Output feedback fuzzy model predictive control applied to 3ssc boost converter

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2020
Autor(a) principal: Moreira, Thalita Brenna da Silva
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal Rural do Semi-Árido
Brasil
Centro de Engenharias - CE
UFERSA
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://doi.org/10.21708/bdtd.ppgee.dissertacao.6854
https://repositorio.ufersa.edu.br/handle/prefix/6854
Resumo: The recent advance in the computational capacity of microprocessors has triggered an expansion of research and various applications of advanced control techniques. Considering this scenario, Model Predictive Control (MPC) and fuzzy control approaches gain prominence and popularity due to their attractive characteristics. These methods are capable of treating systems with con- straints, uncertainties in the model, non-linearities and external disturbances. Thus, considering the good attributes of these control methods, the objective of this work is to propose and analyze a control law which merge the characteristics of MPC and fuzzy control. The proposed method consists of an output fuzzy model predictive control (FMPC), in addition a Takagi-Sugeno (TS) fuzzy model and the Parallel-Distributed Compensation (PDC) method is used to define the con- trol law. In order to analyze the performance of the controller, two applications are run through computer simulation. First, the FMPC controller with output feedback is applied to a numerical example and then to a boost converter. Furthermore, the analysis is performed for the online and offline methodologies, with the online approach being compared with output feedback MPC found in the literature. The controllers are evaluated in terms of time response, pole allocation, performance indices and stability ellipsoids. For both applications the obtained results showed that the proposed controller solves the control problems efficiently, guaranteeing the stability and performance of the system even in the face of limiting situations such as: non-linearities, change in the operation point, input constraint and non-minimum phase
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The proposed method consists of an output fuzzy model predictive control (FMPC), in addition a Takagi-Sugeno (TS) fuzzy model and the Parallel-Distributed Compensation (PDC) method is used to define the con- trol law. In order to analyze the performance of the controller, two applications are run through computer simulation. First, the FMPC controller with output feedback is applied to a numerical example and then to a boost converter. Furthermore, the analysis is performed for the online and offline methodologies, with the online approach being compared with output feedback MPC found in the literature. The controllers are evaluated in terms of time response, pole allocation, performance indices and stability ellipsoids. For both applications the obtained results showed that the proposed controller solves the control problems efficiently, guaranteeing the stability and performance of the system even in the face of limiting situations such as: non-linearities, change in the operation point, input constraint and non-minimum phaseO recente avanço na capacidade computacional dos microprocessadores permitiu uma expansão nas pesquisas e aplicações diversas das técnicas de controle avançadas. Neste cenário, as técni- cas de Controle Preditivo Baseado em Modelo (MPC – do inglês Model Predictive Control) e o controle fuzzy ganham destaque e popularidade devido as suas atrativas características. Esses métodos são capazes de tratar sistemas com restrições, incertezas no modelo, não-linearidades e perturbações externas. Dessa forma, considerando os bons atributos desses métodos, o objetivo deste trabalho é propor uma lei de controle que une as características dos controladores MPC com fuzzy. O método proposto consiste em um controle preditivo baseado em modelo fuzzy (FMPC– do inglês fuzzy Model Predictive Control) com realimentação de saída, ademais um modelo Takagi-Sugeno (TS) fuzzy e a técnica da compensação distribuída paralela (PDC– do inglês Parallel-Distributed Compensation) são usados para definição da lei de controle. Para projetar o controlador proposto, o FMPC com realimentação de estados é usado juntamente com um observador de estados fuzzy. Seguindo, critérios de estabilidade foram desenvolvidos de forma a garantir a estabilidade do sistema controlador-observador, considerando as aborda- gens online e offline do processo. Para realizar a análise do desempenho do controlador duas aplicações são executadas através de simulação computacional. Primeiro o controlador FMPC com realimentação de saída é aplicado a um exemplo numérico e depois a um conversor boost. Ademais, a análise é realizada para as metodologias online e offline, sendo a abordagem online comparada com controladores MPC com realimentação de saída encontrados na literatura. Os controladores são avaliados em termos da resposta no tempo, alocação de polos, índices de de- sempenho e elipsoides de estabilidade. Para ambas aplicações os resultados obtidos mostraram que o controlador proposto resolve os problemas de controle de forma eficiente, garantindo a estabilidade e desempenho do sistema mesmo diante de situações limitantes tais como: não- linearidades, mudança no ponto de operação, restrições de entrada e efeito de fase não-mínimaCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESUniversidade Federal Rural do Semi-ÁridoBrasilCentro de Engenharias - CEUFERSAPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaNogueira, Fabricio Gonzalez80526136200http://lattes.cnpq.br/5826590609995005Costa, Marcus Vinícius Silvério02599398380http://lattes.cnpq.br/9147299200917284Aguiar, Victor de Paula Brandão99109573372http://lattes.cnpq.br/7199289657548574Torrico, Bismark Claure00925127981http://lattes.cnpq.br/3021078142448985Reis, Francisco Everton Uchôa02413861360http://lattes.cnpq.br/4174117023060477Moreira, Thalita Brenna da Silva2021-12-21T17:23:14Z2021-01-092021-12-21T17:23:14Z2020-12-15info:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://doi.org/10.21708/bdtd.ppgee.dissertacao.6854https://repositorio.ufersa.edu.br/handle/prefix/6854porMOREIRA, Thalita Brenna da Silva. Output feedback fuzzy model predictive control applied to 3ssc boost converter. 2020. 97 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica), Universidade Federal Rural do Semi-Árido, Mossoró, 2021.info:eu-repo/semantics/openAccessCC-BY-SAhttps://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/reponame:Repositório Digital da Universidade Federal Rural do Semiárido (RDU)instname:Universidade Federal Rural do Semi-Árido (UFERSA)instacron:UFERSA2025-02-04T21:15:11Zoai:repositorio.ufersa.edu.br:prefix/6854Repositório Institucionalhttps://repositorio.ufersa.edu.br/PUBhttps://repositorio.ufersa.edu.br/server/oai/requestrepositorio@ufersa.edu.br || admrepositorio@ufersa.edu.bropendoar:2025-02-04T21:15:11Repositório Digital da Universidade Federal Rural do Semiárido (RDU) - Universidade Federal Rural do Semi-Árido (UFERSA)false
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