Identificação e controle de processos multivariáveis via metodologias avançadas e inteligência computacional

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2000
Autor(a) principal: Coelho, Leandro dos Santos
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: Florianópolis, SC
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Engenharia eletrica
Controle de processo
Controle preditivo
Redes neurais (Computação)
Link de acesso: http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/78679
Resumo: Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico.
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spelling Identificação e controle de processos multivariáveis via metodologias avançadas e inteligência computacionalEngenharia eletricaControle de processoControle preditivoRedes neurais (Computação)Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico.Nas últimas décadas, a identificação e o controle de processos multivariáveis são áreas de interesse crescente na comunidade de sistemas de controle. Os métodos clássicos de controle, usualmente utilizados na indústria, apresentam limitações quando aplicados a processos multivariáveis com características complexas, tais como: não-linearidades, instabilidade, atraso de transporte não-unitário, comportamento não-estacionário e acoplamento entre as variáveis. Diversas abordagens não-convencionais, destacando-se as metodologias de controle auto-ajustável, preditivo e inteligente são propostas na literatura para aplicações multivariáveis. Esta tese estuda os fundamentos e a aplicação de metodologias de controle preditivo, controle de estrutura variável e inteligência computacional em processos não-lineares multivariáveis. As metodologias da inteligência computacional abordadas são: a computação evolutiva, os sistemas nebulosos, as redes neurais artificiais e os sistemas híbridos inteligentes. Os paradigmas da computação evolutiva abordados são: algoritmos genéticos, estratégias evolutivas, programação evolutiva e algoritmos híbridos com simulated annealing e método simplex. Os sistemas nebulosos abordados visam a identificação de processos e na estruturação de projetos do tipo controle PID nebuloso. O outro paradigma inteligente apresentado são as redes neurais artificiais do tipo: perceptron multicamadas, parcialmente recorrente de Elman, Group Method of Data Handling e função de base radial. Os aspectos de projeto preditivo e de estrutura variável tratam a abordagem adaptativa, através do estimador dos mínimos quadrados recursivo, e a hibridização com as metodologias da inteligência computacional. As metodologias de controle preditivo generalizado e por modos quase-deslizantes combinado ao controle de variância mínima generalizada são descritas e analisadas. As simulações visam identificar um processo experimental não-linear balanço horizontal, em malha fechada; a dinâmica de um manipulador robótico, com dois graus de liberdade; e um processo não-linear apresentando acoplamentos entre as variáveis de saída. A configuração e a análise dos algoritmos de controle tratam o controle do manipulador robótico, utilizado no procedimento de identificação.Florianópolis, SCCoelho, Antonio Augusto RodriguesUniversidade Federal de Santa CatarinaCoelho, Leandro dos Santos2012-10-17T17:51:10Z2012-10-17T17:51:10Z20002000info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisxx, 342 f.| il., grafs., tabs.application/pdf176762http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/78679porreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2014-09-25T18:44:56Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/78679Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732014-09-25T18:44:56Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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