Aplicação de algoritmo de controle preditivo neural NNMPC em mancal híbrido ativo

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Viveros, Henry Pizarro
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Controle preditivo neural; Hydrodynamic-magnetic bearing; Identificação sistemas não-lineares; Mancal híbrido ativo; Model predictive control; Neural networks
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18149/tde-20052020-121847/

As inúmeras aplicações industriais mostram a grande importância de máquinas rotativas nas diversas etapas do sistema produtivo e também as sérias consequências econômicas por eventuais mau funcionamento. O mancal é o elemento principal que define as características dinâmicas de máquinas rotativas e são projetados para trabalhar em determinada faixa de operação que em situações imprevistas pode não ser as mais apropriadas. Através do controle ativo é possível alterar as características dinâmicas do mancal e reduzir possíveis instabilidades do sistema melhorando a faixa de operação. Nesse intuito, é proposto o algoritmo de controle preditivo neural (Neural Network Model Predictive Control-NNMPC) que precisa de uma identificação neural da planta para predizer as saídas futuras do sistema e assim resolver o problema de otimização quadrática para calcular os sinais de controle ótimos. Assim, será controlado o deslocamento do rotor sob uma trajetória de referência. O primeiro algoritmo estudado foi o NNMPC-SISO. O processo de identificação neural do sistema foi realizado a partir de dados numéricos do sistema obtidos das equações não-lineares representadas em Simulink para uma velocidade de rotação fixa de 30 Hz (1800 rpm). O segundo algoritmo estudado foi o NNMPCMIMO. Para a identificação multivariável da planta, utilizaram-se dados experimentais obtidos da bancada de testes para diferentes amplitudes de excitação a uma velocidade de rotação fixa de 20 Hz (1200 rpm). Esta identificação foi mediante uma rede neural NARX MIMO que utilizou as entradas de excitação u1 e u2 e novas entradas adaptadas as formas das equações não-lineares do sistema. Os resultados do algoritmo NNMPC-SISO mostraram que para a identificação o número de neurônios necessários foi de 10 e o algoritmo de treinamento foi o Levenberg-Marquardt. O controle do deslocamento do rotor sob a trajetória de referência foi aceitável mesmo em condições de perturbação externa ou velocidades de rotação no consideradas no treinamento da rede neural (20 e 40 Hz). Os resultados do algoritmo NNMPC-MIMO para a identificação multivariável mostraram que o incremento de entradas resultou numa melhoria significativa no processo de identificação porque conseguiu-se melhorar a generalização do conhecimento das características não-lineares da planta. Para tanto, foram necessários 20 neurônios e o algoritmo de treinamento Regularização Bayesiana. Já o controle foi capaz de manter o deslocamento do rotor na trajetória de referência em qualquer quadrante desejado mesmo considerando o distúrbio por desbalanço e o ruído.