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Algoritmos Genéticos para Síntese de Filtros Aplicados em Controle por Modo Deslizante. / Genetic Algorithms for Synthesis of Filters Applied in a Sliding Mode Control.Felipe da Trindade do Nascimento 20 July 2010 (has links)
Nesta Dissertação propõe-se a aplicação de algoritmos genéticos para a síntese de filtros
para modular sinais de controladores a estrutura variável e modo deslizante. A modulação
do sinal de controle reduz a amplitude do sinal de saída e, consequentemente, pode
reduzir o consumo de energia para realizar o controle e o chattering. Esses filtros também
são aplicados em sistemas que possuem incertezas paramétricas nos quais nem todas as
variáveis de estado são medidas. Nesses sistemas, as incertezas nos parâmetros podem
impedir que seus estados sejam estimados com precisão por observadores. A síntese
desses filtros necessita da obtenção da envoltória, que é o valor máximo da norma de cada
resposta impulsiva admissível no sistema. Após este passo, é sintetizado um filtro que
seja um majorante para a envoltória. Neste estudo, três métodos de busca da envoltória
por algoritmos genéticos foram criados. Um dos métodos é o preferido, pois apresentou
os melhores resultados e o menor tempo computacional. / This thesis proposes the application of genetic algorithms for the synthesis of filters which
modulate signals of variable structure sliding mode controllers. The modulation of the
control signal reduces the amplitude of the output signal and thus can reduce power
consumption and chattering. These filters are also applied to systems with parametric
uncertainties and unmeasured state variables. In these systems, the uncertainties can
impair the accurate estimation of the state by means of observers. For the synthesis of
these filters, it is necessary to obtain the envelope which is the maximum norm of each
impulse response admissible for the system. After this step, a filter is synthesized to be
an upper bound for the envelope. In this study, three methods of search of the envelope
by genetic algorithms were developed. One of these methods has been giving the best
results and needs the least computational time.
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Aplicações de controle vetorial e análise da robustez em motores de indução trifásicos com atraso no controle /Garcia, Saulo Crnkowise. January 2018 (has links)
Orientador: Falcondes José Mendes de Seixas / Resumo: O foco principal deste trabalho é a investigação de métodos de controle capazes de rejeitar perturbações, incertezas e influências degenerativas do atraso no problema referente ao controle vetorial por campo orientado do Motor de Indução Trifásico (MIT), através de um modelo matemático não linear deste. Dá-se ênfase à utilização do método de controle Proporcional-Integral em conjunto com o Controle com Estrutura Variável e Modos Deslizantes, sendo que este tem como principal característica a rejeição de perturbações e incertezas. São realizadas análises da robustez da estabilidade e também das influências que as incertezas e atrasos exercem sobre o comportamento dinâmico deste sistema. Para corroborar com as análises, são feitas simulações utilizando exemplos numéricos num sistema linear de ordem dois e aplicações no MIT através de um modelo matemático não linear. / Abstract: This work deals the investigation of control methods capable of rejecting perturbations, uncertainties and degenerative influence of input time-delay in the Three-phase Induction Motor (TIM) vector control problem, through a nonlinear mathematical model. The main focus is the use of the Proportional-Integral control method in conjunction with the Variable Structure Control with Sliding Mode, which has as main characteristic the rejection of perturbations and uncertainties. Analyzes are performed on the stability robustness and also on the influence that the uncertainties and input time-delay on the dynamic behavior of this system. In order to corroborate with the analyzes simulations are made using numerical examples of two-order linear system and applications in a non-linear mathematical model of a Three-phase Induction Motor. / Doutor
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Algoritmos Genéticos para Síntese de Filtros Aplicados em Controle por Modo Deslizante. / Genetic Algorithms for Synthesis of Filters Applied in a Sliding Mode Control.Felipe da Trindade do Nascimento 20 July 2010 (has links)
Nesta Dissertação propõe-se a aplicação de algoritmos genéticos para a síntese de filtros
para modular sinais de controladores a estrutura variável e modo deslizante. A modulação
do sinal de controle reduz a amplitude do sinal de saída e, consequentemente, pode
reduzir o consumo de energia para realizar o controle e o chattering. Esses filtros também
são aplicados em sistemas que possuem incertezas paramétricas nos quais nem todas as
variáveis de estado são medidas. Nesses sistemas, as incertezas nos parâmetros podem
impedir que seus estados sejam estimados com precisão por observadores. A síntese
desses filtros necessita da obtenção da envoltória, que é o valor máximo da norma de cada
resposta impulsiva admissível no sistema. Após este passo, é sintetizado um filtro que
seja um majorante para a envoltória. Neste estudo, três métodos de busca da envoltória
por algoritmos genéticos foram criados. Um dos métodos é o preferido, pois apresentou
os melhores resultados e o menor tempo computacional. / This thesis proposes the application of genetic algorithms for the synthesis of filters which
modulate signals of variable structure sliding mode controllers. The modulation of the
control signal reduces the amplitude of the output signal and thus can reduce power
consumption and chattering. These filters are also applied to systems with parametric
uncertainties and unmeasured state variables. In these systems, the uncertainties can
impair the accurate estimation of the state by means of observers. For the synthesis of
these filters, it is necessary to obtain the envelope which is the maximum norm of each
impulse response admissible for the system. After this step, a filter is synthesized to be
an upper bound for the envelope. In this study, three methods of search of the envelope
by genetic algorithms were developed. One of these methods has been giving the best
results and needs the least computational time.
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