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 2014-12-17T14:55:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CarlosAGF_TESE.pdf: 1739972 bytes, checksum: 7401db4e68ede642dc9d65e00bd935e6 (MD5) Previous issue date: 2012-12-21 / In this work a modification on ANFIS (Adaptive Network Based Fuzzy Inference System) structure is proposed to find a systematic method for nonlinear plants, with large operational range, identification and control, using linear local systems: models and controllers. This method is based on multiple model approach. This way, linear local models are obtained and then those models are combined by the proposed neurofuzzy structure. A metric that allows a satisfactory combination of those models is obtained after the structure training. It results on plant s global identification. A controller is projected for each local model. The global control is obtained by mixing local controllers signals. This is done by the modified ANFIS. The modification on ANFIS architecture allows the two neurofuzzy structures knowledge sharing. So the same metric obtained to combine models can be used to combine controllers. Two cases study are used to validate the new ANFIS structure. The knowledge sharing is evaluated in the second case study. It shows that just one modified ANFIS structure is necessary to combine linear models to identify, a nonlinear plant, and combine linear controllers to control this plant. The proposed method allows the usage of any identification and control techniques for local models and local controllers obtaining. It also reduces the complexity of ANFIS usage for identification and control. This work has prioritized simpler techniques for the identification and control systems to simplify the use of the method / Neste trabalho prop?e-se uma modifica??o na estrutura neurofuzzy ANFIS (Adaptive Network Based Fuzzy Inference System) para a obten??o de um m?todo sistem?tico para identifica??o e controle de plantas com ampla faixa de opera??o e n?o linearidade acentuada, a partir de t?cnicas lineares de identifica??o e controle. Este m?todo se baseia na metodologia de m?ltiplos modelos. Dessa forma, obt?m-se modelos lineares locais e esses s?o combinados pela estrutura neurofuzzy proposta. Uma m?trica que permite combinar adequadamente esses modelos ? obtida ap?s o treinamento dessa estrutura, resultando na identifica??o global da planta. Para cada um desses modelos ? projetado um controlador. O controle global ? obtido a partir da combina??o dos sinais dos controladores locais. Essa mistura ? feita pelo ANFIS modificado. A modifica??o na arquitetura do ANFIS permite o compartilhamento do conhecimento adquirido pelo treinamento da estrutura empregada na combina??o de modelos locais. Assim n?o se faz necess?rio o treinamento da estrutura empregada na mistura de controladores. Avaliaram-se as estruturas modificadas atrav?s de dois estudos de caso. Verificou-se que ? poss?vel treinar apenas um ANFIS, para a obten??o de uma m?trica que permita a combina??o adequada dos modelos lineares, v?lidos localmente, e essa estrutura, j? ajustada, pode ser aplicada na combina??o de controladores lineares, projetados para cada um dos modelos, resultando em um sistema de controle que satisfaz as especifica??es de desempenho previamente estabelecidas. O m?todo proposto possibilita a utiliza??o de quaisquer t?cnicas de identifica??o e controle para a obten??o dos modelos e controladores locais, e a redu??o da complexidade de utiliza??o do ANFIS para identifica??o e controle. Neste trabalho priorizaram-se as t?cnicas mais simples de identifica??o e controle de sistemas de forma a simplificar a utiliza??o do m?todo

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.

