Introdução aos Sistemas Dinâmicos 2.4 – Controle de Malha Fechada

Slides:



Advertisements
Apresentações semelhantes
1. CONTROLE AUTOMÁTICO SISTEMAS II
Advertisements

Sistemas Realimentados
Sistemas Realimentados
Controle Digital - CDG Prof. Cesar da Costa
Estudo e sintonia de controladores industriais
Controle de Processos por Computador
Estabilidade de Sistemas de Controle
Projeto de Sistemas de Controle
Análise do Lugar das Raízes Introdução. 6. 2
Análise de Resposta em Freqüência Diagramas Polares. 8. 5
Análise de Resposta Transitória e de Regime Estacionário. 5. 4
Introdução aos Sistemas de Controle
Projeto de Sistemas de Controle - Método do Lugar das Raízes. 7. 1
Sistemas Realimentados
Sistemas Realimentados Introdução
Sistemas Realimentados
Aula 4 Sistemas Realimentados Resposta em Frequência Diagrama de Nyquist e Carta de Nichols 1.
Projeto de Sistemas de Controle
UTFPR – CEAUT 2011 Tópicos em Controle Sistemas Contínuos.
1. RESPOSTA DE UM SISTEMA SISTEMAS II SISTEMA RESPOSTA TOTAL =
1.1. COMPENSAÇÃO SÉRIE SISTEMAS II PROJETO DE SISTEMAS DE CONTROLE:
1.1. CONTROLADOR DIGITAL CONCEITO: sistema de dados amostrados, implementado por um hardware que executa uma lei de controle. LEI DE CONTROLE: programa.
1. RESPOSTA DE UM SISTEMA SISTEMAS II SISTEMA RESPOSTA TOTAL =
1.a. ESTABILIDADE SISTEMAS I
Projeto de Sistemas de Controle pelo Método do Lugar das Raízes
Revisão de Controle e Servomecanismos
CAPÍTULO Equações dinâmicas de um robô
Tópicos Especiais em Controle de Conversores Estáticos
5. Derivadas Direcionais, Gradientes e Pontos Críticos
UNIVERSIDADE GAMA FILHO PROCET – DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELÉTRICA
Maria Isabel Ribeiro António Pascoal
Métodos de Ajuste de Controladores
Ação de controle proporcional + integral + derivativa
Modelagem e controle de um robô manipulador paralelo
Cap 6 – Efeitos da Realimentação e Erros em Regime Permanente
Características de sistemas de controle
Realimentação de estados Estimadores de estados (C. T
Diagrama de BODE Módulo em decibéis (dB) Fase em graus.
Refinando o Lugar das Raízes
Critério de Nyquist Se um contorno que envolve toda o semi-plano direito for mapeado através de G(s)H(s), então o número de pólos a malha fechada Z, no.
Projeto de Sistemas de Controle no Espaço de Estados
Aula 10 Disciplina: Sistemas de Controle 1 - ET76H
Aula teórica 7: Realimentação de Sistemas
Aula 7 Disciplina: Sistemas de Controle 1 - ET76H
Aula 6 Disciplina: Sistemas de Controle 1 - ET76H
Aula 2 Disciplina: Sistemas de Controle 1 - ET76H
Introdução aos Sistemas de Controle
Projecto de Controladores
Aula 11 Disciplina: Sistemas de Controle 1 - ET76H
Diagramas de Nyquist e Nichols
Aula 14 Disciplina: Sistemas de Controle 1 - ET76H
Aula 5 Disciplina: Sistemas de Controle 1 - ET76H
Aula 12 Disciplina: Sistemas de Controle 1 - ET76H
Margem de Fase e Margem de Ganho
Aula 8 Disciplina: Sistemas de Controle 1 - ET76H
SISTEMAS DE CONTROLE Definição:
Aula Teorica 5: Resposta dinâmica dos Sistemas Lineares
Aula 9 Disciplina: Sistemas de Controle 1 - ET76H
Compensadores PID R(s) E(s) U(s) Y(s) Controle proporcional:
DIAGRAMAS DE BODE NYQUIST E NICHOLS
Diagramas de Nyquist e Nichols
Compensador em atraso FONTE: control. utoronto
Projeto de sistemas de controle pelo Método do Lugar das Raízes
Critério de Estabilidade de Nyquist FONTE: ame. arizona
Root-Locus Introdução Regras para construção do root-locus para
Introdução Fundamentos de Controlo DEEC/ISTIsabel Lourtie Introdução O que é um sistema de controlo? Definição Controlo de posição de um elevador Controlo.
Critério de Nyquist Introdução Método de Nyquist
Controle de Sistemas Dinâmicos
Controle de Sistemas Dinâmicos Sistemas de Controle - Implementação analógica Fevereiro Departamento de Eletrotécnica MA9 - Análise pelo método.
Adolfo Fernandes Herbster Universidade Paulista
Transcrição da apresentação:

Introdução aos Sistemas Dinâmicos 2.4 – Controle de Malha Fechada Ensino Superior Introdução aos Sistemas Dinâmicos 2.4 – Controle de Malha Fechada Amintas Paiva Afonso

Controlador PID Robusto no contexto de Prognóstico de Falhas

Controle em Malha Aberta x Malha Fechada y u Sistema Físico Controlador Malha Fechada y r e u Sistema Físico + Controlador –

Vantagens de Controle em Malha Fechada Robustez a Incertezas no Modelo Rejeição de Distúrbios Alteração das Características de Estabilidade

Vantagens de Controle em Malha Fechada Robustez a Incertezas no Modelo Rejeição de Distúrbios Alteração das Características de Estabilidade

