Gaussian Adaptive PID control with robust parameters considering plant parameter variation with optimization based on bioinspired metaheuristics - Borges, Fabio Galvão (2019)
O objetivo deste trabalho é comparar um PID linear ao controle PID Adaptativo Gaussiano (GAPID) quanto à sua robustez a mudanças e variações em duas plantas diferentes. A primeira é o conversor DC-DC Buck de segunda ordem utilizado como planta de estudo e analisado por simulação. A segunda planta é um motor de corrente contínua com uma viga ligada a ele. Um protótipo experimental foi construído para esta segunda planta para testar o GAPID em um experimento real. A função gaussiana tem ganhos de limite inferior e superior e concavidade como parâmetros. É uma função suave com derivadas suaves. Como resultado, ajuda a evitar problemas relacionados à transição abrupta de ganhos, comumente encontrados em outros métodos adaptativos. Como não há metodologia matemática para definir esses parâmetros, foram utilizados dois algoritmos de otimização bio-inspirados, o Algoritmo Genético (GA) e o por Enxame de Partículas (PSO). Funções para avaliar os resultados, chamadas de funções de adequação (fitness), são necessárias para os algoritmos e também foram usadas como comparação de desempenho. Uma nova variação para a função fitness é proposta e os resultados provam uma melhoria em relação ao overshoot. Os resultados também comprovam a robustez do GAPID em relação ao PID linear por testes de varredura de carga e ganho, obtendo resposta rápida (baixo tempo de estabilização) e variação mínima, o que não é possível atingir usando o PID linear.