Orientador: Edson Bim / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-16T22:20:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Franca_AlexPereira_M.pdf: 3058764 bytes, checksum: beb5e6bdbba91505ff0ef14262e6be5c (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: Uma abordagem preditiva global-local para o controle de um motor de indução é apresentado nesta tese. O conceito de controle preditivo diz respeito a uma classe de controladores que tem se desenvolvido muito no âmbito do controle de sistemas de conversão de energia nos últimos anos, acompanhando o desenvolvimento da capacidade computacional dos sistemas microprocessados ao longo da última década. A técnica proposta é fundamentada numa lei de controle baseada em uin modelo identificado de um motor de indução. A identificação se dá de maneira experimental a partir da simulação de um motor de indução indiretamente orientado em função do fluxo do rotor, através de um modelo fuzzy do tipo Takagi-Sugeno TS com Funções de Base Ortonormal no consequente das regras.As ações de controle locais são combinadas são combinadas pela ativação das regras do modelo local devido, e a ação de controle global resultante é aplicada ao controle de velocidade do motor de indução. Este método permite ao controlador a inclusão nos parâmetros de controle das não-linearidades e restrições inerentes ao controle do máquinas elétricas / Abstract: A predictive global-local approach technic for induction motor control is presented in this thesis. Predictive control is a very wide class of controllers that have found rather recent applications in the control of electrical machines. Research on this topic has been increased in the last years due to the possibilities of today s microprocessors used for control. The proposed technique is founded on a identified model based predictive control. The identification technique applied in this method is based on the black box modeling of a Indirect Rotor Flux Oriented Induction Motor in stationary reference system through Takagi-Sugeno-TS fuzzy models with orthonormal base functions - OBF - on the rules consequents. Control actions are matched by local activation of the model rule because local and global control action is applied to speed control of an induction motor. This method allows the inclusion in the control parameters of non-linearities and constraints inherent the control of electrical machines / Mestrado / Energia Eletrica / Mestre em Engenharia Elétrica

A análise modal experimental tem contribuído de forma decisiva para caracterização e solução de problemas de engenharia, relacionados à vibração estrutural. Uma das áreas fundamentais da análise modal experimental é a identificação de sistemas, cujo objetivo é determinar as propriedades dinâmicas de uma estrutura, descritas através das freqüências naturais, fatores de amortecimento e modos de vibrar do sistema em análise. Neste trabalho é realizado um estudo sobre as técnicas paramétricas de identificação de sistemas no domínio do tempo utilizando o modelo auto-regressivo de média móvel vetorial (ARMAV) e o modelo auto-regressivo vetorial (ARV). Em ambos os modelos, os procedimentos de identificação dos parâmetros auto-regressivos, responsáveis pela dinâmica do sistema, são estimados utilizando a aproximação dos mínimos quadrados. A partir desses coeficientes um modelo em espaço de estado do sistema é construído, a fim de estimar os parâmetros modais do sistema dinâmico. A ordem do modelo ARMAV, necessária para determinar as características dinâmicas do sistema, é estimada através do critério de informação Bayesiana (BIC). Para o caso do procedimento baseado no modelo ARV, onde apenas as respostas do sistema são consideradas no processo de identificação, uma nova técnica é proposta para solucionar o problema da identificação da ordem do modelo dinâmico. Essa técnica, baseada na estabilidade das freqüências naturais estimadas em várias identificações, contribuiu também para automação do procedimento de identificação. O desempenho dos algoritmos de identificação utilizando o modelo ARMAV, e o modelo ARV juntamente com a nova metodologia desenvolvida, é verificado através de aplicações a dados provenientes de simulações numéricas e de um ensaio experimental realizado em uma placa de alumínio. / The experimental modal analysis has contribued in a decisive way to characterization and solution of engineering problems, related to structural vibration. One of the fundamental areas of the experimental modal analysis is the mechanical systems identification, whose objective is to identify the dynamic properties of a structure, described through the natural frequencies, damping ratios and mode shapes of the system in analysis. In this work a study is accomplished on the parametric techniques of systems identification in time domain using the Auto-Regressive Moving Average Vector (ARMAV) and the Auto-Regressive Vector (ARV) models. In these models, the procedures of the auto-regressive parameters identification that describes the dynamics of the system are estimated using the least square approach. Trough these coefficients a model in state space is built, in order to identify the modal parameters of the dynamic system. The order of the ARMAV model, necessary to determine the dynamic characteristics of the system, is estimated through Bayesian Information Criterion (BIC). For the procedure based on the model ARV, where only the system responses are considered in the identification process, a new technique is proposed to solve the identification problem of the order of the dynamic model. This technique, based on the stability of the natural frequencies in several identifications, also contributed to automation of the identification procedure. The performance of these identification algorithms using the ARMAV model, and the ARV model together with the new developed methodology, is verified using data from numerical simulations and from an experimental test accomplished in an aluminum plate.

