Apostila: Projetos e Sistemas de Controle em Sistemas Discretos

EBook Apostila Esse arquivo é uma versão estática Para melhor experiência acesse esse conteúdo pela mídia interativa Unidade 4 Projetos e sistemas EBook Apostila EBook Apostila 2 38 Introdução da unidade Os projetos fazem parte de várias áreas do conhecimento e estão presentes em uma ampla gama de situações e contextos Todo projeto de controle tem como base a projeção de sua execução A fim disso os sistemas são pensados para cada necessidade apresentada no contexto real Logo nesta unidade iremos estudar os principais conceitos para que possamos ter uma base de como projetar e implementar controle por realimentação de estados em sistemas discretos Além disso neste conteúdo serão apresentados os principais termos básicos ligados ao projeto e à implementação de observadores de estados por filtro de Kalman Por outro lado iremos analisar a arquitetura necessária para que se possa elaborar projetos que envolvam os reguladores de realimentação de estados por meio de sintonia quadrática ótima sistemas de controle robustos também serão contemplados Com base nesses pontos e definições seremos capazes de analisar e pensar em como projetar um sistema eficiente e condizente com a demanda Projeto de controladores no espaço de estados em sistemas discretos Os sistemas de controle evoluíram nas últimas décadas juntamente com a tecnologia da informação a ciência da computação e a engenharia Ao longo dos anos o grande número de projetos experimentais e o avanço da ciência permitiram uma ampla padronização de componentes RABBATH LÉCHEVIN 2014 No vídeo abaixo vamos nos aprofundar ainda mais nessa temática Acompanhe Recurso Externo Recurso é melhor visualizado no formato interativo Com base no que você acabou de assistir as fundamentações discutidas na unidade fazem uma correlação melhor com o que até então havia sido apresentado Pense sobre isso EBook Apostila 3 38 REFLITA Qual relação pode existir entre sistemas discretos e contínuos Quando a simulação contínua de sistemas Continuous System Simulation CSS e a simulação de eventos discretos Discrete Event Simulation DES se tornaram métodos estabelecidos na década de 1960 notouse que os resultados desses métodos de modelagem muitas vezes diferiam As razões por trás dessa inconsistência e o problema de que tipo de modelo usar em diferentes circunstâncias têm sido discutidos desde então O CSS convencional geralmente trata todos os compartimentos variáveis de estado como contínuos e o tratamento de tempo é baseado em fatias de tempo que transferem frações do conteúdo em um compartimento durante uma etapa de tempo No entanto em muitas situações algumas grandezas de interesse a serem modeladas são por natureza discretas Preservar a discrição e a continuidade no modelo removerá vieses e artefatos de diferentes tipos A prática de modelar tudo como contínuo em CSS é a principal razão para comportamentos e resultados inconsistentes GUSTAFSSON STERNAD GUSTAFSSON 2017 EBook Apostila 4 38 Em outras palavras um sistema discreto é compreendido do ponto de vista técnico como aquele que muda de estado abruptamente em pontos discretos no tempo Desse modo a maior parte dos sistemas analisados e aplicados nas situações cotidianas por exemplo em pesquisa operacional e estudos de comunicação ou transporte podem ser classificados como do tipo discreto OGATA 1995 CORRIPIO SMITH 2008 MO BIL SINHA 2015 Por isso problemas discretos geralmente podem ser resolvidos usando computadores mesmo que o número de elementos seja muito grande Por outro lado os sistemas contínuos são definidos frequentemente usando equações diferenciais que implicam um número infinito de elementos Assim as soluções de engenharia para problemas contínuos podem ser obtidas usando métodos de discretização ZIENKIEWICZ TAYLOR ZHU 2013 EBook Apostila 5 38 FIGURA 1 Exemplo de sistema discreto em diagrama de blocos Fonte OGATA 1995 p 296 Isso leva o projetista a compreender que um modelo de simulação nessas condições contém um modelo físico e um modelo lógico No caso do físico o modelo traduzse como sendo uma réplica física do sistema real que é construída basicamente para requisitos de visão e torna o modelo claro para ser interpretado Todos os modelos e funções são modelos lógicos mas a sequência é a parte chave do sistema pois é necessária para simular a situação real MAHMOUD SINGH 1984 ZIENKIEWICZ TAYLOR ZHU 2013 MO BIL