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

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Rodrigues, Ana Beatriz
• Orientador(a): Agulhari, Cristiano Marcos
• Banca de defesa: Agulhari, Cristiano Marcos , Castoldi, Marcelo Favoretto , Souto, Rafael Fontes
• 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
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Algorítmos genéticos; Otimização matemática; MATLAB (Programa de computador); Genetic algorithms; Mathematical optimization; MATLAB (Computer program)
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS
• Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/5183

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.