1000 resultados para Sistemas não-lineares e variantes no tempo
Resumo:
A necessidade que as indústrias têm, hoje em dia, de lidar com processos cada vez mais complexos, onde a quantidade de variáveis a controlar e restrições processuais a impor aumentou exponencialmente nas últimas décadas. Uma maior competitividade e eficiência, lado-a-lado com a redução de custos, proporcionou à comunidade científica e industrial explorar mais profundamente o controlo de processos, com vista à construção de técnicas avançadas para fazer face a estas exigências. O controlo preditivo baseado em modelos - MPC- engloba diversas classes de controladores que utilizam algoritmos de predição/previsão e modelos matemáticos representativos do sistema, que juntamente com restrições processuais permitem operar junto de referências e tornar o controlo mais eficiente e seguro. O sucesso do MPC nos sistemas lineares com restrições deve-se, sobretudo, ao facto de reduzir o problema de optimização a um problema de programação quadrática, de fácil implementação e resolução. Além do mais, trata-se de um tipo de controlo bastante flexível e, ao mesmo tempo, mais robusto que o controlo clássico ou convencional, já que pode lidar com processos multivariáveis sem precisar de alterações significativas na sua construção. Neste trabalho aplicam-se técnicas de controlo preditivo a processos não lineares multivariáveis. Estuda-se, ainda, o desempenho desta classe de controladores comparando-a com técnicas de controlo convencional. Nomeadamente, estuda-se um sistema de três tanques em que o caudal é manipulado através de válvulas com característica não linear. O processo é modelado através de princípios de conservação e é validado por um conjunto real de ensaios que permitiu, ainda, obter experimentalmente a característica das válvulas. O modelo validado permitiu desenvolver um controlador preditivo multivariável para controlar os níveis da instalação. Demonstra-se que os controladores preditivos apresentam grandes vantagens em relação ao controlo clássico com malhas independentes.
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Fuzzy logic controllers (FLC) are intelligent systems, based on heuristic knowledge, that have been largely applied in numerous areas of everyday life. They can be used to describe a linear or nonlinear system and are suitable when a real system is not known or too difficult to find their model. FLC provide a formal methodology for representing, manipulating and implementing a human heuristic knowledge on how to control a system. These controllers can be seen as artificial decision makers that operate in a closed-loop system, in real time. The main aim of this work was to develop a single optimal fuzzy controller, easily adaptable to a wide range of systems – simple to complex, linear to nonlinear – and able to control all these systems. Due to their efficiency in searching and finding optimal solution for high complexity problems, GAs were used to perform the FLC tuning by finding the best parameters to obtain the best responses. The work was performed using the MATLAB/SIMULINK software. This is a very useful tool that provides an easy way to test and analyse the FLC, the PID and the GAs in the same environment. Therefore, it was proposed a Fuzzy PID controller (FL-PID) type namely, the Fuzzy PD+I. For that, the controller was compared with the classical PID controller tuned with, the heuristic Ziegler-Nichols tuning method, the optimal Zhuang-Atherton tuning method and the GA method itself. The IAE, ISE, ITAE and ITSE criteria, used as the GA fitness functions, were applied to compare the controllers performance used in this work. Overall, and for most systems, the FL-PID results tuned with GAs were very satisfactory. Moreover, in some cases the results were substantially better than for the other PID controllers. The best system responses were obtained with the IAE and ITAE criteria used to tune the FL-PID and PID controllers.
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Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores
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Dissertação de mestrado integrado em Engenharia e Gestão de Sistemas de Informação
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Esta dissertação apresenta a Modelagem Estocástica de Sistemas Hierárquicos de Estoques (SHEs) como um instrumento de uso gerencial, orientado para a maximização do nível de serviço oferecido aos consumidores finais e a minimização do nível global de estoques em uma cadeia de abastecimento. Tal modelagem envolve otimização de sistemas não-lineares com integrais indefinidas, normalmente tratados através de simulação, dada a impossibilidade de estabelecer uma solução analítica para o problema. Neste trabalho, diferentemente, a solução é obtida através da otimização do sistema, a partir de uma modelagem que estabelece os níveis de estoque-alvo, os pontos de reposição de estoques, os níveis de serviço oferecidos aos consumidores finais e o nível ótimo global de estoques. A sua operacionalização utiliza um aplicativo computacional, projetado e desenvolvido especificamente para este fim. Estruturas hierárquicas, quando otimizadas localmente, em cada um de seus níveis, podem apresentar resultados subótimos em nível global. Assim, não é suficiente identificar os ótimos locais para compor uma solução otimizadora para o sistema. Para resolver esse problema, a maior parte dos pesquisadores utiliza simulação. A qualidade das soluções assim obtidas geralmente é inferior à qualidade da solução obtida mediante otimização global do sistema A presente modelagem tem como objetivo gerar soluções mais qualificadas para o problema da otimização de SHEs. Nesta dissertação, as principais abordagens para otimização de SHEs são apresentadas e analisadas, com destaque para o trabalho de Rosenbaum (1981), cujos resultados, obtidos através de simulação, são comparados com os resultados deste trabalho.
