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Sintonia automática de controladores PID usando redes neuronais com adaptação em tempo real
| dc.contributor.advisor | Ruano, A. E. | |
| dc.contributor.author | Azevedo, Ana Beatriz da Piedade de | |
| dc.date.accessioned | 2012-09-13T18:17:30Z | |
| dc.date.available | 2012-09-13T18:17:30Z | |
| dc.date.issued | 1998 | |
| dc.description | Dissertação de mest., Universidade do Algarve, 1998 | por |
| dc.description.abstract | Os controladores Proporcional, Integral e Derivativo (PID) são dos controladores mais usados no controlo automático industrial. A sua utilização em larga escala advém da sua simplicidade de funcionamento e desempenho robusto. Estes controladores necessitam de ser sintonizados frequentemente, porque o processo a controlar varia no tempo ou por os seus componentes envelhecerem. Dado que, uma instalação industrial pode possuir centenas destes reguladores, e dado que uma sintonia correcta é uma actividade dispendiosa em termos de tempo, a sintonia automática de controladores PID é uma questão importante em termos económicos. Desde o trabalho de Ziegler e Nichols [1], em 1942, foram propostos vários métodos de sintonia automática de controladores PID. Recentemente, foi introduzida a utilização de redes neuronais artificiais e é sobre o trabalho desenvolvido nesse âmbito, como por exemplo em [2] e [3], que esta dissertação se alicerça. A aplicação desenvolvida, utiliza como método de sintonia o critério Integral do Tempo multiplicado pelo Erro Absoluto (ITAE), que possui uma resposta com boa selectividade e amortecimento. Este critério é raramente utilizado em aplicações em tempo real, pois como não se conhece uma forma analítica para o seu cálculo é necessário utilizar uma simulação do sistema completo (processo a controlar e controlador PID). A aplicação é composta por dois módulos, o sistema completo (processo a controlar e controlador PID) e o módulo de sintonia automática. O módulo de sintonia automática consiste num bloco que identifica o processo a controlar e em dois conjuntos de redes neuronais, um utilizado na minimização do ITAE do processo e outro para fornecer os valores dos parâmetros do controlador. As redes neuronais usadas são do tipo Basis(B)-spline [4], que possuem a vantagem de “aprender” preservando o “conhecimento” anteriormente adquirido. Estas redes são construídas e treinadas off-line, utilizando o algoritmo ASMOD (Adaptive Spline Modelling of Observation Data) [5], usando um conjunto restrito de treino, sendo depois adaptadas em tempo real para valores de treino relativos ao processo específico a controlar. | por |
| dc.identifier.other | 007 AZE*Sin 1 | |
| dc.identifier.other | AUT: AAZ00771; | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.1/1618 | |
| dc.language.iso | por | por |
| dc.peerreviewed | yes | por |
| dc.subject | Redes neuronais | por |
| dc.subject | Algoritmos | por |
| dc.subject | ASMOD | por |
| dc.subject | MATLAB | por |
| dc.subject | SIMULINK | por |
| dc.title | Sintonia automática de controladores PID usando redes neuronais com adaptação em tempo real | por |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | por |
| rcaap.type | masterThesis | por |
| thesis.degree.grantor | Universidade do Algarve | por |
| thesis.degree.level | mestre | por |
| thesis.degree.name | Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação | por |
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