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Controle MPC multivariável com restrições usando funções de Laguerre / Multivariate MPC control with constraints using Laguerre functionsPINHEIRO, Tarcísio Carlos Farias 01 March 2018 (has links)
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Previous issue date: 2018-03-01 / FAPESPA - Fundação Amazônia de Amparo a Estudos e Pesquisas / Neste trabalho apresenta-se o projeto de um controlador preditivo multivariável baseado em
modelo, com restrições, usando as Funções de Laguerre, tendo o intuito de demonstrar os
benefícios e facilidades da aplicação deste tipo de controlador em sistemas MIMO (MultipleInput
and Multiple-Output) com restrições. O controlador proposto apresenta a vantagem de
diminuir a carga computacional utilizada para resolver o problema de otimização envolvido no
projeto, isto porque utiliza uma rede de filtros de funções ortonormais de Laguerre para obter
a trajetória futura do sinal de controle dentro de um horizonte de predição, além de melhorar
o compromisso entre a viabilidade do sinal de controle e o desempenho de malha fechada
do sistema para os casos com restrições, no qual as funções de Laguerre são utilizadas em
conjunto com a Programação Quadrática de Hildreth para encontrar a solução ótima do sinal
de controle com restrições. Este controlador apresenta grandes vantagens se comparado com
o controle preditivo baseado em modelo em sua abordagem clássica, em que os operadores de
avanço de tempo são utilizados para predizer a trajetória futura do sinal de controle, o que leva
à soluções, em alguns casos, pouco satisfatórias, e a uma alta carga computacional para casos
onde o sinal de controle requer um longo horizonte de predição e uma alto desempenho em
malha fechada. Este trabalho também relata testes experimentais com um manipulador robótico
configurado como um sistema MIMO com três entradas e três saídas e testes simulados com a
coluna de destilação binária de Wood e Berry que é um sistema MIMO com duas entradas e
duas saídas, contendo atrasos de transporte. Os testes têm como objetivo comparar os resultados
do controlador apresentado com o controlador que usa a abordagem tradicional e com isso
demonstrar as vantagens do método usando as funções de Laguerre e sua eficiência para sistemas
MIMO. / This work presents a constrained multivariable model predictive controller using Laguerre
Functions. This controller uses a set of orthonormal Laguerre networks for representation of the
control trajectory within a control horizon. In order to demonstrate the advantages of applying
this type of controller in MIMO (Multiple-Input and Multiple-Output) systems, the Laguerre
Functions Functions are used to decrease the computational load used to calculate the optimal
control. In addition, It improves the compromise between control signal viability and closed-loop
performance of the system. The Laguerre Functions are also used in conjunction with Hildreth’s
Quadratic Programming to find the optimal solution for the case where the control signal is
constrained. The proposed controller presents advantages when compared to the classical model
predictive control approach, where forward shift operators are used to predict the future trajectory
of the control signal, leading to unsatisfactory solutions and a high computational load for cases
where the control signal demands a long prediction horizon and a high closed-loop performance.It
is also reported the practical testes with a robotic manipulator configured as a MIMO system with
three inputs and three outputs and tests simulated with the Wood and Berry binary distillation
column which is a MIMO system with two inputs and two outputs, also containing transport time
delays. The tests aim to compare the controller results presented with the traditional predictive
control approach and thereby demonstrate the advantages of the method using the Laguerre
functions and their efficiency for MIMO systems.
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