SCIENTIFIC COMMUNICATION OF CONTROLLER TUNING WITH MULTI-OBJECTIVE TECHNIQUES

INTRODUÇÃO: Este trabalho destaca a ampla utilização dos controladores PID em processos industriais e a importância de ajustar corretamente seus parâmetros (Kp, Ki, Kd) para obter um desempenho adequado. O texto apresenta limitações de métodos clássicos como o de Ziegler-Nichols em sistemas complexos e propõe o uso de algoritmos evolutivos (como GA, DE e spMODEx) como alternativa eficaz, especialmente em problemas com múltiplos objetivos. OBJETIVOS: Os objetivos do trabalho incluem otimizar controladores PID aplicados a turbinas eólicas, buscando melhorar sua eficiência. Além disso, visa comunicar cientificamente, de forma acessível, os conceitos de controladores PID e algoritmos evolutivos, por meio de artigos, pôsteres e materiais voltados tanto ao público técnico quanto leigo. MATERIAIS E MÉTODO: O trabalho descreve o uso de algoritmos evolutivos (GA, DE e spMODEx) para ajustar os parâmetros Kp, Ki e Kd de controladores PID. A pesquisa baseou-se em fontes confiáveis, como artigos científicos, além de encontros com o grupo de orientação e uso de vídeos explicativos para reforço conceitual. RESULTADOS: Os resultados mostram que os algoritmos evolutivos GA, DE e spMODEx são eficazes na otimização dos parâmetros PID para turbinas eólicas. O spMODEx se destacou por sua capacidade de lidar com múltiplos objetivos utilizando o gráfico de Pareto, permitindo selecionar soluções que equilibram, por exemplo, geração de energia e estresse mecânico. CONSIDERAÇÕES FINAIS: A conclusão destaca que os algoritmos evolutivos são ferramentas eficazes para otimizar controladores PID, cada um com suas vantagens. O spMODEx se sobressai em cenários multiobjetivo, especialmente por sua integração com o gráfico de Pareto, permitindo escolhas mais adequadas ao contexto de uso. Ainda assim, o campo permanece aberto para novas melhorias e inovações.

PALAVRAS-CHAVE: Geração de meio Eólico; Controladores; Multiobjetivo; PID; Algoritmo Evolutivo.