Orientador: Celso Pascoli Bottura / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-22T14:33:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TobarQuevedo_JohannaBelen_M.pdf: 1682152 bytes, checksum: 0de866f41b4caaf6854d460eab59e9ac (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: O objetivo principal deste trabalho é propor algoritmos para identificação de series temporais e de sistemas lineares multivariáveis estocásticos variantes no tempo no espaço de estado. Para isto primeiramente investigamos fundamentos teóricos, apresentando alguns conceitos básicos de series temporais, sistemas, elementos de identificação, modelos no espaço de estado e identificação variante no tempo. Dois algoritmos são propostos, analisados e implementados, o que chamamos MOESP-AOKIVAR baseado no MOESP (Multivariable Output-Error State space) e o que chamamos AOKI-VAR baseado no algoritmo proposto por Masanao Aoki. Os algoritmos são avaliados sobre "benchmarks". Finalmente exemplos são apresentados bem como discussões sobre validação, previsão e modelagem de séries temporais e a modelagem de sistemas multivariáveis estocásticos variantes no tempo, esperando contribuir no estudo deste tipo de sinais e sistemas / Abstract: The main objective of this work is to propose algorithms for identifying non-stationary time series and multivariable time-varying linear stochastic systems in the state space. In order first to do this we investigate theoretical foundations, presenting some basic concepts of time series, systems, identification elements, models in state space and time variant identification. Two algorithms are proposed, analyzed and implemented, the one we called MOESP-AOKI-VAR based on the MOESP (Multivariable Output-Error State space) and the one we called AOKI-VAR based on the algorithm proposed by Masanao Aoki. The algorithms are evaluated on "benchmarks". Finally examples are presented as well as discussions about validation, prediction and modeling of stochastic time series and modeling of stochastic time-varying multivariable systems, hoping to contribute to the study of this type of signals and systems / Mestrado / Automação / Mestre em Engenharia Elétrica

Submitted by Maria Suzana Diniz (msuzanad@hotmail.com) on 2015-11-12T13:26:59Z No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 1771439 bytes, checksum: 5a0ce436783e1a04419dc8a73bf4c204 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-11-12T13:26:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 1771439 bytes, checksum: 5a0ce436783e1a04419dc8a73bf4c204 (MD5) Previous issue date: 2015-03-31 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / This work presents the designs and results obtained through simulation and experimental testing of conventional controllers P, PI and PID implemented by personal computers applied to an electropneumatic servomechanism for control of force. The system consists of a double acting pneumatic cylinder, which is responsible for applying the force on a mechanical subsystem consisting of a spiral spring, representing the means of working. The proportional electropneumatic flow valve, being the element controlling the flow of compressed air to be released into the pneumatic air cylinder which results in controlled force application; a load cell converts the force applied by the cylinder onto the medium into an electrical signal. The control signal to be applied on the electropneumatic proportional flow valve comes from a signal input and output plate installed on the computer, which is controlled by an algorithm implemented in the computing environment LabVIEW®, wherein the mentioned controllers are inserted, the mathematical representative model of the servomechanism was obtained by applying the parametric identification technique Box-Jenkins (BJ) which results in a family of four models, one of which is chosen to represent the system. The adjustment of the controllers is done by using the critical gain method of Ziegler