This repository has been archived by the owner on Nov 25, 2019. It is now read-only.
-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
JFRR.tex
230 lines (186 loc) · 8.21 KB
/
JFRR.tex
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
\documentclass[11pt]{article}
\usepackage[brazilian]{babel}
\usepackage[utf8x]{inputenc}
\usepackage[a4paper, total={6in, 8in}]{geometry}
\usepackage{enumitem}
\usepackage{pgfplots}
\usepackage{graphicx}
\usepackage{float}
\pgfplotsset{width=10cm, compat=1.9}
\usepackage[framed,numbered,useliterate]{mcode}
\setlength{\parindent}{4em}
\renewcommand{\lstlistingname}{Código}
\begin{document}
\author{
José Fernando Rosa Ribeiro
}
\title{DAS5210 - Introdução ao Controle de Processos
\newline
\newline
\large Prova 1
\date{\vspace{-5ex}}}
\maketitle
\setcounter{secnumdepth}{0}
\section{Questão 1}
Em nosso sistema, desejamos controlar a velocidade angular $\omega(t)$ do eixo de rotação de um motor através da manipulação
da tensão do circuito de acionamento $u(t)$. A descrição do sistema consta nas instruções da prova,
motivo pelo qual não será objeto desse relatório. A nossa variável de controle aqui é $\omega(t)$, e atuaremos
sobre a variável manipulada $u(t)$ a fim de obter os valores desejados de $\omega(t)$, nunca deixando de levar
em conta eventuais perturbações do sistemea, aqui representados por $q(t)$.
A fim de iniciar, precisamos montar o sistema não linearizado no ambiente de modelagem de sistemas dinâmicos Simulink.
A planta de malha aberta que obtive é a que se segue.
É importante ressaltar que esse modelo nada mais é do que uma representação no ambiente de modelagem das equações fornecidas.
Além disso, ressalto que, como uma perturbação, $q(t)$ contribui negativamente com o equilíbrio do sistema.
Por este motivo, a entrada do somador a que $q(t)$ está ligada é negativa.
Perturbações são sinais que podem interagir com o processo que estamos modelando a ponto de interferir controle
do sistema de controle em questão.
A fim de garantir a qualidade do controle exercido, pode ser necessário levá-las em conta no desenho do nosso sistema.
\begin{figure}[H]
\centering
{\includegraphics[width=\textwidth]
{assets/q1_non_linearized_schema.jpg}}
\caption{Diagrama do sistema não-linearizado no Simulink.}
\end{figure}
\begin{figure}[H]
\centering
{\includegraphics[width=0.5\textwidth]
{assets/q1_u(t)_3_q(t)_0to5.png}}
\caption{Gráfico da variação de $\omega(t)$ com u(t)=5 e degrau q(t-1)=5}
\end{figure}
\begin{figure}[H]
\centering
{\includegraphics[width=0.5\textwidth]
{assets/q1_u(t)_3to4_q(t)_0.png}}
\caption{Gráfico da variação de $\omega(t)$ com degrau u(t-1)=3 a 4 e q(t)=0}
\end{figure}
\begin{figure}[H]
\centering
{\includegraphics[width=0.5\textwidth]
{assets/q1_u(t)_4to5_q(t)_5.png}}
\caption{Gráfico da variação de $\omega(t)$ com u(t-1)=4 a 5 e q(t)=5}
\end{figure}
Podemos observar que os pontos de convergência para $\omega(t)$ variam bastante com o nível de perturbação
presente no sistema.
\section{Questão 2}
Dada a equação linearizada
\begin{equation}
\zeta_{L}\frac{d\Delta i(t)}{dt} + \Delta i(t) = K_{L}\Delta u (t)
\end{equation}
montamos o sistema:
\begin{figure}[H]
\centering
{\includegraphics[width=\textwidth]
{assets/q2_linearized_schema.jpg}}
\caption{Diagrama do sistema linearizado.}
\end{figure}
\section{Questão 3}
Podemos observar através da figura que os valores do sistema linarizado não distam muito daqueles da forma
não-linearizada. No entanto, não se espera que essa linearização seja precisa para todo o domínio $i(t) \in [0, 20]mA$.
É esperado que ela seja tão precisa quanto mais perto estivermos do ponto de equilíbrio escolhido $i = 7.2mA$.
\begin{figure}[H]
\centering
{\includegraphics[width=\textwidth]
{assets/q3_u(t)_4to5_q(t)_0to1+4.png}}
\caption{Gráfico da comparação entre o sistema nas formas linearizada e não-linearizada.}
\end{figure}
\section{Questão 4}
\subsection{Itens a e b}
Tanto o código utilizado para estudar a simulação do sistema qunato a o esquema da planta no Simulink serão
úteis para os próximos da questão 4. O código a seguir está implantado na nossa planta no bloco $fcn$. Esse bloco
tem duas entradas e duas saídas. Como entrada, ele recebe tanto com o estado atual de $\omega(t)$
como uma informação da memória sobre a atuação sobre o bloco. A saída dessa função envia o sinal de atuação em $u(t)$
e salva na memória o estado da atuação (ativa ou não). Essa foi a solução encontrada para a implementação de uma
estratégia de controle on/off da velocidade angular que a mantivesse entre $5$ e $15$ $rad/s$.
