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Controle ótimo quadráticoSistemas Lineares

Controle ótimo quadrático

Santa Maria, junho de 2012

Josemar de Oliveira QuevedoLucas Vizzotto Bellinaso

Prof. Dr. Vinícius Montagner

Controle ótimo quadráticoSistemas Lineares

2

Tópicos

• Introdução• Controle ótimo quadrático: equacionamento• Escolha de Q e R• Exemplo de projeto

– Projeto mal feito– Projeto bem feito

• Simulação de um conversor Buck• Conclusões

Controle ótimo quadráticoSistemas Lineares

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Introdução

• Realimentação de estados:– Obtenção da resposta desejada para o sistema através do cálculo

do ganho K, onde u = R – K x.– Funciona se o sistema for controlável.

• Controle ótimo quadrático:– Técnica empregada para cálculo do ganho K.

u

Controle ótimo quadráticoSistemas Lineares

4

Controle ótimo quadrático Desenvolvimento matemático

• Consiste na minimização de um índice de desempenho quadrático J.

• As matrizes Q e R devem ser Hermitianas e definidas positivamente:– Q = Q’ e R = R’– v’Qv ≥ 0 e v’Rv ≥ 0 , onde v é um vetor como x e u.

• Se o sistema for controlável, a minimização de J sempre torna o sistema estável.

' '

0 0

,J L x u dt x Qx u Ru dt

Controle ótimo quadráticoSistemas Lineares

5

Controle ótimo quadráticoDesenvolvimento matemático

Sendo u = - Kx, pode-se obter:

' ' '

0 0

'J x Qx u Ru dt x Q K RK xdt

' ' ' ' 'd

x Q K RK x x Px x Px x Pxdt

x A BK x

'' ' 'x Q K RK x x A BK P P A BK x

Se houver uma matriz P Hermitiana que:

Do sistema realimentado substitui-se:

O que leva a: ' 'A BK P P A BK Q K RK

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6

Controle ótimo quadrático Desenvolvimento matemático

Sendo Q + K’RK sempre positivo, pela segunda Lei de Liapunov, se o sistema for estável, então existe P que satisfaça:

A BK P P A BK Q K RK

Se e separando os termos em K da equação acima:

1 11 ' 0A P PA PBR B P Q TK T B P TK T B P

Pode-se obter que a minimização de J em relação a K requer:

1 1 '0TK T B P K R B P

'R T T

Controle ótimo quadráticoSistemas Lineares

7

Controle ótimo quadrático Desenvolvimento matemático

• O cálculo de K é resumido nas seguintes etapas:– Encontrar P definida positivamente que satisfaça a

equação reduzida de Ricatti:

– Calcular K com a seguinte equação:

' 1 ' 0A P PA PBR B P Q

1 'K R B P

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8

Escolha de Q e R

• Matriz Q: – Relativa à importância do erro de cada estado do sistema.– Normalmente definida na forma diagonal, para que a

importância de cada estado seja definida de forma independente.

– Exemplo: q1 refere-se à importância do erro de x1. Quando maior q1, mais rápido será reduzido o erro de x1.

1

2

3

0 0

0 0

0 0

q

Q q

q

Controle ótimo quadráticoSistemas Lineares

9

Escolha de Q e R

• Matriz R: – Relativa à energia necessária para cada entrada.– Normalmente definida na forma diagonal, para que cada entrada

seja tratada independentemente.– Exemplo: r1 refere-se à energia absorvida da entrada u1.

– Quanto maior é r1, menor é a energia absorvida de u1, e mais lento é o controle dependente dessa entrada.

– Quanto menor r1 maiores os ganhos relativos à entrada u1.

