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Tipo: Artigo de Evento
Título: Porque Não Deveríamos Esquecer o Preditor de Smith
Autor(es): Machado, Gabriel Freitas
Pereira, René Descartes Olímpio
Torrico, Bismark Claure
Nogueira, Fabrício Gonzalez
Palavras-chave: Atraso de transporte;DTC;PI;PID;Compromisso desempenho - Robustez;Margem de atraso
Data do documento: 2019
Instituição/Editor/Publicador: Sociedade Brasileira de Automática (SBA) - https://proceedings.science/sbai-2019/inicio; Galoá Science - https://galoa.com.br/
Citação: MACHADO, Gabriel Freitas; PEREIRA, René Descartes Olímpio; TORRICO, Bismark Claure; NOGUEIRA, Fabrício Gonzalez. Porque não deveríamos esquecer o Preditor de Smith. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE AUTOMAÇÃO INTELIGENTE, 14º., 27 a 30 Out. 2019, Ouro Preto, Minas Gerais. Anais eletrônicos[...] Campinas, Galoá, 2019. v. 1, p. 2141-2146, 2019.- 108391. DOI: 10.17648/sbai-2019-111455.
Resumo: Recentemente, o uso do Preditor de Smith foi questionado devido a problemas relacionadas à sua robustez à incertezas no atraso de transporte do processo. Assim, este trabalho apresenta uma comparação entre uma estrutura derivada do Preditor de Smith, denominada Compensador de Atraso de Transporte Simplificado (SDTC), e controladores PI/PID em termos de desempenho e robustez. Os principais resultados desta comparação mostram que o SDTC é melhor ou similar aos controladores PI/PID em desempenho e que a robustez quanto à incertezas no atraso de transporte pode ser melhor quantificada em termos de curvas de incerteza multiplicativa e de índice de robustez.
Abstract: Recently, the use of the Smith Predictor was questioned due to issues related to its robustness to process dead-time uncertainties. Thus, this work presents a comparison between a structure derived from Smith Predictor, called Simplified Dead-Time Compensator (SDTC), and PI/PID controllers in terms of performance and robustness. The main results of this comparison show that the SDTC is better or similar than PI/PID controllers in terms of performance and that robustness to dead-time uncertainties can be better quantified in terms of multiplicative uncertainties and robustness index curves.
URI: DOI: 10.17648/sbai-2019-111455
http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/65314
ISSN: 2358-4483
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