Algoritmos genéticos e de evolução diferencial aplicados à otimização de controladores utilizando a norma H2 como critério de desempenho

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Rodrigues, Ana Beatriz
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
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/1/5183
Resumo: A síntese de controladores utilizando a norma H2 como critério de desempenho é comumente solucionada a partir de condições baseadas em desigualdade matriciais lineares ou por meio de resolução de equações de Riccati. No entanto, tais abordagens podem trazer resultados conservadores caso outras restrições ou critérios de projeto não-convexos sejam incorporados ao projeto. Neste sentido, este trabalho propõe analisar a eficiência de heurísticas pela aplicação de algoritmos evolutivos na síntese de controles utilizando a norma H2 como critério de desempenho, a fim de simplificar suas soluções. Os controladores obtidos pelos algoritmos genéticos e de evolução diferencial são simulados computacionalmente pelo software MATLAB/Simulink®, e também testados experimentalmente. Necessita-se também avaliar as implementações físicas em malha fechada deste sistema e analisar se há a necessidade de acrescentar diferentes restrições para garantir a implementabilidade do controlador obtido. Para tanto, os sistemas de controle são aplicados a um sistema torcional obtido no laboratório LACOS da UTFPR de Cornélio Procópio. É importante ressaltar que os algoritmos implementador podem ser facilmente adaptados para qualquer sistema, basta se conhecer o modelo matemático deste. Os algoritmos mostram-se eficientes ferramentas para a síntese de controladores otimizados.
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spelling 2020-09-10T00:11:53Z2020-09-10T00:11:53Z2019-05-03RODRIGUES, Ana Beatriz. Algoritmos genéticos e de evolução diferencial aplicados à otimização de controladores utilizando a norma H2 como critério de desempenho. 2019. 81 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2019.http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/5183A síntese de controladores utilizando a norma H2 como critério de desempenho é comumente solucionada a partir de condições baseadas em desigualdade matriciais lineares ou por meio de resolução de equações de Riccati. No entanto, tais abordagens podem trazer resultados conservadores caso outras restrições ou critérios de projeto não-convexos sejam incorporados ao projeto. Neste sentido, este trabalho propõe analisar a eficiência de heurísticas pela aplicação de algoritmos evolutivos na síntese de controles utilizando a norma H2 como critério de desempenho, a fim de simplificar suas soluções. Os controladores obtidos pelos algoritmos genéticos e de evolução diferencial são simulados computacionalmente pelo software MATLAB/Simulink®, e também testados experimentalmente. Necessita-se também avaliar as implementações físicas em malha fechada deste sistema e analisar se há a necessidade de acrescentar diferentes restrições para garantir a implementabilidade do controlador obtido. Para tanto, os sistemas de controle são aplicados a um sistema torcional obtido no laboratório LACOS da UTFPR de Cornélio Procópio. É importante ressaltar que os algoritmos implementador podem ser facilmente adaptados para qualquer sistema, basta se conhecer o modelo matemático deste. Os algoritmos mostram-se eficientes ferramentas para a síntese de controladores otimizados.The synthesis of controllers using the H2 norm as performance criterion is usually solved from conditions based on linear matrix inequalities or by solving Riccat equations. However, such approaches or non-convex design criteria are incorporated into the project. In this sense, this work proposes to analyze the efficiency of heuristics by the application of evolutionary algorithms in the synthesis of controls using H2 norm as a performance criterion, in order to simplify theirs solutions. The controllers obtained by genetic and differential evolution algorithms are simulated computationally by MATLAB/Simulink® software, and also tested experimentally. It is also necessary to evaluate the closed-loop physical implementations of this systems and to analyze if there is a need add different constraints to ensure the implementation of the obtained controller. To do so, the control system are