Repositório Institucional da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT): Otimização de parâmetros via metaheuristicas populacionais e validação de um controlador de estrutura variável
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Título: Otimização de parâmetros via metaheuristicas populacionais e validação de um controlador de estrutura variável
Autor(es): Bertachi, Arthur Hirata
Orientador(es): Sumar, Rodrigo Rodrigues
Citação: BERTACHI, Arthur Hirata. Otimização de parâmetros via metaheurísticas populacionais e validação de um controlador de estrutura variável. 2014. 129 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2014.
Resumo: Este trabalho apresenta a aplicação dos métodos de otimização por enxame de partículas e por colônia de formigas na otimização dos parâmetros de um controlador não linear de estrutura variável baseado em um controlador de variância mínima generalizada. Este controlador é composto por duas parcelas distintas: uma parcela linear e outra não linear. A parcela não linear do controlador apresenta dois parâmetros que afeta diretamente o comportamento do controlador e tais parâmetros são obtidos de maneira empírica. As metaheurísticas foram aplicadas para se obter os valores otimizados destes parâmetros. Foi considerada uma função custo que leva em consideração o erro de rastreamento e a variação da ação de controle. Um exemplo numérico do projeto deste controlador também é apresentado. O controlador otimizado foi experimentado em três plantas reais: controle de velocidade de um servomecanismo, controle de nível e controle de vazão em uma planta didática industrial. Os resultados obtidos enfatizam a melhora do desempenho do controlador com os parâmetros otimizados. Também é apresentada a comparação do desempenho deste controlador com um controlador PI.
Abstract: This work presents the application of particle swarm optimization and ant colony optimization in the parameters optimization of a non-linear controller with variable structure based on generalized minimum variance control. This controller is composed of two parts: linear and non-linear. The non-linear term of the controller consists of two parameters that directly affects the control action, and are obtained by trial and error. Metaheuristic methods were applied to find out the optimized values of these parameters. The cost function used in metaheuristic methods takes account the error and the control signal. A numerical example of the design of this controller is also presented. Three practical experiments were considered: a servomechanism velocity control and two control loops in a didactic industrial plant, level and flow control. Experimental results emphasize the improvement of the system performance when the optimization methods are applied. A comparision with PI controller is shown.