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Defesa de Tese de Doutorado Nº 365: "OTIMIZAÇÃO MULTI-OBJETIVO ON-LINE DOS PARÂMETROS DE UM CONTROLADOR MFAC APLICADO A SISTEMAS NÃO-LINEARES MEDIANTE ALGORITMO DE EVOLUÇÃO DIFERENCIAL COM IMIGRANTES DIRECIONADOS"

O aluno Judas Tadeu Gomes de Sousa irá defender sua pesquisa no dia 12 de junho, às 9h, no Auditório Início: 12/06/2017 às 09:00 Término: 12/06/2017 às 00:00 Local: Auditório do CIn

Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Tese de Doutorado Nº 365

Aluno: JUDAS TADEU GOMES DE SOUSA
Orientador: Prof. ALUIZIO FAUSTO RIBEIRO ARAUJO
Título: OTIMIZAÇÃO MULTI-OBJETIVO ON-LINE DOS PARÂMETROS DE UM CONTROLADOR MFAC APLICADO A SISTEMAS NÃO-LINEARES MEDIANTE ALGORITMO DE EVOLUÇÃO DIFERENCIAL COM IMIGRANTES DIRECIONADOS
Data: 12/06/2017
Hora/Local: 9h -  Centro de Informática - Auditório
Banca Examinadora:

Prof. Adriano Lorena Inácio de Oliveira (UFPE / Centro de Informática
Prof. Abel Guilhermino da Silva Filho  (UFPE / Centro de Informática)

Prof. Renato Tinós  (USP / Departamento de Computação e Matemática)
Prof. Carmelo José Albanez Bastos Filho  (UPE/Escola Politécnica
Prof. Tiago Alessandro Espinola Ferreira (UFRPE / DEINFO

RESUMO:

A demanda pelo tratamento de sistemas não-lineares, resultado do aumento da complexidade dos processos industrias recentes, tem dificultado o uso de técnicas de controle moderno. A teoria de controle moderno é baseada na existência de modelo para representar o processo, no entanto, o uso de modelos complexos pode resultar num controlador complexo e difícil de manter. Técnicas de controle direcionadas por dados estão ganhando destaque em áreas onde a complexidade do sistema, ou mesmo a inexistência de um modelo, podem ser superadas pela disponibilidade de dados do processo, os quais podem ser capturados e usados para calcular diretamente o sinal de controle. Dentre os métodos de controle direcionadas por dados, a técnica Controle Adaptativo Livre de Modelo (MFAC – Model Free Adaptive Control) se destaca por características como: ser on-line, depender apenas dos dados de entrada e saída medidos da planta e do sinal de referência e por possuir formulações que atendem sistemas com vários graus de não-linearidade. O MFAC ainda possui questões em aberto, por exemplo, a escolha dos parâmetros do controlador. O ajuste desses parâmetros pode ser transformado num problema de otimização, no entanto, um projeto de controle costuma envolver múltiplos objetivos a serem atendidos. Portanto, neste trabalho serão definidas estratégias e um algoritmo evolucionário multi-objetivo, baseado em evolução diferencial e em imigrantes direcionados, para sintonia dos parâmetros do controlador MFAC. Vários casos de estudos serão testados e duas estratégias de ajustes para os parâmetros serão implementadas. Uma estratégia off-line, na qual os parâmetros são otimizados em todo intervalo de operação, e outra on-line, onde o controlador usa os parâmetros otimizados na estratégia anterior, mas também realiza otimizações em intervalos menores, enquanto o controle atua, quando algumas situações são detectadas. Os resultados mostram que o controlador com parâmetros otimizados off-line é superior ao com parâmetros definidos pela experiência do projetista e o controlador com os parâmetros otimizados on-line, tem desempenho superior ao otimizado off-line

Palavras-chave: Controle Adaptativo, Controle Direcionado por Dados, Otimização Multiobjetivo, Evolução diferencial
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