PID digital Método de cálculo numérico
|
|
|
- Luiz Felipe Botelho de Oliveira
- 9 Há anos
- Visualizações:
Transcrição
1 1 / 18 PID digital Método de cálculo numérico por Henrique Frank W Puhlmann Introdução No artigo técnico Controlador PID digital: Uma modelagem prática para microcontroladores Parte 1, é apresentado com detalhes o controlador PID, sua arquitetura típica, o desenvolvimento das equações para o controle e alguns exemplos de como se pode desenvolver um controle PID Nesse artigo serão retomados alguns conceitos sobre esse tipo de controle e serão apresentadas formas de cálculo numérico para implementar a parte diferencial e a integral do controlador Essa forma alternativa de cálculo casa muito bem com a aplicação em microcontroladores ou processadores de 8 bits ou outros relativamente lentos Os resultados que serão apresentados a seguir, foram largamente aplicados nos primeiros controladores PID digitais e certamente ainda são úteis nos dias de hoje, por sua simplicidade e velocidade de processamento Arquitetura típica de um controlador PID Um sistema de controle típico de PID em malha fechada tem o aspecto mostrado na Figura 1 Nessa figura pode-se observar uma entrada, referente a um sinal de referência ou setpoint, um bloco onde essa referência é subtraída de um sinal proveniente do processo, em geral medido de alguma forma por um sensor, transdutor etc Essa subtração produz um sinal de erro que entra no controlador PID propriamente dito, e a saída do controlador, que atua sobre o processo que está sendo controlado, é aplicada para conduzir o processo ao estado desejado
2 2 / 18 Figura 1: Controle PID típico Na prática, o controlador PID digital destacado na Figura 1 em vermelho, pode ser representado como mostrado na Figura 2 O erro é amostrado, produzindo assim um conjunto de amostras discretizadas do sinal de erro, que é conduzido a um conversor analógico / digital (A/D), depois são calculados os valores da derivada, da integral e do valor proporcional, em seguida esses valores calculados são somados e conduzidos a um conversor digital / analógico (D/A) Figura 2: Controlador PID em blocos O desenho da Figura 2 representa o fluxo do sinal de erro para o controlador PID de forma a simplificar o desenvolvimento dos cálculos que serão apresentados a seguir É evidente que num controlador real, os sinais de SP (setpoint) e PV (present value) também são digitalizados e subtraídos para que se obtenha o erro O importante é fixar o conceito de que o erro deve ser entregue ao controlador numa frequência ou taxa fixa Isso é requisito para o desenvolvimento que será realizado a seguir Para que o sistema funcione bem, também é necessário que a atualização do sinal de saída pelo conversor D/A seja feito na mesma frequência do amostrador de entrada Na Figura 3 é mostrado um sinal analógico
3 3 / 18 como exemplo de sinal de erro e são destacadas as amostras realizadas num período fixo (Δ) Figura 3: Exemplo de sinal de erro e de sua amostragem A seguir será desenvolvido um pouco de teoria, o suficiente para que se possa saber de onde foram tiradas as equações que resultarão desse desenvolvimento Se você preferir, pode consultar direto os quadros resumo que apresentam as equações resultantes desses cálculos Séries de Taylor Brook Taylor elaborou uma teoria a respeito de funções matemáticas em 1715, conhecida como teorema de Taylor ou séries de Taylor Esse teorema estabelece que: sendo f uma função infinitamente diferenciável, ela pode ser representada pela seguinte fórmula: onde: (1) representa a k-ésima derivada da função avaliada no ponto x 0 ; é um ponto arbitrário de referência; é o fatorial de k Se a somatória acima convergir, a função pode ser representada por uma série finita de termos Como por exemplo a expansão da série (1):
4 4 / 18 Obs: Quando x 0 = 0, a série (2) é conhecida como série de McLaurin A seguir serão utilizadas as séries de Taylor para deduzir formas simples para o cálculo da primeira derivada de uma função e a integral dessa função (2) Derivação Numérica Seja definida uma função f(x), representada por uma série de Taylor, tal como mostrada em (1), onde x = i é uma amostra arbitrária de índice i tal como mostrado na Figura 3 O valor de f(x) será batizado de f i Seja f (i-1) o valor dessa mesma função calculado no índice (i- 1) A distância entre essas amostras é de Δ, correspondente a uma unidade de tempo relacionada com a frequência ou taxa de amostragem Daí obtemos: (3) Para avaliar a função em (i-1), vamos substituir i por (i-δ) Realizando a substituição e rearranjando a equação obtida, chega-se na equação (4) (4) Escrevendo essa somatória na forma expandida, obtém-se: Se desprezarmos os termos de segunda ordem e superiores e rearranjando, a equação fica assim: (5) (6), e o erro = A expressão (6) é conhecida como a derivada com 2 pontos
