Aplicações de IA na Sintonia de Controladores PID
Controlador PID, rede neural artificial, rede neural profunda e conjunto estabilizante.
Os controladores PIDs estão presentes em aproximadamente 96% das malhas de controles industriais, porém estima-se que uma grande parte desses controladores não estão adequadamente sintonizados. Nos dias atuais ainda é uma tarefa difícil realizar a sintonia de controladores por meio de técnicas clássicas, o que tem motivado o desenvolvimento de novas ferramentas, empregando principalmente o uso de inteligência artificial para o ajuste dos parâmetros do controlador PID. Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de uma ferramenta para o ajuste de controladores PID, baseado na teoria do conjunto estabilizante desenvolvida por pesquisadores da Texas A&M pelo professor Bhattacharyya. Foi criado um programa capaz de, dado uma planta de segunda ordem, encontrar a região de estabilidade e, e dados valores para Kp e Ki,verificar se os mesmos estão ou não dentro da região de estabilidade, ou seja, pode-se verificar quais valores podem levar o sistema à instabilidade. Para implementação da ferramenta foi utilizado uma rede neural profunda supervisionada para classificação dos valores Kp e Ki tendo como entrada um banco de dados com mais de 10000 pares de valores para Kp e Ki. Foram testadas algumas configurações para a estrutura da rede neural, como número de camadas ocultas, neurônios por camadas, entre outros. Nos testes realizados o sistema apresentou uma acurácia de mais de 99,6%, mostrando-se eficiente na classificação dos pontos como pertencentes ou não à região de estabilidade.