Robustez a Incertezas no Modelo Dy% DA% Malha Fechada A + DA e r + – y + Dy y = r 1+A A y + Dy = r 1 + A + DA = 1 Dy DA y Malha Aberta A + DA e y + Dy y = Ae y + Dy = (A + DA )e = Ae + DAe Dy = DAe Dy DAe y Ae = Dy% = DA%

Variação Abrupta de um Polo (  1.0   0.5 )

Vantagens de Controle em Malha Fechada Robustez a Incertezas no Modelo Rejeição de Distúrbios Alteração das Características de Estabilidade

Rejeição de Distúrbios Malha Fechada d r + A e _ y + Dy y = r 1+A y + Dy = r + d 1 Dy = d Malha Aberta y = Ae + A e d y + Dy y + Dy = Ae + d Dy = d

Rejeição de Distúrbios

Vantagens de Controle em Malha Fechada Robustez a Incertezas no Modelo Rejeição de Distúrbios Alteração das Características de Estabilidade

  Alteração das Características de Estabilidade e y r e y + _ Malha Fechada e y r + _  t Malha Aberta  e y t

Malha Aberta Malha Fechada Instável!

Efeito de “Degradação” em Malha Fechada Processo polo = 1 – 0.01  t ganho = 1 – 0.0075  t

“Degradação” Instabilizante polo = 1 – 0.03  t

Especificações de Desempenho Comportamento Desejado Rápido Preciso Econômico Seguro Confiável Simples Leve Eficiente Robusto ...

Especificações de Desempenho Comportamento Desejado Rápido Preciso Econômico Seguro Confiável Simples Leve Eficiente Robusto ...

Especificações de Desempenho Comportamento Desejado Rápido Preciso Econômico Seguro Confiável Simples Leve Eficiente Robusto ...

Especificações de Desempenho Comportamento Desejado Rápido Preciso Econômico Seguro Confiável Simples Leve Eficiente Robusto ... ?

Sensitividade e Sensitividade Complementar Processo Controlador u r e d h n c m G P C + –

Especificações de Desempenho u r e d h n c m G P C + – Rastreamento de Referência: ou

Especificações de Desempenho u r e d h n c m G P C + – Rejeição de Distúrbios na Saída: ou

Especificações de Desempenho u r e d h n c m G P C + – Rejeição do Ruído de Medida: ou

Incertezas no Modelo Exemplo: Se  [Gmin,Gmax] e GP = (Gmax - Gmin)/2 Então, fazendo WI = ( Gmin-Gmax )/( Gmin +Gmax) Tem-se que Onde, I varia de -1 a 1 Exemplo:

Desempenho Robusto a Incertezas no Modelo:

Estabilidade Robusta a Incertezas no Modelo: Critério de Nyquist: ImG(j) ReG(j) –1 (j)L(j) 1+L(j) Estabilidade Robusta a Incertezas no Modelo:

Especificações de Desempenho Rastreamento de Referência: ou Rejeição de Distúrbios na Saída: Rejeição do Ruído de Medida: Estabilidade Robusta a Incertezas no Modelo: Desempenho Robusto a Incertezas no Modelo:

Não Realizável na Prática Controlador PID PID u r e d h n c m G P C + – Não Realizável na Prática

Sintonização de Controladores PID O Modelo do Processo é Disponível? Método de Ziegler-Nichols e similares são satisfatórios? Não O Modelo do Processo é Linear e Invariante no t? Sim Otimização Numérica Não Bode Root-Locus Espaço de Estados Sim Tentativa e Erro Não OK Sim

Método do Limiar de Oscilação: Ziegler-Nichols Método do Limiar de Oscilação: t h(t) P c Oscilação com Kp = Kc Método da Curva de Reação: h(t) PID em Manual K t L T KP KI KD P T/L PI 0.9 T/L 0.3/L PID 1.2 T/L 0.5/L 0.5L KP KI KD P 0.5 Kc PI 0.45Kc 1.2/Pc PID 0.6Kc 2/Pc 0.125Pc

zeros complexos conjugados Root-Locus zeros complexos conjugados 2 zeros reais

Otimização   J KP , KI , KD r u c G G P + C e –

Otimização u r e c G C + – P   J KP , KI , KD Incerteza 

Modelo de Referência e u G r + c – Modelo de Referência KP , KI , KD Otimizador

+ Problema de Controle Comportamento Desejado Sistema Físico Rápido Preciso Econômico Seguro Confiável Simples Leve Eficiente Robusto ... +

PID 1: Kp = 3.10 Ki = 3.15 Kd = 1.87 PID 2: Kp = 1.33 Ki = 1.33 Kd = 0.33 Ambos resultam em: = 0.5 n = 1.0

Sem “Degradação” PID 1: PID 2: Kp = 3.10 Kp = 1.33 Ki = 3.15 Ki = 1.33 Kd = 1.87 PID 2: Kp = 1.33 Ki = 1.33 Kd = 0.33

Com “Degradação” PID 1: PID 2: Kp = 3.10 Kp = 1.33 Ki = 3.15 Ki = 1.33 polo = 1 – 0.01  t PID 1: Kp = 3.10 Ki = 3.15 Kd = 1.87 PID 2: Kp = 1.33 Ki = 1.33 Kd = 0.33

Com “Degradação” PID 1: PID 2: Kp = 3.10 Kp = 1.33 Ki = 3.15 Ki = 1.33 ganho = 1 + 0.05  t PID 1: Kp = 3.10 Ki = 3.15 Kd = 1.87 PID 2: Kp = 1.33 Ki = 1.33 Kd = 0.33

“Degradação” pode ficar “mascarada” Pouca alteração na resposta do sistema Um dos polos é variado segundo a expressão: 1 – 0.01  t Kp = 3.10 Ki = 3.15 Kd = 1.87

Monitoração da “Degradação” Filtro u