Extensão do iterative feedback tuning para sistemas em cascata com aplicação em controle de quadricópteros

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Tesch, Douglas Antunes
• Orientador(a): Eckhard, Diego
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Quadricóptero; Sistemas de controle; Simulação numérica
• Palavras-chave em Inglês: Electrical engineering; Signal processing; Automation and control; Electronic and instrumentation
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/142681

Os métodos de controle baseados em dados têm como diferencial utilizar os dados coletados de experimentos para realizar a sintonia do controlador de uma forma direta e sem utilizar nenhum modelo do processo. Um dos métodos já consagrados é o conhecido Iterative Feedback Tuning, método este caracterizado como um algoritmo iterativo de otimização que busca a minimização do critério de desempenho norma H2. O presente trabalho propõe uma extensão baseada no clássico algoritmo Iterative Feedback Tuning para sistemas em formato cascata com duas malhas de controle. O formato cascata com duas malhas de controle é uma estrutura comum e muito utilizada em aplicações de cunho industrial. A sintonia deste tipo de estrutura em metodologias clássicas de controle envolve geralmente duas etapas. Primeiramente a malha interna é sintonizada para então posteriormente a malha externa. A vantagem do método de controle baseado em dados proposto está em realizar a sintonia de ambas as malhas de forma simultânea e concomitantemente. É escolhida como aplicação um veículo aéreo não tripulado com quatro rotores, mais conhecido como quadricóptero. Esta aplicação tem uma dinâmica complexa, uma vez que o sistema é classificado como sendo não-linear e multivariável, algo demonstrado através do equacionamento dinâmico do quadricóptero que é apresentado. Uma série de simulações e experimentos práticos são apresentadas com o intuído de demonstrar a dinâmica descrita no modelo e também demonstrar a aplicação do algoritmo Cascade Iterative Feedback Tuning para os mesmos.