Identificação e Controle Clássico Linear e Baseado em Dados de Conversores CC-CC Buck, Boost e Buck-Boost

Eletrônica de Potência
Identificação de Sistemas
Em andamento
Identificação (MQC/MQR) e controle clássico (PI) e baseado em dados (MPC, DeePC) dos conversores Buck, Boost e Buck-Boost sobre a plataforma comercial Texas Instruments LAUNCHXL-F28379D.
Data de Publicação

11 de setembro de 2026

Plano de Trabalho

Pesquisador - IC: Luiz Felipe Souza de Lima Silva — Plano de Trabalho completo (PDF)
Orientador: Prof. Dr. Raphael Teixeira

Objetivos

Este plano investiga a identificação de sistemas e o controle clássico e baseado em dados dos conversores CC-CC Buck, Boost e Buck-Boost, implementados sobre a plataforma comercial de controle digital Texas Instruments LAUNCHXL-F28379D (C2000 Delfino), com estágio de potência Buck na BoosterPack BOOSTXL-BUCKCONV e estágios Boost/Buck-Boost acionados pelos gate drivers DRV8323RS/DRV8320RS. O uso de uma plataforma comercial validada concentra o esforço nas etapas de identificação e controle, reduzindo os riscos de desenvolvimento de hardware dedicado. Objetivos:

  • Estudar os fundamentos das três topologias (MCC/MCD, PWM digital) e a arquitetura da plataforma LAUNCHXL-F28379D (ePWM/HRPWM, ADC, CLA, Code Composer Studio);
  • Configurar a BoosterPack BOOSTXL-BUCKCONV para o conversor Buck e projetar, dimensionar e montar os estágios de potência Boost e Buck-Boost acionados pelos módulos DRV8323RS/DRV8320RS;
  • Derivar os modelos de pequenos sinais das três topologias (média no espaço de estados) e simular em MATLAB/Simulink, gerando dados para identificação;
  • Identificar experimentalmente, por mínimos quadrados convencionais (MQC) e recursivos (MQR), modelos ARX entre razão cíclica e tensão de saída nas três plantas físicas, validando-os frente aos modelos analíticos;
  • Projetar e implementar embarcadamente controladores PI (alocação de polos) como referência de desempenho, controladores preditivos baseados em modelo (MPC) com restrições de razão cíclica e de corrente no indutor, e controladores preditivos diretos por dados (DeePC), dispensando a identificação explícita;
  • Comparar experimentalmente PI, MPC e DeePC nas três topologias quanto a tempo de acomodação, sobressinal, erro em regime permanente e rejeição a perturbações de carga.

Pré-requisitos

  • Eletrônica de Potência I e II (conversores CC-CC);
  • Sistemas de Controle I;
  • Identificação de Sistemas (mínimos quadrados);
  • Programação em C/C++ (Code Composer Studio, C2000) e Python/MATLAB para identificação e controle.

Estrutura Sugerida para o Grupo Autogerenciado

  • Reuniões semanais internas do grupo, com reunião quinzenal com o orientador para validação de resultados;
  • Entregáveis mensais: firmware/notebook reprodutível cobrindo o pipeline modelagem → simulação → bancada → identificação → controle, para cada topologia;
  • Ferramentas: kit LAUNCHXL-F28379D, BOOSTXL-BUCKCONV, módulos DRV8323RS/DRV8320RS, osciloscópio, MATLAB/Simulink, Python, repositório Git compartilhado;
  • Divisão sugerida: um membro focado na montagem e caracterização das três bancadas, outro na identificação de sistemas (MQC/MQR), outro no projeto e na validação dos controladores (PI, MPC, DeePC).

Referências

  1. Erickson, R. W.; Maksimović, D. Fundamentals of Power Electronics. 3ª ed. Springer, 2020.
  2. Camacho, E. F.; Bordons, C. Model Predictive Control. 2ª ed. Springer, 2007.
  3. Coulson, J.; Lygeros, J.; Dörfler, F. Data-enabled predictive control: In the shallows of the DeePC. ECC, 2019.
  4. Aguirre, L. A. Introdução à Identificação de Sistemas. 4ª ed. Editora UFMG, 2015.
  5. Ljung, L. System Identification: Theory for the User. Prentice Hall, 1999.
  6. Texas Instruments. LAUNCHXL-F28379D — C2000 Delfino LaunchPad Development Kit — User’s Guide.
  7. Texas Instruments. BOOSTXL-BUCKCONV — Buck Converter BoosterPack — User’s Guide.