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Neste trabalho utiliza-se como sistema dinâmico o circuito eletrônico que integra o sistema de equações acopladas de Rossler modificado. Este sistema possui uma nãolinearidade dada por uma função linear por partes e apresenta comportamento caótico para certos valores dos seus parâmetros. Isto e evidenciado pela rota de dobramento de período obtida variando-se um dos parâmetros do sistema. A caracterização experimental da dinâmica do sistema Rossler modificado e realizada através do diagrama de bifurcações. Apresenta-se uma fundamentação teórica de sistemas dinâmicos introduzindo conceitos importantes tais como atratores estranhos, variedades invariantes e tamb em uma análise da estabilidade de comportamentos assintóticos como pontos fixos e ciclos limites. Para uma caracterização métrica do caos, apresenta-se a definção dos expoentes de Lyapunov. São introduzidos também os expoentes de Lyapunov condicionais e transversais, que estão relacionados com a teoria de sincronizção de sistemas caóticos. A partir de uma montagem mestre-escravo, onde dois osciladores de Rossler estão acoplados unidirecionalmente, introduz-se a de nição de sincronização idêntica, sincronização de fase e variedade de sincronização. Demonstra-se a possibilidade de sincronização em uma rede de osciladores caóticos de Rossler, acoplados simetricamente via acoplamento de primeiros vizinhos. A rede composta por seis osciladores mostrou ser adequada pelo fato de apresentar uma rica estrutura espacial e, ao mesmo tempo, ser experimentalmente implementável. Além da sincronização global (osciladores identicamente sincronizados), obtém-se a sincronização parcial, onde parte dos osciladores sincronizam entre si e a outra parte não o faz. Esse tipo de sincronização abre a possibilidade da formação de padrões de sincronização e, portanto, exibe uma rica estrutura de comportamentos dinâmicos. A sincronização parcial e investigada em detalhes e apresentam-se vários resultados. A principal ferramenta utilizada na análise experimental e numérica e a inspeção visual do gráfico yi yj , fazendo todas as combinações entre elementos diferentes (i e j) da rede. Na análise numérica obtém-se como resultado complementar o máximo expoente de Lyapunov transversal, que descreve a estabilidade da variedade de sincronização global.
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In this thesis, it is developed the robustness and stability analysis of a variable structure model reference adaptive controller considering the presence of disturbances and unmodeled dynamics. The controller is applied to uncertain, monovariable, linear time-invariant plants with relative degree one, and its development is based on the indirect adaptive control. In the direct approach, well known in the literature, the switching laws are designed for the controller parameters. In the indirect one, they are designed for the plant parameters and, thus, the selection of the relays upper bounds becomes more intuitive, whereas they are related to physical parameters, which present uncertainties that can be known easier, such as resistances, capacitances, inertia moments and friction coefficients. Two versions for the controller algorithm with the stability analysis are presented. The global asymptotic stability with respect to a compact set is guaranteed for both cases. Simulation results under adverse operation conditions in order to verify the theoretical results and to show the performance and robustness of the proposed controller are showed. Moreover, for practical purposes, some simplifications on the original algorithm are developed
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
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Postsurgical complication of hypertension may occur in cardiac patients. To decrease the chances of complication it is necessary to reduce elevated blood pressure as soon as possible. Continuous infusion of vasodilator drugs, such as sodium nitroprusside (Nipride), would quickly lower the blood pressure in most patients. However, each patient has a different sensitivity to infusion of Nipride. The parameters and the time delays of the system are initially unknown. Moreover, the parameters of the transfer function associated with a particular patient are time varying. the objective of the study is to develop a procedure for blood pressure control i the presence of uncertainty of parameters and considerable time delays. So, a methodology was developed multi-model, and for each such model a Preditive Controller can be a priori designed. An adaptive mechanism is then needed for deciding which controller should be dominant for a given plant
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An alternative nonlinear technique for decoupling and control is presented. This technique is based on a RBF (Radial Basis Functions) neural network and it is applied to the synchronous generator model. The synchronous generator is a coupled system, in other words, a change at one input variable of the system, changes more than one output. The RBF network will perform the decoupling, separating the control of the following outputs variables: the load angle and flux linkage in the field winding. This technique does not require knowledge of the system parameters and, due the nature of radial basis functions, it shows itself stable to parametric uncertainties, disturbances and simpler when it is applied in control. The RBF decoupler is designed in this work for decouple a nonlinear MIMO system with two inputs and two outputs. The weights between hidden and output layer are modified online, using an adaptive law in real time. The adaptive law is developed by Lyapunov s Method. A decoupling adaptive controller uses the errors between system outputs and model outputs, and filtered outputs of the system to produce control signals. The RBF network forces each outputs of generator to behave like reference model. When the RBF approaches adequately control signals, the system decoupling is achieved. A mathematical proof and analysis are showed. Simulations are presented to show the performance and robustness of the RBF network
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The present work presents the study and implementation of an adaptive bilinear compensated generalized predictive controller. This work uses conventional techniques of predictive control and includes techniques of adaptive control for better results. In order to solve control problems frequently found in the chemical industry, bilinear models are considered to represent the dynamics of the studied systems. Bilinear models are simpler than general nonlinear model, however it can to represent the intrinsic not-linearities of industrial processes. The linearization of the model, by the approach to time step quasilinear , is used to allow the application of the equations of the generalized predictive controller (GPC). Such linearization, however, generates an error of prediction, which is minimized through a compensation term. The term in study is implemented in an adaptive form, due to the nonlinear relationship between the input signal and the prediction error.Simulation results show the efficiency of adaptive predictive bilinear controller in comparison with the conventional.
