Otimização multi-objetivo on-line dos parâmetros de um controlador MFAC aplicado a sistemas não-lineares mediante algoritmo de evolução diferencial com imigrantes direcionados

Abstract

A demanda pelo tratamento de sistemas não-lineares, resultado do aumento da complexidade dos processos industriais recentes, tem dificultado o uso de técnicas de controle moderno. A teoria de controle moderno é baseada na existência de modelo para representar o processo, no entanto, o uso de modelos complexos pode resultar num controlador complexo e difícil de manter. Técnicas de controle direcionadas por dados estão ganhando destaque em áreas onde a complexidade do sistema, ou mesmo a inexistência de um modelo, podem ser superadas pela disponibilidade de dados do processo, os quais podem ser capturados e usados para calcular diretamente o sinal de controle. Dentre os métodos de controle direcionados por dados, a técnica de Controle Adaptativo Livre de Modelo (MFAC – Model Free Adaptive Control) se destaca por características como: ser on-line, depender apenas dos dados de entrada e saída medidos da planta e do sinal de referência e por possuir formulações que atendem sistemas com vários graus de não-linearidade. Porém, o MFAC ainda possui questões em aberto, por exemplo, a escolha dos parâmetros do controlador. O ajuste desses parâmetros pode ser transformado num problema de otimização, no entanto, um projeto de controle costuma envolver múltiplos objetivos a serem atendidos. Portanto, neste trabalho serão definidas estratégias e um algoritmo evolucionário multi-objetivo, baseado em evolução diferencial e em imigrantes direcionados, para sintonia dos parâmetros do controlador MFAC. Vários casos de estudos serão testados e duas estratégias de ajustes para os parâmetros serão implementadas: uma estratégia off-line, na qual os parâmetros são otimizados em todo intervalo de operação, e outra on-line, onde o controlador usa os parâmetros otimizados na estratégia anterior, mas também realiza otimizações em intervalos menores, enquanto o controle atua, quando algumas situações são detectadas. Os resultados obtidos mediante simulações, sugerem que o controlador usando parâmetros otimizados off-line tem melhor desempenho do que um com parâmetros encontrados na literatura. Além disso, a estratégia de otimização on-line proposta, conseguiu melhorar ou pelo menos manter os benefícios obtidos com a otimização off-line.