5 5 / 18 É evidente que nesse cálculo, o erro é relativamente grande Pode-se estender o raciocínio desenvolvido acima para um cálculo mais preciso, que pode ser obtido com 3, 4 ou mais amostras do sinal Se substituirmos i por (i- 2*Δ) e for desenvolvido o mesmo raciocínio que foi utilizado para i-1 poderemos levantar a equação de f (i-2) em função de f i Usando a equação (5) e rearranjando, obtém-se: (7) (8) onde o erro = Essa é a equação de cálculo de derivada com 3 pontos De maneira análoga pode-se desenvolver aderivada de 4 pontos, mostrada na equação (9) (9) onde o erro = A seguir será apresentado um quadro resumo com as fórmulas desenvolvidas até aqui Quadro resumo da diferenciação digital Aqui será adotada uma nova notação, mais frequentemente utilizada em processamento digital de sinais (DSP) e em controle digital Isso facilitará o entendimento de quem está habituado a essa notação e introduz a notação para quem ainda não a conhece A notação é assim: y = saída (nesse caso a derivada da função); x = amostra atual da função; z -n = n-ésima amostra anterior; Δ = intervalo de tempo entre amostras
6 6 / 18 Resumo das fórmulas referentes à diferenciação digital: ======================================================================= Derivada calculada com 2 pontos: (10) Derivada calculada com 3 pontos: (11) Derivada calculada com 4 pontos: (12) ======================================================================== Os resultados obtidos nas equações acima são facilmente implementáveis em microprocessadores Integração Numérica Para desenvolver as equações referentes à integração numérica, o raciocínio é o mesmo já desenvolvido para a diferenciação Voltando à Figura 3, onde temos representada uma forma de onda arbitrária amostrada em intervalos regulares de Δ segundos, pode-se definir que: (13)
7 7 / 18 Seja o segundo termo da equação (13): (14) Desenvolvendo a série para I i-1 se obtém uma equação semelhante à equação (5): Rearranjando, obtém-se: (15) Desenvolvendo: (16) Substituindo: (17) desprezando os termos de segunda ordem ou superiores chega-se à equação para o cálculo da integral com 2 pontos (18) (19) onde o erro = A fórmula (19) é conhecida como regra do trapézio
8 8 / 18 O cálculo da integral pode ser estendido para mais pontos, para aumentar a precisão do resultado A seguir, a equação para o cálculo com 3 pontos (20) e 4 pontos (21) (20) onde o erro = (21) onde o erro = Quadro resumo da integração digital Aqui também será adotada a nova notação, mais frequentemente utilizada em processamento digital de sinais (DSP) e em controle digital A notação é assim: y = saída (nesse caso a integral da função); x = amostra atual da função; z -n = n-ésima amostra anterior; Δ = intervalo de tempo entre amostras Resumo das fórmulas referentes à integração digital: ========================================================================= Integral calculada com 2 pontos: (22) Integral calculada com 3 pontos: (23) Integral calculada com 4 pontos: (24) =========================================================================
9 9 / 18 Observe que as fórmulas acima calculam a integral incremental entre uma amostra e a anterior Para que seja realizado um cálculo de integral de fato é necessário acumular os resultados Obtidos os resultados acima, é interessante verificar se eles realmente funcionam Para isso eles serão simulados num programa para cálculos matemáticos conhecido por Scilab Serão mostrados os respectivos códigos e os resultados Para que você possa testar e explorar na sua própria máquina será necessário instalar o Scilab nela Baixe o programa aqui: SCILAB vers 550 O programa é gratuito e tem versões para Windows, GNU/Linux e Mac OS X Inicie o programa e digite o código a seguir Se você preferir, você pode marcar o código, copiá-lo (Ctrl-C) e colá-lo no Scilab (Ctrl-V) Para iniciar as operações basta teclar o Enter Cálculo de Integrais numéricas utilizando o Scilab
