Algoritmos genéticos e de evolução diferencial aplicados à otimização de controladores utilizando a norma H2 como critério de desempenho

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: Rodrigues, Ana Beatriz lattes
Orientador(a): Agulhari, Cristiano Marcos lattes
Banca de defesa: Agulhari, Cristiano Marcos lattes, Castoldi, Marcelo Favoretto lattes, Souto, Rafael Fontes lattes
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Cornelio Procopio
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/5183
Resumo: A síntese de controladores utilizando a norma H2 como critério de desempenho é comumente solucionada a partir de condições baseadas em desigualdade matriciais lineares ou por meio de resolução de equações de Riccati. No entanto, tais abordagens podem trazer resultados conservadores caso outras restrições ou critérios de projeto não-convexos sejam incorporados ao projeto. Neste sentido, este trabalho propõe analisar a eficiência de heurísticas pela aplicação de algoritmos evolutivos na síntese de controles utilizando a norma H2 como critério de desempenho, a fim de simplificar suas soluções. Os controladores obtidos pelos algoritmos genéticos e de evolução diferencial são simulados computacionalmente pelo software MATLAB/Simulink®, e também testados experimentalmente. Necessita-se também avaliar as implementações físicas em malha fechada deste sistema e analisar se há a necessidade de acrescentar diferentes restrições para garantir a implementabilidade do controlador obtido. Para tanto, os sistemas de controle são aplicados a um sistema torcional obtido no laboratório LACOS da UTFPR de Cornélio Procópio. É importante ressaltar que os algoritmos implementador podem ser facilmente adaptados para qualquer sistema, basta se conhecer o modelo matemático deste. Os algoritmos mostram-se eficientes ferramentas para a síntese de controladores otimizados.