Aplicação de algoritmos genéticos para sintonia de controladores

Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de ComputadoresEste trabalho visa propor um método de sintonia, através da aplicação de Algoritmos Genéticos, para controladores do tipo proporcional, integral e derivativo (PID). Os Algoritmos Genéticos (AGs) são uma técnica de busca estocástica, onde a procura do óptimo global é baseada no processo de evolução natural. Vários são os casos de sucesso da aplicação dos AGs em problemas de alto grau de complexidade e que apresentam regiões de grande dimensão para a busca do ponto óptimo. Como ferramenta de programação, foi utilizado o software MatLab/Simulink, que possibilita ao utilizador a criação de um ambiente de modelação interactivo e a visualização dos resultados obtidos para os sistemas analisados, bem como uma libraria de optimização para Algoritmos Genéticos. A técnica de sintonia proposta é aplicada inicialmente a um sistema genérico, de forma a validar a estrutura do algoritmo e tirar as conclusões necessárias para posteriormente ser aplicada a outros sistemas, com diferentes funções de transferência e diferentes complexidades dos mesmos. Os resultados das simulações serão então analisados e comparados com os métodos de sintonia clássica, e métodos de optimização existentes na literatura, como o método ITSE de Zhuang e Atherton e as rotinas de optimização existentes em MatLab. Para finalizar o trabalho realizado, será apresentado um ambiente computacional designado por “Interface LIR”, que de modo interactivo permite a simulação dos sistemas estudados no âmbito desta tese de mestrado, bem como a configuração de novos sistemas.This paper proposes a tuning method through the application of Genetic Algorithms (GAs), for the proportional, integral and derivative (PID) controller. The GAs are a stochastic search technique, based on the process of natural evolution of species. The GAs have been successfully applied in problems of high complexity and wider regions of search space. As a programming tool, it was used the MatLab / Simulink, which enables the users to create an interactive environment for modeling and visualization of the results obtained for the being systems analyzed, as well the use of the Toolbox of genetic algorithms of MatLab. The proposed tuning technique is initially applied to a generic system to validate the algorithm. The simulation results are then analyzed and compared with the classical methods of tuning, the ISTE optimization method of Zhuang and Atherton and the optimization functions available in Matlab. Finally it is presented a GUI Interface designated by “Interface LIR”, that allows the simulation and analysis of the systems studied in this dissertation, as well the development of new applications