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Título: Análise de algoritmos evolucionários e de busca local para o ajuste do controlador PID de um sistema cíber-físico em uma abordagem hardware-in-the-loop.
Autor(es): Silva, Guilherme Augusto Lopes
Orientador(es): Luz, Eduardo José da Silva
Rêgo Segundo, Alan Kardek
Membros da banca: Luz, Eduardo José da Silva
Rêgo Segundo, Alan Kardek
Reis, Agnaldo José da Rocha
Coelho, Bruno Nazário
Palavras-chave: Teoria do controle
Controladores Proporcional Integral Derivativo
Algoritmos
Programação heurística - busca em vizinhança variável
Data do documento: 2020
Referência: SILVA, Guilherme Augusto Lopes. Análise de algoritmos evolucionários e de busca local para o ajuste do controlador PID de um sistema cíber-físico em uma abordagem hardware-in-the-loop. 2020. 61 f. Monografia (Graduação em Engenharia de Controle e Automação) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2020.
Resumo: Ajustar o controlador Proporcional Integral Derivado, ou PID, em sistemas ciber-físicos é um grande desafio, uma vez que pode ser necessário que se tenha um conhecimento aprofundado não só do modelo matemático, mas também do modelo físico do equipamento sob estudo. Sendo assim, ajustar um controlador PID se torna um obstáculo ainda maior para quem não é especialista da área de controle. Nesse sentido, vários autores na literatura têm mostrado que algoritmos de otimização são eficientes para autoajustar as constantes do controlador PID, principalmente quando o modelo matemático do equipamento é desconhecido. Dentre os métodos de otimização, o algoritmo Busca por Vizinhança Variável (em inglês, Variable Neighborhood Search ou VNS) apresenta robustez e eficiência para resolver problemas de otimização. Porém, a literatura carece de trabalhos que mostrem sua eficiência para ajustar um controlador PID. Neste trabalho, investiga-se a eficiência de um VNS em relação à algoritmos evolutivos para sintonizar um controlador PID de um sistema ciber-físico real em um cenário hardware-in-the-loop. Experimentos revelaram que o VNS estabilizou a planta e a deixou mais estabilizada do que as melhores soluções encontradas pelos métodos evolucionários. Além disso, a abordagem proposta pode ser utilizada em sistemas reais ou comerciais, auxiliando na sintonia do controlador para novas mudanças de ambiente ou mesmo modificações de última hora em projetos.
Resumo em outra língua: Adjusting the Proportional Integral Derivative Controller, or PID, in cyber-physical systems is a great challenge, since it may be necessary to have an in-depth knowledge not only of the mathematical model, but also of the physical model of the equipment under study. Therefore, adjusting a PID controller becomes an even greater obstacle for those who are not specialists in the control area. In this sense, several authors in the literature have shown that optimization algorithms are efficient for self-adjusting the constants of the PID controller, especially when the mathematical model of the equipment is unknown. Among the optimization methods, the Variable Neighborhood Search algorithm (VNS) has robustness and efficiency to solve optimization problems. However, the literature lacks studies that show its efficiency to adjust a PID controller. In this work, we investigate the efficiency of a VNS in relation to evolutionary algorithms to tune a PID controller of a real cyber-physical system in a hardware-in-the-loop scenario. Experiments revealed that VNS stabilized the plant and left it more stabilized than the best solutions found by evolutionary methods. In addition, the proposed approach can be used in real or commercial systems, helping to tune the controller for new environment changes or even last-minute changes to projects.
URI: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/2862
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