Projeto de controladores com complexidade reduzida para sistemas lineares sujeitos a restrições usando análise de agrupamentos de dados

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Dantas, Amanda Danielle Oliveira da Silva
Orientador(a): Dorea, Carlos Eduardo Trabuco
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃO
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/26387
Resumo: O projeto de controladores para sistemas lineares de tempo discreto sujeitos a restrições pode ser realizado baseado no conceito de conjuntos invariantes, juntamente com a solução de problemas de programação linear multiparamétricos. Esta solução é representada por um conjunto de regiões poliédricas associadas a uma lei de controle do tipo Afim por Partes (PWA, do inglês PieceWise Affine). No entanto, em sistemas de ordem elevada a técnica de programação linear multiparametrica pode resultar em controladores de alta complexidade, que requerem um hardware com grande capacidade de armazenamento na memória e alto poder de processamento para sua implementação em tempo real, devido a um número elevado de regiões poliédricas definindo a lei PWA. Neste trabalho são propostos métodos numéricos que permitem reduzir a complexidade destes controladores. Para este propósito, são usados o conceito de conjuntos invariantes e o algoritmo de análise de agrupamento de dados K q-flat. Primeiramente, mostra-se como o algoritmo K q-flat pode ser usado para estabelecer um número menor de regiões poliédricas associadas a uma lei de controle por realimentação de estado PWA. Em seguida, tal abordagem é estendida para o projeto de c por realimentação de saída estática para sistemas sob restrições e de observadores de estado com limitação no erro. Além disso, problemas de otimização são propostos para calcular uma lei PWA sub-ótima capaz de reduzir ainda mais o número de regiões poliédricas. Os resultados apresentados mostram que as abordagens propostas são capazes de calcular leis PWA com um número muito menor de regiões quando comparadas com a solução multiparamétrica, diminuindo fortemente o custo computacional associado a sua implementação.