Bio-inspired optimization algorithms applied to the GAPID control of a Buck converter
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2021 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) |
Texto Completo: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/25060 |
Resumo: | O objetivo deste trabalho é criar um estudo comparativo de quais estratégias metaheurísticas bioinspiradas podem ser as melhores para otimizar os ganhos ótimos de um sistema de controle PID Adaptativo Gaussiano para um Conversor Buck. Isso vem de duas necessidades, a primeira é que para superar o desempenho dos sistemas de controle linear é necessária uma estratégia mais avançada como o controle adaptativo; a segunda é que como não existem métodos de otimização determinísticos para tais estratégias, o uso de metaheurísticas é considerado necessário, e de acordo com o teorema do No Free Lunch tais estudos comparativos devem ser feitos para entender quais técnicas de otimização são mais adequadas para tal problema. As técnicas escolhidas foram o Algoritmo Genético, a Otimização do Enxame de Partículas e a Evolução Diferencial. O Gaussian Adaptive PID (GAPID) foi escolhido para o controle adaptativo por ser ser baseado na função Gaussiana, que é uma curva suave com derivadas suaves que evita vibrações e mudanças bruscas no controle. Depois de avaliar as respostas encontradas na simulação de todas as variações de cada uma das estratégias de otimização, foi criada uma comparação analítica e estatística de cada técnica mostrando como um sistema de controle adaptativo pode gerar uma resposta mais rápida e robusta quando comparado ao PID linear. |
id |
UTFPR-12_adbb1380913372b8278c2699e8f5ce74 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.utfpr.edu.br:1/25060 |
network_acronym_str |
UTFPR-12 |
network_name_str |
Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) |
repository_id_str |
|
spelling |
2021-05-27T21:17:44Z2021-05-27T21:17:44Z2021-03-12ITABORAHY FILHO, Marco Antonio. Bio-inspired optimization algorithms applied to the GAPID control of a Buck converter. 2021. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2021.http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/25060O objetivo deste trabalho é criar um estudo comparativo de quais estratégias metaheurísticas bioinspiradas podem ser as melhores para otimizar os ganhos ótimos de um sistema de controle PID Adaptativo Gaussiano para um Conversor Buck. Isso vem de duas necessidades, a primeira é que para superar o desempenho dos sistemas de controle linear é necessária uma estratégia mais avançada como o controle adaptativo; a segunda é que como não existem métodos de otimização determinísticos para tais estratégias, o uso de metaheurísticas é considerado necessário, e de acordo com o teorema do No Free Lunch tais estudos comparativos devem ser feitos para entender quais técnicas de otimização são mais adequadas para tal problema. As técnicas escolhidas foram o Algoritmo Genético, a Otimização do Enxame de Partículas e a Evolução Diferencial. O Gaussian Adaptive PID (GAPID) foi escolhido para o controle adaptativo por ser ser baseado na função Gaussiana, que é uma curva suave com derivadas suaves que evita vibrações e mudanças bruscas no controle. Depois de avaliar as respostas encontradas na simulação de todas as variações de cada uma das estratégias de otimização, foi criada uma comparação analítica e estatística de cada técnica mostrando como um sistema de controle adaptativo pode gerar uma resposta mais rápida e robusta quando comparado ao PID linear.The objective of this work is to realize a comparative study of which bio-inspired metaheuristic strategies are the best to be used when finding the optimal gains for a Gaussian Adaptive PID control system applied to a Buck Converter. This comes from two necessities, the first one is that to surpass the performance of linear control systems a more advanced strategy such as adaptive control is required; the second is that since there are no deterministic optimization methods for such strategies, the use of metaheuristics is deemed necessary, and according to the No Free Lunch theorem such comparative studies ought to be made to understand what optimization techniques ares better suitable for such a problem. The chosen techniques were the Genetic Algorithm, the Particle Swarm Optimization and the Differential Evolution. The Gaussian function is employed as the adaptive rule because it is a smooth curve with smooth derivatives that avoids the potential of chattering and abrupt control changes. After evaluating the responses found from simulating all variations of each of the optimization strategies we were able to create an analytical and statistical comparison of each technique and show how an adaptive control system can create a faster and more robust response when compared to the linear PID.engUniversidade Tecnológica Federal do ParanáPonta GrossaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUTFPRBrasilAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICAEngenharia/Tecnologia/GestãoControladores PIDAlgorítmos genéticosHeurísticaPID controllersGenetic algorithmsHeuristicBio-inspired optimization algorithms applied to the GAPID control of a Buck converterAlgoritmos de otimização bio-inspirados aplicados ao controle de um conversor Buckinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisPonta GrossaKaster, Mauricio dos Santoshttps://orcid.org/0000-0002-7687-1297http://lattes.cnpq.br/5494434934031784Siqueira, Hugo Valadareshttps://orcid.org/0000-0002-1278-4602http://lattes.cnpq.br/6904980376005290Kaster, Mauricio dos Santoshttps://orcid.org/0000-0002-7687-1297http://lattes.cnpq.br/5494434934031784Trojan, Flaviohttps://orcid.org/0000-0003-2274-5321http://lattes.cnpq.br/1688457940211697Martins, Marcella Scoczynski Ribeirohttps://orcid.org/0000-0002-5716-4968http://lattes.cnpq.br/5212122361603572Parpinelli, Rafael Stubshttps://orcid.org/0000-0001-7326-5032http://lattes.cnpq.br/4456007001373501https://orcid.org/0000-0002-3967-5326http://lattes.cnpq.br/5904590772310824Itaborahy Filho, Marco Antonioreponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)instacron:UTFPRORIGINALbioinspiredoptimizationalgorithms.pdfapplication/pdf2402133http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/25060/1/bioinspiredoptimizationalgorithms.pdf51d832243d68e4e5b0c268e37ad7721dMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81290http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/25060/3/license.txtb9d82215ab23456fa2d8b49c5df1b95bMD53CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81031http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/25060/2/license_rdf934f4ca17e109e0a05eaeaba504d7ce4MD52TEXTbioinspiredoptimizationalgorithms.pdf.txtbioinspiredoptimizationalgorithms.pdf.txtExtracted texttext/plain83894http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/25060/4/bioinspiredoptimizationalgorithms.pdf.txt3138cf382b36a4bd38b68d47f59cf401MD54THUMBNAILbioinspiredoptimizationalgorithms.pdf.jpgbioinspiredoptimizationalgorithms.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1280http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/25060/5/bioinspiredoptimizationalgorithms.pdf.jpg30965e855ed3dc451fa2b86303e15b7bMD551/250602021-05-28 03:11:54.951oai:repositorio.utfpr.edu.br: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ório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.utfpr.edu.br:8080/oai/requestopendoar:2021-05-28T06:11:54Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)false |
dc.title.pt_BR.fl_str_mv |
Bio-inspired optimization algorithms applied to the GAPID control of a Buck converter |
dc.title.alternative.pt_BR.fl_str_mv |
Algoritmos de otimização bio-inspirados aplicados ao controle de um conversor Buck |
title |
Bio-inspired optimization algorithms applied to the GAPID control of a Buck converter |
spellingShingle |
Bio-inspired optimization algorithms applied to the GAPID control of a Buck converter Itaborahy Filho, Marco Antonio CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA Controladores PID Algorítmos genéticos Heurística PID controllers Genetic algorithms Heuristic Engenharia/Tecnologia/Gestão |
title_short |
Bio-inspired optimization algorithms applied to the GAPID control of a Buck converter |
title_full |
Bio-inspired optimization algorithms applied to the GAPID control of a Buck converter |
title_fullStr |
Bio-inspired optimization algorithms applied to the GAPID control of a Buck converter |
title_full_unstemmed |
Bio-inspired optimization algorithms applied to the GAPID control of a Buck converter |
title_sort |
Bio-inspired optimization algorithms applied to the GAPID control of a Buck converter |
author |
Itaborahy Filho, Marco Antonio |
author_facet |
Itaborahy Filho, Marco Antonio |
author_role |
author |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Kaster, Mauricio dos Santos |
dc.contributor.advisor1ID.fl_str_mv |
https://orcid.org/0000-0002-7687-1297 |
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/5494434934031784 |
dc.contributor.advisor-co1.fl_str_mv |
Siqueira, Hugo Valadares |
dc.contributor.advisor-co1ID.fl_str_mv |
https://orcid.org/0000-0002-1278-4602 |
dc.contributor.advisor-co1Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/6904980376005290 |
dc.contributor.referee1.fl_str_mv |
Kaster, Mauricio dos Santos |
dc.contributor.referee1ID.fl_str_mv |
https://orcid.org/0000-0002-7687-1297 |
dc.contributor.referee1Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/5494434934031784 |
dc.contributor.referee2.fl_str_mv |
Trojan, Flavio |
dc.contributor.referee2ID.fl_str_mv |
https://orcid.org/0000-0003-2274-5321 |
dc.contributor.referee2Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/1688457940211697 |
dc.contributor.referee3.fl_str_mv |
Martins, Marcella Scoczynski Ribeiro |
dc.contributor.referee3ID.fl_str_mv |
https://orcid.org/0000-0002-5716-4968 |
