Modelização cinzenta aplicada à síntese de controladores com baixa complexidade

Abstract

Nas últimas décadas tem-se assistido à automatização generalizada da maioria dos sistemas e equipamentos que nos rodeiam no dia-a-dia, desde os sistemas industriais, de transporte, até aos pequenos electrodomésticos. A automatização dos sistemas torna-os mais inteligentes, no sentido de maior capacidade de adaptação operacional e maior eficácia, facilitando e simplificando a sua utilização. O problema que serviu de motivação ao desenvolvimento deste trabalho foi precisamente a automatização de um equipamento de aquecimento de água a gás, conhecido por esquentador doméstico. Neste sentido, o presente trabalho propõe novas estratégias de automatização inteligentes para o controlo de um esquentador, adaptadas à execução em sistemas embutidos de baixo poder de cálculo. Este trabalho suporta a tese de que a utilização de modelos com um elevado nível de interpretabilidade propicia a construção de estruturas com baixa complexidade matemática, potenciando a simplicidade das malhas de controlo. A interpretabilidade dos modelos deste tipo, tipicamente classificados como de caixa cinzenta ou cinzentos, depende do tipo de conhecimentos utilizados e incorporados na sua construção. Existindo, desde modelos construídos e identificados com base em dados de entrada e saída que apresentam baixos níveis de interpretabilidade, passando por modelos baseados em conhecimentos experimentais com níveis de interpretabilidade intermédios até modelos baseados em conhecimentos fenomenológicos que apresentam elevados níveis de interpretabilidade. Com o objectivo de construir modelos para o esquentador com um razoável nível de interpretabilidade são neste trabalho apresentados e explorados três métodos de modelização neuro-difusa (modelização cinzenta escura) orientada por blocos (modelização cinzenta) e híbrida (modelização cinzenta clara). Neste âmbito, são propostos como modelos para o esquentador: o modelo neuro-difuso, Hammerstein adaptativo polinomial/neuro-difuso e híbrido série polinomial/neuro-difuso. Utilizando os referidos modelos são propostas três malhas de controlo baseadas no controlador Smith preditivo, com algumas simplificações que resultam da interpretabilidade dos respectivos modelos, tal como a linearização do esquentador relativamente ao fluxo de gás. Finalmente, os desempenhos dos vários controladores assim como os respectivos níveis de interpretabilidade e de complexidade matemática são comparados. Este trabalho apresenta diversas contribuições ao nível das diferentes abordagens de modelização e da definição de algoritmos de controlo a aplicar num esquentador doméstico: · Definição e identificação do modelo neuro-difuso, dos modelos Hammerstein adaptativo polinomial/neuro-difuso e dos modelos híbridos série polinomial/neuro-difuso, que exploram as várias metodologias de combinação de conhecimentos a priori na sua construção (modelização cinzenta); · Proposta de definição da equação de balanço de energias de um esquentador doméstico; · Proposta de alteração da malha de controlo Smith preditivo de forma a linearizar o sistema relativamente a uma dada variável de entrada; · Apresentação da malha de controlo Smith preditivo para sistemas com múltiplas entradas com diferentes tempos mortos; · Aplicação dos vários modelos cinzentos no controlo automático de um esquentador doméstico, obtendo controladores adaptativos e não adaptativos de complexidade matemática relativamente baixa. Este trabalho disponibiliza uma gama diversificada de soluções de controlo automático para o esquentador com semelhantes níveis de desempenho, mas com diferentes níveis de interpretabilidade e de complexidade matemática. De referir que os testes e as avaliações das soluções de controlo apresentadas, além de simuladas antecipadamente num computador, foram efectuados com dados reais.