Submitted by Maria Medeiros (maria.dilva1@ufcg.edu.br) on 2018-11-08T12:05:44Z No. of bitstreams: 1 JOSÉ NILTON SILVA - TESE (PPGEQ) 2013.pdf: 1910479 bytes, checksum: 59c6bfc5fdbee46bc17470e9b2c8c2e5 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-11-08T12:05:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JOSÉ NILTON SILVA - TESE (PPGEQ) 2013.pdf: 1910479 bytes, checksum: 59c6bfc5fdbee46bc17470e9b2c8c2e5 (MD5) Previous issue date: 2013-08-01 / Este trabalho trata do desenvolvimento de uma metodologia baseada nos conceitos clássicos de estatística e probabilidade para a análise e avaliação da robustez da estabilidade e do desempenho de sistemas de controle, particularmente àqueles que usam o PID (Proporcional, Integral, Derivativo) como lei de controle. Visando estabelecer as condições para a aplicação da metodologia, um sistema de identificação do processo foi desenvolvido de forma recursiva, no qual modelos de convolução e fenomenológico foram empregados como representação do modelo e processo, agrupado a um procedimento de auto sintonia, necessário para considerar os parâmetros de sintonia como variáveis aleatórias e, por conseguinte as raízes da equação característica do sistema em malha fechada.O mapeamento da região de robustez tem sido realizado a partir das raízes da equação característica, considerando a distância estatística como a métrica representativa da robustez da estabilidade a qual permite estabelecer a região com certo grau de significância.Os resultados obtidos demonstram o potencial analítico exigido pela metodologia, permitindo também a análise online, com baixo esforço computacional e operacional mostrando ser um poderoso instrumento de avaliação de sistema de controle. / This study discusses the development of a methodology based on classical concepts of statistics and probability to analyze and evaluate the robustness of the stability and performance of the control system, particularly those that use the PID as control law. To establish the conditions for the application of the methodology, a recursive system identification method process was developed, in which convolution and phenomenological models were used to represent model and process, together with a self-tuning procedure that is necessary to consider tuning parameters as random variables, and hence the roots of the characteristic equation of the closed loop system. The mapping of the region of robustness has been achieved from the roots of the characteristic equation, considering the statistical distance as the metric represented to the robustness of stability which allows the region to establish a degree of significance. The results obtained demonstrate the potential analytical and evaluation required by the methodology, allowing such analysis also "online" with low computational effort and operational proving to be a powerful tool in the analysis of control system.

A ideia de usar redes neurais biologicamente inspiradas na computação tem sido amplamente utilizada nas últimas décadas. O fato essencial neste paradigma é que um neurônio pode integrar e processar informações, e esta informação pode ser revelada por sua atividade de pulsos. Ao descrever a dinâmica de um único neurônio usando um modelo matemático, uma rede pode ser implementada utilizando um conjunto desses neurônios, onde a atividade pulsante de cada neurônio irá conter contribuições, ou informações, da atividade pulsante da rede em que está inserido. Neste trabalho é apresentado um controlador de posição no eixo Z utilizando fusão de sensores baseado no paradigma de Redes Neurais Recorrentes. O sistema proposto utiliza uma Máquina de Estado Líquido (LSM) para controlar o robô colaborativo BAXTER. O framework foi projetado para trabalhar em paralelo com as LSMs que executam trajetórias em formas fechadas de duas dimensões, com o objetivo de manter uma caneta de feltro em contato com a superfície de desenho, dados de sensores de força e distância são alimentados ao controlador. O sistema foi treinado utilizando dados de um controlador Proporcional Integral Derivativo (PID), fundindo dados de ambos sensores. Resultados mostram que a LSM foi capaz de aprender o comportamento do controlador PID em diferentes situações. / The idea of employing biologically inspired neural networks to perform computation has been widely used over the last decades. The essential fact in this paradigm is that a neuron can integrate and process information, and this information can be revealed by its spiking activity. By describing the dynamics of a single neuron using a mathematical model, a network in which the spiking activity of every single neuron will get contributions, or information, from the spiking activity of the embedded network. A positioning controller based on Spiking Neural Networks for sensor fusion suitable to run on a neuromorphic computer is presented in this work. The proposed framework uses the paradigm of reservoir computing to control the collaborative robot BAXTER. The system was designed to work in parallel with Liquid State Machines that performs trajectories in 2D closed shapes. In order to keep a felt pen touching a drawing surface, data from sensors of force and distance are fed to the controller. The system was trained using data from a Proportional Integral Derivative controller, merging the data from both sensors. The results show that the LSM can learn the behavior of a PID controller on di erent situations.

