Biblioteca de simulação gráfica 3D de ambientes para estudo de controle de sistema.
Project description
LabVirtual
Compartilhamos aqui alguns conteúdos que estamos desenvolvendo buscando formatar um laboratório virtual para sistemas dinâmicos e controle na Faculdade de Engenharia Elétrica da UFPA-Tucuruí.
Documentação
Ferramentas do nosso interesse:
-
Python : Junto com os pacotes Numpy, SciPy e Matplotlib formam nossa base para programação.
-
VScode : A nossa IDE de programação e interface entre o computador e o GitHub.
-
Manim : Pacote de animação para matemática/ciência/engenharia - Integração com LaTeX.
-
PyMunk :
-
vPython : Simulação 3D;
Conteúdo em desenvolvimento:
Simulação de sistema dinâmico com python
Sistemas de interesse:
Sistemas possíveis:
- 1 - Maglev
- 4 - Aeropêndulo
Exemplo de uso:
Exemplo Maglev
# -----------------------------------------------------
# Universidade Federal do Pará
# Campus Universitário de Tucuruí
# Faculdade de Engenharia Elétrica
# -----------------------------------------------------
#
# Laboratório Virtual Sistemas Dinâmicos e Controle
# Simulador: Maglev
# Autor: Yuri Cota
# Orientadores: Prof. Dr: Raphael Teixeira,
# Prof. Dr: Rafael Bayma
#
# Data: 2023
# ----------------------------------------------------
#
# Bibliotecas
import time
import numpy as np
from scipy.integrate import solve_ivp
import vpython as vp
# Importando o Modelo Matemático do Maglev
from labvirtual.simulador_maglev import Maglev
# Importando o Compensador
from labvirtual.simulador_maglev import Compensador
# Importando Simulador e Gráfico
from labvirtual.simulador_maglev import Simulacao
from labvirtual.simulador_maglev import Grafico
def run_maglev():
# Criação dos objetos da planta e controlador para simular
mag = Maglev(m=29e-3, k=9.55e-6, mu=2.19e-3, I0=1)
comp = Compensador(mag, [-3*mag.lamda]*3, [-8*mag.lamda]*2)
# Criando um Objeto Simulacao
sim = Simulacao(mag_x0=mag.x0)
grafico = Grafico()
# Definindo os sinais de referência para rastreamento
def ref_seno(t):
return (mag.x0*np.sin(2*vp.pi*t))
def ref_quad(t):
return (mag.x0)*(np.sin(2*vp.pi*t) >= 0)
# Função para ajustar coordenadas do modelo às coordenadas do VPython
def converte_posicao(y_maglev):
return (sim.bobina_3.pos + vp.vec(0, -y_maglev, 0))*4
# Função para implementar ruído gaussiano
def ruido(amp):
return amp*np.random.normal(loc=0, scale=amp)
# LOOP -------------------------------------------------------------------
# Criando o loop da simulação
while True:
vp.rate(sim.fps)
# Verificação da posição do cilindro antes de executar o programa
if sim.cil.pos == vp.vector(12e-2, -3.5e-2, 0):
grafico.legenda_1.text = "<b>O cilindro está na posição inicial!</b>"
grafico.legenda_1.color = vp.color.green
elif sim.cil.pos == vp.vector(0, 0, 0):
grafico.legenda_1.text = "<b>Cilindo grudado!</b>"
grafico.legenda_1.color = vp.color.red
elif sim.cil.pos.y <= 0 and sim.cil.pos.y >= -0.08 and sim.cil.pos.x == 0:
grafico.legenda_1.text = "<b>O cilindro está na região de equilíbrio!</b>"
grafico.legenda_1.color = vp.color.cyan
else:
grafico.legenda_1.text = "<b>O cilindro está fora da região de equilíbrio!</b>"
grafico.legenda_1.color = vp.color.purple
# Acionando o botão executar
if sim.executar:
# O primeiro caso: se o cilindro está na posição inicial o
# programa não vai sair da tela inicial.
if sim.cil.pos == vp.vector(12e-2, -3.5e-2, 0):
sim.cil.pos = vp.vector(12e-2, -3.5e-2, 0)
grafico.yplot.delete()
grafico.rplot.delete()
sim.t = 0
# time.sleep(2)
sim.executar = not sim.executar
sim.bt1_exe.text = "Executar"
# O segundo caso: o cilindro está grudado no eletroimã,
# tem que aguardar o programa voltar pra tela inicial.
elif sim.cil.pos == vp.vector(0, 0, 0):
time.sleep(3)
sim.executar = not sim.executar
sim.bt1_exe.text = "Executar"
sim.cil.pos = vp.vector(12e-2, -3.5e-2, 0)
