Sistema híbrido neuro-evolutivo aplicado ao controle de um processo multivariável

• Autor(a) principal: Coelho,Leandro dos Santos
• Data de Publicação: 2006
• Outros Autores: Mariani,Viviana Cocco
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica
• Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-17592006000100004
• topic: rede neural; algoritmo genético; identificação não-linear; controle multivariável; controle inteligente; sistemas híbridos inteligentes

Este artigo apresenta uma nova abordagem para o projeto de um controlador PID (proporcional, integral e derivativo) multivariável baseado em uma rede neural e um algoritmo genético. O projeto do controlador PID multivariável é dividido em três etapas distintas. Na primeira etapa, uma rede neural de funções radiais de base é utilizada para identificação do processo multivariável. Na segunda etapa, o projeto do controlador é realizado, de forma off-line, baseado na sintonia de ganhos do controlador PID. Esta etapa é realizada através de uma otimização via algoritmos genéticos visando-se controlar o modelo do processo obtido pela rede neural de funções radiais de base. Na terceira etapa, os ganhos do controlador PID obtidos através de otimização genética e modelo neural são validados no processo prático. O desempenho desta proposta de projeto de controle multivariável é apresentado e discutido. O projeto do algoritmo de controle é validado de forma experimental em um processo multivariável denominado bola e chapa (ball-and-plate). Este processo consiste de uma chapa articulada em seu centro tal que a inclinação da chapa pode ser manipulada em duas direções perpendiculares. O objetivo básico é controlar a posição de uma bola que rola livremente sobre a chapa, aplicando-se tensões aos motores, estas baseadas no conhecimento da posição da bola medida pelo sistema de visão.