Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. / Made available in DSpace on 2012-10-17T17:51:10Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2014-09-25T18:44:56Z : No. of bitstreams: 1
176762.pdf: 12462260 bytes, checksum: 897c9ffa131d417e85394d06a870b263 (MD5) / Nas últimas décadas, a identificação e o controle de processos multivariáveis são áreas de interesse crescente na comunidade de sistemas de controle. Os métodos clássicos de controle, usualmente utilizados na indústria, apresentam limitações quando aplicados a processos multivariáveis com características complexas, tais como: não-linearidades, instabilidade, atraso de transporte não-unitário, comportamento não-estacionário e acoplamento entre as variáveis. Diversas abordagens não-convencionais, destacando-se as metodologias de controle auto-ajustável, preditivo e inteligente são propostas na literatura para aplicações multivariáveis. Esta tese estuda os fundamentos e a aplicação de metodologias de controle preditivo, controle de estrutura variável e inteligência computacional em processos não-lineares multivariáveis. As metodologias da inteligência computacional abordadas são: a computação evolutiva, os sistemas nebulosos, as redes neurais artificiais e os sistemas híbridos inteligentes. Os paradigmas da computação evolutiva abordados são: algoritmos genéticos, estratégias evolutivas, programação evolutiva e algoritmos híbridos com simulated annealing e método simplex. Os sistemas nebulosos abordados visam a identificação de processos e na estruturação de projetos do tipo controle PID nebuloso. O outro paradigma inteligente apresentado são as redes neurais artificiais do tipo: perceptron multicamadas, parcialmente recorrente de Elman, Group Method of Data Handling e função de base radial. Os aspectos de projeto preditivo e de estrutura variável tratam a abordagem adaptativa, através do estimador dos mínimos quadrados recursivo, e a hibridização com as metodologias da inteligência computacional. As metodologias de controle preditivo generalizado e por modos quase-deslizantes combinado ao controle de variância mínima generalizada são descritas e analisadas. As simulações visam identificar um processo experimental não-linear balanço horizontal, em malha fechada; a dinâmica de um manipulador robótico, com dois graus de liberdade; e um processo não-linear apresentando acoplamentos entre as variáveis de saída. A configuração e a análise dos algoritmos de controle tratam o controle do manipulador robótico, utilizado no procedimento de identificação.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/78679 |
| Date | January 2000 |
| Creators | Coelho, Leandro dos Santos |
| Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Coelho, Antonio Augusto Rodrigues |
| Publisher | Florianópolis, SC |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | xx, 342 f.| il., grafs., tabs. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0025 seconds