Controle preditivo discreto baseado em modelo para conversores CC-CC abaixadores: análise e comparativo com a abordagem clássica

Abstract

Com o desenvolvimento de tecnologias que facilitam a computação de módulos de controle mais complexos e permitem o melhor gerenciamento de recursos energéticos, torna-se possível a implementação e avaliação do desempenho de tais módulos para novas perspectivas orientadas à resolução de problemas. Este trabalho tem como ob jetivo o desenvolvimento de um controle discreto baseado em modelo (CPDM) para um conversor abaixador do tipo buck. Duas versões de CPDM são consideradas, uma com um modelo autorregresivo e outro baseado em captura de modelos com Redes de Laguerre, que possui o potencial de diminuir a carga computacional em seu funciona mento. Ambas as implementações de CPDM são comparadas com o desempenho de um controlador clássico discreto do tipo proporcional-integral em função de desempe nho em resposta no tempo e requisitos computacionais. Os resultados são baseados em simulação e mostram a viabilidade, benefícios e desvantagens das implementações de CPDM quando comparados com a abordagem clássica.

With the development of technologies that facilitate computation in more complex con trol modules and enable the best management of energy resources, the implementation and evaluation of such module performance under new problem-solving perspectives become viable. This work has as its scope the development of a discrete model pre dictive control (DMPC) for a DC-DC step-down buck converter. Two versions of DMPC are considered, one with a regular autoregressive model and the other based on La guerre networks, which have the potential to reduce the computational burden. The two DMPC implementations are compared with a classic discrete-time proportional-integral controller in terms of time-response performance and computational requirements. The results are based on simulation, and show the feasibility, benefits and drawbacks of DMPC implementations when compared to classic control approaches.