SINHA 2015 As propriedades de um sistema discreto são causalidade só há saída se houver entrada linearidade ao somar as entradas somamse as saídas Ao multiplicar a entrada por um dado escalar multiplicase a saída por um escalar isto é princípio da superposição invariância no tempo nesse caso dizse que o deslocamento de EBook Apostila 6 38 tempo na sequência de entrada gera o deslocamento de tempo na sequência de saída dada por y OPPENHEIM WILLSKY YOUNG 1983 Os sistemas possuem operações que são capazes de transformar o sinal de entrada em um sinal de saída considerando diferentes propriedades Para tal há uma série de interconexões estabelecidas Nesse aspecto quando falamos em propriedades de um sistema estamos nos referindo àquelas que são responsáveis pela descrição das características do operador H que representam o sistema SAIBA MAIS Clique em Expandir PDF para conferir a leitura a partir da página 15 ou copie o link a seguir em seu navegador e acesse httpwwweceufrgsbreng04006aulasaula4pdf Um sistema expresso por yt xt xt 2 pode ser considerado casual uma vez que todas as entradas atuais considerando o instante t possuem a dependência de entradas atuais nos instantes t ou passadas nos instantes t 2 Logo por outro lado um sistema não causal pode ser escrito como yt xt 1 uma vez que uma saída avaliada no instante atual t segundos é dependente da entrada em t 1 segundos que ainda não aconteceu HIGUTI KITANO 2003 Um exemplo de sistema invariante no tempo pode ser dado por y t sinx t Nesse caso considerando y1t como a saídaresposta a uma entrada dada por x1t temse que EBook Apostila 7 38 y1t sinx1t Se aplicarmos a entrada x2t temse x2 t x1 t t0 E nessa situação a correspondente saída é dada por y2t sin x2 t sin x1 t t0 Assim sabendo que EBook Apostila 8 38 y1 t t0 sin x1t t0 Obtémse a relação y2 t y1 t t0 E portanto o sistema é invariante no tempo Por outro lado podemos verificar o sistema expresso pela equação dada por yt tx t E assim para uma entrada expressa por EBook Apostila 9 38 x1 t y1t tx1t Logo para uma entrada do tipo x2t x1t t0 Temse a saída y2t tx2t tx1 t t0 Como EBook Apostila 10 38 y1t t0 t t0 x1 t t0 y2 t Considerase que o sistema não é invariante no tempo HIGUTI KITANO 2003 Conforme Mo Bil e Sinha 2015 do ponto de vista prático a simulação é o processo de projetar e criar um modelo computadorizado de um sistema real ou proposto para fins de experimentos numéricos de condição E isso nos dá uma melhor compreensão do comportamento desse sistema para um determinado conjunto de condições O controlador pode ser projetado pelo chamado método direto Para isso deve se seguir as seguintes etapas Clique nos cards abaixo para conferir Recurso Externo Recurso é melhor visualizado no formato interativo Logo notase que o método direto pode ser aplicado ao projeto de controlador digital no domínio do tempo discreto com mais objetividade Tratase de um dos métodos mais aplicados BOTTO 2008 Projeto de estimadores de estado por meio do filtro de Kalman EBook Apostila 11 38 A estimativa de estado pode ser compreendida como uma funçãochave na automação Essa função já se tornou popular em sistemas de potência em nível de transmissão para seu controle e supervisão permitindo uma grande variedade de medições e adotando técnicas para detectar e identificar falhas nas medições ANTSAKLIS MICHEL 1997 KAMINER et al 2001 A estimativa de estado é o processo de determinação do estado interno de um sistema fundindo um modelo matemático e as medições de dados de entradasaída Algoritmos de estimativa de estado são fundamentais para muitas tarefas de análise monitoramento e gerenciamento ANTSAKLIS MICHEL 1997 KAMINER et al 2001 SAIBA MAIS Considerando o campo de estudos dos sistemas de gerenciamento no caso da aplicação em setores como o de geração energia o estimador de estados é visto como sendo a principal ferramenta para a construção de um modelo matemático da rede em análise Nesse caso a justificativa é que as estimativas obtidas para todas as grandezas elétricas são mais confiáveis quando comparadas com as correspondentes grandezas elétricas medidas com a finalidade de fornecer uma base de dados em tempo real e confiável que permita ao operador do sistema manter a segurança operativa da rede Leia as páginas 10 e 11 do PDF disponível em httpsrepositoriounifeiedubrjspuibitstream12345678917031disserta cao0034098pdf Nascimento 2008 p 13 destaca que para que se torne possível