10 10 / 18 Os comandos acima geram um gráfico parecido com o apresentado na Figura 4 Figura 4: Gráfico da forma de onda quadrada gerada no Scilab Como não há formas de onda triangulares prontas no Scilab, será utilizada a forma de onda quadrada, calculada sua integral para formar a onda triangular e calculada a diferencial da onda triangular para formar a onda quadrada novamente Digite o seguinte código no Scilab (ou copie e cole):
11 11 / 18
12 12 / 18
13 13 / 18 Os gráficos obtidos são como o mostrado na Figura 5 Figura 5: Gráfico da integral calculada com 3 pontos Os três gráficos obtidos parecem ser iguais, por motivo da forma de onda quadrada ser muito simples Se olharmos com detalhes os bicos das formas de onda ampliadas, poderemos observar as diferenças (Figura 6) Quanto maior o número de pontos usados para o cálculo, menor a diferença se comparada com a onda triangular ideal
14 14 / 18 Figura 6: Gráfico das integrais calculadas sobrepostas Cálculo de Diferencias numéricas utilizando o Scilab Em seguida serão mostradas a utilização das diferenciais calculadas com 2, 3 ou 4 pontos A onda utilizada para essas operações é a onda triangular resultante da integral calculada com 4 pontos
15 15 / 18
16 16 / 18
17 17 / 18 Os gráficos obtidos são semelhantes ao da Figura 7 Figura 7: Diferencial da onda triangular calculada com 4 pontos Na Figura 8 pode-se observar as três diferenciais sobrepostas Observe que a diferencial com mais pontos tem um transitório maior do que as outras, o que está coerente Aqui encerram-se as simulações para demonstrar o funcionamento dos métodos numéricos É recomendável que o leitor faça experimentos com o Scilab, crie outras formas de onda, utilize formas de onda reais, pois o Scilab permite que se carregue dados de arquivos, e se familiarize com os recursos do Scilab, se acaso ainda não os conhece O Scilab é uma ferramenta poderosa, tem recursos para cálculos de problemas de controle, processamento digital de sinais entre muitos outros
18 18 / 18 Figura 8: Detalhe da sobreposição das diferenciais calculadas Nesse artigo técnico foram desenvolvidos métodos numéricos para o cálculo de integrais e diferenciais, típicas para uso em controle digital por PID Esses métodos foram simulados no Scilab e foi mostrado o funcionamento correto das diversas aproximações e uma melhor precisão à medida que se utiliza mais pontos para o cálculo dos resultados As equações desenvolvidas são muito adequadas para a utilização em microprocessadores pela sua simplicidade Experimente usá-las
Seminário de programação em sistemas embarcados
Seminário de programação em sistemas embarcados Implementando controle PID digital em sistemas embarcados Felipe S. Neves Agenda Compensadores, o compensador PID; Implementação PID em sistemas embarcados;
Interface com A/D e D/A
Interface com A/D e D/A Interface com Conversores A/D e D/A Conversor A/D ADC Converte um Valor Analógico para Digital Conversor D/A DAC Converte um Valor Digital para Analógico Um Microcontrolador/Microprocessador
28/05/2017. Interface com Conversores A/D e D/A. Interface com Conversores A/D e D/A SEL-433 APLICAÇÕES DE MICROPROCESSADORES I
SEL-433 APLICAÇÕES DE MICROPROCESSADORES I Interface com Conversores A/D e D/A Conversor A/D ADC Converte um Valor Analógico para Digital Conversor D/A DAC Converte um Valor Digital para Analógico Prof.
Objetivo: Configurar o controle de malha fechada (PID) no inversor de frequência.
MICROMASTER 4 Usando o Controle de Malha Fechada (PID) Henrique Barlera Objetivo: Configurar o controle de malha fechada (PID) no inversor de frequência. Aviso: Este documento apresenta dicas e exemplos
IDENTIFICAÇÃO DE PARÂMETROS DE CONTROLE PID EM PROCESSO COM CSTR NÃO ISOTÉRMICO
IDENTIFICAÇÃO DE PARÂMETROS DE CONTROLE PID EM PROCESSO COM CSTR NÃO ISOTÉRMICO Polyana Gomes de Aguiar 1 *, Daiane Ribeiro Dias 1, Annanda Alkmim Alves 1, Mariana Oliveira Marques 1, Saulo Vidal 1 1 Instituto
Área e Teorema Fundamental do Cálculo
UNIVERSIDADE DO ESTADO DE MATO GROSSO CAMPUS UNIVERSITÁRIO DE SINOP FACULDADE DE CIÊNCIAS EXATAS E TECNOLÓGICAS CURSO DE ENGENHARIA CIVIL DISCIPLINA: CÁLCULO DIFERENCIAL E INTEGRAL I Área e Teorema Fundamental
Algoritmo de um controlador PID para microprocessadores utilizando método Ziegler-Nichols
Algoritmo de um controlador PID para microprocessadores utilizando método Ziegler-Nichols Jonas Rodrigues Vieira dos Santos 1, Rômulo Lopes Frutuoso 2, Luiz Daniel Santos Bezerra 3 1 Bacharelando em Ciência
Disciplina: Cálculo Numérico IPRJ/UERJ. Sílvia Mara da Costa Campos Victer. Integração numérica: Fórmulas de Newton-Cotes.