1

2

0

0

rR

r

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10

Escolha de Q e RComando do Matlab

• Para obter o ganho K no software Matlab, utiliza-se o seguinte comando:

K = lqr(A,B,Q,R) ou K = lqr(sys,Q,R)

• Exemplo:

A = [1 2 ; 3 4];B = [1 ; 0];Q = [10 0; 0 1];R = 1;K = lqr(A,B,Q,R)

Valor de K obtido no Matlab: K = [13.0812 22.4926]

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Exemplo de projeto: modelagem do sistema

Figura 1 - Sistema RLC proposto

• R=50Ω;• C=220uF;• L=886μH;• Vc (referência)=50V

uL

C R

iL

vc

L

c

L

c

L

i

vy

u

Li

v

L

CRCi

01

1

0

01

11vc

Controle ótimo quadráticoSistemas Lineares

12

Exemplo de projeto: sistema ampliado

• Sistema aumentado:

Figura 2 – Diagrama de blocos do sistema a ser controlado

Cxrdte

Cxryre

ruL

dte

i

v

L

CRC

dte

Lic

v

L

c

1

0

0

0

1

0

001

001

011

.

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13

Exemplo de projeto: controlabilidade

• Controlabilidade:

– Valores numéricos da matriz aumentada

0

7,1128

0

001

007,1128

055,45490

aum

aum

B

A

aumaumaumaumaum BABABC 2

9

93

96

100051,000

107904,5010128,1

104664,01013,50

C

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Exemplo de projeto: definição de Q e R

• Projeto adequado:– Objetivo: buscar a resposta que alie os menores

ganhos, menor energia de controle e resposta mais rápida do controlador sobre a planta.

• Ganhos: K = [-0,0223 11,1723 -79,0569];• Pólos = [-505 -12195].

800

500000000

01000000

001

R

Q

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15

Exemplo de projeto: definição de Q e R

Aaum = [A zeros(2,1);-C 0]; Baum = [B;0];Q = [1 0 0;0 100000 0; 0 0 5000000]; R = [800];Kah = lqr(Aaum,Baum,Q,R)K = Kah(1:2)Kl = -Kah(3); AA = [A-B*K B*Kl;-C 0];BB = [0;0;1]; CC = [C 0]; DD = [0];

t = 0:0.0001:0.12;[y,x,t] = step(AA,BB,CC,DD,1,t);[y2,X,t] = step(A,B,C,D,1,t);x1 = [1 0 0]*x'; x2 = [0 1 0]*x'; x3 = [0 0 1]*x'; subplot(2,2,1); plot(t,x1,'LineWidth',2); gridhold onplot(t,y2,'r');subplot(2,2,2); plot(t,x2,'LineWidth',2); gridsubplot(2,2,3); plot(t,x3,'LineWidth',2); griderro=1-x1;subplot(2,2,4); plot(t,erro);grid

% tensão de saída% corrente% erro integrado

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16

Exemplo de projeto: definição de Q e R

Figura 3 - Resposta do sistema – projeto adequado

0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.120

0.5

1

1.5

2x1 (tensão) versus t

t Sec

x1

x1 (tensão)Vc malha aberta

0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.120

0.005

0.01

0.015

0.02x2 (corrente) versus t

t Sec

x2

0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.120

0.005

0.01

0.015

0.02x3 (erro integrado) versus t

t Sect

x3

0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.120

0.5

1erro

t Sec

erro

Tempo de acomodação: 40 ms

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Exemplo de projeto: definição de Q e R

Figura 4 – Resposta em frequência do sistema – projeto adequado

-150

-100

-50

0

50

Mag

nitu

de (

dB)

101

102

103

104

105

106

-180

-135

-90

-45

0

Phas

e (d

eg)

Bode Diagram

Frequency (rad/sec)

Sistema em malha abertaSistema controlado

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18

Exemplo de projeto: definição de Q e R

• Projeto inadequado:– Atribuir valores à matriz Q que priorizem os estados

menos relevantes para a resposta do sistema. • Valores elevados reduzem o erro em relação à referência, mas

aumentam o esforço de controle.• Valores reduzidos aumentam o erro e diminuem o esforço de

controle;

– Reduzir ou elevar demasiadamente os valores da matriz R;

• A redução resulta em ganhos que tenham magnitude que podem não ser implementáveis na prática;

• O aumento eleva o erro.

