Browsing by Author "Campos, Victor Costa da Silva"

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    Analytical upper bound for the error on the discretization of uncertain linear systems by using the tensor product model transformation.
    (2020) Campos, Victor Costa da Silva; Braga, Marcio Feliciano; Santos, Luciano Antonio Frezzatto
    This work provides analytical upper bounds on the discretization error of uncertain linear systems. The Tensor Product Model Transformation is used to approximate the derived discretized system, with a reduced number of vertices. Digital state feedback controllers are then designed for the discretized system, for comparison to other available work in the current literature.
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    Controle de nível da câmara em britador cônico.
    (2020) Meireles, Patrícia Gabrielly Macedo; Braga, Márcio Feliciano; Euzébio, Thiago Antonio Melo; Braga, Márcio Feliciano; Euzébio, Thiago Antonio Melo; Battistel, Andrei Giordano de Holanda; Campos, Victor Costa da Silva; Silva, Moisés Tavares da
    A operação da britagem desempenha um importante papel para a indústria de mineração. Obter o desempenho ótimo a partir da planta e descobrir seus pontos de estrangulamento são alguns dos alvos. O aumento na eficiência do britador pode se dar à medida que o nível da cavidade de britagem for aumentado. Assim, o objetivo deste trabalho é desenvolver um sistema de controle para o nível da câmara do britador. Trata-se de uma ocorrência comum na indústria, os britadores funcionarem com o nível dos silos abaixo do desejado, acarretando problemas de produtividade. Para o controle foi utilizado como base de dados o nível, a taxa de variação de entrada e saída do britador e, consequentemente, a velocidade do alimentador de correia e a regulagem da abertura da posição fechada (APF), visando maximizar a eficiência da produção. Foram empregados também estimadores de estados para filtrar ruídos na medição e para estimar valores em caso de falha da medição pelo sensor.
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    Projeto de controladores PI robusto para processos de moagem empregando desigualdades matriciais lineares.
    (2020) Castro, Felipe Fuscaldi de; Braga, Marcio Feliciano; Euzébio, Thiago Antonio Melo; Braga, Marcio Feliciano; Euzébio, Thiago Antonio Melo; Campos, Victor Costa da Silva; Ricco, Rodrigo Augusto; Cota, Luciano Perdigão
    Controladores PI e PID são amplamente utilizados na indústria. Propõe-se para essa dissertação a comparação entre sintonias clássicas e robustas para controladores PI em processos de moagem na mineração. Inicialmente, é apresentado um modelo de sistema em cascata, cuja malha interna é composta por quatro malhas (do inglês, Single-Input Single-Output), e compara-se a utilização de controladores PI utilizando sintonia robusta em contraste com controladores que utilizam sintonias clássicas. Por fim, para circuitos de moagem fortemente acoplados e multivariáveis, estuda-se a implementação de desacopladores que tornem o controle do processo descentralizado e possibilitem a comparação de controladores PI robustos com controladores PI clássicos. A principal vantagem do uso de controladores robustos é permitir que uma mesma sintonia garanta a estabilidade para o processo ainda que ocorram incertezas no processo ou na modelagem do processo. Essas estratégias são testadas e avaliadas por meio de programas de simulação de processo e controle. Conclui-se que os controladores robustos resultam em desempenho melhor que os controladores clássicos e sua implementação melhora significativamente o desempenho do processo de moagem.
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    Revisiting the TP model transformation : interpolation and rule reduction.
    (2015) Campos, Victor Costa da Silva; Tôrres, Leonardo Antônio Borges; Palhares, Reinaldo Martinez
    The tensor-product (TP) model transformation is a numerical technique that finds a convex representation, akin to aTakagi-Sugeno (TS) fuzzy model, from a given linear parameter varying (LPV) model of a system. It samples the LPV modelover a limited domain, which allows the use of the higher order singular value decomposition (HOSVD) and convex transfor-mations that leads to the TS representation of the LPV model. In this paper, we discuss different strategies that could be usedon the sampling step of the TP model transformation (which in turn lead to different membership function properties of a TSfuzzy model). Additionally, this paper discusses how the other steps could be used to reduce the number of rules of a given TSfuzzy model. In cases where nonzero singular values were discarded in the rule reduction, we also show how to obtain anuncertain model that covers the original.
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    A tensor product model transformation approach to the discretization of uncertain linear systems.
    (2018) Campos, Victor Costa da Silva; Vianna, Letícia Maria Sathler; Braga, Marcio Feliciano
    Most of the discretization approaches for uncertain linear systems make use of the series representation of the matrix exponential function and truncate the summation after a certain order. This usually leads to discrete-time uncertain polytopic models described by polynomial matrices with multiple indexes, which usually means that the higher the order used in the approximation, the higher the number of linear matrix inequalities (LMI) needed. This work, instead, proposes an approach based on a grid of the possible values for the matrix exponential function and an application of the tensor product model transformation technique to find a suitable polytopic model. Numerical examples are presented to illustrate the advantages and the applicability of the proposed technique.