Síntese de controladores multivariáveis baseados em controle por modelo interno e otimização evolucionária multiobjetivo

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dc.contributor.advisorGonçalves, Eduardo Nunes
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/4167566933927576
dc.contributor.authorAbreu, Marcus Paulo Silva de
dc.contributor.referee1Eduardo Nunes Gonçalves
dc.date.accessioned2023-08-04T14:43:15Z
dc.date.available2023-08-04T14:43:15Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractOs processos industriais, frequentemente, possuem plantas com múltiplas entradas e múltiplas saídas com atrasos no tempo em suas malhas, o que dificulta a realização do controle. Os controladores PID, que a despeito dos avanços nos sistemas de controle digital, são majoritários no ambiente industrial, necessitam do ajuste de três parâmetros: o ganho proporcional, o tempo derivativo e o tempo integral. Com a estrutura de controle por modelo interno, porém, é possível obter controladores PID ou PI sintonizando apenas um parâmetro por malha de controle. Nesse contexto, essa dissertação apresenta uma forma de projeto simples e eficiente de controladores PI, com desacoplador, baseado no controle por modelo interno e em otimização multiobjetivo. Inicialmente, é projetado um desacoplador, utilizando o método Evolução Diferencial para minimizar a diferença entre as respostas transitórias da matriz de transferência diagonal especificada e o sistema desacoplado. A partir do sistema desacoplado, são utilizadas as regras de sintonia IMC para gerar os controladores PI (IMC-PI). É proposto nesse trabalho a aplicação do algoritmo Evolução Diferencial para Otimização Multiobjetivo para determinação dos parâmetros dos controladores IMC-PI, o que torna possível a obtenção de um grupo de soluções eficientes com diferentes compromissos entre o rastreamento da referência e o esforço de controle. Para mostrar a eficácia da metodologia abordada, os controladores IMC-PI propostos são aplicados em três exemplos ilustrativos de sistemas com forte acoplamento, sendo dois deles com elementos de atraso em suas malhas.
dc.description.abstractotherIndustrial processes often present plants with multiple input and multiple output with time delays in their loops, which makes it difficult to carry out the control. PID controllers, which in spite of advances in digital control systems, are the majority in the industrial field, need the tuning of three parameters: proportional gain, derivative time and integral time. With the internal model control structure, however, it is possible to obtain PID or PI controllers by tuning only one parameter per control loop. In this context, this dissertation presents a simple and efficient way to design of PI controllers, with decoupler, based on internal model control and multiobjective optimization. First, a decoupler is designed using the Differential Evolution method to minimize the difference between the transient responses of the specified diagonal transfer matrix and the decoupled system. From the decoupled system, the IMC tuning rules are applied to generate the PI controllers (IMC-PI). In this work, it is proposed to apply the Differential Evolution for Multiobjective Optimization algorithm to determine the parameters of the IMC-PI controllers, which makes it possible to obtain a group of efficient solutions with different tradeoffs between the set point tracking and the control effort. In order to show the effectiveness of the methodology, the proposed IMC-PI controllers are applied in three illustrative examples of systems with strong coupling, in which two of them have time delay.
dc.identifier.urihttps://repositorio.cefetmg.br/handle/123456789/358
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.subjectControle de processo
dc.subjectControladores PID
dc.subjectProgramação evolutiva (Computação)
dc.subjectOtimização matemática
dc.titleSíntese de controladores multivariáveis baseados em controle por modelo interno e otimização evolucionária multiobjetivo
dc.typeThesis
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