Aplicação do método VDFT para sintonia de malhas de controle em cascata

Abstract

Neste trabalho, investigou-se a aplicação de métodos controle baseado em dados para a sintonia de malhas de controle em cascata, com destaque para método VDFT (Virtual Disturbance Feedback Tuning) cujo objetivo é a rejeição de distúrbio. As soluções aborda das visam otimizar o desempenho de sistemas de controle, aproveitando as vantagens dos métodos baseados em dados e os graus de liberdade que as configurações de malhas em cascata oferecem para lidar com as diferentes dinâmicas dos sistemas. Foram formuladas estratégias para a aplicação do método baseado em dados em duas configurações de malhas em cascata: a primeira configuração, referida como Cascata 1, possui o controlador interno posicionado no ramo de realimentação, enquanto na segunda configuração, denominada Cascata 2, o controlador interno é posicionado no caminho direto. Na Cascata 1, os controladores interno e externo são calculados em apenas uma etapa, enquanto na Cascata 2 o projeto é realizado de forma sequencial, determinando-se, primeiramente, o controlador interno e, com base nele, o controlador externo. Em ambos os casos, é necessário apenas um único conjunto de dados obtidos em ensaios na planta. Simulações compararam malhas simples e em cascata, sendo esta última superior na rejeição de distúrbios. A inclusão de filtros de ponderação otimizou, ainda mais, a resposta do sistema. Esses resultados evidenciam o potencial das configurações em cascata em comparação com um controlador de malha única

This work investigates the application of data-driven control methods for tuning cascade control loops, with a focus on the Virtual Disturbance Feedback Tuning (VDFT) method, aimed at disturbance rejection. The proposed solutions optimize control system perfor mance by leveraging the advantages of data-driven approaches and the flexibility offered by cascade control configurations to address diverse system dynamics. Strategies were formulated for applying the data-driven method to two cascade control configurations. The first configuration, referred to as Cascade 1, places the inner controller in the feedback branch, while the second configuration, called Cascade 2, positions the inner controller in the forward path. In Cascade 1, the inner and outer controllers are designed simultaneously in a single step, whereas in Cascade 2, the design is sequential: the inner controller is determined first, followed by the outer controller based on the inner loop. In both cases, only a single dataset obtained from plant experiments is required. Simulations compared single-loop and cascade control schemes, with the latter demons trating superior disturbance rejection. The inclusion of weighting filters further optimized the systems response. These results underscore the potential of cascade configurations over single-loop controllers