Controle extremal com atrasos variantes no tempo

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Santos, George Carneiro dos
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade do Estado do Rio de Janeiro; Centro de Tecnologia e Ciências::Faculdade de Engenharia; BR; UERJ; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Eletrônica
• Palavras-chave em Português: Electronic Engineering; Algorithms; Programmable Controllers; Automation; Time delays; Adaptive systems; Extremum seeking; Predictor; Backstepping transformation; Averaging in infinite dimensions; Engenharia eletrônica; Algorítmos; Controladores programáveis; Automação; Atrasos; Sistemas adaptativos; Busca extremal; Preditor; Transformação backstepping; Averaging em dimensões infinitas; CNPQ::ENGENHARIAS
• Link de acesso: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/11852

O estudo na área de controle extremal é aplicável em situações nas quais existe um mapeamento não-linear que possuem um mínimo ou um máximo local, sendo o objetivo principal ajustar o sinal de entrada para que a saída convirja para um valor ótimo. Este trabalho apresenta um algoritmo de busca extremal baseado no método do Gradiente, usando um preditor com estimativa da segunda derivada do mapeamento do sistema denominada de Hessiana, para lidar com atrasos conhecidos arbitrários e variantes no tempo. A prova de estabilidade exponencial local e a convergência do sistema em malha fechada para uma pequena vizinhança do ponto do extremo são demonstradas rigorosamente. Este resultado é alcançado utilizando a transformação backstepping e a teoria de averaging em dimensões infinitas. Simulações numéricas são apresentadas para ilustrar o comportamento do sistema na presença de atrasos constantes e variantes no tempo. Desta forma, é observado que um atraso suficientemente grande na malha de controle extremal leva o sistema a instabilidade. A contribuição deste trabalho é desenvolver resultados ainda não existentes na literatura científica,introduzindo-se preditores para compensação de atrasos variantes no tempo e ilustrara eficácia do controlador extremal proposto.