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Sintonia do controlador PID, com Algoritmo de Optimização por Grupo de Partículas

Author(s): Pereira, Joaquim Jesus cv logo 1

Date: 2008

Persistent ID: http://hdl.handle.net/10348/185

Origin: Repositório da UTAD

Subject(s): Ferramentas informáticas; Optimização multi-objectivo; Sistema por grupo de partículas; Computação evolutiva; 004.45


Description
A maior parte das malhas industriais de controlo utilizam um controlador com acção proporcional, integrativa e derivativa (PID). É de muita utilidade desenvolver ferramentas informáticas de suporte ao projecto deste tipo de controladores, particularmente utilizando técnicas de optimização inspiradas em comportamentos biológicos e naturais. O desenvolvimento de uma ferramenta de simulação que permita projectar controladores do tipo PID é o objectivo global desta dissertação. O conjunto de teste deve conter modelos que representam as dinâmicas mais comuns na indústria de controlo de processos. O algoritmo evolutivo seleccionado é o “Algoritmo de Optimização com Grupo de Partículas” (PSO), por ter demonstrado ter bom desempenho num leque alargado de aplicações. O PSO é um algoritmo simples, capaz de solucionar problemas bastantes complexos. O algoritmo PSO implementado é testado na optimização de um conjunto de funções uni-objectivo padrão, seguindo-se a optimização do controlador PID. O objectivo de projecto é a optimização da resposta a um degrau aplicado à entrada de referência do sistema ou na entrada de perturbação da saída controlada. Os resultados obtidos são comparados com técnicas clássicas de sintonia. Uma implementação do algoritmo de optimização multi-objectivo por grupo de partículas (MOPSO) é testada num conjunto de funções padrão, seguindo-se a optimização multi-objectivo do controlador PID. Dois objectivos de projecto foram considerados simultaneamente: i) a optimização da resposta a um degrau aplicado na entrada da referência; ii) a optimização da resposta a uma perturbação em degrau aplicada na saída controlada. The great majority of industrial control loops are controlled by using a controller with proportional, integral and derivative (PID) controllers. The development of software tools to design this type of controllers is very useful, namely by using optimization techniques inspired in biological and natural behaviours. The global objective of this dissertation is to develop a simulation tool which allows the Project of PID controllers. The plant test set should include models which represent some of the most usual dynamics within the process control industry. The evolutionary algorithm selected is the Particle Swarm Optimization (PSO), due to the good performance shown in a broad application set. The PSO algorithm is simple and capable of solving complex problems. The PSO algorithm implemented is tested in optimization a set of standard functions, followed by the PID controller’s optimization. The design objective is the set-point-tracking. The results are compared with the ones archived with classics tuning techniques. An implementation of the multi-objective particle swarm optimization algorithm (MOPSO) is tested in a set of standard functions followed by the multi-objective optimization of PID controllers. Two design objectives were considered simultaneously: i) the set-point tracking response; ii) the output disturbance rejection. Dissertação de Mestrado Engenharia Electrotécnica e de Computadores
Document Type Master Thesis
Language Portuguese
Advisor(s) Oliveira, José Paulo Barroso de Moura; Cunha, José Boaventura Ribeiro da
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