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Exemplo de projeto: definição de Q e R

• Exemplo: priorização dos estados menos relevantes para a resposta do sistema na matriz Q.

– Ganhos: K = [30,3201 15,9441 -3,1623];– Pólos = [-9043,3 + j*8974,3; -9043,3 – j*8974,3]. 1

1000

0100

001000

R

Q

0 0.2 0.4 0.6 0.8 10

0.5

1

1.5

2x1 (tensão) versus t

t Sec

x1

x1 (tensão)Vc malha aberta

0 0.2 0.4 0.6 0.8 10

0.5

1

1.5

2x 10

-3 x2 (corrente) versus t

t Sec

x2

0 0.2 0.4 0.6 0.8 10

0.2

0.4

0.6

0.8

1x3 (erro integrado) versus t

t Sect

x3

0 0.2 0.4 0.6 0.8 10.9

0.92

0.94

0.96

0.98

1erro

t Sec

erro

)

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Exemplo de projeto: definição de Q e R

Figura 5 – Resposta em frequência - priorização dos estados menos relevantes para a resposta do sistema na matriz Q

-150

-100

-50

0

50

Mag

nitu

de (

dB)

Bode Diagram

Frequency (rad/sec)10

210

310

410

510

6-180

-135

-90

-45

0

Phas

e (d

eg)

Sistema em malha abertaSistema controlado

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Exemplo de projeto: definição de Q e R

• Exemplo: Valores muito reduzidos para a matriz R.– Ganhos: K = [38,4 1000,2 -7071,1];– Pólos = [-300; -1,1287*10^6].

1.0

500000000

01000000

001

R

Q

0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.120

0.5

1

1.5

2x1 (tensão) versus t

t Sec

x1

x1 (tensão)Vc malha aberta

0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.120

0.005

0.01

0.015

0.02

0.025

0.03x2 (corrente) versus t

t Sec

x2

0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.120

0.002

0.004

0.006

0.008

0.01x3 (erro integrado) versus t

t Sect

x3

0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12-0.2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

erro

t Sec

erro

)

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Figura 6 – Resposta em frequência – redução excessiva dos valores da matriz R

-200

-150

-100

-50

0

50

Mag

nitu

de (

dB)

101

102

103

104

105

106

107

108

-180

-135

-90

-45

0

Phas

e (d

eg)

Bode Diagram

Frequency (rad/sec)

Sistema em malha abertaSistema controlado

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Exemplo de projeto: definição de Q e R

• Exemplo: Valores muito elevados para a matriz R.– Ganhos: K = [-0.0118 0.6362 -5 ];– Pólos = [-404,5+j*2229,6; -404,5-j*2229,6].

200000

500000000

01000000

001

R

Q

0 0.2 0.4 0.6 0.8 10

0.5

1

1.5

2x1 (tensão) versus t

t Sec

x1

x1 (tensão)Vc malha aberta

0 0.2 0.4 0.6 0.8 10

0.005

0.01

0.015

0.02x2 (corrente) versus t

t Sec

x2

0 0.2 0.4 0.6 0.8 10

0.05

0.1

0.15

0.2x3 (erro integrado) versus t

t Sect

x3

0 0.2 0.4 0.6 0.8 10

0.2

0.4

0.6

0.8

1erro

t Sec

erro

)

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Exemplo de projeto: definição de Q e R

Figura 7 – Resposta em frequência – aumento excessivo dos valores da matriz R

-80

-60

-40

-20

0

20

40

Mag

nitu

de (

dB)

102

103

104

105

-180

-135

-90

-45

0

Phas

e (d

eg)

Bode Diagram

Frequency (rad/sec)

Sistema em malha abertaSistema controlado

Controle ótimo quadráticoSistemas Lineares

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Exemplo de projeto: definição de Q e R

