grande importância para a ciência e para a engenharia no que tange ao desenvolvimento de novas técnicas de controle, monitoramento de falhas e previsão de estados de operação desses mecanismos. Todavia, identificar sistemas MIMO (do inglês, Multiple Input Multiple Output) não lineares é uma tarefa complicada, tanto devido à dificuldade de se implementar os algoritmos clássicos para a resolução deste problema, quanto ao fato de que sistemas não lineares requerem modelos complexos para a representação de sua dinâmica de maneira satisfatória. Visando contribuir com a solução deste problema, este trabalho propõem um framework capaz de realizar tanto a identificação de sistemas dinâmicos MIMO não lineares no modelo fuzzy TSK multivariável, que representa de maneira simples o acoplamento das variáveis envolvidas na identificação, quanto a seleção do vetor regressor usado no modelo. Para a realização da parametrização do modelo fuzzy TSK multivariável, o framework proposto utiliza os algoritmos Mínimos Quadrados (MQ) e Otimização por Exame de Partículas (PSO do inglês, Particle Swarm Optimization), os quais são responsáveis por estimar as matrizes de parâmetros e o conjunto de desvio padrões das Gaussianas das entradas do modelo, respectivamente. A metodologia proposta é testada e comparado com uma RNA e o modelo de Hammerstein-Wiener (HW) na identificação de duas plantas industriais MIMO não lineares: Reator Contínuo de Tanque Agitado (CSTR); Secador Industrial. A comparação das três técnicas é feita com base nos índices de Erro Quadrático Médio (𝐸𝑄𝑀) e Variance Accounted For (𝑉𝐴𝐹), além da análise de resíduos entre os dados observados e estimados. Os resultados mostraram que o framework proposto obteve o melhor desempenho em 80% das estimações de saídas das duas plantas multivariadas com base nos dois índices, e também alcançou o melhor desempenho em 60% dos casos na análise residual da identificação das plantas.