PROJETO DE CONTROLADORES PID ROBUSTOS VIA OTIMIZAÇÃO NUMÉRICA COM APLICAÇÃO NO CONTROLE DE NÍVEL
DOI:
https://doi.org/10.18540/jcecvl5iss5pp0403-0407Keywords:
Controle ótimo, Controle PID, Controle RobustoAbstract
O estudo de sistemas dinâmicos é um problema frequente nas diferentes áreas da Engenharia. Quando as especificações de desempenho relacionadas a esses tipos de sistemas são rigorosas, normalmente se utilizam sistemas de controle em malha fechada para garantir o desempenho esperado, mesmo na presença de erros de modelagem, ou seja, robustos às incertezas. O presente trabalho propõe a aplicação da técnica de shooting de otimização como alternativa para o projeto de controladores PID robustos, sendo aplicada a uma planta de controle de nível. Pelos resultados experimentais observados, pode-se concluir que a técnica pode conferir bom desempenho de regime permanente e transitório, avaliados pelo erro estacionário, tempo de acomodação e overshoot mesmo na presença de incerteza no valor da constante de tempo do modelo da planta.
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References
ASTROM, K. J.; KUMAR, P. R. Control: a perspective. Automatica, 50(1), 2-43,2014.
BETTS, J.T. Practical Methods for Optimal Control and Estimation Using Nonlinear Programming. Society for Industrial e Applied Mathematics, jan. 2010. p. 442.
IQBAL, J.; ULLAH, M.; KHAN, S. G; KHELIFA, B.; ĆUKOVIĆ, S. Nonlinear control systems – A brief overview of historical and recent advances. Nonlinear Eng. 6(4), 301–312, 2017.
LIN, D.; WANG, X. Observer-based decentralized fuzzy neural sliding mode control for interconnected unknown chaotic systems via network structure. Fuzzy Sets Syst. 161, 2066–2080, 2010.
LIU, Z.; HUANG, D.; XING, Y.; ZHANG, C.; WU, Z.; JI, X. New Trends in Nonlinear Control Systems and Applications. Abstract Appl. Anal. Article ID 637632, 2 pages, 2015.
OGATA, K. Engenharia de Controle Moderno. São Paulo: Pearson Education do Brasil, 2003.
PRATAMA, S. C.; SUSANTO, E.; WIBOWO, A. S. Design and Implementation of Water Level Control Using Gain Scheduling PID Back Calculation Integrator Anti Windup. The IEEE International Conference on Control, Electronics, Renewable Energy and Communications, 2016.
SUNDARAVADIVU, K.; ARUN, B.; SARAVANAN, K. Design of Fractional Order PID Controller for Liquid Level Control of Spherical Tank. IEEE International Conference on Control System, Computing and Engineering, 2011.
XIE, X.; YUE, D.; MA, T.; ZHU, X. Further studies on control synthesis of discrete-time T–S fuzzy systems via augmented multi-indexed matrix approach. IEEE Trans. Cybern. 44, 2784–2791, 2014.
WANG, X.; HE, Y. Projective synchronization of fractional order chaotic system based on linear separation. Phys. Lett. A 372, 435–441, 2008.
WANG, X.; SONG, J. Synchronization of the fractional order hyperchaos Lorenz systems with activation feedback control, Commun. Nonlinear Sci. Numer. Simul. 14, 3351–3357, 2009.
ZHANG, H.; YANG, F.; LIU, X.; ZHANG, Q. Stability analysis for neural networks with time-varying delay based on quadratic convex combination. IEEE Trans. Neural Netw. Learn. Syst. 24, 513–521, 2013.
ZHANG, H.; WANG, Z.; LIU, D. Global asymptotic stability of recurrent neural networks with multiple time-varying delays. IEEE Trans. Neural Netw. 19, 855–873, 2008