Automation of H-infinity controller design and its observer-based realization

• Ano de defesa: 2011
• Autor(a) principal: Fausto de Oliveira Ramos
• Orientador(a): Waldemar de Castro Leite Filho, Daniel Alazard
• Banca de defesa: Valdemir Carrara, Franck Cazaurang, Paulo César Pellanda
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação do INPE em Mecânica Espacial e Controle
• País: BR
• Resumo em Inglês: This work discusses the advantages of combining established techniques in the field of control engineering with elements of artificial intelligence, providing a certain level of automation and the ability to explore innovative proposals for better compliance with design specifications. The rationale for adopting this philosophy is justified by the complexity of certain systems, where multiple conflicting requirements must be met for each operating point. It is almost inevitable that the original problem must be adapted (either through simplifications or linearizations) in order to become feasible. If on one hand the designer must define and propose structures and techniques related to solving the problem, sometimes he will realize that certain choices should be made at the expense of other alternatives that could also be explored. In this context, a mechanism based on computational intelligence can accelerate the development of the project and expand the horizons of research revealing new possibilities, which is shown here in two case studies, both based on a time-variant model of a launch vehicle, where gain-scheduling is applied with the linear quadratic and H-infinity techniques. Since interpolation is an important factor for stability because of the varying parameters of the model, one includes the smoothing of certain elements of the control system into the design specifications such as stability, performance and robustness. From these two scenarios a mechanism based on intelligence, which consists of a genetic algorithm (responsible for an evolutionary process mirrored from the Darwinian natural selection) and fuzzy systems (which comprises the design specifications) searches for controllers and selects those ones that best comply with the specifications. In the linear-quadratic case, besides the smoothing of the controller gains, one obtains the optimization of the control system for the entire vehicle trajectory, a fact which is not only demonstrated but also validated through hardware-in-the-loop simulations. In the H-infinity case, the focus is more complex: firstly, taking into account the robust aspect specifically for time-varying systems, it is proposed in this paper a metric for assessing the impact of exponential variations in the plant model regarding the robust stability of the control system. The metric is simple and based on existing functions within MATLAB$\textregistered$. Moreover, one adds to the aforementioned objectives the functional duplication of the controller, allowing to use it also as an observer, with obvious utility for detecting and isolating faults; as the greatest interest lies in the quality of the estimation of the interpolated controllers in observer form during non-linear digital simulations, the smoothing is applied to the gains used to obtain these estimates from the state vector controller, and to the values of the closed-loop eigenvalues as well to ensure system stability at each operating point. Finally, one of the tasks required by this technique is the choice of the closed-loop combinatoric in order to provide the best characteristics in relation to noise and signal error for each estimate: again the computational intelligence can be used to select these combinations in situations where the number of poles and thus combinations is considerably high. Therefore, the main objective of this work is to allow the contemplation of the possibilities arising from the synergy between computational intelligence and control engineering, motivating these professionals to experiment modem tools as a way to obtain better results in meeting the design specifications. RÉSUMÉ: Ce mémoire présente les avantages de combiner des techniques établies dans le domaine de l'ingénierie de contrôle avec des éléments de l'intelligence calculatoire, en fournissant un certain niveau d'automatisation et la possibilité d'explorer des propositions innovantes pour une meilleure conformité avec les spécifications. L'adoption de cette philosophie est justifiée par la complexité de certains systêmes, ou des multiples exigences contradictoires doivent être remplies à chaque point de fonctionnement. Il est évident que le problême initial doit être adaptê, soit par des simplifications ou des linéarisations. L'automaticien doit définir et proposer des structures et des techniques liées à la résolution du problême, Il se rendra compte parfois que certains choix doivent être faits au détriment d'autres solutions qui pourraient également être explorées. Dans ce contexte, un mécanisme basé sur l'intelligence calculatoire peut accélérer le développement du projet et élargir les horizons de la recherche révélant de nouvelles possibilités. L'apport de ce mécanisme est évalué sur deux études de cas, toutes deux basées sur un modele variant dans le temps d'un véhicule de lancement, ou le séquencement de gain est appliqué aux techniques quadratique linéaire et H-infini. L'interpolation étant un facteur important pour la stabilité en raison des paramêtres variables du modele, on comprend le lissage de certains éléments du systême de contrôle dans les spécifications de conception telles que la stabilité, la performance et la robustesse. De ces deux scénarios, un mécanisme basé sur l'intelligence, qui se compose d'un algorithme génétique (responsable d'un processus évolutif en miroir de la sélection darwinienne naturelle) et les systêmes flous (qui comprend les spécifications de conception) est responsable de la recherche et de la sélection des contrôleurs plus conformes aux critêres. Dans le cas linéaire quadratique, à part le lissage des gains du régulateur, on obtient l'optimisation