# O terceiro caso: o cilindro está na região
# de equilíbrio, logo o programa irá rodar normalmente.
elif sim.cil.pos.y <= 0 and sim.cil.pos.y >= -0.08 and sim.cil.pos.x == 0:
# Atualiza o sinal de referência para enviar para o solver
match sim.M.index:
case 0 | None:
def sinal(t):
return ref_seno(sim.sl.value*sim.t)*(sim.sl2.value)
case 1:
def sinal(t):
return ref_quad(sim.sl.value*sim.t)*(sim.sl2.value)
# Chama o solver para atualizar os estados do maglev
sol = solve_ivp(Maglev.estadosmf, t_span=[
sim.t, sim.t+sim.dt], y0=sim.y,
args=(sinal, mag, comp))
# Recupera os resultados da simulação
sim.y = sol.y[:, -1]+ruido(1e-6)
# Atualiza os gráficos
grafico.yplot.plot(sim.t, sim.y[0])
grafico.rplot.plot(sim.t, sinal(sim.t)+mag.x0)
# print(y[0])
# Atualiza a posição do cilindro
sim.cil.pos = converte_posicao(sim.y[0])
# Atualiza o tempo
sim.t += sim.dt
# O quarto caso: o cilindro está fora da região de equilíbrio, logo ele irá cair na mesa e retornar a posição inicial.
else:
while sim.cil.pos.y >= -3.5e-2:
vp.rate(sim.fps)
sim.cil.v = sim.cil.v+sim.g*sim.dt
sim.cil.pos = sim.cil.pos+sim.cil.v*sim.dt
sim.t = sim.t+sim.dt
grafico.legenda_1.text = "<b>Aguarde o cilindro retonar a posição incial!</b>"
grafico.legenda_1.color = vp.color.red
time.sleep(4)
sim.cil.pos = vp.vector(12e-2, -3.5e-2, 0)
print(sim.t)
if __name__ == "__main__":
run_maglev()
Exemplo Aeropêndulo
# -----------------------------------------------------
# Universidade Federal do Pará
# Campus Universitário de Tucuruí
# Faculdade de Engenharia Elétrica
# -----------------------------------------------------
#
# Laboratório Virtual Sistemas Dinâmicos e Controle
# Simulador: Aeropêndulo
# Autor: Oséias Farias
# Orientadores: Prof. Dr: Raphael Teixeira,
# Prof. Dr: Rafael Bayma
#
# Data: 2023
# ----------------------------------------------------
#
import vpython as vp
import numpy as np
from labvirtual.simulador_aeropendulo import (Graficos, AnimacaoAeropendulo,
Interface, ModeloMatAeropendulo,
ControladorDiscreto)
def run_aeropendulo():
# Instanciando um objeto AeropenduloAaeropendulo()
animacao_aeropendulo = AnimacaoAeropendulo()
# Instanciando um objeto para plotagem dos gráficos dinâmicos dos
# estados do Aeropêndulo
g = Graficos()
graf, plot1, plot2, plot3, plot4 = g.graficos()
# Instânciando um objeto para solução matemática do sistema Aeropêndulo.
Km = 0.0296
m = 0.36
d = 0.03
J = 0.0106
c = 0.0076
mma = ModeloMatAeropendulo(K_m=Km, m=m, d=d, J=J, c=c)
# Instânciando um objeto ControladorDiscreto
controlador = ControladorDiscreto(referencia=0.01)
u = 0 # Sinal de controle inicial
# Instanciando um objeto Interface
interface = Interface(animacao_aeropendulo, controlador)
ts = 1e-2
# Condições Iniciais dos estados
x = np.array([0.0, 0.0])
t = 0.0
t_ant = 0.0
# Simulação do Sistema
while True:
vp.rate(100)
if interface.EXE:
# Calcula as derivadas do sitema
dx = mma.modelo_aeropendulo(x, t)
dt = t - t_ant
# Atualização dos estados
x = x + dt * dx
# Pega o Ângulo e envia para o controlador
# (Realimentação do sistema)
controlador.set_sensor(x[1])
# O controlador calcula o sinal de controle
controlador.control_pi()
# Controle proporcional
# controlador.controle_proporcional(kp=10.0)
# pega o sinal de controle calculado e salva na variável u
u = controlador.get_u()
# Sinal de controle aplicado a entrada do sistema
mma.set_u(u)
# print(x[1]*(180/np.pi))
t_ant = t
t += ts
# Atualiza o ângulo do Aeropêndulo
animacao_aeropendulo.aeropendulo.rotate(axis=vp.vec(0, 0, 1),
angle=x[0]*ts,
origin=vp.vec(0, 5.2, 0))
# Animação da dinâmica da Hélice
animacao_aeropendulo.update_helice(x[0], ts)
# print(x[1] + interface.valor_angle)
# Gráfico do ângulo.
plot1.plot(t, x[1] + interface.valor_angle)
# Gráfico do sinal de referência
plot2.plot(t, controlador.r + interface.valor_angle)
# Gráfico da velocidade ângular.
plot3.plot(t, x[0])
# Gráfico do sinal de controle
plot4.plot(t, u)
if __name__ == "__main__":
run_aeropendulo()
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|
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|
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