Disciplina: Cálculo Numérico IPRJ/UERJ Sílvia Mara da Costa Campos Victer Aula 5- Integração numérica: Fórmulas de Newton-Cotes. Objetivo: Apresentar o método de integração numérica baseado nas fórmulas
étodos uméricos INTERPOLAÇÃO, EXTRAPOLAÇÃO, APROXIMAÇÃO E AJUSTE DE FUNÇÕES Prof. Erivelton Geraldo Nepomuceno
étodos uméricos INTERPOLAÇÃO, EXTRAPOLAÇÃO, APROXIMAÇÃO E AJUSTE DE FUNÇÕES Prof. Erivelton Geraldo Nepomuceno PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA UNIVERSIDADE DE JOÃO DEL-REI PRÓ-REITORIA
Controlo Em Espaço de Estados. Trabalho de Laboratório nº 3
Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores Controlo Em Espaço de Estados 2008/09 Trabalho de Laboratório nº 3 Controlo Adaptativo do Nível de um Tanque J. Miranda Lemos e Alexandre Bernardino
Técnicas de Interface: conversor A/D e D/A
Técnicas de Interface: conversor A/D e D/A Prof. Adilson Gonzaga Interface com Conversores A/D e D/A Conversor A/D ADC Converte um Valor Analógico para Digital Conversor D/A DAC Converte um Valor Digital
4 Modelagem Numérica. 4.1 Método das Diferenças Finitas
4 Modelagem Numérica Para se obter a solução numérica das equações diferenciais que regem o processo de absorção de CO 2,desenvolvido no capitulo anterior, estas precisam ser transformadas em sistemas
Guia de Atividades usando o método de Euler para encontrar a solução de uma Equação Diferencial Ordinária
Guia de Atividades usando o método de Euler para encontrar a solução de uma Equação Diferencial Ordinária Para algumas situações-problema, cuja formulação matemática envolve equações diferenciais, é possível
étodos uméricos SOLUÇÃO NUMÉRICA DE EQUAÇÕES DIFERENCIAIS ORDINÁRIOAS Prof. Erivelton Geraldo Nepomuceno
étodos uméricos SOLUÇÃO NUMÉRICA DE EQUAÇÕES DIFERENCIAIS ORDINÁRIOAS Prof. Erivelton Geraldo Nepomuceno PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA UNIVERSIDADE DE JOÃO DEL-REI PRÓ-REITORIA DE PESQUISA
4 Análise de Dados. 4.1.Procedimentos
4 Análise de Dados 4.1.Procedimentos A idéia inicial para a comparação dos dados foi separá-los em series de 28 ensaios, com a mesma concentração, para depois combinar esses ensaios em uma única série.
CIRCUITOS E SISTEMAS ELECTRÓNICOS
INSTITUTO SUPERIOR DE CIÊNCIAS DO TRABALHO E DA EMPRESA Apontamentos sobre Conversores A/D e D/A CIRCUITOS E SISTEMAS ELECTRÓNICOS APONTAMENTOS SOBRE CONVERSORES ANALÓGICO-DIGITAL E DIGITAL-ANALÓGICO Índice
Problemas com Valores de Fronteira para Equações Diferenciais Ordinárias
Problemas com Valores de Fronteira para Equações Diferenciais Ordinárias Carlos Balsa [email protected] Departamento de Matemática Escola Superior de Tecnologia e Gestão de Bragança Matemática Aplicada - Mestrados
Erros META OBJETIVOS. 2.1 Erros
Erros META Conceituar o erro, as fontes e formas de expressar estes erros, propagação dos erros em operações aritméticas fórmula geral e problema inverso. OBJETIVOS Resolver problemas práticos de erros
Introdução aos Métodos Numéricos
Métodos Numéricos para Mecânica dos Fluidos Introdução aos Métodos Numéricos Introdução aos Métodos Numéricos Bibliografia: J. H. Ferziger and M. Peric, 'Computational Methods for Fluid Dynamics', Springer
Competências / Habilidades Utilizar a Matemática na interpretação de fenômenos. Aplicar os conhecimentos matemáticos em situações reais.
MECÂNICA GERAL - CCE1041 Atividade 1- Estudo do Momento Perceber a variação do momento provocado por uma força em relação a um ponto em função da inclinação da força aplicada, de forma contextualizada.
