Implementação de controle preditivo para rastreamento de trajetórias de um bicóptero com empuxo vetorial
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Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFU |
Texto Completo: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/34333 |
Resumo: | A vetorização da força de empuxo gerada pelos motores pode aumentar a manobrabilidade de veículos aéreos, possibilitando, por exemplo, pousos e decolagens verticais. Isso ocorre pois torna-se possível controlar separadamente as dinâmicas de atitude e posição, manipulando-se as magnitudes e as direções de tais forças. Então, adotando um sistema de controle adequado é possível rastrear referências de posição mantendo-se uma atitude constante ou alterar a atitude sem afetar a posição do veículo. Com esse propósito, pode se adotar o controle preditivo baseado em modelo (Model-based Predictive Control – MPC), uma vez que essa técnica é aplicável a sistemas com múltiplas entradas e saídas. No MPC, a ação de controle é obtida resolvendo-se um Problema de Controle Ótimo (PCO), que pode incluir restrições do sistema. Consequentemente, tem-se uma ação de controle ótima que garante o respeito às restrições. Como desvantagem, a implementação de abordagens convencionais de MPC tem um elevado custo computacional envolvido na resolução numérica do PCO. Isso pode inviabilizar a implementação dessa abordagem, sobretudo em plantas de dinâmica rápida. Uma possibilidade para reduzir o custo computacional consiste em adotar estratégias de MPC explícito. Nesse tipo de estratégia divide-se o espaço de estados em regiões nas quais a ação de controle ótimo é afim por partes. Então, durante a operação, basta verificar em que região do espaço de estados o sistema se encontra e empregar a ação de controle correspondente. Neste contexto, o presente trabalho envolve o emprego de uma abordagem de MPC explícito no controle de um bicóptero dotado de vetorização da força de empuxo. Resultados de simulação e experimentais mostram que a estratégia de controle, tanto adotando a implementação convencional quanto a explícita, foi capaz de rastrear as referências com eliminação do erro em regime estacionário e respeito às restrições de entrada. Cabe salientar que, para eliminação de tal erro, foram adotadas diferentes técnicas. No caso particular do MPC considerou-se uma perturbação constante de saída, que foi estimada por um observador de estados. Essa técnica permite compensar eventuais descasamentos de modelo que, em regime permanente, se comportem como perturbação constante de saída. Para avaliar o custo computacional envolvido, mediu-se o tempo para calcular a ação de controle resolvendo-se o PCO numericamente e empregando a abordagem explícita. Observou-se que não houve uma redução no tempo médio para o MPC explícito. Por outro lado, tal abordagem proporcionou um tempo computacional mais uniforme ao longo da operação. |
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Com esse propósito, pode se adotar o controle preditivo baseado em modelo (Model-based Predictive Control – MPC), uma vez que essa técnica é aplicável a sistemas com múltiplas entradas e saídas. No MPC, a ação de controle é obtida resolvendo-se um Problema de Controle Ótimo (PCO), que pode incluir restrições do sistema. Consequentemente, tem-se uma ação de controle ótima que garante o respeito às restrições. Como desvantagem, a implementação de abordagens convencionais de MPC tem um elevado custo computacional envolvido na resolução numérica do PCO. Isso pode inviabilizar a implementação dessa abordagem, sobretudo em plantas de dinâmica rápida. Uma possibilidade para reduzir o custo computacional consiste em adotar estratégias de MPC explícito. Nesse tipo de estratégia divide-se o espaço de estados em regiões nas quais a ação de controle ótimo é afim por partes. Então, durante a operação, basta verificar em que região do espaço de estados o sistema se encontra e empregar a ação de controle correspondente. Neste contexto, o presente trabalho envolve o emprego de uma abordagem de MPC explícito no controle de um bicóptero dotado de vetorização da força de empuxo. Resultados de simulação e experimentais mostram que a estratégia de controle, tanto adotando a implementação convencional quanto a explícita, foi capaz de rastrear as referências com eliminação do erro em regime estacionário e respeito às restrições de entrada. Cabe salientar que, para eliminação de tal erro, foram adotadas diferentes técnicas. No caso particular do MPC considerou-se uma perturbação constante de saída, que foi estimada por um observador de estados. Essa técnica permite compensar eventuais descasamentos de modelo que, em regime permanente, se comportem como perturbação constante de saída. Para avaliar o custo computacional envolvido, mediu-se o tempo para calcular a ação de controle resolvendo-se o PCO numericamente e empregando a abordagem explícita. Observou-se que não houve uma redução no tempo médio para o MPC explícito. Por outro