Análise de algoritmos evolucionários e de busca local para o ajuste do controlador PID de um sistema cíber-físico em uma abordagem hardware-in-the-loop.

Abstract

Ajustar o controlador Proporcional Integral Derivado, ou PID, em sistemas ciber-físicos é um grande desafio, uma vez que pode ser necessário que se tenha um conhecimento aprofundado não só do modelo matemático, mas também do modelo físico do equipamento sob estudo. Sendo assim, ajustar um controlador PID se torna um obstáculo ainda maior para quem não é especialista da área de controle. Nesse sentido, vários autores na literatura têm mostrado que algoritmos de otimização são eficientes para autoajustar as constantes do controlador PID, principalmente quando o modelo matemático do equipamento é desconhecido. Dentre os métodos de otimização, o algoritmo Busca por Vizinhança Variável (em inglês, Variable Neighborhood Search ou VNS) apresenta robustez e eficiência para resolver problemas de otimização. Porém, a literatura carece de trabalhos que mostrem sua eficiência para ajustar um controlador PID. Neste trabalho, investiga-se a eficiência de um VNS em relação à algoritmos evolutivos para sintonizar um controlador PID de um sistema ciber-físico real em um cenário hardware-in-the-loop. Experimentos revelaram que o VNS estabilizou a planta e a deixou mais estabilizada do que as melhores soluções encontradas pelos métodos evolucionários. Além disso, a abordagem proposta pode ser utilizada em sistemas reais ou comerciais, auxiliando na sintonia do controlador para novas mudanças de ambiente ou mesmo modificações de última hora em projetos.