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COMPARAÇÃO DE ESTRATÉGIAS DE CONTROLE DE SISTEMAS CAÓTICOS UTILIZANDO TÉCNICAS CONVENCIONAIS VERSUS METAHEURÍSTICAS
Última alteração: 2021-09-22
Resumo
https://youtu.be/IxvpVululvs
Se não todos, a maioria dos sistemas são não lineares. As técnicas de linearização, apesar de convenientes em um primeiro momento, escondem uma gama de fenômenos nos sistemas não lineares caóticos que podem ter grande utilidade nas mais diversas áreas da engenharia de controle. Alguns conceitos envolvidos no estudo dos sistemas não lineares são abordados da forma mais didática possível, partindo do conceito de sistema dinâmico, passando pela análise dos expoentes de Lyapunov até o teorema do sombreamento. A abordagem qualitativa dos sistemas dinâmicos proporciona uma forma prática de estudar o comportamento dos mais diversos sistemas, como a técnica de colheita de energia, o reator de fusão nuclear e o controle de caos na dinâmica cardíaca. O controle de sistemas dinâmicos aproveita essa variedade de fenômenos que os sistemas não lineares caóticos possuem. A maioria dos sistemas físicos reais são regidos por equações diferenciais não lineares e alguns deles podem apresentar comportamento caótico, que muitas vezes pode ser confundido com ruído. São os sistemas solúveis, ordenados e lineares que representam a exceção. Conhecer alguns comportamentos escondidos nos sistemas caóticos de interesse na engenharia e nas demais ciências, é importante para sabermos evitá-lo, quando preciso, ou aproveitar o comportamento aperiódico e aparentemente aleatório deles quando conveniente. Algumas estratégias de controle para sistemas caóticos são apresentadas na literatura, como o método OGY e o método do espaço de estados defasados. Este trabalho investigou o uso de Metaheurísticas para o cálculo destes ganhos. Estudos comparativos foram realizados de forma a estabelecer o desempenho entre as estratégias consagradas e a proposta por este trabalho. O uso das metaheurísticas frente ao método do espaço de estados defasados e OGY mostraram-se mais eficientes para estabilização das orbitas periódicas instáveis e das séries temporais.
Se não todos, a maioria dos sistemas são não lineares. As técnicas de linearização, apesar de convenientes em um primeiro momento, escondem uma gama de fenômenos nos sistemas não lineares caóticos que podem ter grande utilidade nas mais diversas áreas da engenharia de controle. Alguns conceitos envolvidos no estudo dos sistemas não lineares são abordados da forma mais didática possível, partindo do conceito de sistema dinâmico, passando pela análise dos expoentes de Lyapunov até o teorema do sombreamento. A abordagem qualitativa dos sistemas dinâmicos proporciona uma forma prática de estudar o comportamento dos mais diversos sistemas, como a técnica de colheita de energia, o reator de fusão nuclear e o controle de caos na dinâmica cardíaca. O controle de sistemas dinâmicos aproveita essa variedade de fenômenos que os sistemas não lineares caóticos possuem. A maioria dos sistemas físicos reais são regidos por equações diferenciais não lineares e alguns deles podem apresentar comportamento caótico, que muitas vezes pode ser confundido com ruído. São os sistemas solúveis, ordenados e lineares que representam a exceção. Conhecer alguns comportamentos escondidos nos sistemas caóticos de interesse na engenharia e nas demais ciências, é importante para sabermos evitá-lo, quando preciso, ou aproveitar o comportamento aperiódico e aparentemente aleatório deles quando conveniente. Algumas estratégias de controle para sistemas caóticos são apresentadas na literatura, como o método OGY e o método do espaço de estados defasados. Este trabalho investigou o uso de Metaheurísticas para o cálculo destes ganhos. Estudos comparativos foram realizados de forma a estabelecer o desempenho entre as estratégias consagradas e a proposta por este trabalho. O uso das metaheurísticas frente ao método do espaço de estados defasados e OGY mostraram-se mais eficientes para estabilização das orbitas periódicas instáveis e das séries temporais.
Palavras-chave
Caos. Controle. Metaheurísticas