@PHDTHESIS{ 2019:227055667,
 	title = {Metodologias de sintonia online e ótima para controladores com ações PID baseadas em modelos Neuro-Fuzzy e guiadas por dados de sensores (Data-Driven Ótima)},
 	year = {2019},
 	url = "https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/2878",
 	abstract = "A sintonia online e ótima de controles de processos industriais é uma atividade que requer o desenvolvimento
 de hardware e software dedicados para a atividade de ajustes de parâmetros de controladores
 em plantas industriais, que auxiliam no alcance das metas a serem atingidas em um espaço de tempo
 relativamente pequeno contribuindo com a evolução tecnológica da industria 4.0, que conduzem a uma
 sintonia autônoma dos processos industriais. No sentido de dar suporte para a sintonia de sistemas de
 controle que seguem abordagens de projeto dos tipos: model-base control (MBC) ou data-driven control
 (DDC), são metodologias propostas para sintonia online e ótima para controladores PID que são baseadas
 em modelos Neuro-Fuzzy e guiadas por dados de sensores. Nesta Tese de Doutorado apresenta-se
 metodologias inovadoras para controle de processos operacionais de sistemas industriais com aplicação
 em equipamentos do setor de mineração para serem embarcados em controladores lógicos programáveis
 (CLP). Para melhor entedimento, esta Tese está dividida em duas partes, onde na Parte I - faz-se a descrição
 geral do processo industrial, abordando-se cada uma das fases do processo e uma breve introdução
 sobre controladores lógicos programáveis. Apresenta-se o referencial teórico das ações proporcionais,
 integrais e derivativas (PID), programação dinâmica adaptativa (PDA) e inteligência computacional (IC)
 para o embasamento teórico, formulação e solução de problemas apresentados nesta Tese. Por fim, é
 apresentada a metodologia proposta. Já na Parte II - apresenta-se os modelos de sintonia online e ótima
 MBC e DDC de processos industriais em duas abordagens, sendo: a) Dependente de modelos da planta
 - representado em espaços de estado e funções de transferências (FTs), concebidos com dados reais dos
 processos para ajuste automático de ganhos de controladores PID. Este ajuste é feito da seguinte forma,
 no primeiro momento, os ganhos ótimos do controlador PID são determinados offline por meio de uma
 rede neuronal artificial estruturada (RNA-E) e em seguida, um sistema baseado em regras fuzzy é usado
 para fazer o ajuste dos ganhos por meio de um esquema de escalonamento online desse vetor de ganhos.
 No segundo momento, os ganhos ótimos do controlador PID são determinados online por meio de uma
 RNA-E do tipo feed-forward com algoritmos de treinamento com baixa complexidade computacional
 e algoritmos baseados em regulador linear quadrático (RLQ) com alto desempenho e b) Independente
 de modelos da planta - levando-se em conta, somente os sinais dos estados de entradas/saídas da planta
 medidos por sensores. Ainda neste contexto, apresenta-se uma metodologia de sintonia ótima de controladores com ganhos autoajustáveis por controle com base em RLQ (tempo contínuo/tempo discreto), em
 PDA, especificamente a programação dinâmica heurística aproximada/adaptativa dependente de ação
 (PDHADA) que foi aplicada nos experimentos apresentados nesta Tese.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET},
 	note = {DEPARTAMENTO  DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET}
}