Projeto de um sistema de controle adaptativo para laminação a frio baseado em sistema inteligente com cancelamento das perturbações por filtro inverso

Abstract

O objetivo desse trabalho é o projeto de um sistema de controle para laminador a frio, de alto desempenho para a melhoria na qualidade da espessura de saída em produtos planos e laminados. A estrutura de controle proposta, baseada no princípio do BISRA é integrada por dois modelos sendo um controlador adaptativo cuja função de transferência é o inverso da função de transferência da planta e o cancelador fazendo a função de filtro inverso e adaptativo para as perturbações de entrada. O cancelador das perturbações é baseado no controlador Internal Mode Control (IMC) para a rejeição de perturbações, as quais são separadas na saída da planta e injetadas em um filtro adaptativo inverso e subtraídas da entrada da planta e injetadas em um filtro adaptativo inverso e subtraídas da entrada da planta para o seu cancelamento. Quanto ao controlador da dinâmica da planta, a operação é feita em malha aberta para o acompanhamento do sinal de referência. Ambos os modelos são adaptados por uma rede neural e nebulosa. Os modelos da planta e do inverso da planta são obtidos numericamente por meio de uma modelagem rede neural nebulosa, baseados no modelo nebuloso Takagi e Sugeno. A sintonia automática das regras nebulosas é realizada usando a estatística multivariada aplicada à base de dados denominada de agrupamentos "cluster". O desempenho da arquitetura de controle é avaliado, sob às mesmas condições, com o resultado obtido em um projeto de controle de espessura para um laminador cuja arquitetura de controle é baseada em um regulador LQG em malha fechada. O resultado obtido por simulação mostra que o sistema de controle proposto apresenta melhor desempenho do que o projeto com LQC, quanto à precisão de controle, desconsiderando-se o esforço de controle

The objective of this work is the design of a control system for cold rolling mill, high-performance to improve as the thickness of exit and rolled flat products. The proposed control structure based on the principle of BISRA is composed of two models being an adaptative controller whose transfer function is the inverse transfer function of the plant and doing the canceling function one adaptative inverse filter for the disturbance input. The canceling of noise is based on the controller Internal Mode Control (IMC) for the rekection of disturbances, which are separated in the output of the plant and injected into an adaptative inverse filter and removed from the entrance to the palnt to its cancelletion. The controller of the dynamics of the plant realizes the operation in open loop for following-up the reference signal. Both models are adapted by a neural network and fuzzy. The models of the plant and the inverse of the plant are obtained numerically by means of a fuzzy neural network modeling, fuzzy model based on Takagi and Sugeno. The automatic tuning of fuzzy rules is performed using the multivariate analysis applied to the database named "cluster". The performance of the control architecture is evaluated under the same conditions, with the result obtained in a control design thickness for a mill whose architecture of the control uis based on an LQG regulator closed lopp. The result obtained by simulation shows that the proposed control system has better performance than the project with LQG, for precision control, ignoring control effort