Utilização de experimentos com relés para identificação de pontos da resposta em freqüência de sistemas multivariáveis quadrados e sintonia de controladores PID descentralizados. / It use relay experiments for square multivariable system frequency response and decentralized PID controller tunning.

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:56:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 FabioSL.pdf: 932823 bytes, checksum: c32fee13ca97b70482987a8228b171cd (MD5) Previous issue date: 2004-07-15 / The main objective of work is to show procedures to implement intelligent control strategies. This strategies are based on fuzzy scheduling of PID controllers, by using only standard function blocks of this technology. Then, the standardization of Foundation Fieldbus is kept. It was developed an environment to do the necessary tests, it validates the propose. This environment is hybrid, it has a real module (the fieldbus) and a simulated module (the process), although the control signals and measurement are real. Then, it is possible to develop controllers projects. In this work, a fuzzy supervisor was developed to schedule a network of PID controller for a non-linear plant. Analyzing its performance results to the control and regulation problem / Com o objetivo de se manter a padroniza??o Foundation Fieldbus, neste trabalho s?o apresentados procedimentos para se implementar estrat?gias de controle inteligente, baseadas em escalonamento nebuloso de controladores PID, utilizando-se apenas blocos funcionais padr?es dessa tecnologia. Para validar a proposta, foi desenvolvido um ambiente para realiza??o dos testes necess?rios. Este ambiente ? h?brido, ou seja, possui uma parte real (a rede industrial) e uma parte simulada (o processo), por?m os sinais de controle e medi??o s?o reais. Desta forma, ? poss?vel desenvolver projetos de controladores. Neste trabalho desenvolveu-se um supervisor fuzzy para escalonar uma rede de controladores PID para uma determinada planta n?o-linear, sendo analisados seus resultados de desempenho tanto para o problema de controle quanto de regula??o

A ideia de usar redes neurais biologicamente inspiradas na computação tem sido amplamente utilizada nas últimas décadas. O fato essencial neste paradigma é que um neurônio pode integrar e processar informações, e esta informação pode ser revelada por sua atividade de pulsos. Ao descrever a dinâmica de um único neurônio usando um modelo matemático, uma rede pode ser implementada utilizando um conjunto desses neurônios, onde a atividade pulsante de cada neurônio irá conter contribuições, ou informações, da atividade pulsante da rede em que está inserido. Neste trabalho é apresentado um controlador de posição no eixo Z utilizando fusão de sensores baseado no paradigma de Redes Neurais Recorrentes. O sistema proposto utiliza uma Máquina de Estado Líquido (LSM) para controlar o robô colaborativo BAXTER. O framework foi projetado para trabalhar em paralelo com as LSMs que executam trajetórias em formas fechadas de duas dimensões, com o objetivo de manter uma caneta de feltro em contato com a superfície de desenho, dados de sensores de força e distância são alimentados ao controlador. O sistema foi treinado utilizando dados de um controlador Proporcional Integral Derivativo (PID), fundindo dados de ambos sensores. Resultados mostram que a LSM foi capaz de aprender o comportamento do controlador PID em diferentes situações. / The idea of employing biologically inspired neural networks to perform computation has been widely used over the last decades. The essential fact in this paradigm is that a neuron can integrate and process information, and this information can be revealed by its spiking activity. By describing the dynamics of a single neuron using a mathematical model, a network in which the spiking activity of every single neuron will get contributions, or information, from the spiking activity of the embedded network. A positioning controller based on Spiking Neural Networks for sensor fusion suitable to run on a neuromorphic computer is presented in this work. The proposed framework uses the paradigm of reservoir computing to control the collaborative robot BAXTER. The system was designed to work in parallel with Liquid State Machines that performs trajectories in 2D closed shapes. In order to keep a felt pen touching a drawing surface, data from sensors of force and distance are fed to the controller. The system was trained using data from a Proportional Integral Derivative controller, merging the data from both sensors. The results show that the LSM can learn the behavior of a PID controller on di erent situations.

