Otimização de Ganhos PID de Conversor Buck via Algoritmos Genéticos

Eletrônica de Potência
Controle Inteligente
Disponível
Sintonia automática dos ganhos de um controlador PID para um conversor Buck via algoritmo genético (PyGad), estendendo a abordagem já aplicada a bancadas motor-gerador para a topologia de conversores CC-CC.
Data de Publicação

14 de julho de 2026

Objetivos

O grupo já validou a otimização evolutiva de ganhos PID (via PyGad) em bancadas motor-gerador, no TCC de Diego Antonio Silva de Jesus. Este projeto propõe estender essa metodologia a um conversor CC-CC Buck. Objetivos:

  • Revisar a metodologia de otimização evolutiva de PID com PyGad já aplicada a bancadas motor-gerador e adaptá-la ao conversor Buck já modelado no repositório ControleBuck;
  • Definir a função de aptidão (fitness) considerando erro de regulação, overshoot e esforço de controle;
  • Comparar os ganhos obtidos via algoritmo genético com uma sintonia clássica (Ziegler-Nichols ou alocação de polos) em simulação e, se possível, em bancada real;
  • Avaliar a sensibilidade da sintonia obtida a variações de carga não vistas durante a otimização (teste de generalização).

Pré-requisitos

  • Eletrônica de Potência I;
  • Sistemas de Controle I;
  • Noções de algoritmos evolutivos (podem ser aprendidas durante o projeto);
  • Programação em Python (PyGad).

Estrutura Sugerida para o Grupo Autogerenciado

  • Reuniões semanais do grupo, com reunião quinzenal com o orientador;
  • Entregáveis mensais: notebook com os experimentos de otimização, curvas de convergência do GA e comparação com a sintonia clássica;
  • Ferramentas: repositório Git compartilhado, ambiente Python (PyGad);
  • Divisão sugerida: um membro focado na definição da função de aptidão e no laço evolutivo, outro na simulação do conversor e integração com o PID, outro na sintonia de referência (Ziegler-Nichols) e nos testes de generalização.

Referências

  1. Ang, K. H., Chong, G., & Li, Y. (2005). PID Control System Analysis, Design, and Technology. IEEE Transactions on Control Systems Technology. [placeholder — confirmar edição/páginas]
  2. Jesus, D. A. S. de (2023). Otimização evolutiva de controladores PID para bancadas motor-gerador utilizando algoritmos genéticos e PyGad. TCC, UFPA. Repositório: TCC-Diego.
  3. Repositório ControleBuck.