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Aplicação de algoritmo de controle preditivo neural NNMPC em mancal híbrido ativo (2018)

  • Authors:
  • USP affiliated authors: VIVEROS, HENRY PIZARRO - EESC
  • USP Schools: EESC
  • Subjects: CONTROLE PREDITIVO; REDES NEURAIS; IDENTIFICAÇÃO DE SISTEMAS; MANCAIS; SISTEMAS NÃO LINEARES
  • Keywords: MANCAL ATIVO; MANCAL HÍBRIDO
  • Language: Português
  • Abstract: As inúmeras aplicações industriais mostram a grande importância de máquinas rotativas nas diversas etapas do sistema produtivo e também as sérias consequências econômicas por eventuais mau funcionamento. O mancal é o elemento principal que define as características dinâmicas de máquinas rotativas e são projetados para trabalhar em determinada faixa de operação que em situações imprevistas pode não ser as mais apropriadas. Através do controle ativo é possível alterar as características dinâmicas do mancal e reduzir possíveis instabilidades do sistema melhorando a faixa de operação. Nesse intuito, é proposto o algoritmo de controle preditivo neural (Neural Network Model Predictive Control - NNMPC) que precisa de uma identificação neural da planta para predizer as saídas futuras do sistema e assim resolver o problema de otimização quadrática para calcular os sinais de controle ótimos. Assim, será controlado o deslocamento do rotor sob uma trajetória de referência. O primeiro algoritmo estudado foi o NNMPC-SISO. O processo de identificação neural do sistema foi realizado a partir de dados numéricos do sistema obtidos das equações não-lineares representadas em Simulink para uma velocidade de rotação fixa de 30 Hz (1800 rpm). O segundo algoritmo estudado foi o NNMPC-MIMO. Para a identificação multivariável da planta, utilizaram-se dados experimentais obtidos da bancada de testes para diferentes amplitudes de excitação a uma velocidade de rotação fixa de 20 Hz (1200 rpm). Esta identificação foi mediante uma rede neural NARX MIMO que utilizou as entradas de excitação u1 e u2 e novas entradas adaptadas as formas das equações não-lineares do sistema. Os resultados do algoritmo NNMPC-SISO mostraram que para a identificação o número de neurônios necessários foi de 10 e o algoritmo de treinamento foi o Levenberg-Marquardt.O controle do deslocamento do rotor sob a trajetória de referência foi aceitável mesmo em condições de perturbação externa ou velocidades de rotação no consideradas no treinamento da rede neural (20 e 40 Hz). Os resultados do algoritmo NNMPC-MIMO para a identificação multivariável mostraram que o incremento de entradas resultou numa melhoria significativa no processo de identificação porque conseguiu-se melhorar a generalização do conhecimento das características não-lineares da planta. Para tanto, foram necessários 20 neurônios e o algoritmo de treinamento Regularização Bayesiana. Já o controle foi capaz de manter o deslocamento do rotor na trajetória de referência em qualquer quadrante desejado mesmo considerando o distúrbio por desbalanço e o ruído
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 22.02.2018

  • Exemplares físicos disponíveis nas Bibliotecas da USP
    BibliotecaCód. de barrasNúm. de chamada
    EESC31100210897TESE 9993
    How to cite
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    • ABNT

      PIZARRO VIVEROS, Henry; NICOLETTI, Rodrigo. Aplicação de algoritmo de controle preditivo neural NNMPC em mancal híbrido ativo. 2018.Universidade de São Paulo, São Carlos, 2018.
    • APA

      Pizarro Viveros, H., & Nicoletti, R. (2018). Aplicação de algoritmo de controle preditivo neural NNMPC em mancal híbrido ativo. Universidade de São Paulo, São Carlos.
    • NLM

      Pizarro Viveros H, Nicoletti R. Aplicação de algoritmo de controle preditivo neural NNMPC em mancal híbrido ativo. 2018 ;
    • Vancouver

      Pizarro Viveros H, Nicoletti R. Aplicação de algoritmo de controle preditivo neural NNMPC em mancal híbrido ativo. 2018 ;