Controladores preditivos filtrados utilizando otimização multiobjetivo para garantir offset-free e robustez

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Araújo, Rejane de Barros
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/179950
Resumo: Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2017.
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spelling Universidade Federal de Santa CatarinaAraújo, Rejane de BarrosCoelho, Antonio Augusto Rodrigues2017-10-10T04:15:41Z2017-10-10T04:15:41Z2017348506https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/179950Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2017.A tese tem como objetivo estudar e desenvolver controladores preditivos do tipo GMV (Generalized Minimum Variance) e GPC (Generalized Predictive Controller), ampliando a família de projetos e a aplicabilidade destes controladores, para eliminar o offset (erro de regime permanente), rejeitar perturbações e assegurar rastreamento de referência e robustez. A proposta apresenta um novo formalismo matemático aos projetos dos controladores GMV e GPC, aplicado a sistemas monovariáveis e multivariáveis, empregando o modelo do processo e a função custo na forma posicional e inserindo um filtro de ponderação polinomial e integral na referência e saída do processo, alcançando projetos de controladores denominados Indirect Filtered Positional GMV (I-FPGMV) e Filtered Positional GPC (FPGPC). Para o projeto do controlador I-FPGMV, dois controladores adicionais são implementados, um utilizando-se a abordagem adaptativa (Direct FPGMV) e o outro hibridizado com a síntese do controlador PID. Para o FPGPC, é apresentada uma metodologia de projeto para processos multivariáveis e a hibridização do FPGPC com o controlador PID e com uma estrutura IMC filtrada (Filtered Internal Model Control - F-IMC). Adicionalmente, em ambos os controladores, I-FPGMV e FPGPC, uma estrutura de malha de controle é sugerida para mitigar problemas de saturação no sinal de controle. Ademais, os controladores I-FPGMV e FPGPC são combinados com a técnica de controle repetitivo para tratar referências e/ou perturbações periódicas, fornecendo dois projetos alternativos de controladores denominados Repetitive I-FPGMV (RI-FPGMV) e Adaptive Repetitive FPGPC (AR-FPGPC). Em seguida, é proposto um projeto de controle para lidar com perturbações conhecidas ou desconhecidas e mensuráveis ou não mensuráveis, combinando o FPGPC, hibridizado com a estrutura F-IMC e a ação de controle feedforward adaptativa, alcançando uma estrutura de malha de controle denominada Adaptive Feedback/Feedforward F-IMC (AFF-FIMC). Por fim, aspectos de robustez são incorporados nos polinômios de projetos dos controladores propostos, por meio de uma implementação que envolve as definições da função sensitividade e da integral do erro absoluto (Integrated Absolute Error - IAE), para a sintonia ?ótima? dos parâmetros do filtro, utilizando otimização multiobjetivo baseada em algoritmo genético. Simulações numéricas e ensaios práticos são aplicados para avaliar os projetos dos controladores propostos.<br>Abstract : The thesis aims to study and develop predictive controllers of the kind GMV (Generalized Minimum Variance) and GPC (Generalized Predictive Controller), thereby extending the design family and the applicability of these controllers to eliminate offset (steady-state error), disturbance rejection and ensure reference tracking and robustness. The proposal presents a new mathematical formalism to the designs of the GMV and GPC controllers, applied to monovariable and multivariable systems, using both process model and cost function in the positional form and inserting an integral polynomial weighting filter for the setpoint and output of the process, thus achieving controller designs called Indirect Filtered Positional GMV (I-FPGMV) and Filtered Positional GPC (FPGPC). For the I-FPGMV controller design, two additional controllers are implemented, one using the adaptive approach (Direct FPGMV) and another hybridized with the PID controller synthesis. For the FPGPC, a design methodology to multivariable processes and for the hybridization of the FPGPC with the PID controller and with a Filtered Internal Model Control (F-IMC) structure is presented. Additionally, using both I-FPGMV and FPGPC controllers, a control loop structure is suggested to mitigate saturation problems in the control signal. In addition, the I-FPGMV and FPGPC controllers are combined with the repetitive control technique to handle periodic references and/or disturbances, providing two alternative controller designs called Repetitive I-FPGMV (RI-FPGMV) and Adaptive Repetitive FPGPC (AR-FPGPC). Afterwards, a control design is proposed to deal with known or unknown and measurable or non-measurable disturbances, combining the FPGPC, hybridized with the F-IMC structure, and the adaptive feedforward control action, achieving a control loop structure called Adaptive Feedback/Feedforward Filtered IMC (AFF-FIMC). Finally, robustness aspects are incorporated into the design polynomials of the proposed controllers, through an implementation involving the definitions of sensitivity function and integrated absolute error (IAE), for the optimal tuning of the filter parameters, using multiobjective optimization based on genetic algorithm. Numerical simulations and practical essays are applied to evaluate the proposed designs.231 p.| il., gráfs., tabs.porEngenharia de sistemasAutomaçãoControle preditivoControladores preditivos filtrados utilizando otimização multiobjetivo para garantir offset-free e robustezinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINAL348506.pdfapplication/pdf4495369https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/179950/1/348506.pdf7d44aa35dbad0fb687bf08cbfb7746c7MD51123456789/1799502017-10-10 01:15:41.418oai:repositorio.ufsc.br:123456789/179950Repositório de PublicaçõesPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732017-10-10T04:15:41Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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