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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/31731| Título: | Implementação do algoritmo dos mínimos quadrados recursivo com fator de esquecimento na estimação de ganhos de um controlador adaptativo por modelo de referência |
| Título(s) alternativo(s): | Implementation of the recursive least squares algorithm with forgetting factor in estimating gains of an model reference adaptive controller |
| Autor(es): | Coldebella, Henrique |
| Orientador(es): | Rossini, Flávio Luiz |
| Palavras-chave: | Sistemas de controle ajustável Modelos matemáticos Simulação (Computadores) Mínimos quadrados Adaptive control systems Mathematical models Computer simulation Least squares |
| Data do documento: | 1-Jun-2023 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Campo Mourao |
| Citação: | COLDEBELLA, Henrique. Implementação do algoritmo dos mínimos quadrados recursivo com fator de esquecimento na estimação de ganhos de um controlador adaptativo por modelo de referência. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Eletrônica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Campo Mourão, 2023. |
| Resumo: | No presente Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), projetou-se e simulou-se um sistema de Controle Adaptativo por Modelo de Referência (do inglês "Model Reference Adaptive Controller" - CAMR) a partir do uso do Método dos Mínimos Quadrados Recursivo com Fator de Esquecimento (do inglês "Recursive Least Squares with Forgetting Factor" - MQR-FE) para estimação e ajuste dos ganhos do controlador, aplicado em uma planta de segunda ordem com parâmetros variantes e desconhecidos. Atualmente, na área de Controle e Automação, tornou-se essencial para novas fábricas o conceito de Indústria 4.0, e para fábricas existentes a modernização do processo industrial. Nesse contexto, processos fabris demandam de controle para o funcionamento seguro e adequado, contudo há parâmetros variantes e mesmo desconhecidos, consequência de dinâmica parcialmente conhecidas e perturbações não modeladas no processo. Assim, foi proposto um algoritmo capaz de ajustar os ganhos da lei de controle de um controlador adaptativo a partir do método MQR-FE, bem como a implementação de uma versão modificada com Fator de Esquecimento Adaptativo ou variável. Em seguida, realizou-se a simulação do CAMR para controlar e análisar a velocidade de um motor CC modelado a partir do uso de equações de estados. Com essa simulação foram obtidos os resultados numéricos, quanto aos parâmetros alvos do sistema de controle. Por meio da descrição matemática e da simulação computacional, os resultados se mostraram promissores, e a partir da convergência dos ganhos do controlador foi possível compreender qual a melhor abordagem de implementação do mecanismo de adaptação. Portanto, neste trabalho analisou-se as vantagens e limitações quanto ao acoplamento do algoritmo MQR-FE ao sistema CAMR, principalmente a técnicas usuais de CAMR. |
| Abstract: | This undergraduate thesis designed and simulated an Model Reference Adaptive Control (MRAC) system using the Recursive Least Squares Method with Forgetting Factor (RLS-FF) for estimation and adjustment of the controller gains, applied to a second-order plant with unknown and varying parameters. Currently, in the field of Control and Automation, the concept of Industry 4.0 has become essential for new factories, and for existing ones, the modernization of the industrial process. In this context, industrial processes require control for safe and adequate operation, but there are varying and even unknown parameters, resulting from partially known dynamics and unmodeled disturbances in the process. Thus, an algorithm was proposed to estimate the gains of the control law of an adaptive controller using the RLS-FF method, as well as the implementation of a modified version with adaptive or variable forgetting factor. Next, the MRAC simulation was performed in an attempt to control the speed of a DC motor modeled using state equations. With this simulation, numerical results were obtained regarding the target parameters of the control system. Through mathematical description and computational simulation, the results were promising, based on the convergence of the controller gains. Therefore, this article analyzed the advantages and limitations of coupling the RLS-FF algorithm in the MRAC system, especially with regards to conventional MRAC techniques. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/31731 |
| Aparece nas coleções: | CM - Engenharia Eletrônica |
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