Controle por modelo de referência de sistemas incertos baseado no algoritmo

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Navarini, João Pedro
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Rio de Janeiro
Brasil
Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
UFRJ
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11422/11674
Resumo: In this dissertation, a higher order sliding mode controller is proposed for uncertain and monovariable systems with relative degree one. The solution is based on the super-twisting algorithm and on the model reference adaptive control paradigm, considering only output-feedback. The control algorithm is implemented using variable gains to deal with a wide class of uncertainties/disturbances. First order approximation filters are used to enable a solution that do not depend on the availability of the system states for the control implementation. The proposed strategy guarantees exact tracking to a reference model with global convergence propoerties in finite time. Furthermore, this approach based on the model reference adaptive control provide a natural structure for the application of nominal values to uncertain parameters of the plant, providing a control effort reduction. Simulation results exemplify the effectivity of the proposed control strategy. In addition, a comparison to the recently proposed in the literature output-feedback variable gains super-twisting algorithm solution is made. In the latter, the control is obtained using the normal form of the system and estimating the norm of unmeasured states.