Implementação de um Controlador Fuzzy para um Sistema de Controle de Nível
Implementação de um Controlador Fuzzy para um Sistema de Controle de Nível 1 IFPB. e-mail: [email protected] 2 IFRN. e-mail: [email protected] Josué da Silva Souza 1, José Soares Batista Lopes 2
TÍTULO: CÁLCULO NUMÉRICO APLICADO AO CONTROLE DE ATUADORES EM SISTEMAS EMBARCADOS POR MEIO DE CÁLCULO DIFERENCIAL E INTEGRAL
TÍTULO: CÁLCULO NUMÉRICO APLICADO AO CONTROLE DE ATUADORES EM SISTEMAS EMBARCADOS POR MEIO DE CÁLCULO DIFERENCIAL E INTEGRAL CATEGORIA: CONCLUÍDO ÁREA: CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA SUBÁREA: Engenharias INSTITUIÇÃO(ÕES):
HARDWARE DOS RELÉS NUMÉRICOS
HARDWARE DOS RELÉS NUMÉRICOS 1. CONSIDERAÇÕES INICIAIS Objetivos idênticos ao hardware dos relés convencionais, ou seja, recebem sinais analógicos de tensão, corrente e outros, sinais digitais de contatos
Conversor pleno monofásico: Conversor pleno trifásico: onde V s é a tensão eficaz de fase e α o ângulo de disparo dos tiristores.
ELETRÔNICA DE POTÊNCIA I CONTROLE DE MALHA FECHADA PARA MOTORES CC Parte 2 Modelagem do Conversor e Sincronização para Disparo Para qualquer sistema operando em malha fechada é fundamental conhecer o modelo
ERROS DE QUANTIZAÇÃO
ERROS DE QUANTIZAÇÃO I) INTRODUÇÃO Neste capítulo serão analisados os erros causados por uma palavra de comprimento finito e seu comportamento no controlador digital. Como a palavra binária sempre será
As bases da Dinâmica Molecular - 2
As bases da Dinâmica Molecular - 2 Alexandre Diehl Departamento de Física - UFPel Um pouco de história... SCEF 2 Um pouco de história... A pré-história da Dinâmica Molecular A ideia da Dinâmica Molecular
Princípios de Comunicação: Simulação /2
Princípios de Comunicação: Simulação 2 2015/2 18 de Novembro de 2015 Instruções 1. A simulação poderá ser feita em Matlab, Scilab ou C++; 2. A simulação deve ser entregue sob a forma de relatório em formato
MÉTODOS NEWTON E QUASE-NEWTON PARA OTIMIZAÇÃO IRRESTRITA
MÉTODOS NEWTON E QUASE-NEWTON PARA OTIMIZAÇÃO IRRESTRITA Marlon Luiz Dal Pasquale Junior, UNESPAR/FECILCAM, [email protected] Solange Regina dos Santos (OR), UNESPAR/FECILCAM, [email protected]
étodos uméricos RESOLUÇÃO NUMÉRICA DE EQUAÇÕES DIFERENCIAIS (Continuação) Prof. Erivelton Geraldo Nepomuceno
étodos uméricos RESOLUÇÃO NUMÉRICA DE EQUAÇÕES DIFERENCIAIS (Continuação) Prof. Erivelton Geraldo Nepomuceno PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA UNIVERSIDADE DE JOÃO DEL-REI PRÓ-REITORIA DE
Introdução ao controle de conversores
Unidade VI Introdução ao controle de conversores 1. Controle por Histerese 2. Controle Linear 3. Utilização da ferramenta SmartCtrl (PSIM) Eletrônica de Potência 1 Introdução Conversores estáticos devem
Métodos iterativos dão-nos uma valor aproximado para s. Sequência de valores de x que convergem para s.
Análise Numérica 1 Resolução de equações não lineares ou Cálculo de zeros de funções Problema: Dada a função f(x) determinar o valor s tal que f(s) = 0. Slide 1 Solução: Fórmulas exemplo: fórmula resolvente
Laboratório Controle Dinâmico Lab_CD6
Faculdade de Engenharia Elétrica Universidade de Brasília Laboratório Controle Dinâmico Lab_CD6 Marco A. Egito Levitação Magnética Compensador Digital A compensação digital é feita através da inserção
Matemática I. 1 Propriedades dos números reais
Matemática I 1 Propriedades dos números reais O conjunto R dos números reais satisfaz algumas propriedades fundamentais: dados quaisquer x, y R, estão definidos a soma x + y e produto xy e tem-se 1 x +
CCI-22 FORMALIZAÇÃO CCI-22 MODOS DE SE OBTER P N (X) Prof. Paulo André CCI - 22 MATEMÁTICA COMPUTACIONAL INTERPOLAÇÃO
CCI - MATEMÁTICA COMPUTACIONAL INTERPOLAÇÃO Prof. Paulo André ttp://www.comp.ita.br/~pauloac [email protected] Sala 0 Prédio da Computação -Gregory DEFINIÇÃO Em matemática computacional, interpolar significa
ANÁLISE NUMÉRICA DO MÉTODO DE NEWTON PARA OBTENÇÃO DE ZEROS DE FUNÇÕES.