and Nichols so that the response from the system meets the performance specifications imposed on it. Simulated and experimental results of the system are presented under the inserted controllers, which are analyzed according to relevant theory to the study of conventional controllers; it appears then that the PID controller is best suited for use in its electropneumatic servomechanism. / Neste trabalho apresenta-se os projetos e resultados obtidos através de simulações e ensaios experimentais de controladores convencionais P, PI e PID implementado por computador pessoal aplicado em um servomecanismo eletropneumático para controle de força. O sistema é constituído por um cilindro pneumático de dupla ação, sendo este responsável pela aplicação da força sobre um subsistema mecânico constituído por uma mola helicoidal, representando o meio de trabalho. A válvula eletropneumática proporcional de vazão, sendo o elemento de controle da vazão de ar comprimido a ser liberada para o cilindro pneumático que resulta na aplicação da força controlada; uma célula de carga converte a força aplicada pelo cilindro sobre o meio em sinal elétrico. O sinal de controle a ser aplicado na válvula eletropneumática proporcional de vazão é proveniente de uma placa de entrada e saída de sinais instalada no computador, sendo esta comandada por um algoritmo implementado no ambiente computacional LabVIEW®, no qual os referidos controladores estão inseridos. O modelo matemático representativo do servomecanismo foi obtido aplicando-se a técnica de identificação paramétrica Box-Jenkins (BJ) da qual resulta uma família de quatro modelos, dos quais um é escolhido para representar o sistema. O ajuste dos controladores é feito utilizando-se a técnica do ganho crítico de Ziegler e Nichols, de modo que a resposta do sistema atenda as especificações de desempenho impostas ao mesmo. Resultados simulados e experimentais do sistema são apresentados sob ação dos controladores inseridos, que são analisados de acordo com a teoria pertinente ao estudo dos controladores convencionais; verifica-se então que o controlador PID é o mais adequado para utilização no respectivo servomecanismo.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Jorge Farid Amate.pdf: 1076998 bytes, checksum: 7c54d6bc2833288f1945368aa6976936 (MD5) Previous issue date: 2009-02-06 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / In industrial processes, where parameters estimation and standard recognition are desired, digital filters technology is used to do estimation. The digital filter is responsible for prediction and filtering process. Then, the filter behavior can be analyzed based on performance, gains and others variables linked to the specified model. However, to obtain trusty variables and data to estimate the process in question, a model that represents well the physics plant is needed. To do this, are applied techniques based on Systems Identification where we obtain the ARX, ARMAX, Output-Error and Box-Jenkins models of the electrolytic pot. Results, validation and their analysis, applied in standard recognition, using different structures are presented. / Em processos industriais, onde deseja-se a estimação de parâmetros e reconhecimento de padrões, utiliza-se da tecnologia de filtros digitais para tal fim. O filtro digital é responsável pelo processo de predição e filtragem. Assim, pode-se fazer uma análise do comportamento do filtro baseada no desempenho, ganhos e outras variáveis ligadas ao modelo especificado. Porém, para obtenção de variáveis e dados confiáveis para estimar-se o processo em questão, necessita-se de um modelo que represente bem a planta física. Para isto, são aplicadas técnicas baseadas em Identificação de Sistemas, onde são obtidos os modelos ARX, ARMAX, Output-Error e Box-Jenkins da cuba eletrolítica. São apresentados os resultados, validações dos modelos e análise dos mesmos, aplicados ao reconhecimento de padrões, utilizando-se diferentes estruturas.

