Model predictive control strategies for tracking dynamic target references

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Pereira, Bruno Schettini Soares
• Orientador(a): Santos, Tito Luís Maia
• Banca de defesa: Santos, Tito Luís Maia , Torrico, Bismark Claure , Silveira, Antonio da Silva , Achy, Acbal Rucas Andrade , Ribeiro, Tiago Trindade
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Universidade Federal da Bahia
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica (PPGEE)
• Departamento: Escola Politécnica
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Controle Preditivo Baseado em Modelo; Sistemas Restritos; Seguimento de Trajetória
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::ELETRONICA INDUSTRIAL, SISTEMAS E CONTROLES ELETRONICOS::CONTROLE DE PROCESSOS ELETRONICOS, RETROALIMENTACAO
• Link de acesso: https://repositorio.ufba.br/handle/ri/41264

Controladores preditivos baseados em modelo (MPC) são amplamente utilizados para controlar sistemas com características comuns a muitas aplicações industriais e acadêmicas. A lei de controle de um MPC é formulada pela minimização de uma função objetivo que considera o erro entre saídas previstas estimadas e referências futuras ao longo de um horizonte de tempo especificado. Essas saídas previstas podem ser definidas usando um modelo nominal paramétrico ou modelo baseado em dados. Tipicamente, nas abordagens lineares, o processo de minimização gera uma sequência ótima de entradas através do princípio de horizonte deslizante, incorporando naturalmente as restrições do sistema em sua solução. Um problema conhecido com MPC com restrições é a perda de factibilidade quando há mudança de referências. Isso acontece devido ao horizonte finito escolhido e às restrições impostas pelo controlador que podem levar o otimizador a um alvo inatingível, dependendo das condições iniciais do problema, o que pode causar em insucesso do seguimento de referência. Este trabalho apresenta contribuições para estratégias de MPC aplicadas a referências variantes no tempo. Será visto que o MPC apresenta uma função custo conflitante em tais condições de tal forma que uma simples modificação pode proporcionar uma flexibilidade à sintonia do MPC, evitando assim problemas indesejados de ganhos elevados do controlador causados por sintonias agressivas. Inicialmente, uma abordagem filtrada do DMC é avaliada, na qual o filtro de predição mantém sensibilidade a distúrbios de alta frequência, enquanto a sintonia do MPC melhora o rastreamento de referências e sua eficácia é avaliada em simulação e experimento do controle de temperatura de um sensor termorresistivo. Em seguida, uma abordagem de função custo modificada em um MPC baseado em receptância foi abordado com vista a reduzir o valor nominal da função custo em condições de referências variantes no tempo. A modelagem baseada em matriz de receptância propõe-se a trazer uma simplicidade na etapa de identificação de sistemas complexos, de tal forma que parâmetros do modelo fenomenológico de um sistema de múltiplos corpos não precisa ser necessariamente conhecido. Assim, resultados em simulação foram avaliados para um sistema subatuado, mostrando sua eficácia para seguimento de referências periódicas. Por fim, este trabalho também trata do problema do MPC com garantia de estabilidade robusta por meio do uso de referências artificiais e da reformulação analítica do alvo desejado. A eficiência dessa abordagem é validada por análises numéricas de simulação, e sua aplicabilidade prática é demonstrada no controle de trajetória de um veículo terrestre não tripulado (UGV).