Investigação experimental de controle robusto aplicado ao problema de rastreamento de pêndulo invertido considerando incertezas politópicas - Barreda, Adrian Eduardo Gonzalez (2020)
Este trabalho, tem como finalidade a investigação experimental de uma nova metodologia de controle robusto o qual leva em consideração incertezas politópicas, de modo a ser realizado um estudo de caso aplicado ao problema de rastreamento de um sistema de pêndulo invertido. Para o desenvolvimento da técnica primeiramente é realizado um projeto de realimentação de estados baseados em desigualdades matriciais lineares (LMI) fazendo uso da minimização da norma 𝐻2, bem como do controlador misto 𝐻2/𝐻∞, objetivando proporcionar uma solução factível para os ganhos do controlador quando é considerado uma família de incertezas paramétricas no sistema dinâmico em questão decorrentes da variação de massa e comprimento da haste do pêndulo invertido, o que ocasiona uma deterioração de sua resposta dinâmica, bem como pode ocasionar instabilidade ao sistema. Em seguida, para o prosseguimento do projeto da metodologia proposta adota-se o sistema realimentado com os ganhos previamente calculados para o desenvolvimento de um projeto de um controlador na malha externa tendo como estrutura de controle o controlador proporcional-Integral (PI), este por sua vez é projetado fazendo uso do Teorema de Kharitonov e reescrevendo o problema como um problema programação linear objetivando garantir estabilidade robusta, bem como manter o desempenho robusto previamente projetado pela realimentação de estados. Por conseguinte, a aplicação das duas topologias de controle em cascata via LMI e projeto de otimização linear tem por finalidade garantir robustez e desempenho robusto ao sistema frente variações paramétricas no sistema de pêndulo invertido. Com o intuito de demonstrar a eficácia e robustez da metodologia proposta diversos testes em ambiente de simulação e experimental foram realizados. Os resultados apresentam que a metodologia proposta proporcionou ao sistema estabilidade robusta frente a uma família de incertezas, além disso garantiu um melhor desempenho dinâmico em comparação com outras metodologias.