Proposta de GPC auto-tuning usando algoritmo genético

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Piontkovsky Filho, Ademir José
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 do Espírito Santo
BR
Mestrado em Engenharia Elétrica
Centro Tecnológico
UFES
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:
621.3
Sistemas lineares variantes no tempo
Controle preditivo
Algorítmos genéticos
Sistemas de controle ajustável
Controlador de auto-ajuste
Engenharia Elétrica
Link de acesso: http://repositorio.ufes.br/handle/10/9564
Resumo: This dissertation proposes an automatic tuning technique for Generalized Predictive Controller (GPC) with control horizon equal to one to be applied in any plant, with the intention of designing adaptive GPC in auto-tuning mode. The tuning algorithm is initialized through a pre-analysis of the set of tuning parameters that guarantee the stability of the plant in closed loop. Such a region of stability is used by the Genetic Algorithm (GA) to search for the parameters that provide the best overshoot and settling time of the step response. In the preanalysis, one must choose the value of the prediction horizon parameter (hp) andthe desired interval of the λ and δ parameters when evaluating the Root Locus of the characteristic equation of the closed-loop system generated through a graphical interface. Through simulations of auto-tuning mode Adaptive GPC using the GA for stable, unstable, minimum and non-minimal phase plants, it is shown that the proposed algorithm makes AG convergence faster. It is shown in this dissertation that in some plants the stability region of the closed-loop system with the GPC controller does not change when increasing the value of hc, which allows in this case to apply the proposed automatic tuning techniques to the GPC with horizon of control greater than 1. In addition, a tuning rule is proposed for GPC auto-tunning, generated through an offline tuning using genetic algorithm and the graphic interface, for a first-order plant.
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