ANÁLISE NUMÉRICA DO MÉTODO DE NEWTON PARA OBTENÇÃO DE ZEROS DE FUNÇÕES. Edevilson Gomes Pereira PUCPR- [email protected] Viviana Cocco Mariani PUCPR- [email protected] Resumo: Neste artigo
Sistemas de Controle 2
Pontifícia Universidade Católica de Goiás Escola de Engenharia Sistemas de Controle 2 Projeto de sistema de controle digital PID com Arduino Prof. Dr. Marcos Lajovic Carneiro Referência: Ivan Seidel https://www.youtube.com/watch?v=txftr4tqkya
Linearização de Modelos Matemáticos Não-Lineares. Carlos Alexandre Mello. Carlos Alexandre Mello 1
de Modelos Matemáticos Não-Lineares Carlos Alexandre Mello 1 Embora muitos sistemas sejam vistos como lineares eles são, de fato, lineares em intervalos Se o sistema operar em torno de um ponto de equilíbrio
Universidade Federal do Pará Instituto de Tecnologia. Cálculo III. Campus de Belém Curso de Engenharia Mecânica
Universidade Federal do Pará Instituto de Tecnologia Cálculo III Prof. Dr. Jorge Teófilo de Barros Lopes Campus de Belém Curso de Engenharia Mecânica Universidade Federal do Pará Instituto de Tecnologia
Limites Uma teoria abordando os principais tópicos sobre a teoria dos limites. José Natanael Reis
Limites Uma teoria abordando os principais tópicos sobre a teoria dos limites Este trabalho tem como foco, uma abordagem sobre a teoria dos limites. Cujo objetivo é o método para avaliação da disciplina
UFJF FABRICIO CAMPOS
Cap 11) Interface com o mundo analógico Conversores DA Conversores AD Compreender, Especificar, Comparar os tipos Introdução ao PROCESSAMENTO DIGITAL DE SINAIS Capítulo 11) Conversores DA/AD 11.1) Quantidade
II. REVISÃO DE FUNDAMENTOS
INSTITUTO TECNOLÓGICO DE AERONÁUTICA CURSO DE ENGENHARIA MECÂNICA-AERONÁUTICA MPS-43: SISTEMAS DE CONTROLE II. REVISÃO DE FUNDAMENTOS Prof. Davi Antônio dos Santos ([email protected]) Departamento de Mecatrônica
Projeto de um Controlador PID
ALUNOS 1 - NOTA 2- DATA Projeto de um Controlador PID 1.1 Objetivo Este experimento tem como objetivo a implementação de um controlador PID para um dos processos da Estação Compacta MPS-PA usando LabView.
Capítulo 5 Integral. Definição Uma função será chamada de antiderivada ou de primitiva de uma função num intervalo I se: ( )= ( ), para todo I.
Capítulo 5 Integral 1. Integral Indefinida Em estudos anteriores resolvemos o problema: Dada uma função, determinar a função derivada. Desejamos agora estudar o problema inverso: Dada uma função, determinar
Analisador de espectros por FFT
Analisador de espectros por FFT A transformada de Fourier (FT) é uma ferramenta matemática utilizada essencialmente para decompor ou separar uma função ou forma de onda em senóides de diferentes frequências
Parâmetros importantes de um Analisador de Espectros: Faixa de frequência. Exatidão (frequência e amplitude) Sensibilidade. Resolução.
Parâmetros importantes de um Analisador de Espectros: Faixa de frequência Exatidão (frequência e amplitude) Sensibilidade Resolução Distorção Faixa dinâmica Faixa de frequência: Determina as frequências
Projeto de um Controlador PID
ALUNOS 1 - NOTA 2- DATA Projeto de um Controlador PID 1.1 Objetivo Este experimento tem como objetivo a implementação de um controlador PID para um dos processos da MPS-PA Estação Compacta. Supõe-se que
Sequências e Séries Infinitas. Copyright Cengage Learning. Todos os direitos reservados.
