Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2018 |
| Autor(a) principal: |
Araújo, Rafael Rebouças |
| Orientador(a): |
Santos, Tito Luís Maia |
| Banca de defesa: |
Ordoñez, Bernardo,
Dorea, Carlos Eduardo Trabuco,
Prado, Márcia Lissandra Machado |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Escola Politécnica
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| Programa de Pós-Graduação: |
em Engenharia Elétrica
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/29470
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Resumo: |
Neste trabalho propõe-se um procedimento sistemático de sintonia ótima de controladores PID que seja voltado ao atendimento das especificidades dos variados processos existentes. Para tanto, requisitos de desempenho podem ser combinados com o intuito de definir um critério que efetivamente esteja associado às demandas de um processo. A utilização de regras universais de sintonia pode ser muitas vezes inadequada, visto que cada problema de controle possui determinadas particularidades e requisitos de desempenho. Por outro lado, métodos direcionados a problemas muito específicos potencialmente reduzem a capacidade de adaptação. O conhecimento do processo é fundamental para garantir a escolha de um bom critério ou conjunto de critérios a serem otimizados no que diz respeito à definição da sintonia. Desta forma, propõe-se uma formulação sistemática de sintonia ótima para diversos tipos de problemas, com um ou mais controladores (e.g., controle cascata), através da definição de um índice de desempenho flexível, simples e que possa traduzir de forma satisfatória requisitos de cada processo em estudo. Tendo em vista a generalidade do critério a ser adotado, optou-se por utilizar uma técnica heurística de otimização (algoritmo genético) que não requer a derivada da função custo. Sem perda de generalidade, o algoritmo genético foi escolhido dada a flexibilidade e adaptabilidade para a aplicação em diversos tipos de problemas: com múltiplos objetivos, não-convexos, com restrições, lineares ou não-lineares, complexos ou simples. A aplicação do método é ilustrada por meio de estudo de casos de simulação motivados por alguns problemas típicos encontrados em plantas industriais. |