Le travail de recherche présenté dans ce mémoire est une contribution à l'estimation des modèles Linéaires à Paramètres Variants (LPV) à temps continu. Dans un premier temps, il traite de façon originale la modélisation quasi-LPV des échangeurs de chaleur pour la détection d'encrassement durant les régimes transitoires. La méthodologie définie dans cette thèse est introduite pas à pas pour caractériser un échangeur à courants croisés puis pour celle d'un échangeur à contre-courants montrant ainsi la généricité de l'approche pour la modélisation des échangeurs thermiques. Une méthode locale basée sur une estimation initiale de modèles LTI en différents points du domaine de fonctionnement est utilisée pour construire le modèle LPV en agrégeant les paramètres des différents modèles locaux grâce à une méthode d'interpolation polynomiale liée aux débits massiques. Le modèle quasi-LPV de l'échangeur élaboré en fonctionnement sain permet ainsi d'envisager la détection de l'encrassement dans les échangeurs de chaleur en comparant ses sorties à ceux provenant du procédé. Dans un second temps, ce travail porte sur l'identification des systèmes LPV à représentation entrée-sortie à temps continu par une approche globale. Une solution pratique pour l'identification directe de tels systèmes est proposée. Elle est basée sur l'utilisation d'un algorithme à erreur de sortie initialisé par une approche à erreur d'équation, la méthode des Moments Partiels Réinitialisés. Des simulations illustrent les performances de l'approche proposée. / The research work presented in this thesis is a contribution to the estimation of Linear Parameter Varying (LPV) models in continuous-time. First, a quasi-LPV modeling of heat exchangers is tackled in an original way. This quasi-LPV model is meant to be used for fouling detection (during transient phases). A step-by-step description of the methodology is given on how to model a cross flow heat exchanger. Applying the same approach on a counter flow shows its genericity in the heat exchanger field. A local method, based on an estimation of LTI models for different operating points, is used to build the LPV model by interpolation of the various LTI model parameters. The resulting quasi-LPV model for a clean heat exchanger can thus be used for fouling detection by comparison of real and model outputs for the same input signals. Secondly, this work concerns the identification of continuous-time input-output LPV systems through a global approach. A practical solution for the direct identification of such systems is proposed. It is based on the use of an output-error algorithm initialized by an equation error based approach, the reinitialized partial moment's method. Simulations illustrate the performance of the proposed approach.

Orientador: Celso Pascoli Bottura / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e Computação / Made available in DSpace on 2018-08-31T09:18:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Serra_GinalberLuizdeOliveira_D.pdf: 2165582 bytes, checksum: a1dad46bc4d817f8d4e6457f60ae9599 (MD5) Previous issue date: 2005 / Resumo: Esta tese apresenta propostas de metodologias para identificação e controle inteligentes. Uma metodologia para identificação de sistemas dinâmicos não-lineares no tempo discreto, baseada tio método de variável instrumental e no modelo nebuloso Takagi-Sugeno, é apresentada. Nesta metodologia, a qual é uma extensão do método de variável instrumental tradicional, as variáveis instrumentais escolhidas, estatisticamente independentes do ruído, são mapeadas em conjuntos nebulosos, particionando o espaço de entrada em sub-regiões, para estimação não-polarizada dos parâmetros do conseqüente dos modelos nebulosos TS em ambiente ruidoso. Um esquema de controle adaptativo gain scheduling baseado em redes neurais, sistemas nebulosos e algoritmos genéticos para sistemas dinâmicos não-lineares no tempo discreto também é apresentado. 0 controlador nebuloso é desenvolvido e projetado com o usa de um algoritmo genético para satisfazer, simultaneamente, múltiplos objetivos. Com o esquema de aprendizagem supervisionada, os parâmetros do controlador nebuloso são usados para projetar um gain scheduler neural para ajuste on-line do controlador nebuloso em alguns pontos de operação do sistema dinâmico / Abstract: This thesis presents proposals of methodologies for intelligent identification and control. A methodology tor nonlinear dynamic discrete time systems identification, based on the instrumental variable method and Takagi-Sugeno fuzzy model, is presented. In this methodology, which is an extension of the standard instrumental variable method, the chosen instrumental variables, estatistically independent of the noise, are mapped into fuzzy sets, partitioning the input space in subregions, for unbiased estimation of Takagi-Sugeno fuzzy model consequent parameters in a noisy environment. A gain scheduling adaptive control design based on neural network, fuzzy systems and genetic algorithms for nonlinear dynamic discrete time systems is also presented. The fuzzy controller is developed and designed by a genetic algorithm to satisfy, simultaneously, multiple objectives. "With the supervised learning scheme, the fuzzy controller parameters are used to design the gain neural scheduler to tune on-line the fuzzy controller in some operation points of the dynamic system / Doutorado / Automação / Doutor em Engenharia Elétrica