uma estimação de estados que possa ser confiável são requeridas as seguintes informações EBook Apostila 12 38 observabilidade isto é se o sistema em análise continua observável caso a primeira condição seja satisfeita ou seja continue observável é necessário verificar a existência de medidas críticas e de conjuntos críticos de medidas se o sistema não for mais observável determinar as pseudomedidas necessárias à sua restauração tornando o sistema observável como um todo O processo de estimação de estados pode ser estipulado em quatro macrofases O estudo intitulado Estimação de estado em sistemas elétricos de energia de Nuno Pereira descreve o desenvolvimento de um algoritmo de estimação de estado implementado na ferramenta MATLAB No decorrer do trabalho podese encontrar a análise de diversas redes de teste sendo comparados os valores medidos com os valores estimados após as diversas simulações e adotandose diferentes configurações de medidas PEREIRA 2008 p 7 EBook Apostila 13 38 DICA Confira a leitura do referido material da página 79 à 89 Disponível em httpsrecippippptbitstream1040022126881D MNunoPereira2018MEESEpdf De acordo com Lopes 2008 p 17 EBook Apostila 14 38 No vídeo abaixo falaremos sobre a filtragem de Kalman acompanhe Recurso Externo Recurso é melhor visualizado no formato interativo Para a correta aplicação do filtro de Kalman podemos seguir uma abordagem metodológica que indique a possibilidade de se ter um resultado viável Veja a dica abaixo A determinação da estimativa do estado de operação do sistema elétrico é efetivamente realizada no Estimador de Estado processando um conjunto de grandezas medidas e a configuração topológica da rede elétrica Ao final do processo de estimação de estado é realizada a detecção identificação e tratamento das medidas portadoras de erros grosseiros processadas pelo Estimador de Estado através da realização de testes estatísticos EBook Apostila 15 38 DICA O filtro de Kalman remove o ruído assumindo o modelo predefinido de um sistema Portanto o modelo do filtro de Kalman deve ser significativo Pode ser definido metodologicamente da seguinte forma compreensão da situação modelagem do processo de estado modelagem do processo de medição modelagem do ruído teste do filtro refinamento do filtro Para saber mais sobre essa temática leia da página 34 à 37 do PDF httpsrepositorioufscbrbitstreamhandle123456 789224519TCCpdfsequence3isAllowedy EBook Apostila 16 38 Na fase de modelagem do ruído é importante destacar que deve ser feita tanto para o estado quanto para o processo de medição O filtro de Kalman assume o ruído gaussiano Isso faz com que seja recomendado que se tornem significativas a variância e a covariância erro isto é certificarse de que o erro modelado seja adequado para a situação Raramente as condições necessárias para a otimização existem realmente e ainda assim o filtro aparentemente funciona bem para muitas aplicações apesar dessa situação KIM BANG 2018 Sistemas de controle robustos H No contexto da teoria de controle temse a abordagem do chamado controle robusto H que representa um ramo que trabalha com as incertezas na representação do modelo de uma planta De acordo com Souza 2017 esse método de otimização vem se aperfeiçoando e apresenta resultados motivadores em relação à robustez Além disso o H mostrase eficaz para sistemas de controle que são lineares e invariantes no tempo Ainda de acordo com Souza 2017 p 11 Para que possamos entender como esse método funciona devemos destacar a base do conceito de planta SKOGESTAD POSTLETHWAITE 2001 de uma forma geral o problema do H consiste em dados os requisitos do projeto montar um sistema com os devidos filtros matrizes pesos de forma a adequar o sistema para as condições de desempenho e robustez e em seguida criar um problema de minimização da matriz função de transferência em malha fechada usando a norma infinita EBook Apostila 17 38 FIGURA 1 Estrutura de uma planta P Fonte SKOGESTAD POSTLETHWAITE 2001 Adaptada Nesse caso P é indicado como sendo o modelo da planta generalizada que engloba o modelo da planta além do modelo das perturbações e também a chamada interconexão estrutural que existe entre a planta e o controlador SKOGESTAD POSTLETHWAITE 2001 De acordo com Souza 2017 esse bloco P pode armazenar funções peso filtros Considerando esses pontos ressaltase que em um projeto robusto H são empregadas as funções de ponderação W1 W2 W3 Elas servem para