Projeto de um sistema de controle adaptativo para laminação a frio baseado em sistema inteligente com cancelamento das perturbações por filtro inverso

• Autor(a) principal: Caldas, L.
• Data de Publicação: 2009
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da FEI
• Texto Completo: https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/625
• topic: Redes neurais (Neurobiologia)

O objetivo desse trabalho é o projeto de um sistema de controle para laminador a frio, de alto desempenho para a melhoria na qualidade da espessura de saída em produtos planos e laminados. A estrutura de controle proposta, baseada no princípio do BISRA é integrada por dois modelos sendo um controlador adaptativo cuja função de transferência é o inverso da função de transferência da planta e o cancelador fazendo a função de filtro inverso e adaptativo para as perturbações de entrada. O cancelador das perturbações é baseado no controlador Internal Mode Control (IMC) para a rejeição de perturbações, as quais são separadas na saída da planta e injetadas em um filtro adaptativo inverso e subtraídas da entrada da planta e injetadas em um filtro adaptativo inverso e subtraídas da entrada da planta para o seu cancelamento. Quanto ao controlador da dinâmica da planta, a operação é feita em malha aberta para o acompanhamento do sinal de referência. Ambos os modelos são adaptados por uma rede neural e nebulosa. Os modelos da planta e do inverso da planta são obtidos numericamente por meio de uma modelagem rede neural nebulosa, baseados no modelo nebuloso Takagi e Sugeno. A sintonia automática das regras nebulosas é realizada usando a estatística multivariada aplicada à base de dados denominada de agrupamentos "cluster". O desempenho da arquitetura de controle é avaliado, sob às mesmas condições, com o resultado obtido em um projeto de controle de espessura para um laminador cuja arquitetura de controle é baseada em um regulador LQG em malha fechada. O resultado obtido por simulação mostra que o sistema de controle proposto apresenta melhor desempenho do que o projeto com LQC, quanto à precisão de controle, desconsiderando-se o esforço de controle