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* Análise de Sistemas Físicos Pêndulo Invertido Carlos Augusto Bugs Jonas Ribeiro Jorge Felipe dos Santos Alves Natália Batista Dias Ricardo Dionísio Adão Professor: Márcio Leonardo Ramos Roberto * Modelagem do Sistema * Modelagem do Sistema Por meio de relações Trigonométricas e das decomposições das forças por demos chegar as seguintes equações: Derivando as equações 1 e 2 duas vezes temos: * Modelagem do Sistema Somatório das forças no eixo X: Somatório das forças no eixo Y: * Modelagem do Sistema Somatório dos momentos de inércia: Substituindo V e H na equação acima através das equações anteriores, temos que: * Modelagem do Sistema Arrumando: * Modelagem do Sistema Assumindo que a haste é uniforme, que possui momento de inércia (ml2)/3 e o ângulo muito pequeno * Modelagem do Sistema Podemos melhorar a equação através dos seguintes parâmetros: * Modelagem do Sistema Aplicando a transformada de Laplace obtemos a função de transferência típica de um pêndulo invertido: * Modelagem do Sistema Aqui temos a função de transferência do sistema amplificador-motor-carro: * Linearizar o Modelo * Linearizar o Modelo Equacionando o sistema temos: * Linearizar o Modelo Assim podemos montar o somatório das forças em x, y e o momento de inércia: * Linearizar o Modelo Combinando os resultados temos a seguinte equação: Assumindo que a haste é uniforme e que Q é pequeno suficiente para sen(Q) = Q temos: * Linearizar o Modelo Definindo os parâmetros tem-se a equação do pêndulo convencional: Em geral Q(t) apresenta uma resposta senoidal de frequência amortecida com um envelope exponencial. * Simulações Ângulo Q [V] Resultado do ensaio do pêndulo t[s] * Simulações Amplitude [V] Transformada discreta de Fourier no ensaio do pêndulo f [Hz] * Simulações Amplitude [V] Sinal original e filtrado em função do número de amostras nº * Simulações Amplitude [V] Dados reais e a curva estimada do ensaio do pêndulo t [s] * Linearizar o Modelo Comparando os expoentes das equações e os dados das simulações temos: * Linearizar o Modelo Do comprimento da haste têm-se Kp = 2,97. E por fim a função de transferência para o conjunto do pêndulo: Função de transferência do Amplificador-Carro-Motor: * Diagrama de Blocos Representação em diagramas de blocos do sistema de controle. * Simulações Componentes básicas da resposta em frequência do sistema. * Simulações Diagrama de Bode do ensaio do conjunto amplificador-motor-carro. * Diagrama de Blocos Utilizando as informações do gráfico temos a reta constante função do ganho Kc do sistema em função das frequências baixas e altas. * Diagrama de Blocos Assim a função de transferência de todo o sistema fica determinada por: Modelo completo da planta identificada: * Simulações Resposta da planta sem compensação a uma excitação tipo degrau. Amplitude [V] t [s] * Controle de PID Significado: P – Proporcional Correção proporcional ao Erro I – Integral Correção proporcional ao Erro x tempo D – Diferencial Correção proporcional à Taxa de variação do Erro * Controle de PID Técnica de controle PID * Controle de PID Controle Proporcional No controle proporcional o valor da variável manipulada é proporcional ao valor do desvio. Quando a condição desejada é atingida, o termo proporcional resulta na variável de manipulação igual à zero. Em um controle proporcional é muito difícil estabilizar a variável de processo com o “setpoint”. * Controle de PID Controle Integral A parte integral não é, isoladamente, uma técnica de controle. A ação integral consiste em uma resposta na saída do controlador que é proporcional à amplitude e duração do desvio A intervalos regulares, a ação integral corrige o valor da variável manipulada, somando a está o valor do desvio (Setpoint – Variável de processo) * Controle de PID Controle Integral Apesar de estável, o processo não atingiu o setpoint (SV). A ação integral tem como único objetivo eliminar o erro em regime permanente. * Controle de PID Controle Derivativo A parte derivativa também não é, isoladamente, uma técnica de controle. A ação derivativa consiste em uma reposta na saída do controlador que é proporcional à velocidade de variação do desvio. O Derivativo só atua quando há variações no erro. Se o processo está estável, seu efeito é nulo. * Controle de PID Controle Derivativo O controle derivativo reduz o valor da variável manipulada se a variável de processo está crescendo muito rápido. Antecipando o crescimento da variável de processo a ação derivativa reduz ou elimina o overshoot. * Controle de PID Os ganhos Kp, Ki e Kd quando devidamente ajustados definem a dinâmica desejada para a malha de controle, como o máximo pico estipulado, tempo de acomodação, erro em regime e etc. * Controle de PID Para sistemas estáveis aproximados por funções de segunda ordem e com raízes expressas por: * Controle de PID Existe uma relação entre o máximo pico e o fator de amortecimento (z) dado pelas expressões a seguir, junto com a frequência natural de oscilação há uma relação também com o tempo de acomodação. * Controle de PID Assim sendo, utilizamos as seguintes equações para calcularmos os ganhos típicos de um controlador PID(quando conhecida ou estimada a função de transferência) * Controle de PID Fazendo as contas, aplicadas ao nosso sistema obtivemos os seguintes resultados: * Controle de PID Com os resultados obtidos, podemos montar a função de transferência e o diagrama de blocos do nosso sistema usando controle PID. * *
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