especificar a estabilidade e o desempenho do referido sistema Devese associar os efeitos das funções no sistema de controle como fator crucial para a modelagem das especificações CHEN 1984 CASTRUCCI BITTAR SALES 2011 EBook Apostila 18 38 FIGURA 1 Exemplo de planta com funções Fonte CRUZ 2022 Adaptada As funções são Do ponto de vista da ação de controle para um determinado processo observase que ela depende de fatores como W1 erro especificado para o regime W2 limitações sobre a entrada de controle W3 condição de estabilidade respectivamente CHEN 1984 CASTRUCCI BITTAR SALES 2011 EBook Apostila 19 38 Nesse contexto o projeto de controle deve considerar características diversas que influenciarão na execução da planta Contudo sempre que se pensar em aplicação de sistemas robustos uma série de verificações deve ser feita para garantir o melhor retorno Na situação em que se deseja modelar ou projetar um determinado sistemacontrolador devese prestar atenção a alguns fatores por exemplo fidelidade na descrição dentro do contexto desejado verificar hipóteses e ação dos agentes exteriores perturbações encontrar a heurística apropriada criar controle capaz de suportar as interferências MEIROVITCH 1967 economia precisão demandada tempo de resposta do processo segurança sensores e elementos atuadores disponíveis BAYER ARAÚJO 2011 p 25 EBook Apostila 20 38 DICA Veja as páginas 1 e 2 do PDF a seguir httpswwwppgeeufmgbrdefesas398MPDF A técnica de controle robusto H é capaz de proporcionar uma modelagem dos erros Por essa razão essa questão é levada em consideração de uma forma direta na síntese de controladores Assim o elemento controlador calculado é prevenido sobre as chamadas faixas de frequência nas quais os erros modelados provavelmente serão maiores DOYLE STEIN 1981 De acordo com Fontenelle 2011 p 11 EBook Apostila 21 38 Por isso Souza 2017 p 23 cita que para o controlador capaz de superar todo o processo de linearização a ação da falta da exatidão na medida de alguns parâmetros as perturbações e estabilizando o sistema real se dá o nome de controlador robusto De acordo com Fortunato Vargas e Agulhari 2019 p 4 Nessas condições um determinado projeto de controle que envolve a robustez H torna possível a inclusão de especificações em termos de desempenho e estabilidade Além disso consideram a rejeição de perturbações e limitações na entrada de controle por meio das funções de ponderação DOYLE STEIN 1981 Os sistemas robustos podem ter várias aplicações por exemplo em um setor de pintura automotiva Veja abaixo a técnica de Controle Robusto H foi desenvolvida para sistemas incertos e o seu principal objetivo é prover uma solução que seja mais robusta em relação às obtidas com métodos LQGfiltro de Kalman ou outras técnicas de controle clássico O principal problema com técnicas LQGKalman é que não há métodos formais para modelar os erros da planta em muitos casos a abordagem H pode tornar o sistema robusto porém não suficiente devido ao não cumprimento aos requisitos adicionais de desempenho Assim podese realizar a otimização da compensação robusta aplicando em conjunto o controle por alocação de polos ou DEstabilidade EBook Apostila 22 38 EXEMPLO Na pesquisa de Souza Santos e Santos Filho 2008 p 513 foi realizada a aplicação de projeto de sistemas robustos no setor de pintura automatizada de uma empresa de parachoques Nesse caso o projeto robusto auxiliou a identificação das formas de variabilidade do processo de produção por meio da aplicação de um experimento e de técnicas estatísticas de forma ágil e com pouco desperdício de material O experimento feito pelos autores testou várias combinações dos níveis dos fatores de aplicação do verniz velocidade vazão rotação por minuto alta tensão ar modelador em amostras de para choques Disponível em httpswwwscielobrjgpaB8QtC5FbFvjP65LbGcc 3fGSformatpdflangpt EBook Apostila 23 38 O projeto robusto emprega uma abordagem experimental simples para determinar as configurações de parâmetro de projeto ideais analisando as relações complexas entre os fatores controláveis parâmetros de projeto os fatores incontroláveis fatores de ruído e o desempenho de qualidade As configurações de parâmetros ideais minimizam a influência dos fatores incontroláveis no produto reduzindo assim a variabilidade do produto e maximizando a sua qualidade LAI CHANG CHANG 2005 Zhang 2010 cita que os métodos de controle robustos são adequados para aplicações em que a