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Sintonia PID em conversores CC-CC utilizando Algoritmos Genéticos (GA) e Enxame de Particulas (PSO)
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| Autor | Bittencourt, Everton Doro; |
| Orientador | Souza, João Olegário de Oliveira de; |
| Lattes do orientador | http://lattes.cnpq.br/4888175103572971; |
| Instituição | Universidade do Vale do Rio dos Sinos; |
| Título | Sintonia PID em conversores CC-CC utilizando Algoritmos Genéticos (GA) e Enxame de Particulas (PSO); |
| Resumo | Este trabalho apresenta a metodologia empregada para a sintonia de controladores PI e PID utilizando meta-heurísticas. É feita uma comparação entre duas meta-heurísticas, Genetic Algorithm – GA e Particle Swarm Optimization – PSO, com o objetivo de minimizar os parâmetros (overshoot, tempo de acomodação e tempo de subida) na resposta dos sistemas no domínio do tempo. Duas plantas foram propostas para aplicação das meta-heurísticas, sendo os conversores CC-CC um do tipo Buck e o outro do tipo Boost na configuração de carga eletrônica. Foram realizadas simulações a fim de comparar e encontrar os parâmetros para solução de cada problema proposto. As meta-heurísticas também foram submetidas na comparação de sua eficiência com um trabalho já realizado de otimização PID pelos autores Varol e Bingul (2004), onde foi plenamente satisfatório o desempenho de ambas. Todas as meta-heurísticas se mostraram satisfatórias na busca dos parâmetros de sintonia, e para atingir esse objetivo, utilizou-se dos métodos baseados nos critérios de desempenho IAE, ITAE, ISE e ITSE empregados na função objetivo de cada planta. Para o conversor do tipo Buck, a sintonia utilizando algoritmo PSO e o índice de desempenho ITSE, foi a que encontrou o melhor conjunto de parâmetros PID. Coincidentemente também para o conversor do tipo Boost, a sintonia utilizando algoritmo PSO e o critério de desempenho ITSE, foi a que encontrou o melhor conjunto de parâmetros para o controlador PI.; |
| Palavras-chave | PID; Conversores CC-CC; Meta-heurística; Genetic Algorithm; Particle Swarm Optimization; |
| Tipo | TCC; |
| Data de defesa | 2022-06-15; |
| URI | http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/12642; |
| Nivel | Graduação; |
| Curso | Engenharia Elétrica; |
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