dc.contributor.referee3Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/5212122361603572 |
dc.contributor.referee4.fl_str_mv |
Parpinelli, Rafael Stubs |
dc.contributor.referee4ID.fl_str_mv |
https://orcid.org/0000-0001-7326-5032 |
dc.contributor.referee4Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/4456007001373501 |
dc.contributor.authorID.fl_str_mv |
https://orcid.org/0000-0002-3967-5326 |
dc.contributor.authorLattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/5904590772310824 |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Itaborahy Filho, Marco Antonio |
contributor_str_mv |
Kaster, Mauricio dos Santos Siqueira, Hugo Valadares Kaster, Mauricio dos Santos Trojan, Flavio Martins, Marcella Scoczynski Ribeiro Parpinelli, Rafael Stubs |
dc.subject.cnpq.fl_str_mv |
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA |
topic |
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA Controladores PID Algorítmos genéticos Heurística PID controllers Genetic algorithms Heuristic Engenharia/Tecnologia/Gestão |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Controladores PID Algorítmos genéticos Heurística PID controllers Genetic algorithms Heuristic |
dc.subject.capes.pt_BR.fl_str_mv |
Engenharia/Tecnologia/Gestão |
description |
O objetivo deste trabalho é criar um estudo comparativo de quais estratégias metaheurísticas bioinspiradas podem ser as melhores para otimizar os ganhos ótimos de um sistema de controle PID Adaptativo Gaussiano para um Conversor Buck. Isso vem de duas necessidades, a primeira é que para superar o desempenho dos sistemas de controle linear é necessária uma estratégia mais avançada como o controle adaptativo; a segunda é que como não existem métodos de otimização determinísticos para tais estratégias, o uso de metaheurísticas é considerado necessário, e de acordo com o teorema do No Free Lunch tais estudos comparativos devem ser feitos para entender quais técnicas de otimização são mais adequadas para tal problema. As técnicas escolhidas foram o Algoritmo Genético, a Otimização do Enxame de Partículas e a Evolução Diferencial. O Gaussian Adaptive PID (GAPID) foi escolhido para o controle adaptativo por ser ser baseado na função Gaussiana, que é uma curva suave com derivadas suaves que evita vibrações e mudanças bruscas no controle. Depois de avaliar as respostas encontradas na simulação de todas as variações de cada uma das estratégias de otimização, foi criada uma comparação analítica e estatística de cada técnica mostrando como um sistema de controle adaptativo pode gerar uma resposta mais rápida e robusta quando comparado ao PID linear. |
publishDate |
2021 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2021-05-27T21:17:44Z |
dc.date.available.fl_str_mv |
2021-05-27T21:17:44Z |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2021-03-12 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.citation.fl_str_mv |
ITABORAHY FILHO, Marco Antonio. Bio-inspired optimization algorithms applied to the GAPID control of a Buck converter. 2021. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2021. |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/25060 |
identifier_str_mv |
ITABORAHY FILHO, Marco Antonio. Bio-inspired optimization algorithms applied to the GAPID control of a Buck converter. 2021. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2021. |
url |
http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/25060 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
eng |
language |
eng |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná Ponta Grossa |
dc.publisher.program.fl_str_mv |
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica |
dc.publisher.initials.fl_str_mv |
UTFPR |
dc.publisher.country.fl_str_mv |
Brasil |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná Ponta Grossa |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) instacron:UTFPR |
instname_str |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) |
instacron_str |
UTFPR |
institution |
UTFPR |
reponame_str |
Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) |
collection |
Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) |
bitstream.url.fl_str_mv |
http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/25060/1/bioinspiredoptimizationalgorithms.pdf http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/25060/3/license.txt http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/25060/2/license_rdf http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/25060/4/bioinspiredoptimizationalgorithms.pdf.txt http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/25060/5/bioinspiredoptimizationalgorithms.pdf.jpg |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
51d832243d68e4e5b0c268e37ad7721d b9d82215ab23456fa2d8b49c5df1b95b 934f4ca17e109e0a05eaeaba504d7ce4 3138cf382b36a4bd38b68d47f59cf401 30965e855ed3dc451fa2b86303e15b7b |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1805923174090539008 |