Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/35546
Type: Dissertação
Title: Compensação de não linearidades via modelos
Other Titles: Compensation of non-linearities via models
Authors: Lucas Amaral Tavares
First Advisor: Luis Antonio Aguirre
First Referee: Samir Ângelo Milani Martins
Second Referee: Claudio Garcia
Third Referee: Victor Costa da Silva Campos
Abstract: A presença de efeitos não lineares tende a impor limitações de desempenho em sistemas de controle. Particularmente, a histerese é um tipo de não linearidade classificada como severa. Visando superar tais dificuldades, o projeto de compensadores é uma abordagem recorrente na literatura. De posse de um modelo representativo do sistema, o compensador objetiva determinar uma entrada que reduza o impacto das não linearidades na saída do sistema. Neste trabalho, propõe-se o projeto de compensadores para sistemas dinâmicos não lineares. Inicialmente, são apresentados os aspectos teóricos fundamentais, tais como: o modelo de Bouc-Wen (BW), modelos NARX polinomiais, o processo de identificação de sistemas, formulação do problema de compensação e uma revisão sobre o problema de compensação e controle de sistemas histeréticos. Na sequência, apresenta-se um algoritmo evolutivo para estimar os parâmetros de modelos BW que são invertidos para compensação de histerese em um exemplo simulado, modelo de Prandtl-Ishlinkskii (PI) para um atuador, e em uma válvula pneumática. Como o algoritmo facilita a estimação de parâmetros, um termo é adicionado, gerando modelos modificados. Os resultados de compensação são comparados entre o modelo clássico e o modificado, mostrando que estes últimos são capazes de gerar resultados com erro de rastreamento, em média, 30% inferiores. Em seguida, tem-se a principal contribuição deste trabalho: uma estratégia para compensação de não linearidades baseada em modelos NARX. Nesta estratégia, a entrada de compensação é obtida iterativamente, sendo proposta para os contextos estático (referências constantes) e dinâmico (referências variantes no tempo), além de adaptada para sistemas com histerese. A compensação proposta via modelos NARX consiste em escrever um polinômio em função da entrada de compensação desejada e, então, calcular as raízes desse polinômio. Isso é feito iterativamente, sendo que torna-se necessária a seleção da raiz a ser aplicada como entrada de compensação, de modo que um algoritmo é proposto para tal contexto. A estratégia proposta é aplicada inicialmente em exemplos simulados: um sistema de calor com uma curva estática polinomial e um atuador PZT descrito por um modelo BW. Para ambos exemplos simulados, discute-se questões importantes como: o impacto da inicialização; robustez do método a variações nos parâmetros; e, utilização de restrições para que o compensador seja capaz de lidar com referências que se tornam constantes. Por fim, aplica-se a estratégia para a mesma válvula pneumática previamente citada. Os resultados obtidos são comparados com métodos bem estabelecidos e recentemente publicados, em que são discutidos benefícios e limitações de cada abordagem. Por fim, mostra-se que o método proposto é capaz de prover entradas de compensação que permitiram um erro de rastreamento máximo de 3,9%, cujo esforço adicional tende a apresentar vantagens em termos energéticos e de regularidade.
Abstract: The presence of nonlinear effects imposes significant limitations on a wide range of systems. Notably, hysteresis is a hard nonlinearity that enforces challenges in the context of control. Aiming to overcome these issues, the design of compensators is a recurrent approach in the literature. Based on a representative model, the compensator's purpose is to determine a compensation input that reduces the impact of the nonlinearity effects in the output. This work aims to design compensators for nonlinear dynamical systems. Firstly, theoretical fundamentals are presented, such as the Bouc-Wen (BW) model, NARX polynomials, the identification process, the mathematical formulation of the compensation, and a review of control for hysteretic systems. In the sequel, it has proposed an evolutionary algorithm for parameter estimation of BW models, which are inverted and used for the hysteretic compensation in a numerical example, Prandtl-Ishillinsky, and a pneumatic valve. As this algorithm facilitates the parameter estimation process, a term is added, generating modified models. Both classical and modified models are compared, showing that the last could improve the results, reducing the tracking error of about 30% for the experimental test. Next, it is presented the compensation approach based on NARX polynomials, the main contribution of this work. This approach aims to find compensation inputs iteratively for nonlinear systems in static (constant references) and dynamical contexts (time variant references) through identified NARX models. Besides, an adaptation of the dynamical strategy comes for hysteretic systems. In rewriting the NARX model as a polynomial in the desired compensation input, the polynomial roots are iteratively calculated. In this process, a decision-making procedure selects a suitable solution that will be the compensation input. This compensation strategy is presented in two numerical examples: the first one is a heating system with a static curve, while the second is a piezoelectric device modeled by a BW model. For both examples, it has been discussed relevant issues for the method like the impact of the initialization process in the compensation performance, the robustness of the approach to parameter variations, and the use of restrictions to deal with time-varying references which become constant. Finally, this method is applied to a physical example, the previous pneumatic vale. The results of the presented compensators are compared with well-established and recent works. For each compensator, it has discussed their benefits and limitations. The results show that the proposed NARX-based compensators produce relevant compensation inputs that can make the system approximately linear with a maximum tracking error of 3.9%. It has also been shown that the additional effort for the presented strategy tends to be less energetic and more regular.
Subject: Engenharia elétrica
Histerese
Identificação de sistemas
language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Minas Gerais
Publisher Initials: UFMG
metadata.dc.publisher.department: ENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELETRÔNICA
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Rights: Acesso Aberto
metadata.dc.rights.uri: http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/pt/
URI: http://hdl.handle.net/1843/35546
Issue Date: 11-Dec-2020
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