Redução do custo computacional na síntese de controladores PI multivariáveis utilizando algoritmo evolutivo combinado com redes neurais

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dc.contributor.advisorGonçalves, Eduardo Nunes
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/4167566933927576
dc.contributor.authorNegreiro, Vitor Vidal de
dc.contributor.referee1Eduardo Nunes Gonçalves
dc.date.accessioned2023-08-07T13:40:52Z
dc.date.available2023-08-07T13:40:52Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractA síntese de controladores PI multivariáveis por meio de otimização é uma estratégia efetiva e que tem sido amplamente testada graças à grande variedade de algoritmos disponíveis. Esse processo tem como etapas fundamentais a modelagem do problema a ser otimizado e a escolha do método de otimização aplicado. A escolha da função objetivo tem reflexos no custo computacional e nas características do sistema em malha fechada obtido. O método de otimização, por sua vez, impacta na capacidade de se encontrar ou não uma solução satisfatória em tempo computacional aceitável. Este trabalho apresenta uma variante do método Evolução Diferencial que lança mão de redes neurais artificiais para reduzir o custo computacional do processo de síntese de controladores PI multivariáveis. O algoritmo é testado com funções de benchmark clássicas da área de otimização para sua validação e estudo. Dois sistemas típicos da área de controle, ambos com múltiplas entradas e saídas e atrasos de transporte são usados como exemplos para sintonia de controladores pelo método Evolução Diferencial clássico e pela nova versão. Os resultados mostram os benefícios e pontos de atenção em relação ao método proposto, além de comparar, como objetivo secundário, o impacto da utilização de funções objetivo baseadas em normas de sistemas e de sinais no procedimento de síntese. O método proposto diminui o número total de cálculos da função objetivo, reduzindo o custo computacional do processo de otimização. Em contrapartida, observou-se uma maior variância e menor taxa de convergência do algoritmo modificado. As funções objetivo baseadas em normas de sinais apresentam o melhor desempenho de controle, enquanto funções objetivo baseadas em normas de sistemas apresentam menor custo computacional.
dc.description.abstractotherThe synthesis of multivariable PI controllers by means of optimization is an effective strategy that has been widely used thanks to the variety of optimization methods and its great capacity of finding good solutions. This procedure has two fundamental steps, the modeling of the problem to be optimized and the choice of the optimization method to be applied. The objective function has direct influence over the computational cost and on the characteristics of the closed-loop system. The algorithm to be utilized, by its turn, impacts on the capacity of finding or not good solutions with an acceptable computational cost. This work presents a variant of the Differential Evolution method which takes advantage of artificial neural networks to reduce the computational cost of the synthesis process for multivariable PI controllers. The new algorithm is tested with classical benchmark functions of the optimization area for its validation and study. Two typical systems of the control area, both with multiple inputs and outputs and with transport delays are used as examples of the application of the new algorithm to the synthesis of multivariable PI controllers. The results show the benefits and drawbacks of the proposed method. Besides that, as a secondary objective, the differences of using objective functions based on systems and signals norms are analyzed and discussed. The proposed method reduces the total number of objective function evaluations, decreasing the computational cost. However, it was observed an increase in the results variance and a decrease in convergence rate. The objective functions based on signal norms present a better control performance, while objective functions based on system norms have a lower computational cost.
dc.identifier.urihttps://repositorio.cefetmg.br/handle/123456789/365
dc.language.isopt
dc.publisherCentro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais / Universidade Federal de São João del-Rei
dc.publisher.countryBrasil
dc.publisher.initialsCEFET-MG / UFSJ
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
dc.subjectControladores PI
dc.subjectRedes neurais (Computação)
dc.subjectOtimização multiobjetivo
dc.titleRedução do custo computacional na síntese de controladores PI multivariáveis utilizando algoritmo evolutivo combinado com redes neurais
dc.typeThesis
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