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1. Identity statement
Reference TypeConference Abstract (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21d.sid.inpe.br
Holder Codeisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identifier8JMKD3MGP3W34T/47F2R7E
Repositorysid.inpe.br/mtc-m21d/2022/08.17.14.26
Last Update2022:08.17.14.32.06 (UTC) simone
Metadata Repositorysid.inpe.br/mtc-m21d/2022/08.17.14.26.31
Metadata Last Update2023:01.03.16.46.12 (UTC) administrator
Secondary KeyINPE--PRE/
Citation KeyCesconetoMatt:2022:CoÓtRo
TitleControle ótimo e robusto para subsistema de energia
FormatOn-line
ProjectControladores digital embarcado em Arduino aplicado em sistemas de energia de pequenas aeronaves
Year2022
Access Date2024, May 21
Secondary TypePRE CN
Number of Files1
Size151 KiB
2. Context
Author1 Cesconeto, Carlos Henrique Fernandes
2 Mattos, Everson
Group1
2 COESU-CGGO-INPE-MCTI-GOV-BR
Affiliation1 Universidade Federal de Santa Maria - UFSM
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Author e-Mail Address1 carloshcesconeto@hotmail.com
2 everson.mattos@inpe.br
EditorRibeiro, Valéria Cristina dos Santos
Paulicena, Edésio Hernane
Almeida, Elton Kleiton Albuquerque de
Correia, Emilia
Souza, João Paulo Estevam de
Hey, Heyder
Escada, Paulo Augusto Sobral
Savonov, Roman Ivanovitch
Camayo Maita, Rosio del Pilar
Conference NameSeminário de Iniciação Científica e Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação (SICINPE)
Conference Locationon line
Date22 a 26 – ago
PublisherInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Publisher CitySão José dos Campos
Pages1
Book TitleResumos
Tertiary TypeIniciação Científica
OrganizationDivisão de Fomento a Pesquisa e Desenvolvimento (DIFPD)
History (UTC)2022-08-17 14:32:07 :: simone -> administrator :: 2022
2022-09-14 20:20:15 :: administrator -> simone :: 2022
2022-12-05 16:57:20 :: simone -> administrator :: 2022
2023-01-03 16:46:12 :: administrator -> simone :: 2022
3. Content and structure
Is the master or a copy?is the master
Content Stagecompleted
Transferable1
Version Typepublisher
Keywordsconversores de potência
controle ótimo
controle robusto
otimização meta-heurística
algoritmo genético
AbstractDiversos são os subsistemas que compões um pequeno satélite, dentre eles pode-se citar o de controle de altitude, o de radio e telecomando, o subsistema térmico e o subsistema de energia. Este subsistema pode ser dividido em fonte primária (por exemplo, arranjo fotovoltaico), fonte secundária (por exemplo, baterias), conversão, distribuição e controle de energia. Esse último estágio (conversão, distribuição e controle) pode ser entendido como a composição do conversor e seu respectivo controle, seja de corrente ou de tensão. Com relação ao controle, em engenharia aeroespacial, dá-se preferência ao controle clássico e analógico, todavia há algumas iniciativas recentes que incluem o controle digital. Tanto o controle analógico quanto o digital, consideram para projeto a escolha de um modelo de uma planta nominal. Todavia, a grande excursão de temperatura que os componentes estão expostos em orbita, impõe condições especiais de operação nos circuitos eletrônicos dos subsistemas do satélite e também ao subsistema de energia (do inglês, Electrical Power Subsystem EPS), contribuindo diretamente para aumentar a incerteza no modelo da planta, que pode deteriorar o desempenho do controle e até mesmo desestabilizar o sistema. Nesse sentido, sendo o conversor de energia um sistema não linear, linearizado em um ponto de operação, pode ser desafiador garantir estabilidade e performance para o circuito de distribuição e controle. Através do modelo do espaço de estados, obtêm-se a representação do modelo matemático do circuito conversor, onde neste trabalho, entretanto, limitou-se ao projeto de controle clássico proporcional e integral analógico, utilizando amplificadores operacionais para regulação da tensão de saída de um conversor de energia abaixador (buck), considerando no projeto incertezas intervalares. Ainda, é mostrado um método de projeto para controle analógico ótimo e robusto aplicado a um conversor de energia abaixador (buck) utilizando meta-heurística. O controle projetado utiliza amplificadores operacionais comerciais, considera as variações paramétricas da planta no projeto, e é otimizado por meta-heurística algoritmo genético (do inglês, Genetic Algorithm GA), guiado pela minimização do critério de desempenho da integral do erro quadrático (do inglês, Integral Square Error ISE). Resultados de simulação comprovam a viabilidade do projeto e seu desempenho para os limites de incerteza intervalares considerados.
AreaCEA
Arrangement 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGGO > Controle ótimo e...
Arrangement 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > COEPE > PIBIC/PIBITI 2022 > Controle ótimo e...
Arrangement 3urlib.net > BDMCI > Fonds > Acervo PIBIC/PIBITI > PIBIC/PIBITI 2022 > Controle ótimo e...
doc Directory Contentaccess
source Directory Contentthere are no files
agreement Directory Content
agreement.html 17/08/2022 11:26 1.0 KiB 
4. Conditions of access and use
data URLhttp://mtc-m21d.sid.inpe.br/ibi/8JMKD3MGP3W34T/47F2R7E
zipped data URLhttp://mtc-m21d.sid.inpe.br/zip/8JMKD3MGP3W34T/47F2R7E
Languagept
Target FileResumo_Carlos_Henrique_Fernandes_Cesconeto.pdf
User Groupsimone
Reader Groupadministrator
simone
Visibilityshown
Update Permissionnot transferred
5. Allied materials
Next Higher Units8JMKD3MGPCW/46KUBT5
8JMKD3MGPDW34P/47KJQBP
Citing Item Listsid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.22.35 9
sid.inpe.br/mtc-m16c/2022/09.14.20.14 4
Host Collectionurlib.net/www/2021/06.04.03.40
6. Notes
NotesBolsa PIBIC/PIBITI/INPE/CNPq.
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7. Description control
e-Mail (login)simone
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