Aplicação do controlador preditivo generalizado para rastreamento de referência polinomial considerando perturbações
DOI:
https://doi.org/10.53660/CONJ-2112-2U22Palavras-chave:
Controle preditivo generalizado; perturbação; rastreamento; referência polinomial.Resumo
O rastreamento de referências polinomiais é muito útil em aplicações como em sistemas mecânicos, químicos e de navegação. Em geral, este problema de rastreamento é difícil de executar. Através de técnicas de controle preditivo generalizado (GPC) é possível desenhar controladores para o rastreamento de referências polinomiais. Porém, a rejeição de perturbação também é um aspecto importante no desenvolvimento de sistemas de controle. O presente artigo aplica e avalia o comportamento de um controlador preditivo generalizado para rastreamento de referência polinomial (Poly-GPC) ante perturbações. Simulações foram efetuadas considerando a presença de perturbações tipo degrau tanto na entrada como na saída da planta. Os resultados indicam que o Poly-GPC possui a capacidade de rastrear referências polinomiais enquanto as perturbações são rejeitadas, sendo que a rejeição depende também da sintonia do controlador preditivo.
Downloads
Referências
Azar, A.T. and Vaidyanathan, S. Handbook of Research on Advanced Intelligent Control Engineering and Automation, IGI Global, v. 1, 173-201, 2015.
CHEN, C.-H. Linear System Theory and Design, 3 Oxford University Press, 3rd, pp. 247-279, 1999.
CORDERO, R. et al. Ramp-tracking generalized predictive control system-based on second-order difference. IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, v. 68, n. 4, p. 1283–1287, 1 abr. 2021a.
CORDERO, R. et al. Development of a Generalized Predictive Control System for Polynomial Reference Tracking. IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, v. 68, n. 8, p. 2875–2879, 1 ago. 2021b.
CHHIPA, A. A. et al. Modeling and Control Strategy of Wind Energy Conversion System with Grid-Connected Doubly-Fed Induction Generator. Energies, v. 15, n. 18, 1 set. 2022.
CLARKE D. W., Generalized predictive control – part I. the basic algorithm, Automatica, vol. 23, no. 2, pp. 137–148, 1987a.
CLARKE D. W., Generalized predictive control – part II. extensions and interpretations, Automatica, vol. 2 3, no. 2, pp. 149–160, 1987b.
FAN, G. et al. Two-Layer Ring Truss-Based Space Solar Power Station. Energies, v. 15, n. 8, 1 abr. 2022.
KENNEDY, J. L., and Roland C. T. Prediction and control of alertness. II. Continuous tracking. Journal of Comparative and Physiological Psychology, v. 41, n. 3, 203-210, 1948.
LIN, Z. et al. An Electro-Pneumatic Force Tracking System using Fuzzy Logic Based Volume Flow Control. Energies, v. 12, n. 20, 22 out. 2019.
LIU, X.; FENG, L.; KONG, X. A Comparative Study of Robust MPC and Stochastic MPC of Wind Power Generation System. Energies, v. 15, n. 13, 1 jul. 2022.
MAJOUT, B. et al. A Review on Popular Control Applications in Wind Energy Conversion System Based on Permanent Magnet Generator PMSG. Energies MDPI, v. 15, n. 17, 1 set. 2022.
SEGUEL, J. L.; SELEME, S. I.; MORAIS, L. M. F. Comparative Study of Buck-Boost, SEPIC, Cuk and Zeta DC-DC Converters Using Different MPPT Methods for Photovoltaic Applications. Energies, v. 15, n. 21, 26 out. 2022.
TRAVIS, R. C. Prediction and control of alertness. II. Continuous tracking. Journal of Comparative and Physiological Psychology, v. 41, n. 3, 203-210, 1948
TU, Y. C., “Transportation of sediment by flowing water”, PhD, Iowa, 1934.
WANG L., Model Predictive Control System Design and Implementation Using Matlab. Springer, London, 1 ed., 2009.
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Copyright (c) 2022 Conjecturas
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0 International License.