estabilidade e a confiabilidade do sistema são as principais prioridades a dinâmica do processo é conhecida e as faixas de variação para incertezas podem ser estimadas Controles de aeronaves e naves espaciais são alguns exemplos desses sistemas SAIBA MAIS Considerando a natureza complexa na maior parte das vezes dos sistemas atuais podese ter um nível elevado de dificuldade na análise dos detalhes do sistema em questão Destacase a avaliação da interação entre os diversos componentes que devem compor o sistema Justamente por isso a simulação apresentase como uma prática relevante e viável para a avaliação do projeto de sistemas de controle Essa abordagem torna possível a realização da avaliação do sistema antes mesmo de sua construção e a observação das condições de funcionamento Leia da página 65 à 71 Acesse o link httpswwwufsmbrappuploadssites41320181111controleautomatic oprocessospdf Uma das partes mais difíceis para se projetar um bom sistema de controle é modelar o comportamento da planta Podese listar por isso alguns pontos críticos como CHEN 1984 ACKERMANN 1993 OPPENHEIM WILLSKY NAWAB 1997 QU 1998 Clique nas setas para avançar ou retornar o conteúdo EBook Apostila 24 38 Dados imperfeitos por vezes poucos dados concretos estão disponíveis sobre a planta Muitos sistemas de controle são projetados simultaneamente com a planta Mesmo que existam plantas semelhantes cada planta é ligeiramente diferente devido às tolerâncias associadas aos componentes individuais Plantas que variam no tempo a dinâmica de algumas plantas varia ao longo do tempo Dinâmica de ordem superior algumas plantas têm uma dinâmica de alta frequência muitas vezes negligenciada no modelo de planta nominal Por exemplo a vibração pode causar efeitos indesejados em altas frequências Não linearidade a maioria dos sistemas de controle são projetados assumindose sistemas lineares invariantes no tempo Isso é feito porque simplifica muito a análise do sistema Complexidade os sistemas mecânicos e elétricos são inerentemente complexos de modelar Em aplicações de controle de processo alguns sistemas de controle podem ser projetados com métodos de controle robustos especialmente para aqueles processos que são de missão crítica e possuem grandes faixas de incerteza e pequenas margens de estabilidade ZHANG 2010 Considerações finais Nesta unidade você teve a oportunidade de EBook Apostila 25 38 compreender a base para implementar controle por realimentação de estados em sistemas discretos entender como projetar e implementar observadores de estado por meio do filtro de Kalman conhecer os fundamentos para se projetar sistemas de controle robustos H O controle de cunho discreto é um dos tópicos que envolvem a automação industrial e as necessidades dos setores fabris sendo o principal motor para o desenvolvimento de técnicas e projetos cada vez mais robustos O controle discreto e a automação possuem uma ligação consolidada pela inovação O controle discreto é empregado para processos que envolvem apenas entradas e saídas discretas e seus dispositivos de instrumentação associados O controle discreto pode ser ainda classificado em controle de malha aberta e controle sequencial com intertravamentos Em outras palavras o controle discreto é um dos principais subsistemas da automação industrial e as necessidades dos setores manufatureiros são o motor fundamental para o crescimento e a maturidade Os sistemas de controle garantem a atuação adequada dos elementos sob a ação de comandos de orientação Por isso na prática os sistemas de controle são implementados em hardware digital A indústria manufatureira trouxe conceitos tecnológicos como o controlador lógico programável CLP os microprocessadores e os controladores além de sistemas de desligamento de emergência tecnologias de rede e processamento distribuído Isso tudo converge para uma única base projeto de sistemas Logo a modelagem e a identificação são necessárias para os projetos de sistemas de controle modernos e robustos Uma vez que o controlador é projetado seus parâmetros não mudam e o desempenho do controle é garantido O projeto de um sistema de controle desse tipo é normalmente baseado nas demandas encontradas em plantas reais Agora que finalizamos este conteúdo vamos testar seus conhecimentos com o quiz a seguir EBook Apostila 26 38 QUIZ De acordo com Sharma 2011 o controle discreto é empregado para processos que envolvem apenas entradas e saídas discretas