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Title: Desacoplamento de um gerador síncrono através de um controle adaptativo por modelo de referência baseado em funções de Base radial
Authors: Oliveira, Odailson Cavalcante de
Keywords: Desacoplamento;Controle neural;Funções de base radial;Controle não linear adaptativo;Gerador síncrono;Decoupling;Neural control;Radial basis functions;Adaptive Nnnlinear control;Synchronous generator
Issue Date: 28-Jul-2011
Publisher: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Citation: OLIVEIRA, Odailson Cavalcante de. Desacoplamento de um gerador síncrono através de um controle adaptativo por modelo de referência baseado em funções de Base radial. 2011. 86 f. Dissertação (Mestrado em Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2011.
Portuguese Abstract: Neste trabalho, será apresentada uma técnica alternativa para o desacoplamento e controle de sistemas não lineares. A estratégia de desacoplamento proposta está baseada numa rede neural RBF (Radial Basis Functions) combinada com o controle adaptativo por modelo de referência. A técnica é aplicada no controle do modelo de um gerador síncrono, cujas variáveis de saída são o ângulo de carga e o fluxo concatenado no enrolamento de campo. O sistema do gerador síncrono é acoplado, ou seja, a mudança numa das variáveis de entrada do sistema altera mais de uma variável de saída. A rede RBF realizará o desacoplamento do sistema, fazendo o controle de forma independente de cada uma das saídas. Tal estratégia não exige conhecimento dos parâmetros do sistema e observa-se um comportamento estável da rede RBF, tanto na presença de incertezas na modelagem, como de perturbações no sistema. Será mostrada a simplicidade da aplicação da técnica e do projeto da rede RBF. Os pesos, que interligam as camadas oculta e de saída da rede, são ajustados utilizando uma lei adaptativa em tempo real. Essa lei adaptativa foi desenvolvida pelo método de funções de energia de Lyapunov. O sistema de controle e desacoplamento faz uso dos sinais filtrados da saída do gerador e dos sinais dos erros entre as saídas do gerador e as saídas do modelo referência. Assim, através dos sinais de controle aplicados pela rede RBF, cada saída do sistema do gerador é forçada a se comportar conforme uma dinâmica desejada, dada pelo modelo de referência. Quando a rede RBF aproxima adequadamente os sinais de controle, o desacoplamento do sistema é alcançado. Os resultados do desempenho da estratégia serão apresentados através de simulações. Também será mostrada a prova matemática de estabilidade do sistema em malha fechada para o caso escalar
Abstract: An alternative nonlinear technique for decoupling and control is presented. This technique is based on a RBF (Radial Basis Functions) neural network and it is applied to the synchronous generator model. The synchronous generator is a coupled system, in other words, a change at one input variable of the system, changes more than one output. The RBF network will perform the decoupling, separating the control of the following outputs variables: the load angle and flux linkage in the field winding. This technique does not require knowledge of the system parameters and, due the nature of radial basis functions, it shows itself stable to parametric uncertainties, disturbances and simpler when it is applied in control. The RBF decoupler is designed in this work for decouple a nonlinear MIMO system with two inputs and two outputs. The weights between hidden and output layer are modified online, using an adaptive law in real time. The adaptive law is developed by Lyapunov s Method. A decoupling adaptive controller uses the errors between system outputs and model outputs, and filtered outputs of the system to produce control signals. The RBF network forces each outputs of generator to behave like reference model. When the RBF approaches adequately control signals, the system decoupling is achieved. A mathematical proof and analysis are showed. Simulations are presented to show the performance and robustness of the RBF network
URI: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/15386
Appears in Collections:PPGEE - Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação

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