Made available in DSpace on 2016-12-12T17:38:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rodrigo Trentini Preuss.pdf: 21875240 bytes, checksum: 6532e8b2a654ef7c408e92a74eb7cdfe (MD5) Previous issue date: 2012-11-27 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This work presents the modeling and control of a testbed implemented linear positioning servopneumatic system. Practical results show that the controlled system reaches steady state errors less than 0.3 mm for a step signal with 0.25 s of settling time, 30 mm for polynomial tracking error and high load variation robustness for the three proposed controllers. The applicability of these systems in industrial environments have become usual in the last years. Their mainly advantages are the low cost, maintenance facility, and security, besides they are clean, renewable and abundant. However, their mainly disadvantages are the nonlinearities due to friction and air compressibility, which difficults their modeling and control. For these reasons, electrical and hydraulical systems are most used instead of servopneumatic ones. Aiming industrial applications, it is proposed a system compound by a rod pneumatic actuator, an electronic pressure valve which controls the active actuator chamber, a manual pressure valve which keeps the pressure in the passive actuator chamber approximately stable, a linear positioning sensor and a control and data acquisition system. The presented mathematical modeling results in a piecewise-affine model with three nonlinear bands, being two depicted by a 10a order model, and the other by a 8a order model. The unknown model constants are identified by Least Squares method through testbed experiments. The mathematical model validation shows that the reliability between the one and the real system is greater than 89%. Aiming the inherent nonlinearities effects reduction, three adaptive control approaches are implemented, being Proportional-Integral-Derivative (PID), State Feedback with Integrator (SFI) and Generalised Minimum Variance (GMV). The proposed system is submited to five practical experiments in order to evaluate its steady state and tracking error, settling time and load variation robustness. / Este trabalho apresenta a modelagem matemática e o controle de um sistema servopneumático de posicionamento linear implementado em bancada. Os resultados práticos mostram que o sistema controlado alcança erros de regime de até 0,3 mm para resposta ao degrau com tempo de acomodação de 0,25 s, erros inferiores a 30 mm para seguimento de trajetória, e elevada robustez a variações de carga para os três controladores propostos. A aplicabilidade destes sistemas em ambientes industriais tem se tornado frequente com o passar dos anos. Suas principais vantagens são o baixo custo, a facilidade de manutenção e a segurança, além de ser uma forma de energia limpa, renovável e abundante. Entretanto, estes sistemas apresentam como principais limitações não-linearidades relativas ao atrito e à compressibilidade do ar, o que dificulta sua modelagem matemática e controle. Por estes motivos, sistemas elétricos e hidráulicos são muitas vezes utilizados em detrimento a sistemas servopneumáticos. Visando aplicações industriais, é proposto um sistema composto por um atuador pneumático com haste, uma válvula eletrônica de pressão que controla a pressão na câmara de avanço do atuador, uma válvula de pressão manual que mantém uma pressão aproximadamente constante na câmara de retorno do atuador, um sensor de posição linear e um sistema de aquisição e controle. A modelagem matemática apresentada resulta em um modelo piecewise-affine com três faixas não-lineares, sendo duas representadas por um modelo de 10a ordem e uma representada por um modelo de 8a ordem. As constantes desconhecidas do modelo são identificadas pelo método dos Mínimos Quadrados através de experimentos em bancada. A validação do modelo matemático proposto mostra que a acertividade entre este e o sistema real é superior a 89%. Visando a redução dos efeitos das não-linearidades inerentes a estes sistemas, três abordagens de controle adaptativo são implementadas, sendo estes Proporcional-Integral-Derivativo (PID), Realimentação de Estados com Integrador (REI) e Variância Mínima Generalizado (GMV). O sistema é submetido a cinco testes distintos em bancada a fim de avaliar seu erro em regime e de seguimento de trajetória, tempo de acomodação e robustez a variações de carga.