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Título: Análise de diferentes tipos de ajuste de um controlador PID aplicado a um motor CC sem escovas
Autor(es): Tavares, Péricles Alves Nery
Orientador(es): Fernandes, Luís Filomeno de Jesus
Assunto: Motores
Controladores (Engenharia mecatrônica)
Algoritmos genéticos
Data de apresentação: 11-Dez-2019
Data de publicação: 30-Nov-2020
Referência: TAVARES, Péricles Alves Nery. Análise de diferentes tipos de ajuste de um controlador PID aplicado a um motor CC sem escovas. 2019. 81 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Eletrônica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019.
Resumo: Neste trabalho são avaliadas cinco metodologias de ajuste de um controlador 𝑃 𝐼𝐷 implementado num sistema de controle de malha fechada onde a planta é a função de transferência de um motor CC sem escovas. Os resultados foram gerados através de códigos no MATLAB. Os métodos são avaliados através dos parâmetros de transitório (𝑡𝑟 - tempo de subida, 𝑡𝑠 - tempo de acomodação, 𝑡𝑝 - instante de pico e 𝑀𝑝 - porcentagem de sobressinal) e listadas de acordo com o valor obtido através da função da integral do erro ao quadrado (𝐼𝑆𝐸). A ordem obtida foi: Algoritmo genético, algoritmo colônia de formigas, tentativa e erro, Ziegler-Nichols e Cohen-Coon. Os três últimos métodos foram implementados primeiro e seus resultados serviram para delimitar o intervalo de otimização dos algoritmos genético e colônia de formigas. Essa estratégia permitiu um ajuste fino dos parâmetros do controlador pelos algoritmos. Os algoritmos genético e colônia de formigas resultaram em parâmetros semelhantes ocasionando em respostas semelhantes, onde o algoritmo genético se sobressaiu com a principal diferença sendo o tempo de acomodação.
Abstract: In this work, five adjustment methodologies are evaluated for a 𝑃 𝐼𝐷 controller implemented in a closed loop control system where the plant is the transfer function of a brushless DC motor. The results were generated through MATLAB scripts. The methods are evaluated using the transient parameters (𝑡𝑟 - rise time, 𝑡𝑠 - settling time, 𝑡𝑝 - peak time and 𝑀𝑝 - maximum overshoot) and classified according to the function of the squared error integral (𝐼𝑆𝐸). The methods were classified in the following order: Genetic algorithm, ant colony algorithm, trial and error, Ziegler-Nichols and Cohen-Coon. The last three methods were implemented first and their results served to delimit the optimization interval of the genetic and ant colony algorithms. This strategy allowed a fine adjustment of the controller parameters by the algorithms. The genetic algorithms and ant colony resulted in similar parameters causing similar responses, where the genetic algorithm stood out with the main difference being the accommodation time.
Informações adicionais: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, Engenharia Eletrônica, 2019.
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