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Metaheurísticas aplicadas na sintonia de controladores PID: estudo de casos

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João Olegário de Oliveira de Souza.pdf: 4255697 bytes, checksum: 53d282b67d9c0e2f0b8d76e886a38a6f (MD5) / Made available in DSpace on 2015-07-15T14:25:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2013-01-31 / Nenhuma / Os controladores do tipo Proporcional, Integral e Derivativo, comumente denominados de PID, são largamente utilizados no controle de processos industriais, tanto em sistemas monovariáveis quanto em sistemas multivariáveis. Hoje, cerca de 95% dos controladores utilizam este tipo de estrutura na indústria. O grande problema é que grande parte deles estão mal sintonizados, comprometendo em muitos casos o desempenho de malhas industriais. Neste trabalho é apresentada uma revisão geral sobre os algoritmos inspirados na natureza, Simulated Annealing e Algoritmos Genéticos (fundamentos, características, parâmetros, operadores) e sua aplicação ao problema da sintonia de controladores PID monovariáveis e multivariáveis. É estabelecida, através de estudo de casos, uma análise comparativa entre estas sintonizações com metaheurísticas e os métodos consagrados na literatura em aplicações industriais convencionais, utilizando como função de avaliação o índice Integral do Erro Absoluto ponderado pelo Tempo (ITAE). O trabalho também propõe o estudo de controladores PID através de Algoritmos Genéticos Multiobjetivos, que satisfaçam dois critérios de desempenho: overshoot e o índice de desempenho Integral do Erro Quadrático ponderado pelo Tempo (ITSE). Conforme demonstrado pelos resultados obtidos, pode-se afirmar que a metaheurística Algoritmos Genéticos é um método eficiente e confiável para a otimização de problemas de sintonia de controladores PID. / The Proportional, Integral and Derivative controllers, commonly called PID controllers, are widely used in industrial process control, in both SISO and multivariable systems. Today about 95% of controllers use this type of structure in the industry. The big problem is that most of them are poorly tuned, in many cases compromising the performance of industrial loops. This work presents a general review on nature-inspired algorithms, Simulated Annealing and Genetic Algorithms (basement, characteristics, parameters, operators) and its application in the problem of tuning PID controllers in both single variable and multivariable systems. There will be through case studies, a comparative analysis of these metaheuristics with established methods in the literature in conventional industrial applications using as evaluation function the Integral of time multiplied by the Absolute Error (ITAE) index. The work also proposes the study of PID controllers using multiobjective genetic algorithms which meet two performance criteria: overshoot and the Integral Time Square Error (ITSE) index. The results obtained confirm that Genetic Algorithms are an effective and reliable method to optimize complex problems.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.repositorio.jesuita.org.br:UNISINOS/4457
Date06 March 2013
CreatorsSouza, João Olegário de Oliveira de
Contributorshttp://lattes.cnpq.br/4658545839496086, Valiati, João Francisco
PublisherUniversidade do Vale do Rio dos Sinos, Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, Unisinos, Brasil, Escola Politécnica
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguageEnglish
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UNISINOS, instname:Universidade do Vale do Rio dos Sinos, instacron:UNISINOS
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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