Proposta de GPC auto-tuning usando algoritmo genético

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dc.contributor.advisor1Salles, José Leandro Félix
dc.contributor.authorPiontkovsky Filho, Ademir José
dc.contributor.referee1Almeida, Gustavo Maia
dc.contributor.referee2Côco, Klaus Fabian
dc.date.accessioned2018-08-02T00:00:41Z
dc.date.available2018-08-01
dc.date.available2018-08-02T00:00:41Z
dc.date.issued2018-04-04
dc.description.abstractThis dissertation proposes an automatic tuning technique for Generalized Predictive Controller (GPC) with control horizon equal to one to be applied in any plant, with the intention of designing adaptive GPC in auto-tuning mode. The tuning algorithm is initialized through a pre-analysis of the set of tuning parameters that guarantee the stability of the plant in closed loop. Such a region of stability is used by the Genetic Algorithm (GA) to search for the parameters that provide the best overshoot and settling time of the step response. In the preanalysis, one must choose the value of the prediction horizon parameter (hp) andthe desired interval of the λ and δ parameters when evaluating the Root Locus of the characteristic equation of the closed-loop system generated through a graphical interface. Through simulations of auto-tuning mode Adaptive GPC using the GA for stable, unstable, minimum and non-minimal phase plants, it is shown that the proposed algorithm makes AG convergence faster. It is shown in this dissertation that in some plants the stability region of the closed-loop system with the GPC controller does not change when increasing the value of hc, which allows in this case to apply the proposed automatic tuning techniques to the GPC with horizon of control greater than 1. In addition, a tuning rule is proposed for GPC auto-tunning, generated through an offline tuning using genetic algorithm and the graphic interface, for a first-order plant.eng
dc.description.resumoEsta dissertação propõe uma técnica automática de sintonia para Controlador Preditivo Generalizado (GPC) com horizonte de controle igual a um para ser aplicado em qualquer planta, com a intenção de se projetar GPC adaptativos no modo auto-tuning. O algoritmo de sintonia é inicializado através de uma préanálise do conjunto de parâmetros de sintonia que garantam a estabilidade da planta em malha fechada. Tal região de estabilidade é utilizada pelo Algorítmo Genético (AG) para buscar os parâmetros que fornecem o melhor sobressinal e tempo de acomodação da resposta ao degrau. Na pré-análise deve-se escolher o valor do parâmetro horizonte de previsão (hp) e o intervalo desejado dos parâmetros λ e δ ao se avaliar o Lugar das Raízes da equação caracterstíca do sistema em malha fechada gerado através de uma interface grafica. Através de simulações do GPC Adaptativo no modo auto-tuning utilizando o AG para plantas estáveis, instáveis, de fase minima e não-minima, mostra-se que o algoritmo proposto torna a convergência do AG mais rápida. Mostra-se nesta dissertação que em algumas plantas a região de estabilidade do sistema em malha fechada com o controlador GPC não se altera ao aumentar o valor de hc , o que permite neste caso aplicar a técnicas de sintonia automática proposta para o GPC com horizonte de controle maior que 1. Além disto, é proposta uma regra de sintonia para o GPC auto-tunning, gerada através de uma sintonia off-line usando algoritmo genético e a interface gráfica, para uma planta de primeira ordem
dc.formatText
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufes.br/handle/10/9564
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal do Espírito Santo
dc.publisher.countryBR
dc.publisher.courseMestrado em Engenharia Elétrica
dc.publisher.departmentCentro Tecnológico
dc.publisher.initialsUFES
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
dc.rightsopen access
dc.subject621.3por
dc.subjectSistemas lineares variantes no tempopor
dc.subject.br-rjbnControle preditivo
dc.subject.br-rjbnAlgorítmos genéticos
dc.subject.br-rjbnSistemas de controle ajustável
dc.subject.br-rjbnControlador de auto-ajuste
dc.subject.cnpqEngenharia Elétrica
dc.titleProposta de GPC auto-tuning usando algoritmo genético
dc.typemasterThesis
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