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Aluizio Fausto Ribeiro AraújoUniversidade Federal de Pernambuco
Centro de Informática - CInDepartamento de Sistemas da Computação
IF-705 – Automação InteligenteSistemas de Controle -
Fundamentos
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Sumário
• Introdução
• Distinção entre Controle Clássico e ControleInteligente
• Métodos de Controle Clássico
• Métodos de Controle Inteligente
• Controle Autônomo
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Introdução
• Um projeto de sistema de controle convencional realizasuas especificações emtermos de– Capacidade para rejeição de perturbações;
– Sensibilidade à variação de parâmetros;
– Estabilidade;
– Tempo de subida;
– Valor de sobresinal (overshoot);
– Tempo de acomodação (settling time);
– Erro de estado estacionário.
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Introdução
• Projeto do controlador considera algumas possibilidades– Tipos de controlador:
• Proporcional-integrativo-derivativo (PID), PI ou PD.
– Estratégias de controle possíveis:• Controle clássico, controle ótimo, controle robusto, controle
adaptativo, controle estocástico.
– Controle linear ou não-linear.
– Sistemas contínuos ou discretos no tempo.
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Introdução
• Métodos para avaliação de desempenho de umsistema decontrole:– Análise do modelo matemático;
– Análise baseada emsimulação;
– Investigações experimentais.
• Computação teminfluenciado a área de controle provendoestratégias alternativas para a funcionalidade eimplementação de controladores para sistemas dinâmicos.
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Introdução• Controle inteligente pode ser entendido como área emque
algoritmos de controle são desenvolvidos para emularalgumas características de sistemas biológicos inteligentes.– Exemplos: sistemas especialistas para modelos de
controladores, sistemas nebulosos que empregamregras pararepresentação de conhecimento e inferência.
• Os controladores inteligentes são construídos combase nametodologia emsistemas de controle:– Modelagemmatemática a partir de princípios ou dados (e.g.,
controle neural de sistemas não-lineares);– Heurística (e.g., controle nebuloso direto).
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Introdução
• Modelageme controle adaptativo empregamcada vez maismodelos de computação inteligente;
• Aplicações em Controle Inteligente (CI) requeremalgoritmos capazes de:– Operar emambiente mal-definido e variante no tempo;
– Adaptar-se a mudanças na dinâmica da planta ou do processobemcomo ao efeitos do ambiente;
– Aprender informações relevantes do meio-ambiente;
– Adicionar poucas restrições à dinâmica da Planta.
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Introdução• O aprendizado humano possui as características desejadas
para lidar comas capacitações desejadas. O desafio é dotaras máquinas comtais características.
• A capacidade de adaptação autônoma da computaçãointeligente oferece à área de Engenharia de Controle (EC):– Melhoria no desempenho de sistemas de controle devido à
sua capacidade de adaptação;– Aumento da qualidade da solução;– Possibilidade de autonomia para os sistemas;– Diminuição dos custos de projeto e operacionais.
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Controle Clássico X Inteligente
• Controle Clássico:– Modelagem: Abordagemmatemática no qual o sistema é
rigidamente modelado;
– Controle: Software realiza o que foi pré-determinado, ainteligência vemdo projetista.
• Controle Inteligente:– Modelagem: Baseada emdados no qual o sistema é
modelado comflexibilidade;
– Controle: Software apresenta capacidade de adaptação eaprendizagem, a inteligência tambémestá no software.
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• Exemplos de Controle Clássico.– Controle PID;– Controle Ótimo;– Controle Discreto;– Controle Híbrido.
• Exemplos de Controle Inteligente:– Controle Nebuloso;
– Controle Neural;– Controle Evolucionário.
Controle Clássico X Inteligente
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• Controlador PID:– Controle proporcional: Realiza ajuste de ganho
atuando sobre o sinal de erro;
– Controle integral: Atua no ajuste da acuracdade dosistema, respondendo a perturbações;
– Controle derivativo: Atua no ajuste do amortecimentodo sistema.
Controle Clássico
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• Controlador PID:– Saída no tempo:
– Ganho:
Controle Clássico
dt
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• Pode ser entendido como uma estratégia de controle queemprega uma ou mais abordagens de inteligênciacomputacional;
• O controle inteligente deve emular características deorganismos vivos tais como adaptação e aprendizado,planejamento frente à incertezas e capacidade de lidar comuma grande quantidade de dados de modo.– Definido em IEEE Control Systems Society, dezembro de
1993, “Final Report: Task Force on Intelligent Control”.