e seus dispositivos de instrumentação associados O controle discreto pode ser ainda classificado em controle de malha aberta e controle sequencial com intertravamentos Em sistemas discretos ambos os sinais de entrada e saída são sinais discretos Logo as mudanças são do tipo Resposta Correta A alternativa está correta pois as variáveis nos sistemas discretos variam com o tempo Nesse tipo de sistema as mudanças são predominantemente descontínuas O estado das variáveis no sistema discreto muda apenas em um conjunto discreto de pontos no tempo predominantemente descontínuas a EBook Apostila 27 38 Resposta Incorreta A alternativa está incorreta uma vez que a continuidade é verificada em sistemas contínuos O estado das variáveis muda somente em um conjunto discreto de pontos notados no tempo Notase que as variáveis presentes em sistemas discretos variam com o tempo Resposta Incorreta A alternativa está incorreta uma vez que a continuidade é verificada em sistemas contínuos O estado das variáveis muda somente em um conjunto discreto de pontos notados no tempo Notase que as variáveis presentes em sistemas discretos variam com o tempo Resposta Incorreta A alternativa está incorreta uma vez que a continuidade é verificada em sistemas contínuos O estado das variáveis muda somente em um conjunto discreto de pontos notados no tempo Notase que as variáveis presentes em sistemas discretos variam com o tempo predominantemente contínuas b apenas contínuas c invariantes no tempo d EBook Apostila 28 38 Resposta Incorreta A alternativa está incorreta uma vez que a continuidade é verificada em sistemas contínuos O estado das variáveis muda somente em um conjunto discreto de pontos notados no tempo Notase que as variáveis presentes em sistemas discretos variam com o tempo De acordo com Mackenroth 2004 quando se projeta um sistema de controle o objetivo final é controlar um determinado sistema em um ambiente real No caso dos projetos de sistema de controle fazse inúmeras suposições sobre o sistema e então descrevese o sistema com algum tipo de modelo matemático Qual o papel da abordagem matemática nesse caso invariantes no espaço e Prevê comportamento do sistema a EBook Apostila 29 38 Resposta Correta A alternativa está correta pois o uso de um modelo matemático torna possível fazer previsões sobre como o sistema se comportará e podem ser usadas quaisquer ferramentas de simulação e técnicas analíticas para fazer tais previsões Resposta Incorreta A alternativa está incorreta pois os cálculos envolvem fatores internos ao modelo e respectivamente ao sistema As variáveis de entrada e saída são elencadas com base na real demanda do problema A simulação é feita por meio de softwares que possuem em suas bases a estrutura matemática aplicada O decisor usufrui dos resultados do modelo como forma de tomada de decisão Resposta Incorreta A alternativa está incorreta pois os cálculos envolvem fatores internos ao modelo e respectivamente ao sistema As variáveis de entrada e saída são elencadas com base na real demanda do problema A simulação é feita por meio de softwares que possuem em suas bases a estrutura matemática aplicada O decisor usufrui dos resultados do modelo como forma de tomada de decisão Calcula erros externos ao sistema b Define as variáveis do sistema c EBook Apostila 30 38 Resposta Incorreta A alternativa está incorreta pois os cálculos envolvem fatores internos ao modelo e respectivamente ao sistema As variáveis de entrada e saída são elencadas com base na real demanda do problema A simulação é feita por meio de softwares que possuem em suas bases a estrutura matemática aplicada O decisor usufrui dos resultados do modelo como forma de tomada de decisão Resposta Incorreta A alternativa está incorreta pois os cálculos envolvem fatores internos ao modelo e respectivamente ao sistema As variáveis de entrada e saída são elencadas com base na real demanda do problema A simulação é feita por meio de softwares que possuem em suas bases a estrutura matemática aplicada O decisor usufrui dos resultados do modelo como forma de tomada de decisão Define os resultados de simulação d Indica o papel do decisor e EBook Apostila 31 38 Segundo Yang e Yin 2019 o projeto de sistemas de controle robustos tem como base duas tarefas principais a primeira consiste em determinar a estrutura do controlador e a segunda em ajustar os parâmetros do controlador para fornecer um desempenho ideal do sistema