• Comparação dos projetos:

Tabela 1 – Comparação das características dos projetos

pólos ganhos p1 p2 k1 k2 klSistema em malha aberta - 4,55 + j*2264,6 -4,55 - j*2264,6 --- --- ---Projeto adequado -505 -12195 -0,0223 11,1723 -79,0569priorização inadequada dos estados em Q -9043,3 +j*8974,3 -9043,3 -j*8974,3 30,3201 15,9441 -3,1623Redução excessiva dos valores de R -300 -1128700 38,4 1000,2 -7071,1

Aumento excessivo dos valores de R -404,5+j*2229,6 -404,5-j*2229,6 -0,0118 0,6362 -5

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Simulação: conversor Buck

Figura 8 – Conversor buck simulado sob condições nominais

Controle ótimo quadráticoSistemas Lineares

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Simulação: conversor Buck

• Condições nominais:

Figura 9 – Resposta do conversor operando em malha aberta (vermelho), e com o LQR (azul)

Controle ótimo quadráticoSistemas Lineares

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Simulação: conversor Buck

Figura 10 – Resposta do erro e erro integrado

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29

Simulação: conversor Buck

Figura 11 – Conversor buck simulado com redução de 50% da carga

Controle ótimo quadráticoSistemas Lineares

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Simulação: conversor Buck

• Redução de 50% da carga:

Figura 12 – Resposta do conversor operando em malha aberta (vermelho), e com o LQR (azul)

Controle ótimo quadráticoSistemas Lineares

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Simulação: conversor Buck

Figura 13 – Conversor buck simulado com aumento de 100% da carga

Controle ótimo quadráticoSistemas Lineares

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Simulação: conversor Buck

• Aumento de 100% da carga:

Figura 14 – Resposta do conversor operando em malha aberta (vermelho), e com o LQR (azul)

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Simulação: conversor Buck

Figura 15 – Conversor buck simulado com variação da referência

Controle ótimo quadráticoSistemas Lineares

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Simulação: conversor Buck

• Variação da tensão de referência de 50 V para 70 V:

Figura 16 – Resposta do conversor para a variação da referência

Controle ótimo quadráticoSistemas Lineares

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Simulação: conversor Buck

Figura 17 – Conversor buck alimentado por retificador monofásico

Controle ótimo quadráticoSistemas Lineares

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Simulação: conversor Buck

• Conversor buck alimentado por retificador monofásico:

Figura 18 – Tensão de saída em azul, tensão de entrada em vermelho. (a) malha fechada (b) malha aberta

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Conclusões

• O controle LQR oferece uma forma metódica de cálculo dos ganhos de realimentação de estados a partir da minimização de um fator de desempenho quadrático J;

• A resposta do sistema depende dos valores projetados para as matrizes Q e R, as quais determinam a importância relativa do erro e da quantidade de energia necessária no processo de controle, respectivamente;

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Conclusões

• As matrizes Q e R são definidas empiricamente, portanto, estão sujeitas a diferentes respostas, que serão tão boas quanto maior a faixa de valores testados, permitindo assim definir a configuração que melhor se encaixa para um dado projeto;

• O projeto do controlador aplicado ao conversor Buck visou obter uma resposta que levasse o nível de tensão de saída para o valor desejado com reduzida demanda de energia e rápida resposta dos estados do sistema;

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Conclusões

• Vantagens do conversor LQR: – Permite a minimização da energia demandada

pelo sistema, resultando em melhor rendimento do sistema de controle;

• Desvantagens do conversor LQR: – Limitação da técnica relacionada à maneira

aleatória de definição dos ganhos do controlador, sendo difícil definir a condição ótima de ganhos.

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Considerações finais

• Josemar de Oliveira Quevedo:– josemar.oliveira.quevedo@gmail.com

• Lucas Vizzotto Bellinaso:– lbellinaso@gmail.com