CoordenaÃÃo de AperfeÃoamento de Pessoal de NÃvel Superior / O Motor de RelutÃncia VariÃvel (MRV) vem cada vez mais chamando a atenÃÃo da indÃstria e da comunidade acadÃmica. Isso se deve ao crescente desenvolvimento da eletrÃnica de potÃncia e na Ãrea de microprocessadores nos Ãltimos anos, o que permitiu o avanÃo de outros sistemas de acionamentos tais como com MRV. A competitividade do MRV se justifica por seu baixo custo de produÃÃo e manutenÃÃo, uma elevada densidade de potÃncia, robustez e resistÃncia a faltas. O presente trabalho propÃe um esquema de controle robusto baseado em um Controlador Preditivo Generalizado (GPC) pertencente a famÃlia de Controladores Preditivos Baseados em Modelo (MPC) aplicados a malha de corrente e velocidade de um sistema de acionamento com MRV. O controlador proposto, assim como controladores tradicionais aplicados neste tipo de sistema tais como o controlador por Histerese e o controlador PID sÃo tambÃm aplicados com o objetivo de proporcionar meios de comparaÃÃo dos resultados experimentais obtidos. A estrutura do controlador à baseada no projeto de um filtro de modo a permitir uma resposta rÃpida, rejeiÃÃo a distÃrbios, atenuaÃÃo de ruÃdos e robustez com um baixo custo computacional. O controlador proposto foi implementado e os resultados comparados com controladores tradicionais e analisados quantitativamente por meio de Ãndices de desempenho. Para execuÃÃo das rotinas de controle foi utilizado um DSP das Texas Instruments (TMS320F28335), sendo suas caracterÃsticas principais apontadas. O algoritmo do software de controle à esquematizado. O trabalho fez uso da bancada de pesquisa em MRV do laboratÃrio do Grupo de Pesquisa em AutomaÃÃo e RobÃtica (GPAR) da Universidade Federal do Cearà (UFC).

Utilização de experimentos com relés para identificação de pontos da resposta em freqüência de sistemas multivariáveis quadrados e sintonia de controladores PID descentralizados. / It use relay experiments for square multivariable system frequency response and decentralized PID controller tunning.

Made available in DSpace on 2016-08-31T13:33:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AdllerOG_DISSERT.pdf: 1624176 bytes, checksum: b3a8115396f3b1d6c0110178978f22e3 (MD5) Previous issue date: 2013-12-27 / The versatility of direct current machines combined with the relative simplicity of their drive systems ensures its continued use in a wide variety of applications in industrial electrical systems, more specifically in applications that requiring a wide range of speed and position control of the rotor. In this work, a new method for tuning Proportional-Integral-Derivative (PID) controllers with disturbance rejection using Genetic Algorithm (GA) is proposed. The proportional, integral and derivative gains, designed to control the rotor position of DC motor are optimized using GA in group with Ziegler - Nichols technique, and the rejection of disturbances is obtained from the implementation of feedforward control in the algorithm. Preliminary results show that the proposed GA gave a satisfactory response, both in transitional regime as at steady state, and shows good performance in disturbance rejection. To validate this technique, the results obtained were compared with other methods in literature / A versatilidade das máquinas de corrente contínua, combinada com a relativa simplicidade dos seus respectivos sistemas de acionamento, assegura a sua contínua utilização numa ampla variedade de aplicações em sistemas elétricos industriais, mais especificamente, em aplicações que exigem uma vasta gama de controle da velocidade e posição do rotor. Neste trabalho, um novo método de sintonia de controladores Proporcional-Integral-Derivativo (PID) com rejeição a distúrbios usando Algoritmo Genético (AG) é proposto. Os ganhos proporcional, integral e derivativo, projetados para controlar a posição do rotor do motor CC, são otimizados utilizando AG em conjunto com a técnica de Ziegler-Nichols, e a rejeição a distúrbios é obtida a partir da implementação no algoritmo do controle por ação Feedforward. Resultados preliminares mostram que o AG proposto, apresentou desempenho satisfatório da resposta, tanto em regime transitório quanto no estado estacionário, além de apresentar boa performance na rejeição a distúrbios. Para validar a técnica utilizada, os resultados obtidos foram comparados com outros métodos publicados na literatura

