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Previous issue date: 2017-06-28 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico (CNPq) / Neste trabalho ? desenvolvida uma estrat?gia de controle n?o linear baseada no
controle por modos deslizantes com compensa??o neural para estabiliza??o de sistemas
subatuados sujeitos a vibra??es torcionais. No intuito de analisar o desempenho da abordagem
proposta, a lei de controle foi implementada em uma coluna de perfura??o. As colunas de
perfura??o s?o discretizadas em n partes. A atua??o ? dada no top drive, ou na mesa rotativa
na extremidade superior da coluna, e todo o restante da coluna n?o recebe atua??o. As
vibra??es torcionais abordadas neste trabalho s?o do tipo stick-slip, que ? o caso mais cr?tico
desse tipo de vibra??o, cuja n?o linearidade ? geralmente causada pelo atrito entre a coluna e a
forma??o, podendo ocorrer em qualquer ponto ao longo da coluna e deve ser levado em
considera??o na modelagem. O controle por modos deslizantes apresenta robustez frente a
incertezas param?tricas e perturba??es. A estrat?gia adotada n?o requer o conhecimento
pr?vio de incertezas e n?o linearidades do sistema. No entanto, a fun??o descont?nua utilizada
na lei de controle pode gerar o fen?meno de chattering, que em atuadores mec?nicos ?
indesej?vel. Para atenuar o chattering, uma fun??o suave ? utilizada no lugar da descont?nua,
sendo essa abordagem ocasionadora de diminui??o no desempenho do controlador. Nesse
ponto, t?cnicas de intelig?ncia artificial podem contribuir na lei de controle para devolver o
desempenho ou parte dele ao sistema. Duas arquiteturas de rede s?o empregadas para estimar
a compensa??o, uma rede do tipo perceptron de m?ltiplas camadas e uma rede de fun??es de
base radial. As superf?cies de controle s?o definidas como uma combina??o linear dos erros
dos estados do sistema e uma rede neural ? adicionada para compensar a forma??o de ciclos
limites, comumente apresentados ap?s a perda de efic?cia. Resultados s?o apresentados para
demonstrar a performance do sistema de controle proposto. / In the present work, a nonlinear control strategy based on sliding mode method and
artificial neural networks is presented. This approach can be applied to stabilize nonlinear
under actuated systems subjected to torsional vibrations. In order to evaluate the proposed
approach, the control law was implemented in a drill string. Drill strings are addressed due to
their nonlinear and underactuated dynamics. The drill strings are discretized in n parts. The
control output is given at the top drive whereas the other string parts are not directly actuated.
Torsional vibrations employed in this work are stick-slip, which is the more critic way of
torsional vibrations. Stick-slip is a nonlinearity usually caused by friction between the drill
string and rock formations and can occurs at any point along its length. Sliding mode control
is a very robust technique even with parametric uncertainties and external perturbations.
There is no need of previous knowledge of uncertainties and nonlinearities. The discontinuous
function adopted at the control law can lead to the undesired chattering effect. The
discontinuous function can be replaced by a smooth function to avoid chattering, but this also
implies on decrement of the system performance. In order to attenuate this effect, a
compensation is added to the control law. Two different artificial neural network architectures
are investigated: multilayer perceptrons and radial basis functions. The sliding surfaces are
defined as a linear combination of tracking errors. The neural network is employed to mitigate
the generated limit cycle. Numerical results are presented in order to demonstrate the
performance of the control system.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufrn.br:123456789/24140 |
| Date | 28 June 2017 |
| Creators | Fernandes, Josiane Maria de Macedo |
| Contributors | 05362438751, Costa J?nior, Jo?o Carlos Arantes, 42364973368, Melo, J?lio C?sar Paulino de, 06138871405, Ara?jo, M?rcio Val?rio de, 00887489443, Farias, Aline Cristina Mendes de, 01222704447, Dantas, Andr? Felipe Oliveira de Azevedo, 06516359423, Bessa, Wallace Moreira |
| Publisher | PROGRAMA DE P?S-GRADUA??O EM ENGENHARIA MEC?NICA, UFRN, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| 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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