Controle robusto de um motor CC usando realimentação de estados via projeto LMIs com escalares otimizados por evolução diferencial

• Autor(a) principal: Lima, Arthur Nascimento Rosa
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
• Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/27392
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA; Motores elétricos de corrente contínua; Sistemas de controle por realimentação; Estabilidade; Electric motors, Direct current; Feedback control systems; Stability

Quando empregadas em sistemas industriais, as máquinas de corrente continua (CC) podem fazer o trabalho que as mãos humanas não têm a precisão ou a força física necessária. Problemas surgem, por exemplo, com o desgaste da máquina, que muitas vezes trabalha todos dias durante anos até ser substituída, ou, inclusive, durante sua operação rotineira, pois seus parâmetros internos podem variar por fatores como a temperatura e vibrações. Porém, controladores podem ser projetados afim de obter desempenho aceitável mesmo nas condições apresentadas, são os chamados controladores robustos. Um dos métodos para a síntese desses controladores são as LMIs (do inglês, Linear Matrix Inequalities). Esse trabalho propõe resolver o problema que surge em projetos baseados em LMIs dependentes de escalares para a síntese de controladores robustos. Escalares esses que, normalmente, são escolhidos empiricamente ou por tentativa e erro e, normalmente, resultam em controladores ineficientes. Para fazer a otimização desses escalares será utilizado a evolução diferencial (no inglês, Differential Evolution – DE), que procura através de diversas combinações aleatórias encontrar soluções ótimas dentro de seus limites de busca. O algoritmo implementado demonstrou capacidade de convergir para um mínimo ótimo dentro da área de busca selecionada, com algumas limitações. Os ganhos obtidos pelo algoritmo demonstraram bom desempenho em controlar um módulo didático sob diversos testes. E, em simulações, demonstra a capacidade de estabilizar sistemas incertos como proposto no trabalho.