Agenda de defesas de Dissertação e Tese do PPGETI
Defesa de Tese de Doutorado – Igor Rocha de Sousa
Título: Contribuições à Síntese de Controladores Fracionários: Simulação Numérica, Identificação, Sintonia de Parâmetros, Análise de Estabilidade e Implementação Embarcada
Data: 20/06/2025
Horário: 13:00
Local: Sala de Seminários do GREAT/UFC, Bloco 942-A, Campus do Pici
Banca Examinadora:
Guilherme de Alencar Barreto (UFC, Orientador)
Kleber Zuza Nobrega (UFC, Coorientador)
Bismark Claure Torrico (UFC)
Claudio Marques de Sá Medeiros (IFCE)
Julio Elias Normey-Rico (UFSC)
Pedro Luis Dias Peres (UNICAMP)
Resumo:
Nesta tese, são desenvolvidas e implementadas propostas inovadoras para diferentes etapas que compõem o projeto eficiente de controladores de ordem fracionária, a saber: simulação numérica, identificação de sistemas, análise analítica de estabilidade, sintonia de parâmetros e implementação embarcada. Para a etapa de análise de estabilidade, desenvolve-se uma proposta completamente inédita com o auxílio da função Lambert-Tsallis para determinar os polos de sistemas de controle fracionário cuja equação característica assume a forma genérica de um trinômio dado por ansn + am sm + a0 = 0, n, m ∈ℚ* e an . am . a0 ≠ 0. Como consequência, desenvolve-se também uma equação analítica capaz de definir os limites dos parâmetros do controlador que asseguram a estabilidade de tais sistemas. A fim de ilustrar o uso das ferramentas desenvolvidas, são considerados tanto plantas hipotéticas extraídas da literatura quanto plantas reais. Essa capacidade analítica é estendida para a sintonia de parâmetros, de modo que o espaço de busca de um algoritmo de otimização assume o hipervolume correspondente à região de estabilidade do sistema de controle em questão. Para validar a abordagem em um contexto de aplicação real, é desenvolvido um controlador fracionário discreto embarcado em uma incubadora neonatal para controle de temperatura. O modelo da planta foi obtido através de um algoritmo proposto nesta tese para identificação recursiva de sistemas fracionários, baseado no algoritmo LMS. O modelo de ordem fracionária alcançou VAF de 97,84%. Durante a sintonia do controlador, as simulações computacionais são realizadas através de equações discretas desenvolvidas nesta tese, apresentando tempo de processamento da ordem de 250 vezes menor em relação às toolboxes disponíveis na literatura da área. Por fim, propõe-se uma implementação deste controlador no microcontrolador de 8 bits da incubadora, através de sua representação por uma rede neural MLP com o objetivo de mitigar a perda de otimalidade que ocorre nos métodos tradicionais de discretização destes controladores. A proposta obteve RMSE = 0,0715, frente aos 0,5032 da técnica de Merrikh-Bayat. No sistema embarcado, com apenas 4 neurônios na camada oculta, o controlador fracionário neural demandou apenas 6,511 ms para execução, ocupando 1556 bytes de memória de programa e 241 bytes de RAM. A resposta do sistema de controle apresentou um sobressinal de 0,77% e um tempo de acomodação de 11.787 s.
Palavras-chave: controlador PID fracionário; análise de estabilidade; função Lambert-Tsallis; identificação de sistemas; simulação numérica; regressão não linear; sistemas embarcados.