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Complex network analysis is a powerful tool into research of complex systems like brain networks. This work aims to describe the topological changes in neural functional connectivity networks of neocortex and hippocampus during slow-wave sleep (SWS) in animals submited to a novel experience exposure. Slow-wave sleep is an important sleep stage where occurs reverberations of electrical activities patterns of wakeness, playing a fundamental role in memory consolidation. Although its importance there s a lack of studies that characterize the topological dynamical of functional connectivity networks during that sleep stage. There s no studies that describe the topological modifications that novel exposure leads to this networks. We have observed that several topological properties have been modified after novel exposure and this modification remains for a long time. Major part of this changes in topological properties by novel exposure are related to fault tolerance
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Neste trabalho, um controlador adaptativo backstepping a estrutura variável (Variable Structure Adaptive Backstepping Controller, VS-ABC) é apresentado para plantas monovariáveis, lineares e invariantes no tempo com grau relativo unitário. Ao invés das tradicionais leis integrais para estimação dos parâmetros da planta, leis chaveadas são utilizadas com o objetivo de aumentar a robustez em relação a incertezas paramétricas e distúrbios externos, bem como melhorar o desempenho transitório do sistema. Adicionalmente, o projeto do novo controlador é mais intuitivo quando comparado ao controlador backstepping original, uma vez que os relés introduzidos apresentam amplitudes diretamente relacionadas com os parâmetros nominais da planta. Esta nova abordagem, com uso de estrutura variável, também reduz a complexidade das implementações práticas, motivando a utilização de componentes industriais, tais como, FPGAs (Field Programmable Gate Arrays ), MCUs (Microcontrollers) e DSPs (Digital Signal Processors). Simulações preliminares para um sistema instável de primeira e segunda ordem são apresentadas de modo a corroborar os estudos. Um dos exemplos de Rohrs é ainda abordado através de simulações, para os dois cenários adaptativos: o controlador backstepping adaptativo original e o VS-ABC
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This research aims at developing a variable structure adaptive backstepping controller (VS-ABC) by using state observers for SISO (Single Input Single Output), linear and time invariant systems with relative degree one. Therefore, the lters were replaced by a Luenberger Adaptive Observer and the control algorithm uses switching laws. The presented simulations compare the controller performance, considering when the state variables are estimated by an observer, with the case that the variables are available for measurement. Even with numerous performance advantages, adaptive backstepping controllers still have very complex algorithms, especially when the system state variables are not measured, since the use of lters on the plant input and output is not something trivial. As an attempt to make the controller design more intuitive, an adaptive observer as an alternative to commonly used K lters can be used. Furthermore, since the states variables are considered known, the controller has a reduction on the dependence of the unknown plant parameters on the design. Also, switching laws could be used in the controller instead of the traditional integral adaptive laws because they improve the system transient performance and increase the robustness against external disturbances in the plant input
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Procurou-se, neste trabalho, pensar o tempo no contexto das ciências da saúde, no qual se entrelaçam aspectos físicos, biológicos, psicológicos e sociológicos. Enquanto em nossa percepção do mundo e de nós mesmos o tempo se apresenta sob muitas facetas, na física clássica, conforme o modelo newtoniano, assumia-se a existência de um tempo absoluto, unilinear, homogêneo e independente do observador. Com a teoria da relatividade e o estudo dos sistemas complexos, um novo conceito de tempo apresenta-se na física: o tempo fractal, o qual possibilita maior compatibilidade com as abordagens psicológicas e sociológicas. Nesta perspectiva, a experiência de vida de uma pessoa, e seus respectivos processos de construção da saúde, envolveria uma multiplicidade de tempos, que coexistem e se organizam segundo um padrão coerente de auto-similaridade. Uma quebra desse padrão estaria correlacionada com a ocorrência da doença. Sugere-se que uma abordagem mais adequada do adoecimento deveria levar em conta, como referência para o profissional de saúde, o conceito de tempo fractal, possibilitando maior sintonia do paciente com a complexidade da natureza e, por conseguinte, consigo mesmo.