Contribuições ao Problema de Sintonia Ótima de Controladores PID de Ordens Inteira e Fracionária via Otimização Metaheurística
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2020 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) |
Texto Completo: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/60625 |
Resumo: | The minimum jerk principle is often used for the purpose of planning robot trajectories. However, since the principle is formalized in terms of the robot’s kinematics, there is no guarantee that a PID-type controller tuned by classical methods (e.g. Ziegler-Nichols) will accurately track the planned profiles for acceleration and jerk. This is because the robot dynamics, necessary for the correct tuning of the controller, is not inserted in the formalism of the trajectory planning task. Bearing this in mind, this thesis introduces a method for optimal estimation of the gains of PID-like controllers for tracking robotic trajectories with minimum jerk constraints. The connection between the kinematics and dynamics of the robot for the purpose of optimum tuning of PID controllers, whether of integer or fractional order, occurs through the definition of a new performance index, called here jerk-based integral of absolute error (J-IAE), which extends the well-known IAE index for minimum jerk scenarios. Using a single J-IAE index as an objective function, the particle swarm optimization algorithm (PSO) is used to search for the optimal gains of the controllers of the joints of a vertical planar robot. Furthermore, beyond the application in robotics, this thesis also proposes a new methodology for the synthesis of PID-like controllers, which, in addition to seeking the optimum values for the controller’s gains, also seeks the optimal structure (i.e. optimal number of terms) of the controller to perform the task of interest. The combined optimization of the number of terms and the associated gains leads to a new class of PID controllers here called optimal selfconfiguring controllers. The PSO algorithm is used to investigate the feasibility of this methodology. Finally, a comprehensive performance evaluation is presented in order to evaluate the two proposals of this thesis, discussing their advantages and limitations for different robotic configurations and control plants. |
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The connection between the kinematics and dynamics of the robot for the purpose of optimum tuning of PID controllers, whether of integer or fractional order, occurs through the definition of a new performance index, called here jerk-based integral of absolute error (J-IAE), which extends the well-known IAE index for minimum jerk scenarios. Using a single J-IAE index as an objective function, the particle swarm optimization algorithm (PSO) is used to search for the optimal gains of the controllers of the joints of a vertical planar robot. Furthermore, beyond the application in robotics, this thesis also proposes a new methodology for the synthesis of PID-like controllers, which, in addition to seeking the optimum values for the controller’s gains, also seeks the optimal structure (i.e. optimal number of terms) of the controller to perform the task of interest. The combined optimization of the number of terms and the associated gains leads to a new class of PID controllers here called optimal selfconfiguring controllers. The PSO algorithm is used to investigate the feasibility of this methodology. Finally, a comprehensive performance evaluation is presented in order to evaluate the two proposals of this thesis, discussing their advantages and limitations for different robotic configurations and control plants.O princípio da arrancada mínima (minimum jerk) é comumente usado para o planejamento de trajetória de robôs manipuladores. Porém, visto que o princípio é formalizado em termos da cinemática do robô, não há garantias de que um controlador do tipo PID sintonizado por métodos clássicos (e.g. Ziegler-Nichols) seguirá com acurácia os perfis planejados para aceleração e arrancada. Isto corre porque a dinâmica do robô, necessária para a correta sintonia do controlador, não está inserida no formalismo da tarefa de geração da trajetória. Isto posto, nesta tese introduz-se um método para determinação ótima dos ganhos de controladores do tipo PID para seguimento de trajetórias robóticas com restrições de arrancada mínima. A conexão entre cinemática e dinâmica do robô para efeito de sintonia ótima de controladores PID, sejam de ordem inteira ou fracionária, dá-se através definição de um novo índice de desempenho, chamado aqui de jerk-based integral of absolute error (J-IAE), que estende o conhecido índice IAE para cenários de arrancada mínima. Usando um único índice J-IAE como função objetivo, o algoritmo de otimização por enxame de partículas (PSO, sigla em inglês) é utilizado para buscar os valores ótimos dos ganhos dos controladores das juntas de um robô planar vertical. Ademais, para além da aplicação em robótica, nesta tese propõe-se também uma metodologia nova para síntese de controladores do tipo PID que, além de buscar os valores ótimos para os ganhos do controlador, também busca pela estrutura (i.e. número de termos) do controlador mais adequada para a realização da tarefa de interesse. Esta otimização conjunta do número de termos e dos ganhos associados leva a uma nova classe de controladores PID aqui chamados de controladores auto-configuráveis ótimos. O algoritmo PSO é usado para investigar a viabilidade desta metodologia. Por fim, com o intuito de avaliar as duas propostas desta tese, uma ampla avaliação de desempenho é apresentada, mostrando suas vantagens e limitações para diferentes configurações robóticas e plantas de controle.Barreto, Guilherme de AlencarThé, George André PereiraOliveira, Phelipe Wesley de2021-09-24T15:38:57Z2021-09-24T15:38:57Z2020info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfOLIVEIRA, Phelipe Wesley de. 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