• Login
    View Item 
    •   DSpace Home
    • BIBLIOTECA DIGITAL: Teses & Dissertações
    • 40001016043P4 Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
    • Dissertações
    • View Item
    •   DSpace Home
    • BIBLIOTECA DIGITAL: Teses & Dissertações
    • 40001016043P4 Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
    • Dissertações
    • View Item
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Identificação usando programação de expressão gênica e aplicação de controladores em válvulas de recirculação de gases de escape

    Thumbnail
    View/Open
    R - D - GABRIEL MAIDL.pdf (1.504Mb)
    Date
    2016
    Author
    Maidl, Gabriel
    Metadata
    Show full item record
    Subject
    Engenharia elétrica
    Controle preditivo
    Expressão gênica
    Algoritmos geneticos
    Teses
    xmlui.dri2xhtml.METS-1.0.item-type
    Dissertação
    Abstract
    Resumo: A Recirculação de Gases de Escape é um método que visa à diminuição da emissão de uma importante classe de poluente, os Óxidos de Nitrogênio. Esta redução é alcançada por meio da diminuição da temperatura em que a queima do combustível ocorre, ocasionada pela reinserção de parte dos gases de escape, inertes na combustão, na admissão do motor através de uma válvula. Essa válvula, chamada de Válvula de Recirculação de Gases de Escape, é um sistema eletromecânico composto por um motor de corrente contínua, um trem de engrenagens e a própria válvula. O posicionamento da abertura desta válvula é diretamente ligado à quantidade de gases recirculados e, por consequência, à quantidade de poluentes emitidos. Portanto, o estudo e controle de sua dinâmica são realizados neste trabalho. São investigadas as estruturas de modelos Autorregressivos lineares e não-lineares, as quais, utilizando dados obtidos dessa válvula, servirão para modelar a dinâmica do sistema. A seleção de estrutura desses modelos é realizada por intermédio da Programação de Expressão Gênica, um algoritmo bioinspirado otimizador de estruturas. Um controlador Proporcional-Integral a ser aplicado é obtido por meio da otimização de seus parâmetros pelo Algoritmo Genético. Também foi investigado e aplicado o Controlador Preditivo Generalizado, que calcula o sinal de controle ideal por meio da estimativa das respostas futuras utilizando um modelo do sistema. Posteriormente, foram comparados os modelos encontrados e o desempenho dos controladores aplicados. Palavras-chave: Recirculação de Gases de Escape. Identificação de Sistemas. Algoritmos Genéticos. Programação de Expressão Gênica. Controle de Sistemas.
     
    Abstract: The Recirculation of Exhaust Gases is a method wich aim to reduce the emission of a Oxides of Nitrogen, a relevant pollutant class. This reduction is achieved by decreasing the temperature the fuel burns, achieved through the reinsertion of exhaust gases into the engine inlet through a poppet valve, theses gases are inert in the combustion process. Such valve, so-called Recirculation Exhaust Gas Valve, is an electromechanical system composed by a DC motor, a gear train and the valve itself. The positioning of the valve's opening is directly attached to the amount of recirculated gas and therefore the amount of pollutants emitted. Therefore the study and control of it's dynamics are carried out in this work. We'll investigate the structures of linear and nonlinear autoregressive models, which will be used to model the system dynamics taking in account the data collected from the valve. The selection of these models structure is accomplished by Gene Expression Programming, a bioinspired structure optimization. A Genetic Algorithm is used to optimize the parameters of a Proportional-Integral Controller which will be applied in the system. We will also investigate and apply the Generalized Predictive Controller, which calculates the optimal control signal by estimating the future responses using a system model. Later, we compare the models results and the performances of the applied controllers. Keywords: Exhaust Gases Recirculation. System Identification. Genetic algorithms. Gene Expression Programming. Control systems.
     
    URI
    https://hdl.handle.net/1884/47334
    Collections
    • Dissertações [266]

    DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
    Contact Us | Send Feedback
    Theme by 
    Atmire NV
     

     

    Browse

    All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsxmlui.ArtifactBrowser.Navigation.browse_typeThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsxmlui.ArtifactBrowser.Navigation.browse_type

    My Account

    LoginRegister

    Statistics

    View Usage Statistics

    DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
    Contact Us | Send Feedback
    Theme by 
    Atmire NV