Responsive image
Universidade Federal de Santa catarina (UFSC)
Programa de Pós-graduação em Engenharia, Gestão e Mídia do Conhecimento (PPGEGC)
Detalhes do Documento Analisado

Centro: Tecnológico

Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas

Dimensão Institucional: Pós-Graduação

Dimensão ODS: Econômica

Tipo do Documento: Dissertação

Título: ALGORITMOS DE CONTROLE PID PREDITIVO: SÍNTESE EM CLP E SIMULADO

Orientador
  • ANTONIO AUGUSTO RODRIGUES COELHO
Aluno
  • CAMILO ANDRES ALVARO SUAREZ

Conteúdo

Nesta dissertação são abordados projetos de hibridização de controladores pid com algoritmos de controle preditivo gpc, que procuram resgatar as propriedades desejadas para o controle de processos complexos onde atraso de transporte dominante, instabilidade e fase não-mínima estão presentes. descreve-se o procedimento de síntese das leis de controle pid preditivas a partir de modelos de primeira e segunda ordem com atraso de transporte, e demonstra-se com estudos de caso que o comportamento destes controladores assim derivados é equivalente ao comportamento do gpc, quando se aplica um tipo particular de sintonia. depois avalia-se, em simulações numéricas, o seu desempenho com relação ao seguimento de referência e rejeição de perturbações, comparando-se com o desempenho do pid clássico sintonizado com a metodologia simc, considerada de desempenho satisfatório pela literatura de controle. finalmente, dado que existe certa complexidade matemática para o cálculo dos parâmetros e síntese da lei de controle pid preditiva, que pode inviabilizá-la em aplicações embarcadas, são propostos métodos de sintonia baseados em aproximações da lei de controle gpc denominada pseudo preditivo. demonstra-se com estudos de caso e implementação no plc300, desenvolvido pela weg automação, que estes métodos resultam viáveis de embarcar em equipamentos de controle industriais e são eficientes para acelerar o tempo de resposta em processos com atraso de transporte dominante.

Pós-processamento: Índice de Shannon: 3.98399

ODS 1 ODS 2 ODS 3 ODS 4 ODS 5 ODS 6 ODS 7 ODS 8 ODS 9 ODS 10 ODS 11 ODS 12 ODS 13 ODS 14 ODS 15 ODS 16
4,98% 6,07% 7,61% 6,22% 6,53% 5,38% 6,19% 7,84% 7,38% 5,46% 7,53% 5,52% 4,89% 6,73% 5,30% 6,37%
ODS Predominates
ODS 8
ODS 1

4,98%

ODS 2

6,07%

ODS 3

7,61%

ODS 4

6,22%

ODS 5

6,53%

ODS 6

5,38%

ODS 7

6,19%

ODS 8

7,84%

ODS 9

7,38%

ODS 10

5,46%

ODS 11

7,53%

ODS 12

5,52%

ODS 13

4,89%

ODS 14

6,73%

ODS 15

5,30%

ODS 16

6,37%