[en] H2/HINF PROBLEM APPROXIMATED SOLUTIONS BY BASIS EXPANSIONS - ROBERTO ADES (2006)
[pt] Esta tese apresenta um estudo na área de controle robusto não paramétrico, mais precisamente relacionado ao Problema H2/Hinf. O Principal objetivo deste trabalho consiste no projeto de controladores por uma abordagem direta sobre o problema mencionado, baseada em método de Gallerkin. Dois métodos foram propostos, sendo denominados Expansão em Base Pré-Estabelecida (EBPE) e Expansão em Base Otimizada (EBO). Para a aplicação destes métodos, os controladores estabilizantes do sistema em estudo devem ser explicitados por intermédio da parametrização de Youla. Em seguida, uma nova parametrização é realizada a fim de colocar o problema resultante em um formato padrão, com a norma Hinf sob a forma do problema de Nehari. Um controlador calculado por EBO ou EBPE possui ordem previamente determinada, estabiliza internamente a planta, minimiza um funcional de desempenho e satisfaz a um nível pré- especificado de robustez em estabilidade. Em EBPE, uma base é escolhida para o espaço solução e o ajuste dos coeficientes de seus vetores é realizado minimizando o critério proposto. A vantagem deste método é resolver um problema de otimização convexo. Por outro lado, a escolha dos vetores que participarão da base truncada já estará definida, levando a uma solução com ordem superior àquela obtida por EBO e um mesmo nível de desempenho. No método EBO, as tarefas de escolha dos vetores que participarão da base e seus respectivos ajustes de coeficientes são realizados simultaneamente. Embora este problema seja não convexo, sua vantagem reside na possibilidade de encontrar soluções com ordens relativamente menores em comparação com aquelas por EBPE para um mesmo nível de desempenho. Adicionalmente, discute-se alguns resultados teóricos, onde a existência e a unicidade da solução do Problema H2/Hinf são demonstradas. Mostra-se também que a sequência de controladores calculados pelos métodos propostos, à medida que a ordem aumenta, converge para a solução ótima do problema original.