Otimização evolutiva de controladores PID para bancadas motor-gerador utilizando algoritmos genéticos e PyGad

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dc.contributor.advisor1TEIXEIRA, Raphael Barros
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4902824086591521pt_BR
dc.contributor.advisor1ORCIDhttps://orcid.org/0000-0003-2993-802Xpt_BR
dc.creatorJESUS, Diego Antonio Silva de
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/4255976762916186pt_BR
dc.date.accessioned2024-03-13T18:24:59Z
dc.date.available2024-03-13T18:24:59Z
dc.date.issued2023-12-13
dc.description.abstractThis undergraduate thesis proposes an innovative approach to the control of a motor-generator test bench, integrating advanced optimization, modeling, and control techniques. The study utilizes genetic algorithms (GAs) developed with the PyGad library for offline optimization in tuning Proportional-Integral (PI) and Proportional-Integral-Derivative (PID) controllers. Data collection from the test bench is performed through a specific code, while another code is developed for building the model using the Sparse Identification of Nonlinear Dynamics (SINDy) technique. This model serves as a foundation for the development of controllers. Two sets of codes are implemented for PI and PID controllers. The first set, of an offline nature, employs GAs with PyGad for optimizing controller parameters. The second set is online and functions to transmit the controller obtained through optimization to the motor-generator test bench in real-time. The study addresses theoretical and practical aspects, providing an in-depth analysis of the results obtained with the implementation of PI and PID controllers, comparing the performance of the two tuning methods. Additionally, significant contributions are presented in the context of dynamic systems control, exploring the effectiveness of integrating modern techniques for optimization and modeling.pt_BR
dc.description.resumoEste trabalho de conclusão de curso propõe uma abordagem inovadora para o controle de uma bancada motor-gerador, integrando técnicas avançadas de otimização, modelagem e controle. O estudo utiliza algoritmos genéticos (AGs) desenvolvidos com a biblioteca PyGad para otimização offline na sintonia dos controladores Proporcional-Integral (PI) e Proporcional-Integral-Derivativo (PID). A obtenção de dados da bancada é efetuada mediante a execução de um código Python dedicado, ao passo que um segundo código é elaborado para a criação do modelo, empregando a abordagem SINDy (Identificação Esparsa de Dinâmicas Não Lineares). Esse modelo serve como base para o desenvolvimento dos controladores. Dois conjuntos de códigos são implementados para os controladores PI e PID. O primeiro conjunto, de caráter offline, utiliza AG com PyGad para otimização dos parâmetros dos controladores. O segundo conjunto é de natureza online e tem como função a transmissão do controlador obtido com a otimização para a bancada motor-gerador em tempo real. O estudo aborda aspectos teóricos e práticos, fornecendo uma análise aprofundada dos resultados obtidos com a implementação dos controladores PI e PID, comparando o desempenho dos dois sintonizadores. Além disso, são apresentadas contribuições significativas no contexto de controle de sistemas dinâmicos, explorando a eficácia da integração de técnicas modernas para otimização e modelagem.pt_BR
dc.identifier.citationJESUS, Diego Antonio Silva de. Otimização evolutiva de controladores PID para bancadas motor-gerador utilizando algoritmos genéticos e PyGad. Orientador: Raphael Barros Teixeira. 2023. [13], 68 f. Trabalho de Curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica) – Faculdade de Engenharia Elétrica, Campus Universitário de Tucuruí, Universidade Federal do Pará, Tucuruí, 2023. Disponível em: https://bdm.ufpa.br/jspui/handle/prefix/6919. Acesso em:.pt_BR
dc.identifier.urihttps://bdm.ufpa.br/jspui/handle/prefix/6919
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.source.uriDisponível na Internet via Sagittapt_BR
dc.subjectControladores PI e PIDpt_BR
dc.subjectAlgoritmos genéticos PyGadpt_BR
dc.subjectBancada motor-geradorpt_BR
dc.subjectOtimizaçãopt_BR
dc.subjectModelagens de sistemas dinâmicos SINDypt_BR
dc.subjectPI and PID controllerspt_BR
dc.subjectPyGad genetic algorithmspt_BR
dc.subjectMotor-generator benchpt_BR
dc.subjectOptimizationpt_BR
dc.subjectSINDy dynamic systems modelingpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::ELETRONICA INDUSTRIAL, SISTEMAS E CONTROLES ELETRONICOS::CONTROLE DE PROCESSOS ELETRONICOS, RETROALIMENTACAOpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAOpt_BR
dc.titleOtimização evolutiva de controladores PID para bancadas motor-gerador utilizando algoritmos genéticos e PyGadpt_BR
dc.typeTrabalho de Curso - Graduação - Monografiapt_BR

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Faculdade de Engenharia Elétrica - FEE/CAMTUC
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