lado, tal abordagem proporcionou um tempo computacional mais uniforme ao longo da operação.Vectoring the thrust generated by engines can increase the maneuverability of aircrafts enabling, for example, vertical takeoffs and landings. By adopting such strategy, it becomes possible to control separately attitude and position dynamics by manipulating the magnitudes and directions of the thrust forces. Thus, with a proper control system, it is possible to track position references while maintaining a constant attitude or to change the vehicle's attitude without affecting its position. In particular, Model-based Predictive Control (MPC) can be used for this purpose, as this technique applies to systems with multiple inputs and outputs. In MPC, the control input is determined by solving an Optimal Control Problem (OCP), which often include system constraints. Consequently, it is obtained an optimal control input which enforce constraint satisfaction. As a drawback, conventional MPC strategies can require a high computational cost to solve the OCP. This can prevent the implementation of an MPC controller, especially for fast dynamic systems. An alternative to reduce the computational cost is employ an explicit MPC. In this technique, the state space is partitioned in regions in which the optimal control action is piecewise affine. Thus, during operation, the optimal control input is calculated determining which region contains the current state and then applying the associated control law. In this context, work presents the implementation of an explicit MPC approach to control a bicopter equipped with a thrust vectoring mechanism. Simulations and experimental results show that the control strategy was able to track reference without steady state error with proper enforcement of input constraints in both conventional and explicit implementations. For this purpose, the MPC was designed considering a constant output disturbance, which was estimated by means of an observer. This technique allows compensating for model mismatches that acts similar to constant output disturbance in a steady-state. To evaluate the associated computational costs, the time to compute the control action by solving the OPC numerically and using the explicit approach was measured. It was found that the average time for the explicit MPC was not reduced. On the other hand, such approach provided a more uniform computation time throughout the operation.Pesquisa sem auxílio de agências de fomentoTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)porUniversidade Federal de UberlândiaEngenharia MecatrônicaBrasilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/us/info:eu-repo/semantics/openAccessCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA::PROJETOS DE MAQUINAS::CONTROLE DE SISTEMAS MECANICOSControle preditivoPredictive controlTratamento de restriçõesConstraint handlingProgramação multiparamétricaMultiparametric programmingBicópteroBicopterVetorização da força de empuxoThrust force vectoringImplementação de controle preditivo para rastreamento de trajetórias de um bicóptero com empuxo vetorialinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisAssis, Pedro Augusto Queiroz dehttp://lattes.cnpq.br/5309540309123503Lobato, Fran Sergiohttp://lattes.cnpq.br/7640108116459444Morais, Tobias Souzahttp://lattes.cnpq.br/1662045974941011Araujo, Klayton Antonio Moreirahttp://lattes.cnpq.br/0240933260023495http://lattes.cnpq.br/1256084818058716Alves, Gabriel Renato Oliveira70110260986reponame:Repositório Institucional da UFUinstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFUCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8920https://repositorio.ufu.br/bitstream/123456789/34333/2/license_rdfdd65805249d68ea862568f59102935acMD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81792https://repositorio.ufu.br/bitstream/123456789/34333/3/license.txt48ded82ce41b8d2426af12aed6b3cbf3MD53ORIGINALImplementaçãoControlePreditivo.pdfImplementaçãoControlePreditivo.pdfapplication/pdf9066376https://repositorio.ufu.br/bitstream/123456789/34333/1/Implementa%c3%a7%c3%a3oControlePreditivo.pdff385302d28d6a7fc2e7d9a26a795cf13MD51TEXTImplementaçãoControlePreditivo.pdf.txtImplementaçãoControlePreditivo.pdf.txtExtracted texttext/plain104082https://repositorio.ufu.br/bitstream/123456789/34333/4/Implementa%c3%a7%c3%a3oControlePreditivo.pdf.txt850b318ccb3288f820ffa14aff6d1a7aMD54THUMBNAILImplementaçãoControlePreditivo.pdf.jpgImplementaçãoControlePreditivo.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1280https://repositorio.ufu.br/bitstream/123456789/34333/5/Implementa%c3%a7%c3%a3oControlePreditivo.pdf.jpgb2d19e121c0a0088faa320c04273b1f1MD55123456789/343332022-03-23 03:20:10.603oai:repositorio.ufu.br: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Repositório InstitucionalONGhttp://repositorio.ufu.br/oai/requestdiinf@dirbi.ufu.bropendoar:2022-03-23T06:20:10Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false |
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