Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2018-04-02T12:36:22Z No. of bitstreams: 1 EvertonJoseDeCastroRego_DISSERT.pdf: 3619677 bytes, checksum: e83c6f152657a4cdb446e3b03e645829 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2018-04-04T13:01:53Z (GMT) No. of bitstreams: 1 EvertonJoseDeCastroRego_DISSERT.pdf: 3619677 bytes, checksum: e83c6f152657a4cdb446e3b03e645829 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-04T13:01:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 EvertonJoseDeCastroRego_DISSERT.pdf: 3619677 bytes, checksum: e83c6f152657a4cdb446e3b03e645829 (MD5) Previous issue date: 2017-12-22 / O controle autom?tico de processos ? uma demanda crescente nas ind?strias que buscam t?cnicas que automatizem a sintonia dos sistemas de controle e que garantam efici?ncia, qualidade e seguran?a. Este trabalho tem como objetivo implementar um m?todo de avalia??o e ressintonia de controladores PI em Controlador L?gico Program?vel (CLP), a fim de melhorar a robustez do sistema. O m?todo ? inspirado em trabalhos j? existentes na literatura e possui duas etapas, a primeira etapa ? de avalia??o de robustez do controlador, em que se estima suas margens de ganho e de fase. Na segunda etapa, os par?metros do controlador PI s?o corrigidos para assegurar que os crit?rios de robustez n?o sejam violados. Pretendeu-se programar o m?todo diretamente num CLP para que funcione em conjunto com o seu controlador. Inicialmente, resultados de simula??es num?ricas s?o apresentados para ilustrar o funcionamento do m?todo. Em seguida, ? descrita a implementa??o do m?todo por meio da programa??o de CLP. Resultados de experimentos em plantas reais controladas por CLP ilustram a efetividade do m?todo. / Automatic process control is a growing demand in industries that seek techniques that automate the tuning of control systems and ensure efficiency, quality and safety. This work aims to implement a method of assessment and readjustment of PI controllers in Programmable Logic Controller (PLC), in order to improve the robustness of the system. The method is inspired by works from the literature and has two stages, the first step is to evaluate the robustness of the controller, in which its gain and phase margins are estimated. In the second step the parameters of the PI controller are adjusted to ensure that the robustness criteria are not violated. It was intended to program the method directly into a PLC to work together with its controller. Initially, results of numerical simulations are presented to illustrate the method?s operation. Then, the implementation of the method through PLC programming is described. Experiments results in real plants controlled by PLC illustrate the effectiveness of the method.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:52:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao-EdsonBrunoMarquesCosta.pdf: 6213037 bytes, checksum: a95446ec89758c52cc2add52c4965e82 (MD5) Previous issue date: 2016-02-22 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / An adaptive fuzzy digital PID controller design methodology via multiobjective particle swarm optimization (MOPSO) based on robust stability criterion, is proposed. The plant to be controlled is modelled considering a Takagi-Sugeno (TS) fuzzy structure from input-output experimental data, by using the fuzzy C-Means clustering algorithm (antecedent parameters estimation) and fuzzy recursive least squares algorithm (consequent parameters estimation), respectively. An adaptation mechanism was formulated as a MOPSO problem for online tuning of the fuzzy digital PID controller parameters based on the fuzzy model parameters obtained recursively and the gain and phase margins specifications. Computational results for adaptive fuzzy digital PID control of a thermal plant with time varying delay is presented to illustrate the efficiency and applicability of the proposed methodology. / Nesta dissertação é proposta uma metodologia para controle PID fuzzy adaptativo com estabilidade robusta por enxame de partículas multiobjetivo, para sistemas dinâmicos não-lineares, com atraso puro de tempo. Uma estrutura de modelo fuzzy Takagi-Sugeno é definida para representação de sistemas dinâmicos não-lineares, com atraso puro de tempo, no domínio do tempo discreto. Os parâmetros do modelo fuzzy são estimados recursivamente a partir de dados experimentais, utilizando a técnica de agrupamento fuzzy C-Means (estimação do antecedente) e mínimos quadrados recursivos fuzzy (estimação do consequente). Uma estrutura de controle PID digital fuzzy Takagi-Sugeno é definida utilizando a estratégia de compensação paralela e distribuída. Um mecanismo de adaptação é formulado como um problema de otimização por enxame de partículas multiobjetivo, para ajuste online dos parâmetros do controlador fuzzy Takagi-Sugeno baseado em critério de estabilidade robusta (especificações de margem de ganho e fase). Resultados experimentais para controle PID fuzzy adaptativo baseado em critério de estabilidade robusta de um sistema térmico com atraso puro de tempo variante é apresentado para ilustrar a eficiência e aplicabilidade da metodologia proposta.