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Título: Determinação dos parâmetros do controlador preditivo generalizado com função de pesos variante no tempo através de algoritmos genéticos
Autor(es): Barbosa, Jacqueline Aparecida Araújo
Palavras-chave: TGPC;Função critério;Parâmetros do controlador
Data do documento: 20-Dez-2007
Editor: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Citação: BARBOSA, Jacqueline Aparecida Araújo. Determinação dos parâmetros do controlador preditivo generalizado com função de pesos variante no tempo através de algoritmos genéticos. 2007. 118 f. Dissertação (Mestrado em Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2007.
Resumo: The predictive control technique has gotten, on the last years, greater number of adepts in reason of the easiness of adjustment of its parameters, of the exceeding of its concepts for multi-input/multi-output (MIMO) systems, of nonlinear models of processes could be linearised around a operating point, so can clearly be used in the controller, and mainly, as being the only methodology that can take into consideration, during the project of the controller, the limitations of the control signals and output of the process. The time varying weighting generalized predictive control (TGPC), studied in this work, is one more an alternative to the several existing predictive controls, characterizing itself as an modification of the generalized predictive control (GPC), where it is used a reference model, calculated in accordance with parameters of project previously established by the designer, and the application of a new function criterion, that when minimized offers the best parameters to the controller. It is used technique of the genetic algorithms to minimize of the function criterion proposed and searches to demonstrate the robustness of the TGPC through the application of performance, stability and robustness criterions. To compare achieves results of the TGPC controller, the GCP and proportional, integral and derivative (PID) controllers are used, where whole the techniques applied to stable, unstable and of non-minimum phase plants. The simulated examples become fulfilled with the use of MATLAB tool. It is verified that, the alterations implemented in TGPC, allow the evidence of the efficiency of this algorithm
metadata.dc.description.resumo: A técnica de controle preditivo tem obtido, nos últimos anos, maior número de adeptos em razão da facilidade de ajuste dos seus parâmetros, da extrapolação de seus conceitos para sistemas de entradas múltiplas e saídas múltiplas, de modelos não lineares de processos serem linearizados em um ponto de operação, sendo assim, usados explicitamente no controlador, e principalmente, por ser a única metodologia que pode levar em consideração, durante o projeto do controlador, as limitações dos sinais de controle e saída do processo. O controle preditivo generalizado com função de pesos variante no tempo (TGPC), estudado neste trabalho, é mais uma alternativa aos diversos controles preditivos existentes, caracterizando-se como uma modificação do controle preditivo generalizado (GPC), em que há a utilização de um modelo de referência, calculado de acordo com parâmetros de projeto previamente estabelecidos pelo projetista, e o emprego de uma nova função critério, que ao ser minimizada fornece os melhores parâmetros para o controlador. Utiliza-se a técnica dos algoritmos genéticos para minimização da função critério proposta e busca-se demonstrar a robustez do TGPC através da aplicação de critérios de desempenho, estabilidade e robustez. Para comparar os resultados do controlador TGPC, são utilizados os controladores GPC e proporcional, integral e derivativo (PID), e todas as técnicas são aplicadas a plantas estável, instável e de fase não mínima. Os exemplos ilustrativos simulados realizam-se com o uso da ferramenta MATLAB. Verifica-se que, as alterações implementadas no TGPC, permitem a comprovação da eficiência deste algoritmo
URI: http://repositorio.ufrn.br:8080/jspui/handle/123456789/15191
Aparece nas coleções:PPGEE - Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação

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