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pedro Turibe.pdf: 1407215 bytes, checksum: 1301d5c29a7bdde34bd0b2385be26a03 (MD5) Previous issue date: 2006-10-30 / The conception, design and synthesis of a platform to evaluate the performance of the in real time control algorithms is the main focuses of this Master Thesis. For conception purpose, the platform is classi¯ed in structural and functional parts, the structural one is composed of the hardware that are sensors, actuators, controllers and related devices. The functional part is formed by algorithms to manager the platform resources and real time control strategies. The platform is dedicated to the speed control of a direct current motor and the temperature control of an electric furnace. These plants are used to develop methods for real time control, parameter estimation and controller tuning. The parameter estima- tion of the motor and furnace is performed in the platform, the obtained models are used to design the PID controller optimal gains. / Apresenta-se uma metodologia para o projeto de uma plataforma para avaliar o desempenho de algoritmos de controle em tempo real. O sistema é organizado em partes estrutural e funcional; a estrutural é constituída pelos elementos de hardware que são as plantas, sensores, atuadores e controladores; a parte funcional é constituída pelos algoritmos para o gerenciamento dos recursos da plataforma e para controle de sistemas dinâmicos. A plataforma é dedicada ao controle de velocidade de um motor de corrente continua e controle de temperatura de um forno elétrico, estas plantas são utilizadas para o desenvolvimento de métodos e verificação de aplicações de controle em tempo real, estimação de parâmetros e sintonia de ganhos dos controladores. A plataforma é utilizada para o levantamento dos parâmetros do motor e forno. Os modelos das plantas são utilizados para o projeto de controladores do tipo PID que são sintonizados por métodos de otimização.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao Danubia.pdf: 4153198 bytes, checksum: f8dd2d9ab5e8fbfa00744bcff5dce73b (MD5) Previous issue date: 2013-09-30 / In this master thesis, a robust fuzzy digital PID control methodology based on gain and phase margins specifications, is proposed. A mathematical formulation, based on gain and phase margins specifications, the Takagi-Sugeno fuzzy model of the plant to be controlled, the structure of the digital PID controller and the time delay uncertain system, was developed. From input and output data of the plant, the fuzzy clustering Fuzzy C-Means (FCM) algorithm estimates the antecedent parameters (operation areas ) and the rules number of Takagi-Sugeno fuzzy model. The least squares algorithm provides the consequent parameters linear submodels. A multiobjective genetic strategy is defined to tune the fuzzy digital PID controller parameters, so the gain and phase margins specified to the fuzzy control system are get. An analysis of necessary and sufficient conditions for fuzzy digital PID controller design with robust stability, with the proposal of the two theorems are presented. The digital fuzzy PID controller was implemented on a platform designed for monitoring and control in real time, based on CompactRIO and LabVIEW 9073, National Instruments, of the Laboratory of Computational Intelligence Applied to Technology (ICAT/DEE/IFMA), applying the temperature control of a thermal plant. Experimental results show the efficiency of the proposed methodology, through tracking of the reference and the gain and phase margins keeping closed of the specified ones. / Nesta dissertação é proposta uma metodologia para projeto de controle PID digital nebuloso robusto baseado nas especificações das margens de ganho e fase. É desenvolvida uma formulação matemática, baseada nas especificações das margens de ganho e fase, no modelo nebuloso Takagi-Sugeno da planta a ser controlada, na estrutura do controlador PID digital e o atraso de tempo do sistema incerto. A partir dos dados de entrada e saída da planta, o algoritmo de agrupamento nebuloso Fuzzy C-Means (FCM), estima os parâmetros do antecedente (regiões de operação) e o número de regras do modelo nebuloso Takagi-Sugeno. O algoritmo de mínimos quadrados fornece os parâmetros dos submodelos lineares do consequente. Uma estratégia genética multiobjetiva é utilizada para encontrar os parâmetros do controlador PID digital nebuloso, de modo que as margens de ganho e fase especificadas para o sistema de controle nebuloso sejam alcançadas. Uma análise das condições necessárias e suficientes para o projeto do controlador PID digital nebuloso com estabilidade robusta, a partir da proposta de dois teoremas, é apresentada. O controlador PID digital nebuloso projetado foi implementado numa plataforma para supervisão e controle em tempo real, baseada no CompactRIO 9073 e no software LabVIEW, da National Instruments, do Laboratório de Inteligência Computacional Aplicada à Tecnologia (ICAT/DEE/IFMA), com aplicação ao controle de temperatura de uma planta térmica. Resultados experimentais mostram a eficiência da metodologia proposta, uma vez que a trajetória de referência é seguida e as margens de ganho e fase permanecem próximas às especificadas.