Estimação e controle aplicados a um problema de rastreamento utilizando e comparando dois ambientes integrados de modelagem, identificação e simulação

• Ano de defesa: 2005
• Autor(a) principal: Maria Cecília Pereira Faria
• Orientador(a): Marcelo Lopes de Oliveira e Souza
• Banca de defesa: Gilberto da Cunha Trivelato, Waldemar de Castro Leite Filho, Hassan Ahmad Sidaoui
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação do INPE em Mecânica Espacial e Controle
• País: BR
• Resumo em Inglês: This papers purpose is to solve a trajectory tracking problem. Here we considered a tracking aerospace vehicle which is under the influence of a non-perfectly modelled atmosphere. We also considered noisy measures taken by its sensors. Another purpose was to use two similar environments for Modelling, Identification and Simulation, MATLAB(r) and MATRIXx(r) to compare their functionalities. Thus, three simulation models were developed in both environments. These models were progressively more realistic. One of them used no feedback, while control laws were designed for the other ones, so that they would track a predefined trajectory. All models were supposed to have embedded noisy sensors. The measures taken by these sensors were used to estimate the position and velocity of the aerospace vehicle, but also position and velocity of a second vehicle, sailing at sea. These models, as well as their controllers and estimators, were simulated in two integrated Modelling, Identification and Simulation environments. The controllers were designed using the theory of Optimal Control. The estimator used was the Kalman Filter. We simulated the reference trajectory and the trajectory described by the vehicle, being the feedback of the controller both the exact state of the vehicle and its estimate. These simulations made it possible to compare the environments under the users point of view. The obtained results show that the controller designed with Optimal Control Theory produced an eective tracking, considering the stipulated specifications. This tracking was eective even when the feedback of the controller was achieved by means of estimated states. The estimates of the state of the aerospace vehicle were always ecient, even though, for more realistic models, the estimates of the tracked vehicle were not ecient at all. This work provided ways to compare the environments of Modelling, Identification and Simulation used. Depending on the desired application, one can be more suitable than the other.
• Link de acesso: http://urlib.net/sid.inpe.br/iris@1913/2005/07.21.13.59

O trabalho aqui apresentado teve como objetivo resolver um problema de rastreamento de trajetória, considerando um veículo aeroespacial rastreador que sofre influencias não perfeitamente modeladas do ambiente, assim como medidas ruidosas dos seus sensores. Outro objetivo do trabalho foi utilizar dois ambientes similares de Modelagem, Identificação e Simulação, o MATLAB(r) e o MATRIXx(r) a fim de comparar suas funcionalidades. Assim, foram desenvolvidos três modelos de simulação, progressivamente mais realistas, que foram simulados nos dois ambientes citados. Um dos modelos operava em malha aberta, enquanto para dois deles foram projetadas leis de controle visando um rastreio de uma trajetória previamente definida. Em todos os modelos foram considerados sensores embarcados ruidosos. As medidas fornecidas por estes sensores foram utilizadas para se fazer uma estimativa não somente da posição e velocidade do veículo rastreador, como também da posição e velocidade de um segundo veículo que navega em mar aberto. Estes modelos foram simulados em dois ambientes integrados de Modelagem, Identificação e Simulação, assim como seus controladores e estimadores. Os controladores foram projetados utilizando a teoria de Controle Ótimo, enquanto o estimador utilizado foi o Filtro de Kalman. Foram simuladas as trajetórias desejadas, as trajetórias descritas pelo veículo controlado, sendo o controlador alimentado pelo estado exato do veículo e, finalmente, a trajetória descrita pelo veículo controlado, com o controlador alimentado pelas estimativas do estado real do veículo. Estas simulações ofereceram condições para se comparar os ambientes estudados sob o ponto de vista do usuário. Os resultados obtidos mostraram que o controlador projetado com a teoria de Controle Ótimo produziu um rastreamento eficiente, dentro das especificações determinadas, mesmo quando alimentado com estados estimados. As estimativas do estado do veículo rastreador foram sempre eficientes, embora, para casos mais realistas, as estimativas do estado do veículo rastreado não se mostrassem eficientes. O trabalho permitiu uma comparação entre os ambientes de Modelagem, Identificação e Simulação utilizados, sendo que um ou outro se faz mais adequado, dependendo da aplicação visada.