11 Sequências e Séries Infinitas Copyright Cengage Learning. Todos os direitos reservados. 11.10 Séries de Taylor e Maclaurin Copyright Cengage Learning. Todos os direitos reservados. Começaremos supondo
Modelagem no Domínio do Tempo
CAPÍTULO TRÊS Modelagem no Domínio do Tempo SOLUÇÕES DE DESAFIOS DOS ESTUDOS DE CASO Controle de Antena: Representação no Espaço de Estados Para o amplificador de potência, E s a() V () s 150. Usando a
Aula 06 Representação de sistemas LIT: A soma de convolução
Aula 06 Representação de sistemas LIT: A soma de convolução Bibliografia OPPENHEIM, A.V.; WILLSKY, A. S. Sinais e Sistemas, 2a edição, Pearson, 2010. ISBN 9788576055044. Páginas 47-56. HAYKIN, S. S.; VAN
ESTRUTURAS DE REPETIÇÃO - PARTE 2
AULA 16 ESTRUTURAS DE REPETIÇÃO - PARTE 2 16.1 A seqüência de Fibonacci Um problema parecido, mas ligeiramente mais complicado do que o do cálculo do fatorial (veja as notas da Aula 14), é o do cálculo
Capítulo 1 Números Reais
Departamento de Matemática Disciplina MAT154 - Cálculo 1 Capítulo 1 Números Reais Conjuntos Numéricos Conjunto dos naturais: N = {1,, 3, 4,... } Conjunto dos inteiros: Z = {..., 3,, 1, 0, 1,, 3,... } {
UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA. LMAEE Laboratório de Matemática Aplicada a Engenharia Elétrica
unesp UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA CAMPUS DE GUARATINGUETÁ DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELÉTRICA LMAEE- - Laboratório de Matemática Aplicada a Engenharia Elétrica LAB. 3 RESOLUÇÃO, DE EQUAÇÕES DIFERENCIAIS
Circuitos Elétricos Ativos, análise via transformada de Laplace
Circuitos Elétricos Ativos, análise via transformada de Laplace Carlos Eduardo de Brito Novaes [email protected] 8 de maio de 0 Introdução Utilizando a transformada de Laplace, a modelagem dinâmica de
DCC008 - Cálculo Numérico
DCC008 - Cálculo Numérico Polinômios de Taylor Bernardo Martins Rocha Departamento de Ciência da Computação Universidade Federal de Juiz de Fora [email protected] Conteúdo Introdução Definição
CÁLCULO I. Estabelecer a relação entre continuidade e derivabilidade; Apresentar a derivada das funções elementares. f f(x + h) f(x) c c
CÁLCULO I Prof. Marcos Diniz Prof. André Almeida Prof. Edilson Neri Júnior Aula n o 11: Derivada de uma função. Continuidade e Derivabilidade. Derivada das Funções Elementares. Objetivos da Aula Denir
Erros, Precisão Numérica e Ponto Flutuante
Capítulo 3 Erros, Precisão Numérica e Ponto Flutuante No capítulo anterior introduzimos o conceito de variável em programação. Uma variável é basicamente um nome usado para se referir a algum conteúdo
Geometria analítica: descobrindo a reta que tange duas circunferências e entendendo a construção geométrica.
Geometria analítica: descobrindo a reta que tange duas circunferências e entendendo a construção geométrica. Sobre Ontem estava pensando em algumas funções interessantes para implementar em um editor de
Cálculo Diferencial e Integral I
Cálculo Diferencial e Integral I Prof. Lino Marcos da Silva Atividade 1 - Números Reais Objetivos De um modo geral, o objetivo dessa atividade é fomentar o estudo de conceitos relacionados aos números
Consideremos uma função definida em um intervalo ] [ e seja ] [. Seja um acréscimo arbitrário dado a, de forma tal que ] [.
6 Embora o conceito de diferencial tenha sua importância intrínseca devido ao fato de poder ser estendido a situações mais gerais, introduziremos agora esse conceito com o objetivo maior de dar um caráter
Controle utilizando variáveis de estado - v1.1
2 ontrole utilizando variáveis de estado - v. 2. Objetivo O objetivo desta experiência é, utilizando o enfoque de espaço de estados, projetar e implementar um controlador digital para uma planta simples
Introdução aos Métodos Numéricos
Introdução aos Métodos Numéricos Instituto de Computação UFF Departamento de Ciência da Computação Otton Teixeira da Silveira Filho Conteúdo Erros e Aproximações Numéricas Sistemas de Equações Lineares.
