Extensão de método baseado em dados para projeto de controladores através da abordagem de correlação para rejeição de perturbação na entrada de controle

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: Silva, Róger Willian Pinto da
Orientador(a): Eckhard, Diego
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Palavras-chave em Inglês:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/230179
Resumo: Métodos diretos de controle baseado em dados ainda estão crescendo em popularidade mesmo mais de duas décadas após terem sido introduzidos. Esses métodos usam dados coletados do processo para identificar os parâmetros de um controlador ótimo usando bem pouca informação sobre o próprio processo, sendo este o seu principal diferencial em relação ao controle baseado em modelo. A literatura mostra que muitos casos podem se beneficiar dessas características, principalmente quando o processo é complexo ou difícil de modelar. Porém, a literatura cobre mais o problema de seguimento de referência, enquanto que há evidência de que muitos problemas encontrados na vida real são de rejeição ou atenuação de distúrbios. Ademais, a maior parte dos trabalhos lida com controladores parametrizados linearmente, o que equivale a fixar os polos da função de transferência do controlador. Embora a identificação dos polos seja possível, como indicado por alguns trabalhos, houve pouco esforço para apresentar uma solução baseada em dados para esse problema. Por conta disso, o presente trabalho propõe uma abordagem baseada em dados capaz de ajustar os parâmetros de controladores monovariáveis com parametrização do denominador e também os parâmetros de controladores multivariáveis com vistas à rejeição de distúrbios de carga. Em particular, essa abordagem combina a abordagem de correlação com o erro de predição de um modelo do controlador ótimo obtido dos sinais virtuais propostos por outro método baseado em dados com o mesmo objetivo. Ou seja, desejase que a resposta a perturbação do sistema seja similar à resposta de um determinado modelo de referência. Entretanto, o ajuste pelo modelo de referência pode levar a um baixo desempenho ou mesmo instabilidade quando este é muito distante do que pode ser atingido com a estrutura de controle disponível. Um meio de lidar com esse problema é utilizar um modelo de referência flexível, i.e. identificar o melhor modelo de referência juntamente com o controlador. Como isso não é suficiente para garantir a estabilidade, uma técnica de certificação baseada na condição de Vinnicombe também foi proposta para o caso de controladores monovariáveis. Por fim, o método de síntese proposto foi comparado ao outro método da literatura para rejeição de distúrbios através de um exemplo onde a abordagem de correlação mostrou-se mais imune ao ruído do que a abordagem de mínimos quadrados e variáveis instrumentais da literatura. Além disso, o método proposto também foi avaliado através de alguns estudos de caso e apresentou resultados satisfatórios. Já o algoritmo de certificação foi comparado com outros dois métodos de certificação baseados em dados e apresentou vantagens como baixa complexidade em relação a um e menor conservadorismo em relação ao outro.