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Previous issue date: 2007-12-20 / The predictive control technique has gotten, on the last years, greater number of adepts in reason of the easiness of adjustment of its parameters, of the exceeding of its concepts for multi-input/multi-output (MIMO) systems, of nonlinear models of processes could be linearised around a operating point, so can clearly be used in the
controller, and mainly, as being the only methodology that can take into consideration, during the project of the controller, the limitations of the control signals and output of the process. The time varying weighting generalized predictive control (TGPC), studied in this work, is one more an alternative to the several existing predictive controls, characterizing itself as an modification of the generalized
predictive control (GPC), where it is used a reference model, calculated in accordance with parameters of project previously established by the designer, and the application of a new function criterion, that when minimized offers the best parameters to the controller. It is used technique of the genetic algorithms to minimize of the function criterion proposed and searches to demonstrate the robustness of the TGPC through the application of performance, stability and robustness criterions. To compare achieves results of the TGPC controller, the GCP and proportional, integral and derivative (PID) controllers are used, where whole the techniques applied to stable, unstable and of non-minimum phase plants. The simulated examples become fulfilled with the use of MATLAB tool. It is verified that, the alterations implemented in TGPC, allow the evidence of the efficiency of this algorithm / A t?cnica de controle preditivo tem obtido, nos ?ltimos anos, maior n?mero de adeptos em raz?o da facilidade de ajuste dos seus par?metros, da extrapola??o de seus conceitos para sistemas de entradas m?ltiplas e sa?das m?ltiplas, de modelos
n?o lineares de processos serem linearizados em um ponto de opera??o, sendo assim, usados explicitamente no controlador, e principalmente, por ser a ?nica metodologia que pode levar em considera??o, durante o projeto do controlador, as limita??es dos sinais de controle e sa?da do processo. O controle preditivo generalizado com fun??o de pesos variante no tempo (TGPC), estudado neste
trabalho, ? mais uma alternativa aos diversos controles preditivos existentes, caracterizando-se como uma modifica??o do controle preditivo generalizado (GPC), em que h? a utiliza??o de um modelo de refer?ncia, calculado de acordo com par?metros de projeto previamente estabelecidos pelo projetista, e o emprego de uma nova fun??o crit?rio, que ao ser minimizada fornece os melhores par?metros para o controlador. Utiliza-se a t?cnica dos algoritmos gen?ticos para minimiza??o da fun??o crit?rio proposta e busca-se demonstrar a robustez do TGPC atrav?s da aplica??o de crit?rios de desempenho, estabilidade e robustez. Para comparar os resultados do controlador TGPC, s?o utilizados os controladores GPC e proporcional, integral e derivativo (PID), e todas as t?cnicas s?o aplicadas a plantas est?vel, inst?vel e de fase n?o m?nima. Os exemplos ilustrativos simulados realizam-se com o uso da ferramenta MATLAB. Verifica-se que, as altera??es implementadas no TGPC, permitem a comprova??o da efici?ncia deste algoritmo
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufrn.br:123456789/15191 |
| Date | 20 December 2007 |
| Creators | Barbosa, Jacqueline Aparecida Ara?jo |
| Contributors | CPF:42046637100, http://lattes.cnpq.br/0477027244297797, Ara?jo, F?bio Meneghetti Ugulino de, CPF:82675090468, http://lattes.cnpq.br/5473196176458886, Moreira, Vicente Delgado, CPF:02118457448, http://lattes.cnpq.br/4549279470957332, Maitelli, Andr? Laurindo |
| Publisher | Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Programa de P?s-Gradua??o em Engenharia El?trica, UFRN, BR, Automa??o e Sistemas; Engenharia de Computa??o; Telecomunica??es |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFRN, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte, instacron:UFRN |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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