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

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.

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.