Algoritmos de inteligência computacional aplicados à otimização de sistemas de controle em acionamentos elétricos

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dc.contributor.advisor-co1Silva, Wander Gonçalves da
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4669127331497967pt_BR
dc.contributor.advisor1Cruz Junior, Gelson da
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4370555454162131pt_BR
dc.contributor.referee1Cruz Junior, Gelson da
dc.contributor.referee2Silva, Wander Gonçalves da
dc.contributor.referee3Pickert, Volker
dc.contributor.referee4Oliveira, Marco Antonio Assfalk de
dc.contributor.referee5Cardoso, Alisson Assis
dc.creatorSantos, Guilherme Fernandes dos
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/3665754691832748pt_BR
dc.date.accessioned2023-04-27T11:38:33Z
dc.date.available2023-04-27T11:38:33Z
dc.date.issued2023-03-29
dc.description.abstractThis work presents the use of different computational intelligence methods applied to the tuning of a set of PI controllers for a DC motor drive with speed and position control. For position control, three closed control loops are used: armature current, speed and position. For speed control, only the armature current and speed loops are considered. In both cases, the outputs of the PI armature current and speed regulators are limited to the rated armature voltage and current, respectively. Then, it is possible to use higher gains for the controllers, what makes the system to respond faster. However, the windup phenomenon can arise. To avoid it, anti-windup circuits are also used and therefore, the system becomes non-linear. Because of this, an optimum tuning of the controllers may become a difficult task. In order to explore different possibilities, firstly, the speed and position control problems are formulated so that only one objective is minimised. Within this single-objective optimisation context, the PSO and SA algorithms are used to tune the controller parameters, them, the capability of each one is investigated when compared to each other. Multiobjective formulations are also explored to address three objectives simultaneously. In this part of the work, the multi-objective evolutionary algorithms NSGA-II and SPEA2 are used. All algorithms were implemented in MATLAB and the electric drive models were developed in the SIMULINK environment. Simulation results are presented showing that for the single-objective formulation, for both, the for speed and position control problems, the PSO algorithm outperformed the SA. For the multi-objective formulation, the SPEA2 algorithm presented better characteristics with respect to the Spread quality indicator in the only, when compared to NSGA-II. Furthermore, it’s shown to outperform the NSGA-II with respect to the Hypervolume indicator within the position control problem. A series of tests were carried out by varying the values of the main parameters setting for each algorithm. However, in most cases, no statistically significant advantage was observed. In general, the results presented demonstrate the ability of the algorithms to find optimal tuning for the controllers, either for the single-objective or the multiple and conflicting objectives problem.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Onia Arantes Albuquerque (onia.ufg@gmail.com) on 2023-04-25T13:53:49Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Guilherme Fernandes dos Santos - 2023.pdf: 3951551 bytes, checksum: ff1d99a8f88a8418e9af0dc8f609a34f (MD5) license_rdf: 805 bytes, checksum: 4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347 (MD5)en
dc.description.provenanceRejected by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com), reason: PESQUISE NO SITE DO ORCID O NOME DO ORIENTADOR, POIS TEM ORCID on 2023-04-26T10:21:15Z (GMT)en
dc.description.provenanceSubmitted by Onia Arantes Albuquerque (onia.ufg@gmail.com) on 2023-04-26T11:35:58Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: 4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347 (MD5) Dissertação - Guilherme Fernandes dos Santos - 2023.pdf: 3951551 bytes, checksum: ff1d99a8f88a8418e9af0dc8f609a34f (MD5)en
dc.description.provenanceRejected by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com), reason: Veja com a Cláudia a questão de ser uma dissertação em inglês, mas o aluno registrou em todos os lugares da dissertação o título em português, inclusive ata e TECA. on 2023-04-27T10:20:07Z (GMT)en