O controle é ativado quando a velocidade se encontra abaixo de $5 rad/s$. Quando está ativo, envia $u(t) = 5V$
a fim de retomar $\omega(t) = 15 rad/s$. Neste patamar, desativamos o controle sobre a nossa variável manipulada
$u(t)$, até que a velocidade angular se encontre novamente abaixo de $5 rad/s$.
Cabe ressaltar que este sistema envia $u(t) = 1V$ quando o controle está inativo a fim de que não encontremos valores
negativos no nosso sistema, o que violaria o domínio da função $V_D(t)$.
\begin{lstlisting}[caption={Código usado para controlar a planta},captionpos=b]
function [y1, y2]= fcn(u, m)
lower_bound = 5;
upper_bound = 15;
active = m;
if active
y1 = 5;
else
y1 = 1;
end
if u>=upper_bound
active = 0;
elseif u<=lower_bound
active = 1;
end
y2 = active;
\end{lstlisting}
\begin{figure}[H]
\centering
{\includegraphics[width=\textwidth]
{assets/q4_ab_control_schema.jpg}}
\caption{Esquema da planta no Simulink.}
\end{figure}
\subsection{Item a}
Podemos observar que neste gráfico as variáveis manipulada ($u(t)$) e controlada ($\omega(t)$) da planta para
$ \tau_{q} =90s $ e uma perturbação de $Q(t) = 1 N.m$.
\begin{figure}[H]
\centering
{\includegraphics[width=\textwidth]
{assets/q4_a_plot.png}}
\caption{Gráfico de $u(t)$ (em vermelho) e $\omega(t)$ (em azul), respectivamente, para $Q(t) = 1 N.m$}
\end{figure}
\subsection{Item b}
Neste gráfico, fazemos uma simulação do sistema com os mesmos parâmetros que o anterior, alterando apenas
a perturbação $Q(t)$ para $Q(t) = 5 N.m$. É interessante notar como o tempo de atuação sobre a variável manipulada
aumenta sensivemente entre a situação anterior e a atual. Isso é esperado, pois aqui situação há uma maior
perturbação no sistema.
\begin{figure}[H]
\centering
{\includegraphics[width=\textwidth]
{assets/q4_b_plot.png}}
\caption{Gráfico de u(t) (em vermelho) e $\omega(t)$ (em azul), respectivamente, para $Q(t) = 5 N.m$}
\end{figure}
\subsection{Item c}
\begin{figure}[H]
\centering
{\includegraphics[width=\textwidth]
{assets/q4_c_control_schema.jpg}}
\caption{Esquema da planta no Simulink.}
\end{figure}
\begin{figure}[H]
\centering
{\includegraphics[width=\textwidth]
{assets/q4_c_plot.png}}
\caption{Gráfico de $u(t)$ (em vermelho) e $\omega(t)$ (em azul) e $q(t)$ (em amarelo.)}
\end{figure}
\section{Questão 5}
Sabemos que $V_{D}(t) + V_{L}(t) - u(t) = 0$. Mas como estamos em um ponto de equilíbrio,
$V_{L}(t) = L\frac{di}{dt}(t) = 0$. Portanto, $V_{D}(t) = u(t)$.
E sabemos que $i(t)$ está dado na relação $V_{D}(t) = R_{D}\sqrt{\alpha i(t)}$. Isolando $i(t)$, temos:
\begin{equation}
(\frac{V_{D}(t)}{R_{D}})^2 . \frac{1}{\alpha} = i(t)
\end{equation}
Como $V_{D}(t) = u(t)$, teremos $(\frac{u(t)}{R_{D}})^2 . \frac{1}{\alpha} = i(t)$. Mas nos interessa controlar
a velocidade em malha aberta segundo a lei $u(t) = K_{MA}r(t)$. Teremos, portanto,
\begin{equation}
(\frac{K_{MA}r(t)}{R_{D}})^2 . \frac{1}{\alpha} = i(t)
\end{equation}
Como $\omega(t) = K_{i}i(t) + K_{q}q(t)$, pois estamos em um ponto de equilíbrio (isto é, $\frac{d\omega}{dt} = 0$),
teremos
\begin{equation}
\omega(t) = K_{i}((\frac{K_{MA}r(t)}{R_{D}})^2 . \frac{1}{\alpha}) + K_{q}q(t)
\end{equation}
Isolando $K_{MA}$:
\begin{equation}
K_{MA} = \frac{R_{D}}{r(t)}\sqrt{\frac{\alpha(\omega(t) - K_{q}q(t))}{K_{i}}}
\end{equation}
\begin{figure}[H]
\centering
{\includegraphics[width=\textwidth]
{assets/q5.jpg}}
\caption{Esquema da planta com controle de malha aberta no Simulink.}
\end{figure}
\section{Questão 6}
Em teoria, o controle em malha aberta torna o processo menos robusto em termos de rejeição de perturbações,
embora possa haver um maior seguimento de referência para sistemas sem perturbações.
A estratégia on-off, por ser realimentada, empresta mais robustez ao sistema a perturbações $q(t)$ do tipo degrau.
\end{document}