Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2010 |
Autor(a) principal: |
Adilson de Souza Cândido |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Instituto Tecnológico de Aeronáutica
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=1000
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Resumo: |
O desenvolvimento do sistema de controle de vôo está diretamente relacionado ao desempenho, segurança e qualidade de vôo da aeronave. Há a necessidade da concepção de abordagens de controle que assegurem, de uma maneira eficaz, que estes requisitos sejam satisfeitos mesmo na presença de distúrbios, ruídos de medida e imprecisões na modelagem. Neste contexto, o presente trabalho propõe o uso de técnicas de otimização multi-objetivo para a sintonização de controladores empregando formulações preditivas baseadas em modelo. Adicionalmente, é proposta uma abordagem gráfica de análise do desempenho dessas técnicas de otimização e controle por meio da fronteira ótima de Pareto. Para o estudo de caso foi utilizado um modelo longitudinal de uma aeronave semelhante ao Airbus A-310 e verificou-se o desempenho de três abordagens de controle preditivo (formulações em espaço de estados não-incremental, incremental e não-incremental com erro acumulado) segundo os critérios de velocidade de resposta e sensibilidades ao ruído de medida e à turbulência atmosférica. O problema de otimização multi-objetivo foi resolvido por meio de duas técnicas (busca em grade e goal attainment), e as soluções foram comparadas através da análise gráfica baseada em fronteiras de Pareto. Os resultados obtidos indicam a superioridade do desempenho da formulação de controle preditivo em espaço de estados não-incremental com erro acumulado e do algoritmo de otimização goal attainment. Por fim, foi analisada a eficiência do controlador preditivo sujeito a restrições sobre as taxas de variações e excursões das variáveis de controle. |