Conceitos de instrumentação ITIA4
MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO, CIÊNCIA E TECNOLOGIA DE SÃO PAULO CAMPUS DE PRESIDENTE EPITÁCIO Conceitos de instrumentação ITIA4 Instrumentação, controle e automação dos processos
Aula 3. Circuitos Complexos via Método das Malhas. Função de transferência múltiplas malhas
2 Aula 3 Circuitos Complexos via Método das Malhas 1. Substituir todos os valores dos elementos passivos por suas impedâncias. 2. Substituir todas as fontes e todas as variáveis no domínio do tempo pelas
Funções de Green. Prof. Rodrigo M. S. de Oliveira UFPA / PPGEE
Funções de Green Prof. Rodrigo M. S. de Oliveira UFPA / PPGEE Funções de Green Suponha que queremos resolver a equação não-homogênea no intervalo a x b, onde f (x) é uma função conhecida. As condições
Curso de Graduação em Engenharia, Habilitação em Engenharia Elétrica... Estrutura Curricular:
Curso de Graduação em Engenharia, Habilitação em Engenharia... Estrutura Curricular: Curso: 3 ENGENHARIA ELÉTRICA Currículo: 4 Ênfase: Eletrotécnica Resolução UNESP 33, de 24/6/1988 (ingressantes a partir
Sistemas Operacionais de Tempo Real Displays de 7 segmentos
1 / 31 Sistemas Operacionais de Tempo Real Displays de 7 segmentos por Henrique Frank W. Puhlmann Introdução Este artigo faz parte da série de artigos que apresenta Bibliotecas de funções e rotinas padronizadas
CURSO: ENGENHARIA DE CONTROLE E AUTOMAÇÃO EMENTAS º PERÍODO
CURSO: ENGENHARIA DE CONTROLE E AUTOMAÇÃO EMENTAS - 2017.2 2º PERÍODO DISCIPLINA: CÁLCULO I Estudo e aplicação de limites. Estudo e aplicação de derivadas. Estudo de soluções de problemas com utilização
KIT DIDÁTICO PIC-2377
KIT DIDÁTICO PIC-77... Módulo PIC-77 Recursos internos da MCU Encapsulamento DIP40. 5 instruções (RISC). pinos de I/O configuráveis. 56 bytes de EEPROM para dados de 8 bits. 8k de memória flash para o
Capítulo 8 Interface com o mundo analógico
Capítulo 8 Interface com o mundo analógico.0 Introdução A maioria das grandezas físicas é analógica por natureza e pode assumir qualquer valor dentro de uma faixa de valores contínuos. Podemos citar: temperatura,
ENGENHARIA DE CONTROLE
ENGENHARIA DE CONTROLE Prof. Reinaldo M. Palhares Contato: Sala 2605 (BLOCO 1) mailto: [email protected] www.ppgee.ufmg.br/ palhares/controlelinear.html Terças- e Quintas-Feiras 07h30 a 09h10 Aspectos
Métodos Numéricos. Professor Tenani - 9 de Agosto de 2015
Métodos Numéricos Professor Tenani - www.professortenani.com.br 9 de Agosto de 2015 Métodos Numéricos Professor Tenani - www.professortenani.com.br 1 / 51 Índice Métodos Numéricos Professor Tenani - www.professortenani.com.br
Microcontroladores: Programação em C
Aula 10 Microcontroladores: Programação em C Prof. Tecgº Flávio Murilo 11/04/2013 1 Conversor A/D Conceitos Conversores analógico digitais (conversores A/D ou ADC) convertem um sinal analógico em um equivalente
UNIVERSIDADE FEDERAL DO CEARÁ CENTRO DE TECNOLOGIA PROGRAMA DE EDUCAÇÃO TUTORIAL APOSTILA DE CÁLCULO. Realização:
UNIVERSIDADE FEDERAL DO CEARÁ CENTRO DE TECNOLOGIA PROGRAMA DE EDUCAÇÃO TUTORIAL APOSTILA DE CÁLCULO Realização: Fortaleza, Fevereiro/2010 1. LIMITES 1.1. Definição Geral Se os valores de f(x) puderem
Capítulo 11) Interface com o mundo analógico
Capítulo 11) Interface com o mundo analógico Conversores DA Conversores AD Compreender, Especificar, Comparar os tipos Conceitos Básicos de PROCESSAMENTO DIGITAL DE SINAIS 11.1) Quantidade Digital x Analógica
MAT 1351 : Cálculo para Funções de Uma Variável Real I. Sylvain Bonnot (IME-USP)
MAT 1351 : Cálculo para Funções de Uma Variável Real I Sylvain Bonnot (IME-USP) 2016 1 Informações gerais Prof.: Sylvain Bonnot Email: [email protected] Minha sala: IME-USP, 151-A (Bloco A) Site: ver
Instrumentação Industrial. Fundamentos de Instrumentação Industrial: Introdução a Metrologia Incerteza na Medição
Instrumentação Industrial Fundamentos de Instrumentação Industrial: Introdução a Metrologia Incerteza na Medição Introdução a Metrologia O que significa dizer: O comprimento desta régua é 30cm. A temperatura
Controle de Processos
Controle de Processos Na natureza o controle de processos é fundamental para a vida Crescimento de plantas e animais temperatura corporal batimento cardíaco Pressão sanguínea Movimento e estabilidade do
1 RESUMO. Palavras-chave: Controle, encoders, motor CC. 2 INTRODUÇÃO
1 RESUMO Na sociedade moderna se tornou cada vez mais presente e necessário meios de controlar dispositivos levando em consideração precisões maiores e perdas menores. Em diversos cenários o controle de
Cálculo Numérico Algoritmos
Cálculo Numérico Algoritmos Valdenir de Souza Junior Abril de 2007 Sumário 1 Introdução 1 2 Raízes de Equações 1 2.1 Método da Bisseção......................... 2 2.2 Método de Newton-Raphson.....................
