Controladores regulatórios auto-sintonizados de distúrbios cíclicos baseados em lógica fuzzy

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: Pereira, Rogerio Passos do Amaral
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Espírito Santo
BR
Doutorado 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:
Link de acesso: http://repositorio.ufes.br/handle/10/12213
Resumo: Some industrial processes have intrinsic cyclic disturbances. In these cases, it is natural to use Iterative Learning Control (ILC) or Repetitive Control (RC), or even combinations of these with other controllers, such as the Repetitive GPC (R-GPC), which integrates the RC with the Generalized Predictive Controller (GPC). One of the main weaknesses of these controllers is when the frequency of the periodic signal varies, as there is a gradual loss in its efficiency. Thus, in this PhD Thesis, a Fuzzy Logic based technique is proposed to estimate the total number of samples contained in a periodic disturbance subject to small and unknown frequency variations. Therefore, the Adaptive Fuzzy ILC (AF-ILC) controller and the Adaptive Fuzzy Repetitive GPC (AFR-GPC) controller are proposed here. In the AF-ILC, the proposed Fuzzy Estimator is applied to the ILC controller, whereas, in the AFR-GPC the Fuzzy Estimator is applied to a structure composed of predictive controllers, allowing these controllers to minimize periodic disturbances with frequency changes over time. Before testing, the controllers are tuned offline via genetic algorithm (AG). To adapt these controllers for frequency change variation, the number of disturbance samples is estimated with the system operating in closed loop (self-tuning adaptive controller) using Fuzzy Logic. As a case study, these controllers are tested in computer simulations in a continuous casting plant to compensate for the bulging disturbance present in the mold level control. In addition to the simulations, the controllers are tested in a didactic plant consisting of a resistive-capacitive circuit where periodic disturbances are present, which, although not having the same structure as the casting system, allows demonstrating that the proposed controllers work for a real plant.
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Therefore, the Adaptive Fuzzy ILC (AF-ILC) controller and the Adaptive Fuzzy Repetitive GPC (AFR-GPC) controller are proposed here. In the AF-ILC, the proposed Fuzzy Estimator is applied to the ILC controller, whereas, in the AFR-GPC the Fuzzy Estimator is applied to a structure composed of predictive controllers, allowing these controllers to minimize periodic disturbances with frequency changes over time. Before testing, the controllers are tuned offline via genetic algorithm (AG). To adapt these controllers for frequency change variation, the number of disturbance samples is estimated with the system operating in closed loop (self-tuning adaptive controller) using Fuzzy Logic. As a case study, these controllers are tested in computer simulations in a continuous casting plant to compensate for the bulging disturbance present in the mold level control. In addition to the simulations, the controllers are tested in a didactic plant consisting of a resistive-capacitive circuit where periodic disturbances are present, which, although not having the same structure as the casting system, allows demonstrating that the proposed controllers work for a real plant.Alguns processos industriais possuem perturbações cíclicas intrínsecas. Nestes casos, se faz natural a escolha de um método de controle por aprendizagem de ciclo a ciclo, como o Iterative Learning Control (ILC) ou Repetitive Control (RC), ou combinações desses com outros controladores, como o GPC Repetitivo (em inglês, Repetitive GPC, R-GPC), que integra o RC ao Generalized Predictive Controller(GPC). Entretanto, um dos principais pontos fracos desses controladores aparecequando a frequência do sinal periódico varia, pois ocorre uma perda gradual na sua eficiência. Assim, nesta Tese de Doutorado é proposta uma técnica baseada em Lógica Fuzzy para estimar o total de amostras contidas em uma perturbação periódica sujeita a pequenas e desconhecidas variações de frequência. Desta forma, sãopropostos os controladores Adaptive Fuzzy ILC (AF-ILC), onde o Estimador Fuzzyproposto é aplicado ao controlador ILC, e o controlador Adaptive Fuzzy Repetitive GPC (AFR-GPC), onde o Estimador Fuzzy é aplicado a uma estrutura composta por controladores preditivos, possibilitando que estes controladores minimizem distúrbios periódicos com mudanças de frequência ao longo do tempo. Antes dos testes, os controladores são sintonizados de forma offline via algoritmo genético (AG). Para adaptar esses controladores para variação de alteração da frequência, o número de amostras do distúrbio é estimado estando o sistema operando em malha fechada (self-tuning adaptative controller) utilizando lógica Fuzzy. Como estudo de caso, esses controladores são testados em simulações computacionais em uma planta de lingotamento contínuo para compensar o distúrbio de bulging presente no controle do nível do molde. Além das simulações, os controladores são testados em uma planta didática constituída por um circuito resistivo-capacitivo onde estão presentes distúrbios periódicos, que embora não tenha a mesma estrutura do sistema de lingotamento, permite demonstrar que os controladores propostos funcionam para uma planta real. Universidade Federal do Espírito SantoBRDoutorado em Engenharia ElétricaCentro TecnológicoUFESPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaBastos Filho, Teodiano FreireSalles, José Leandro Félixhttps://orcid.org/0000-0001-9081-0418Silva Junior, João Manoel Gomes daAraújo, Rejane de BarrosCaldeira, Eliete Maria de OliveiraFardin, Jussara FariasPereira, Rogerio Passos do Amaral2023-12-04T21:03:11Z2023-12-04T21:03:11Z2022-08-19info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisTextapplication/pdfhttp://repositorio.ufes.br/handle/10/12213porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes)instname:Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)instacron:UFES2024-07-17T17:01:20Zoai:repositorio.ufes.br:10/12213Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufes.br/oai/requestriufes@ufes.bropendoar:21082024-07-17T17:01:20Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes) - Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)false
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