Controle Inteligente
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• Um controlador nebuloso ou difuso (fuzzy) pode serprojetado visando emular o processo dedutivo humano:Inferências sucessivas de conclusões baseadas emconhecimento.
• O controlador nebuloso é formado por 4 componentes:– Base de regras: Conjunto de regras IF-THENquantificadas
por lógica nebulosa representando conhecimento especialista– Mecanismo de inferência nebuloso: Determina as regras
relevantes para cada situação e as aciona.– Interfaces de fuzzyficação e defuzzyficação: converte
variáveis numéricas emfuzzyficadas e desconverte-as.
Controle Nebuloso
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Controle Nebuloso
Sistema de controle nebuloso.
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• Controladores especialistas atuamcomo supervisores de umprocesso ou sistema. Tipicamente eles usamuma base deconhecimento e ummotor de inferência para decidir ocomando a ser enviado para a planta ou sistema.– Sistema baseados emregras ou outra representação do
conhecimento, e.g., frames, redes semânticas.
• O mecanismos de inferência pode empregar estratégias ecasamento de regras e inferência como refração ou recência,impedindo ou priorizando novo disparo de regra disparadarecentemente.
Sistemas Especialistas e de Planejamento
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Sistemas Especialistas e de Planejamento
Sistema de Controle Especialista.
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• Os sistemas planejadores emulamcomo os especialistasplanejam.– Por exemplo, usado emplanejamento de caminho e controle de
alto nível emtarefas de controle para robótica.
• O planejador monitora as saídas e objetivos medidos e geraações de controle para neutralizar efeitos das perturbações:– Planejador executa a geração de conjunto de planos;– Escolha de melhor plano a ser aplicado no momento;– Execução do plano cujo desemepenho é monitorado e
avaliado para gerar outro conjunto de planos emcaso de falhado plano ematingir seus objetivos.
Sistemas Especialistas e de Planejamento
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Sistemas Especialistas e de Planejamento
Sistema de planejamento de malha fechada.
kd
ky
ku
kg
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2020
• Controle neural comaprendizagempreditiva avalia osefeitos das suas ações para futuros instantes de tempo.Escolhe-se a partir das avaliações presentes e futuras, aatual ação ótima de controle que será aplicada à planta.
• Um elemento de aprendizagemde controle deve permitirque se aprenda a estratégia de controle preditivo ótimo pelocontrolador.– A otimização leva emconta o conceito de controle preditivo.
Controle Neural
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Controle Neural
Controlador preditivo neural
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• Algoritmos evolucionários são empregados para ajustar oudeterminar as equações do controlador.
• Controlador genético adaptativo de referência de modelo(GMRAC) emprega um modelo de referência paracaracterizar o desempenho desejado.
• O modelo do controlador vai sendo procurado através doprocesso evolucionário onde cada indivíduo é umaconfiguração diferente deste controlador.
• O controlador que é o mais adequado na população a cadapasso de tempo é usado para controlar o sistema.
Controle Evolucionário
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Controle Evolucionário
Population
of
controllers
Porcess
model( )my t
Controlador adaptativo genético de referência de modelo.
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• Arquitetura funcional de controlador autônomo inteligente:– Interface para o processo que envolve a detecção (e.g.,
tecnologia convencional de detecção, visão, tato, olfato)e aatuação (e.g., via hidráulica, robótica, motores);
– Interface para os seres humanos (e.g., ummotorista, piloto,tripulação) e outros sistemas.
– Nível de execução (NE): processa sinais numéricos ealgoritmos de controle (e.g., PID, ótimo, identificação);
– Nível de coordenação (NC): realiza sintonia, programação,supervisão redesenho de algoritmos do NE e outras funções;
– Nível de gestão (NG): Supervisiona funções de níveisinferiores gerencia interface comhumanos e outros sistemas.
Controle Autônomo
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Controle Autônomo
Controlador autônomo inteligente
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Referências
• IEEE Task force on Intelligent Control:http://www3.nd.edu/~pantsakl/Publications/162-RTFIC.pdf
• Passino, K. M. (2010) Intelligent Control. InThe ControlSystems Handbook, Second Edition: Control SystemAdvancedMethods. Edited by WilliamS. Levine, 54-1 - 54-12, CRCPress.