Contudo devese saber que tal processo do projeto é feito com total conhecimento da planta e de suas demandas Qual característica é tida como crucial nesse contexto Resposta Correta A alternativa está correta pois o controle robusto referese ao comando de plantas desconhecidas com a sua respectiva dinâmica desconhecida e ainda sujeitas a distúrbios não conhecidos em sua totalidade Claramente a incerteza é o fator crucial nesse processo Incerteza a Certeza b EBook Apostila 32 38 Resposta Incorreta A alternativa está incorreta pois a certeza não está presente no modelo da planta Existem distúrbios diversos que ocorrem no sistema da planta A previsiblidade é prejudicada pelas perturbações que podem ocorrer Há ruídos ou perturbações que podem ser lidos nas entradas do sistemaplanta Resposta Incorreta A alternativa está incorreta pois a certeza não está presente no modelo da planta Existem distúrbios diversos que ocorrem no sistema da planta A previsiblidade é prejudicada pelas perturbações que podem ocorrer Há ruídos ou perturbações que podem ser lidos nas entradas do sistemaplanta Resposta Incorreta A alternativa está incorreta pois a certeza não está presente no modelo da planta Existem distúrbios diversos que ocorrem no sistema da planta A previsiblidade é prejudicada pelas perturbações que podem ocorrer Há ruídos ou perturbações que podem ser lidos nas entradas do sistemaplanta Consistência c Previsibilidade d Invariação e EBook Apostila 33 38 Resposta Incorreta A alternativa está incorreta pois a certeza não está presente no modelo da planta Existem distúrbios diversos que ocorrem no sistema da planta A previsiblidade é prejudicada pelas perturbações que podem ocorrer Há ruídos ou perturbações que podem ser lidos nas entradas do sistemaplanta Conclusão da disciplina Os sistemas podem ser projetados com base nas particularidades de uma aplicaçãoplanta Nesse aspecto considerando os tipos de controle aquele pautado em feedback é denotado como sendo um sistema no qual a ação de controle depende da saída do processo Logo esse tipo de sistemática mede as variáveis na saída do processo Por outro lado o controle do tipo feedforward não espera por perturbações de efeito percebidas pelo processo caso contrário ele atuará antes que as perturbações afetem o sistema para antecipar os efeitos que serão causados por ele A aplicação do controle em cascata por sua vez pode ser destrutiva se os elementos de processo do loop primário forem mais rápidos do que os elementos de processamento do loop secundário Assim entendese que o sistema de controle em cascata só pode ser aplicado a um processo com um elemento primário muito mais lento que seu elemento secundário A ação de modelagem permite ao projetista eou decisor analisar um sistema sem realmente construir o sistema físico Nem sempre é viável analisar um sistema físico por diversos motivos como custos e operacionalização Usando alguns métodos como as equações diferenciais por exemplo temse a possibilidade de representar sistemas dinâmicos em termos matemáticos para obter informações sobre seu comportamento dinâmico Os controladores têm encontrado amplas aplicações nas indústrias em ramos diversos O objetivo do projeto do sistema de controle é obter o desempenho desejado do sistema Por isso a compreensão das abordagens de projeção como os métodos de projeto do controlador realimentador de estado do observador de estado e do servocontrolador com lei de controle ótimo para um sistema linear destacamse nesse cenário EBook Apostila 34 38 O sistema de controle deve ser projetado com base nas dinâmicas percebidas no campo real Para tal diversas metodologias e abordagens estão disponíveis para simulação e projeção desses sistemas Devese ressaltar que todos os conceitos e teorias só podem ser validados após testes e avaliações de consistência que farão com que os modelos funcionem da melhor forma possível O controle e seus componentes possuem uma ampla gama de aplicações e estão à disposição para difusão em diversos campos do conhecimento Vale ressaltar também que as variáveis inerentes aos modelos devem ser consideradas com cautela uma vez que formam a base de qualquer método de simulação e projeção Ficamos por aqui Desejo sucesso a você e até a próxima Referências ACKERMANN J Robust control systems with uncertain physical parameters New York USA SpringerVerlag 1993 ANTSAKLIS 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