applied to a torsional system available in the LACOS laboratory of UTFPR Cornélio Procópio. It is important to emphasize that the implemented algorithms can be easily adapted to any system, if it is know the mathematical model of this one. The algorithms are efficient tools for the synthesis of optimized controllers.porUniversidade Tecnológica Federal do ParanáCornelio ProcopioPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUTFPRBrasilCNPQ::ENGENHARIASEngenharia ElétricaAlgorítmos genéticosOtimização matemáticaMATLAB (Programa de computador)Genetic algorithmsMathematical optimizationMATLAB (Computer program)Algoritmos genéticos e de evolução diferencial aplicados à otimização de controladores utilizando a norma H2 como critério de desempenhoGenetics and differential evolution algorithms applied to the optimization of controllers using the H2 norm as a performance criterioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisCornélio ProcópioAgulhari, Cristiano Marcoshttp://lattes.cnpq.br/4935395556663775Agulhari, Cristiano Marcoshttp://lattes.cnpq.br/4935395556663775Castoldi, Marcelo Favorettohttp://lattes.cnpq.br/6178029384175205Souto, Rafael Fonteshttp://lattes.cnpq.br/3204866010812164http://lattes.cnpq.br/6535618944011803Rodrigues, Ana Beatrizinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)instacron:UTFPRORIGINALCP_PPGEE_M_Rodrigues, Ana Beatriz_2019.pdfCP_PPGEE_M_Rodrigues, Ana Beatriz_2019.pdfapplication/pdf1825614http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/5183/1/CP_PPGEE_M_Rodrigues%2c%20Ana%20Beatriz_2019.pdff582d764d8d67c397735cd278fd19ef6MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81290http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/5183/2/license.txtb9d82215ab23456fa2d8b49c5df1b95bMD52TEXTCP_PPGEE_M_Rodrigues, Ana Beatriz_2019.pdf.txtCP_PPGEE_M_Rodrigues, Ana Beatriz_2019.pdf.txtExtracted texttext/plain115546http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/5183/3/CP_PPGEE_M_Rodrigues%2c%20Ana%20Beatriz_2019.pdf.txt68c155d2cb0fe75fe1c4b8dc4f25a40bMD53THUMBNAILCP_PPGEE_M_Rodrigues, Ana Beatriz_2019.pdf.jpgCP_PPGEE_M_Rodrigues, Ana Beatriz_2019.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1262http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/5183/4/CP_PPGEE_M_Rodrigues%2c%20Ana%20Beatriz_2019.pdf.jpgc828b81f7e855c5f8e15019e8a87ac6eMD541/51832020-09-17 03:01:20.736oai:repositorio.utfpr.edu.br:1/5183TmEgcXVhbGlkYWRlIGRlIHRpdHVsYXIgZG9zIGRpcmVpdG9zIGRlIGF1dG9yIGRhIHB1YmxpY2HDp8OjbywgYXV0b3Jpem8gYSBVVEZQUiBhIHZlaWN1bGFyLCAKYXRyYXbDqXMgZG8gUG9ydGFsIGRlIEluZm9ybWHDp8OjbyBlbSBBY2Vzc28gQWJlcnRvIChQSUFBKSBlIGRvcyBDYXTDoWxvZ29zIGRhcyBCaWJsaW90ZWNhcyAKZGVzdGEgSW5zdGl0dWnDp8Ojbywgc2VtIHJlc3NhcmNpbWVudG8gZG9zIGRpcmVpdG9zIGF1dG9yYWlzLCBkZSBhY29yZG8gY29tIGEgTGVpIG5vIDkuNjEwLzk4LCAKbyB0ZXh0byBkZXN0YSBvYnJhLCBvYnNlcnZhbmRvIGFzIGNvbmRpw6fDtWVzIGRlIGRpc3BvbmliaWxpemHDp8OjbyByZWdpc3RyYWRhcyBubyBpdGVtIDQgZG8gCuKAnFRlcm1vIGRlIEF1dG9yaXphw6fDo28gcGFyYSBQdWJsaWNhw6fDo28gZGUgVHJhYmFsaG9zIGRlIENvbmNsdXPDo28gZGUgQ3Vyc28gZGUgR3JhZHVhw6fDo28gZSAKRXNwZWNpYWxpemHDp8OjbywgRGlzc2VydGHDp8O1ZXMgZSBUZXNlcyBubyBQb3J0YWwgZGUgSW5mb3JtYcOnw6NvIGUgbm9zIENhdMOhbG9nb3MgRWxldHLDtG5pY29zIGRvIApTaXN0ZW1hIGRlIEJpYmxpb3RlY2FzIGRhIFVURlBS4oCdLCBwYXJhIGZpbnMgZGUgbGVpdHVyYSwgaW1wcmVzc8OjbyBlL291IGRvd25sb2FkLCB2aXNhbmRvIGEgCmRpdnVsZ2HDp8OjbyBkYSBwcm9kdcOnw6NvIGNpZW50w61maWNhIGJyYXNpbGVpcmEuCgogIEFzIHZpYXMgb3JpZ2luYWlzIGUgYXNzaW5hZGFzIHBlbG8ocykgYXV0b3IoZXMpIGRvIOKAnFRlcm1vIGRlIEF1dG9yaXphw6fDo28gcGFyYSBQdWJsaWNhw6fDo28gZGUgClRyYWJhbGhvcyBkZSBDb25jbHVzw6NvIGRlIEN1cnNvIGRlIEdyYWR1YcOnw6NvIGUgRXNwZWNpYWxpemHDp8OjbywgRGlzc2VydGHDp8O1ZXMgZSBUZXNlcyBubyBQb3J0YWwgCmRlIEluZm9ybWHDp8OjbyBlIG5vcyBDYXTDoWxvZ29zIEVsZXRyw7RuaWNvcyBkbyBTaXN0ZW1hIGRlIEJpYmxpb3RlY2FzIGRhIFVURlBS4oCdIGUgZGEg4oCcRGVjbGFyYcOnw6NvIApkZSBBdXRvcmlh4oCdIGVuY29udHJhbS1zZSBhcnF1aXZhZGFzIG5hIEJpYmxpb3RlY2EgZG8gQ8OibXB1cyBubyBxdWFsIG8gdHJhYmFsaG8gZm9pIGRlZmVuZGlkby4gCk5vIGNhc28gZGUgcHVibGljYcOnw7VlcyBkZSBhdXRvcmlhIGNvbGV0aXZhIGUgbXVsdGljw6JtcHVzLCBvcyBkb2N1bWVudG9zIGZpY2Fyw6NvIHNvYiBndWFyZGEgZGEgCkJpYmxpb3RlY2EgY29tIGEgcXVhbCBvIOKAnHByaW1laXJvIGF1dG9y4oCdIHBvc3N1YSB2w61uY3Vsby4KRepositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.utfpr.edu.br:8080/oai/requestopendoar:2020-09-17T06:01:20Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)false
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