Desenvolvimento de estrategias de controle preditivo para aplicacoes aeronauticas empregando otimizacao multi objetivo.

• Processo: 07/57665-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2008
• Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2009
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica
• Pesquisador responsável: Roberto Kawakami Harrop Galvão
• Beneficiário: Adilson de Souza Candido
• Instituição Sede: Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA). Ministério da Defesa (Brasil). São José dos Campos , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 06/58850-6 - Diagnóstico, prognóstico e acomodação de falhas em sistemas dinâmicos, AP.TEM
• Assunto(s): Controle preditivo
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Controle Com Restricoes | Controle Preditivo | Otimizacao Multi Objetivo

Resumo

Técnicas de controle preditivo tornaram-se muito populares no ambiente industrial, principalmente em aplicações envolvendo o controle multivariável de plantas com atrasos de transporte e restrições sobre entradas, estados ou saídas. Técnicas usuais para a síntese de leis de controle preditivo são baseadas na minimização de uma função de custo que penaliza o erro de rastreio da referência e o esforço de controle a ser aplicado. Contudo, em alguns casos, as especificações de projeto podem envolver outros objetivos conflitantes, tais como robustez a incertezas e tolerância a falhas. Neste projeto serão desenvolvidas formulações de controle preditivo para o tratamento de tais problemas empregando métodos de otimização multi-objetivo, com vistas à concepção de sistemas de elevada confiabilidade e superior desempenho com ênfase em segurança. Controladores com estas características são relevantes em aplicações críticas, tais como as do setor aeronáutico, que hoje constitui um importante segmento da indústria nacional. As leis de controle desenvolvidas serão validadas mediante simulações computacionais e, eventualmente, experimentos com plantas-piloto. A viabilidade da realização de ensaios em bancada será analisada tendo-se em vista a complexidade do problema de otimização a ser resolvido em tempo real e os recursos computacionais disponíveis. (AU)