Controle preditivo por matriz dinâmica com estratégia fuzzy para sistemas Hammerstein

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Jeronymo, Daniel Cavalcanti
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/174434
Resumo: Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2016.
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spelling Controle preditivo por matriz dinâmica com estratégia fuzzy para sistemas HammersteinEngenharia de sistemasControle preditivoSistemas difusosLógica difusaTese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2016.Nesta tese é apresentada uma proposta de sistema de inferência fuzzy interpolativo do tipo Takagi-Sugeno aplicado ao controlador por matriz dinâmica para o controle de sistemas não-lineares de modelo Hammerstein. Embora a literatura de controladores preditivos baseados em modelo seja vasta há uma necessidade quanto a aplicações MIMO (Multiple Input Multiple Output) para modelos Hammerstein. Parte do problema está na dificuldade em modelar a não-linearidade e utilizar este modelo na estrutura de controle preditivo baseado em modelo. Uma possibilidade é o uso de otimização numérica para resolver o conjunto de equações do controlador preditivo porém esta é uma alternativa computacionalmente custosa e em algumas situações inexequível, já que pode não atender requisitos de aplicação prática. Por outro lado é possível utilizar no controlador um compensador de saída cujo objetivo é cancelar a não-linearidade estática do modelo Hammerstein através da sua função inversa, resultando em um projeto pseudo-linear. A vantagem desta abordagem é que o sistema resultante se comporta como um sistema linear e assim é possível aplicar técnicas clássicas de estabilidade, robustez e análise frequencial. O objetivo principal desta tese é a aplicação do controlador por matriz dinâmica em sistemas MIMO com modelo Hammerstein. A não-linearidade do modelo é compensada usando um método conhecido como busca iterativa, onde é escolhida a melhor solução da função inversa, no caso de múltiplas soluções. Para modelar a não-linearidade estática do modelo Hammerstein foi desenvolvido um interpolador fuzzy Takagi-Sugeno, chamado Interpolador Hipercúbico de Lógica Fuzzy (FLHI - Fuzzy Logic Hypercube Interpolator). Neste interpolador as funções de pertinência agem como funções de base. Conjunção lógica de funções de pertinência de base no espaço de um hipercubo unitário permite interpolação multivariável de N dimensões. A escolha de funções de pertinência determina características interpoladoras, permitindo que FLHI se comporte como um interpolador vizinho mais próximo, linear, spline, Lanczos ou cúbico, para citar alguns. O interpolador proposto é aplicado como solução ao problema de modelagem de não-linearidades estáticas, já que é capaz de modelar tanto uma função quanto sua função inversa. Três casos de estudo da literatura são apresentados: um sistema SISO (Single Input Single Output), um sistema MISO (Multiple Input Single Output) e um sistema MIMO. Bons resultados são alcançados ao que se diz respeito a métricas de desempenho tais como rastreamento de referência, variação de controle e robustez. Os resultados obtidos indicam a aplicabilidade do método proposto como compensador de saída em controle preditivo, devido a sua capacidade em modelar não-linearidades estáticas de sistemas Hammerstein e suas funções inversas.<br>Abstract : This thesis presents a proposal for a fuzzy Takagi-Sugeno inference system applied to dynamic matrix control for control of non-linear systems with Hammerstein Model. Although the model based predictive control literature is vast there is a necessity regarding MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) applications for Hammerstein model. Part of the problem lies in the difficulty in modelling the nonlinearity and using this model in a predictive control structure. One possibility is the use of numeric optimization to solve the set of predictive control equations, however this is a computationally expensive alternative and in some situations unfeasible, since it may not comply to practical requirements. On the other hand, it's possible to use an output compensator in the controller with the goal of cancelling the static nonlinearity in the Hammerstein model through its inverse function. The advantage of this approach is that the resulting system behaves as a linear system and as such it's possible to apply classical techniques for stability, robustness and frequency analysis. The main objective of this thesis is the application of dynamic matrix control to MIMO systems with Hammerstein model, the nonlinearity of the model is compensated using a method known as iterative search, where the best solution of the inverse function is chosen, in the case of multiple solutions. A fuzzy Takagi-Sugeno interpolator was created aiming to model static non-linearities in Hammerstein Models, called Fuzzy Logic Hypercube Interpolator (FLHI). In this interpolator membership functions act as kernel functions. Logical conjunction of kernel membership functions in unitary hypercube space allow N-dimension multivariable interpolation. Choice of membership functions determine interpolating characteristics, enabling FLHI to present itself as an interpolator such as nearest neighbor, linear, spline, Lanczos or cubic, to name a few. The proposed interpolator is applied as a solution to the problem of modeling static non-linearities, since it is capable of modeling both a function and its inverse function. Three case studies from literature are presented: a SISO (Single-Input Single-Output) system, a MISO (Multiple-Input Multiple-Output) system and a MIMO system. Good results are obtained regarding performance metrics such as set-point tracking, control variation and robustness. Obtained results indicate applicability of the proposed method in modeling static non-linearities of Hammerstein systems and its inverse functions as implementation of an output compensator in predictive control.Coelho, Antonio Augusto RodriguesUniversidade Federal de Santa CatarinaJeronymo, Daniel Cavalcanti2017-04-04T04:12:10Z2017-04-04T04:12:10Z2016info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis152 p.| il., grafs., tabs.application/pdf344653https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/174434porreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-04-04T04:12:10Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/174434Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732017-04-04T04:12:10Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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