dc.description.provenanceSubmitted by Onia Arantes Albuquerque (onia.ufg@gmail.com) on 2023-04-27T11:25:49Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: 4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347 (MD5) Dissertação - Guilherme Fernandes dos Santos - 2023.pdf: 3951551 bytes, checksum: ff1d99a8f88a8418e9af0dc8f609a34f (MD5)en
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dc.description.resumoEste trabalho apresenta o uso de diferentes métodos de inteligência computacional aplicados ao ajuste de um conjunto de controladores PI para acionamento de um motor CC com controle de velocidade e posição. Para controle de posição, são utilizadas três malhas de controle fechadas: corrente de armadura, velocidade e posição. Para controle de velocidade são utilizadas somente as malhas de corrente de armadura e velocidade. Em ambos os casos, as saídas dos controladores de corrente e velocidade são limitadas à tensão e a corrente nominal de armadura, respectivamente. Através disto, é possível a utilização de ganhos mais elevados para os controladores, o que faz com que o sistema responda mais rápido. No entanto, o fenômeno de windup pode surgir e, para evitá-lo, circuitos anti-windup também são utilizados e, portanto, o sistema torna-se não-linear. Devido a isto, um ajuste ótimo dos controladores se torna uma difícil tarefa. No intuito de explorar diferentes possibilidades, primeiramente, os problemas de controle de velocidade e posição são formulados de modo com que somente um objetivo seja minimizado. Dentro deste contexto de otimização mono-objetivo, os algoritmos PSO e SA são utilizados para realizar o ajuste dos parâmetros dos controladores e, a partir disto, é investigado a capacidade de cada um quando comparados entre si. Formulações multiobjetivo também são exploradas visando atender três objetivos simultaneamente. Nesta parte do trabalho, os algoritmos evolucionários multiobjetivo NSGA-II e SPEA2 são utilizados. Todos os algoritmos foram implementados no MATLAB e os modelos de acionamentos elétricos foram desenvolvidos no ambiente SIMULINK. Os resultados das simulações são apresentados mostrando que para a formulação mono-objetivo, tanto para o problema de controle de velocidade quanto para controle de posição, o algoritmo PSO possuiu um desempenho superior ao SA. Para a formulação multiobjetivo o algoritmo SPEA2 apresentou melhores características com respeito ao indicador de qualidade Spread no problema de controle de velocidade. Além disso, demonstrou superar o NSGA-II em relação ao indicador Hypervolume no problema de controle de posição. Foram realizadas séries de testes variando os valores dos principais parâmetros de cada algoritmo, sendo observado que não houve vantagem estatisticamente significativa na maioria dos casos. De uma forma geral, os resultados apresentados evidenciam a capacidade dos algoritmos de encontrar ajustes ótimos para os controladores, seja para o problema mono-objetivo ou com objetivos múltiplos e conflitantes.pt_BR
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpt_BR
dc.identifier.citationSANTOS, G. F. Algoritmos de inteligência computacional aplicados à otimização de sistemas de controle em acionamentos elétricos. 2023. 129 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e da Computação) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/12793
dc.languageengpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Goiáspt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentEscola de Engenharia Elétrica, Mecânica e de Computação - EMC (RMG)pt_BR
dc.publisher.initialsUFGpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Engenharia Elétrica e da Computação (EMC)pt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectOtimizaçãopor
dc.subjectInteligência computacionalpor
dc.subjectMeta-heurísticaspor
dc.subjectAlgoritmos evolucionários multiobjetivopor
dc.subjectConfiguração de algoritmospor
dc.subjectAcionamentos elétricospor
dc.subjectControle de velocidadepor
dc.subjectControle de posiçãopor
dc.subjectMotor CCpor
dc.subjectOptimisationeng
dc.subjectComputational intelligenceeng
dc.subjectMetaheuristicseng
dc.subjectMulti-objective evolutionary algorithmseng
dc.subjectAlgorithm configurationeng
dc.subjectElectric driveseng
dc.subjectSpeed controleng
dc.subjectPosition controleng
dc.subjectDC motoreng
dc.subject.cnpqENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApt_BR
dc.titleAlgoritmos de inteligência computacional aplicados à otimização de sistemas de controle em acionamentos elétricospt_BR
dc.title.alternativeComputational intelligence algorithms applied to the tuning of the controllers in electric driveseng
dc.typeDissertaçãopt_BR

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Mestrado em Engenharia Elétrica e da Computação (EMC)