Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2020 |
| Autor(a) principal: |
Oliveira, Andreza Crystine Carvalho de |
| Orientador(a): |
Dorea, Carlos Eduardo Trabuco |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte
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| Programa de Pós-Graduação: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃO
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/31364
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Resumo: |
Neste trabalho, uma metodologia para o cálculo de poliedros invariantes controlados robustos de complexidade fixa, baseado em otimização bilinear, é proposta para sistemas lineares de tempo discreto, sujeitos a restrições nos estados e nas entradas de controle e a perturbações de amplitude limitada. Em inúmeras aplicações da vida real, determinadas variáveis de um sistema devem obedecer a certas restrições. Em geral, estas restrições são especificadas por desigualdades lineares que definem conjuntos poliédricos limitados e fechados. Um conjunto poliédrico é invariante controlado robusto se qualquer trajetória do estado iniciada dentro do conjunto pode ser mantida dentro dele por meio de uma ação de controle adequada, apesar das perturbações. Dessa forma, o cálculo de um conjunto invariante controlado robusto é um passo importante na solução de vários problemas de controle sob restrições. Os métodos convencionais de cálculo destes poliedros podem resultar em conjuntos de alta complexidade, definidos por um grande número de vértices. A metodologia proposta nesse trabalho possui condições de invariância bilineares e poliedros representados por vértices, cuja quantidade é fixada a priori. Busca-se também maximizar o volume do poliedro invariante controlado robusto. Por meio de exemplos numéricos, verifica-se que a aplicação da metodologia permite calcular poliedros de volume maior em relação aos métodos disponíveis na literatura, que buscam também conjuntos com complexidade reduzida. Além disso, a metodologia mostra-se eficiente do ponto de vista numérico, aplicável a sistemas de dimensões maiores do que aquelas tratadas pelos métodos disponíveis na literatura. |
