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Algoritmo de autoidentificação para o controle autônomo de vibrações em sistemas rotativos / Self-identification algorithm for the autonomous control of vibrations in rotating systems

Vibrações são intrínsecas às máquinas rotativas e, embora não possam ser completamente eliminadas, devem ser controladas de modo a se evitar fadiga e até mesmo falha da máquina. Neste contexto, devido à sua capacidade de alterar as características dinâmicas destas máquinas, os mancais ativos são uma solução efetiva a fim de se reduzir vibrações em rotores, permitindo não só maior ciclo de vida, mas também aumento de confiabilidade e desempenho. Frequentemente, o projeto do sistema de controle destes mancais baseia-se em um modelo matemático da planta, o qual pode ser de difícil obtenção e, devido à adoção de hipóteses simplificadoras (inerentes ao processo de modelagem), pode ser impreciso. Com base nestes conceitos, propõe-se a utilização de uma técnica de controle do tipo proporcional-derivativa baseada em medições de resposta em frequência (livre de modelos matemáticos) aplicada ao controle de vibrações em sistemas rotativos, contornando dificuldades de modelagem. Esta técnica é testada experimentalmente em uma bancada de testes cujos elementos de atuação são os eletromagnetos de um mancal ativo, e um algoritmo para a identificação automática das FRFs do sistema (algoritmo de autoidentificação) é desenvolvido e implementado, permitindo, de forma autônoma, o cálculo dos ganhos ótimos do controlador PD visando atenuação de vibrações. Com base nos resultados obtidos, tem-se que este trabalho é um estudo preliminar que pode viabilizar o desenvolvimento de um mancal ativo inteligente, o qual, a partir de medições do deslocamento do eixo, seria capaz de obter a resposta em frequência do sistema e determinar, de forma automática, os ganhos ótimos do controlador, possibilitando o controle autônomo de vibrações em sistemas rotativos, a partir de um algoritmo de autoidentificação e de uma metodologia de controle livre de modelos. / Vibrations are intrinsic to rotating machinery and, although they cannot be completely eliminated, it is important to control this kind of motion with the objective of avoiding fatigue and even failure of the machine. In this context, due to their capacity of changing the dynamic characteristics of these machines, active bearings are an effective solution to reduce vibration in rotors, allowing not only longer lifecycle, but also higher performance. Frequently, the design of the control system of these bearings is based on a mathematical model of the plant, whose obtainment can be hard and, due to the adoption of simplifying hypotheses (inherent to the modeling process), it may be imprecise. Keeping in mind these concepts, this dissertation proposes the use of a proportional-derivative control technique based on frequency response measurements (free of mathematical models) applied to the vibration control of rotating systems, overcoming modeling difficulties. This technique is experimentally tested in a test rig whose actuation elements are the electromagnets of an active bearing, and an algorithm for automatic identification of the system\'s FRFs (self-identification algorithm) is developed and implemented, allowing, in an autonomous way, the calculation of the optimum gains of the PD controller aiming at controlling vibrations. Based on the obtained results, this work consists in a preliminary study that may enable the development of a smart active bearing, which, from measurements of the shaft\'s displacement, would be capable of obtaining the frequency response of the system and determine, automatically, the optimum gains of the controller, making it possible the autonomous vibration control in rotating systems, from a self-identification algorithm and a model-free control methodology.

Identiferoai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-03102011-210959
Date29 July 2011
CreatorsButtini, Thiago Malta
ContributorsNicoletti, Rodrigo
PublisherBiblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Source SetsUniversidade de São Paulo
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
TypeDissertação de Mestrado
Formatapplication/pdf
RightsLiberar o conteúdo para acesso público.

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