Fault tolerant control for nonlinear systems : new LPV and TS fuzzy virtual actuator and sensor approaches - Mariella Maia Quadros (2021)
Ao projetar um sistema de controle para processos industriais, deseja-se que este atenda às especificações de desempenho, seja confiável, seguro e que tenha estabilidade garantida. No entanto, a ocorrência de falhas pode afetar negativamente a disponibilidade desses sistemas, implicando, em muitos casos, em perdas materiais e de funcionalidade, deterioração de desempenho, instabilidade e riscos à segurança. Portanto, é crucial que sejam implementados sistemas de controle tolerantes a falhas (FTC, do inglês Fault Tolerant Control), para que, mesmo na presença de falhas, seja possível garantir a estabilidade do sistema de malha fechada e assegurar um desempenho aceitável antes de uma manutenção adequada. Um dos principais métodos de projeto FTC utiliza a reconfiguração de controle quando são detectadas falhas nos sensores ou nos atuadores do processo (podendo ser simultâneas). Dessa forma, é inserido um bloco de reconfiguração entre o controlador e o sistema com falhas, composto de sensores e atuadores virtuais, com o objetivo de receber os sinais de controle e dos sensores e corrigi-los para que o mesmo controlador possa ser utilizado sem a necessidade de re-projeto. Os blocos de reconfiguração LPV (do inglês, Linear Parameter Varying) e fuzzy TS (Takagi-Sugeno) são especialmente interessantes, pois permitem representar sistemas não-lineares com não-linearidades de setor, incorporando-as nos parâmetros de escalonamento (LPV) ou variáveis premissas (TS) e usando estratégias de projeto de controle robusto. Nesta Tese, são apresentadas novas condições suficientes baseadas em LMIs (do inglês, Linear Matrix Inequalities) para a síntese de sensores e atuadores virtuais robustos a diferentes tipos de falhas para sistemas não-lineares descritos por modelos LPV e fuzzy TS. Para o caso fuzzy TS, as condições também permitem lidar com sistemas que possuem entrada desconhecida e cujas variáveis premissas podem não ser medidas, devido à configuração da planta ou falhas de sensores. Com o objetivo de ilustrar a eficiência dos métodos propostos, são realizados experimentos em tempo real e simulações computacionais para controle de nível em um sistema MIMO (do inglês, Multiple-Input and Multiple-Output) não-linear de tanques acoplados.