Augmentação estocástica com horizonte de predição estendido baseada no PID para um sistema multivariável - CRUZ, Jahyrahã Leal dos Santos (2019)
Esta pesquisa objetiva investigar e projetar um sistema de controle baseado na Augmentação Estocástica com Horizonte de Predição Estendido com 10-passos à frente, em que a agumentação consiste na junção das características de um controlador linear com um controlador preditivo estocástico, resultando em um sistema de controle com garantias de robustez com características preditiva, linear e estocástica. Para aplicação da Augmentação Estocástica, os controladores escolhidos são, o controlador PID clássico e o controlador GMV incremental, os quais são augmentados, resultando em um controlador com horizonte de predição estendido, o controlador AEHP. De modo que, o controlador PID clássico no domínio de tempo discreto é comparado com o controlador preditivo AEHP. Ambos os controladores são testados em um processo de bancada, por simulação, que representa a dinâmica de um helicóptero, sendo este denominado Helicóptero 2DOF (H2DOF), fabricado pela empresa Quanser. O H2DOF é um sistema multivariável, cujo modelo no espaço de estado é transformado para a forma de função de transferência, gerando dois sistemas SISO, um para o ângulo de arfagem e outro para o ângulo de guinada, em que as influências do acoplamento são consideradas para o sistema. A transformação para função de transferência reduz a complexidade do sistema multivariável, permitindo a utilização de uma lei de controle mais simples. Além disso, é realizado o emparceiramento de entrada e saída, para verificar qual entrada é mais sensível a uma determinada saída, por meio do método da matriz de ganhos relativos. E para a comprovação da eficiência do sistema de controle baseado na Augmentação Estocástica com Horizonte de Predição Estendido, são realizados testes por simulação no ambiente de software da MathWorks®, sendo estes, teste de desempenho dos horizontes de predição, acoplamento do sistema, perturbação de carga na saída e perturbação gaussiana. Em que, os testes são avaliados por meio de índices de desempenho e robustez. De forma que, o controlador preditivo AEHP, obteve os melhores resultados para maioria dos índices de desempenho com garantias de robustez, se comparado com o controlador PID clássico no domínio de tempo discreto.