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4 postagens marcadas com "Control Theory"

Concepts and theory behind control systems

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PID com Anti-Windup: Teoria, Ajuste e Validação Experimental

· Leitura de 3 minutos
Oséias D. Farias
Trainee Dev IA · Engenheiro ML · Pesquisador Mestrando @ UFABC & UFPA

O windup integral é um dos modos de falha mais comuns em controladores PID em produção. Este post cobre o problema a partir dos primeiros princípios, deriva o esquema de anti-windup por back-calculation, mostra como o Synapsys o implementa e valida o projeto contra uma planta simulada de segunda ordem.

Do Modelo ao Hardware: MIL → SIL → HIL em Três Etapas

· Leitura de 3 minutos
Oséias D. Farias
Trainee Dev IA · Engenheiro ML · Pesquisador Mestrando @ UFABC & UFPA

SIL Neural-LQR

MIL → SIL → HIL é a progressão padrão do modelo-V para controle embarcado: simule tudo primeiro, depois substitua o modelo da planta por hardware real uma camada de cada vez. Com Synapsys, a transição é uma troca de uma linha porque a camada de transporte é totalmente abstraída do algoritmo.

Estabilizando um Pêndulo Invertido com LQR

· Leitura de 3 minutos
Oséias D. Farias
Trainee Dev IA · Engenheiro ML · Pesquisador Mestrando @ UFABC & UFPA

O pêndulo invertido é o benchmark canônico do controle não-linear — instável, simples o suficiente para modelar analiticamente, mas rico o suficiente para revelar todo o fluxo de projeto LQR. Este post deriva o modelo linearizado a partir da física e mostra como estabilizá-lo com Synapsys em poucas dezenas de linhas de Python.