Trabalho de Curso - Graduação - Monografia

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

This 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-...

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Autor principal: JESUS, Diego Antonio Silva de
Grau: Trabalho de Curso - Graduação - Monografia
Publicado em: 2024
Assuntos:
Controladores PI e PID
Algoritmos genéticos PyGad
Bancada motor-gerador
Otimização
Modelagens de sistemas dinâmicos SINDy
PI and PID controllers
PyGad genetic algorithms
Motor-generator bench
Optimization
SINDy dynamic systems modeling
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::ELETRONICA INDUSTRIAL, SISTEMAS E CONTROLES ELETRONICOS::CONTROLE DE PROCESSOS ELETRONICOS, RETROALIMENTACAO
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO
Acesso em linha: https://bdm.ufpa.br/jspui/handle/prefix/6919
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spelling oai:https:--bdm.ufpa.br:8443:prefix-69192025-01-22T14:35:17Z Otimização evolutiva de controladores PID para bancadas motor-gerador utilizando algoritmos genéticos e PyGad JESUS, Diego Antonio Silva de TEIXEIRA, Raphael Barros http://lattes.cnpq.br/4902824086591521 https://orcid.org/0000-0003-2993-802X Controladores PI e PID Algoritmos genéticos PyGad Bancada motor-gerador Otimização Modelagens de sistemas dinâmicos SINDy PI and PID controllers PyGad genetic algorithms Motor-generator bench Optimization SINDy dynamic systems modeling CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::ELETRONICA INDUSTRIAL, SISTEMAS E CONTROLES ELETRONICOS::CONTROLE DE PROCESSOS ELETRONICOS, RETROALIMENTACAO CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO This 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. Este 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. 2024-03-13T18:24:59Z 2024-03-13T18:24:59Z 2023-12-13 Trabalho de Curso - Graduação - Monografia JESUS, 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:. https://bdm.ufpa.br/jspui/handle/prefix/6919 Acesso Aberto Disponível na Internet via Sagitta
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description This 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.
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