du systême de contrôle pour toute la trajectoire du véhicule, un fait qui est évalué et aussi validé par des simulations \textit{hardware-in-the-loop}. Dans le cas H-infini, le problême est plus complexe : d'une part, en tenant compte spécifiquement de l'aspect robuste et d'autre part pour les systêmes variants dans le temps, il est proposé dans ce mémoire une métrique pour évaluer l'impact des variations exponentielles dans le modele du systême concernant la stabilité robuste du systême contrôlé, ce qui est particuliêrement utile pour un évênement réel qui se produit pendant le vol du véhicule de lancement utilisé dans les études des cas analysés. La mesure est sim ple et basée sur les fonctions existantes au sein du logiciel MATLAB$\textregistered$. De plus, on ajoute aux objectifs précités la duplication des fonctions du compensateur, permettant de l'utiliser également en tant qu'observateur, à l'utilité évidente pour détecter et isoler les défauts. Comme l'objectif concerne la qualité des estimés fournis par les contrôleurs interpolés sous la forme estimation-commande lors de simulations non linéaires, le lissage est appliqué aux gains utilisés pour obtenir ces estimations à partir du vecteur d'état du contrôleur, et aux valeurs des pôles en boucle fermée pour assurer la stabilité du systême à chaque point de fonctionnement. Enfin, l'une des tâches requises par cette technique est le choix de la dynamique d'estimation (parmi l'ensemble des pôles en boucle fermée), afin de fournir les meilleures estimés en pré-sence de bruits de mesures et de divers défauts à détecter et à isoler; l'intelligence calculatoire peut être encare utilisée pour definir cette dynamique dans des situations ou le nombre de pôles, et donc des combinaisons est três élevé. En conséquence, l'objectif principal de ce travaille est de permettre l'étude des possibilités découlant de la synergie entre l'intelligence calculatoire et l'ingénierie de contrôle, pour que ces professionnels considêrent ces outils modernes comme un moyen d'obtenir de meilleurs résultats tenant en compte les spécifications.
• Link de acesso: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m19/2011/01.25.12.21

Este trabalho pretende demonstrar as vantagens da combinação de técnicas consagradas da área de engenharia de controle com elementos de inteligência computacional, proporcionando um certo nível de automação e a possibilidade de se explorar propostas inovadoras para o melhor cumprimento de especificações de projeto. A justificativa para a adoção desta filosofia parte do grau de complexidade de determinados sistemas, onde múltiplos requisitos conflitantes precisam ser atendidos para cada ponto de operação. É quase inevitável que o problema original deva ser adaptado (seja por meio de simplificações ou linearizações) de forma a tornar-se tratável. Se por um lado o projetista deve propor e definir estruturas e técnicas ligadas à solução do problema, em alguns momentos ele perceberá que certas escolhas deverão ser feitas em detrimento de outras alternativas que poderiam ser também exploradas. Neste contexto, um mecanismo baseado em inteligência computacional pode agilizar a elaboração do projeto e ampliar os horizontes de pesquisa revelando novas possibilidades, o que é demonstrado aqui em dois estudos de caso, ambos baseados no modelo variante no tempo de um veículo lançador, onde se aplica o escalonamento de ganhos centrado nas técnicas linear-quadrática e H-infinito. Visto que a interpolação é um fator relevante para a estabilidade devido aos parâmetros variantes do modelo, inclui-se a suavização de certos elementos do sistema entre as especificações de projeto ao lado dos critérios de estabilidade, desempenho e robustez. A partir destes dois cenários um mecanismo baseado em inteligência, composto de um algoritmo genético (responsável por um processo evolucionário espelhado na seleção natural Darwiniana) e sistemas nebulosos (contendo as especificações do projeto) efetua a pesquisa de controladores e seleciona os que melhor atendam aquelas especificações. No caso da técnica linear-quadrática, além da suavização dos ganhos do controlador, obtém-se a optimização do sistema de controle para toda a trajetória do veículo, fato que é não só demonstrado como também validado por meio de simulações \textit{hardware-in-the-loop}. No caso H-infinito, o enfoque é mais complexo; em primeiro lugar, levando-se em conta o aspecto robustez especificamente para sistemas variantes no tempo, é proposta uma métrica neste trabalho que permite avaliar o impacto de variações exponenciais no modelo da planta na estabilidade robusta do sistema de controle. A métrica é simples e baseada em funções já existentes dentro do ambiente MATLAB$\textregistered$. Por outro lado, considera-se além dos objetivos já citados a duplicação funcional do controlador, permitindo usá-lo também como um observador, com utilidade óbvia para detecção e isolação de falha; como o maior interesse reside na qualidade da estimação destes controladores em forma de observador quando sujeitos a interpolação em um ambiente de simulação não-linear digital, a suavização foi direcionada aos ganhos utilizados na obtenção das mesmas estimações a partir do vetor de estados do controlador, além dos valores dos pólos de malha fechada para assegurar a estabilidade do sistema em cada ponto de operação. Finalmente, uma das tarefas empregadas nesta técnica consiste na escolha da combinatória de pólos de malha fechada que proporcione as melhores características em relação a ruído e erro para cada sinal estimado: novamente a inteligência computacional pode ser usada na busca destas combinatórias em situações em que o número de pólos e portanto de combinações é consideravelmente elevado. Portanto, o objetivo principal deste trabalho é permitir a contemplação das possibilidades advindas da sinergia entre inteligência computacional e engenharia de controle, motivando estes profissionais a experimentarem ferramentas modernas como uma forma de obterem melhores resultados no atendimento das especificações de projeto.