Sincronização de sistemas lur’e com controle amostrado

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Zani, Antonio
• Orientador(a): Flores, Jeferson Vieira
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Sistemas não lineares; Sistemas de controle
• Palavras-chave em Inglês: Synchronization; LMI; Looped-functional; Lur’e systems; Aperiodic sampling; Sampled-data control; Actuator saturation
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/187969

Este trabalho apresenta soluções para o problema de sincronização de sistemas Lur’e mestre-escravo através de uma lei de controle. Inicialmente, o caso de sistemas em tempo discreto é formulado com um controle saturante. Em seguida, no caso de sistemas em tempo contínuo, considera-se um controle a partir de dados amostrados (sampled-data control). A sincronização é abordada como um problema de estabilização do erro entre os estados dos sistemas mestre e escravo, e o controle projetado através de um problema de otimização. No caso de sistemas em tempo discreto, a partir de uma função de Lyapunov quadrática e condições de setor, desigualdades matriciais lineares (LMI) são obtidas com o objetivo de garantir que a diferença entre os estados mestre e escravo convirja assintoticamente para zero na ocorrência da saturação do sinal de controle. Condições de estabilidade seguindo uma modelagem por funções zona-morta também são obtidas, no caso particular onde a não linearidade Lur’e é descrita por uma função linear por partes. Um problema de otimização para o projeto do controlador é proposto com o objetivo de maximizar um conjunto de erros iniciais admissíveis, para os quais a sincronização é garantida. Na abordagem via controle amostrado são considerados uma função de Lyapunov do tipo Lur’e e um funcional looped para a obtenção de condições LMI que garantam a sincronização de sistemas mestre-escravo sempre que o intervalo entre duas amostras respeitar um determinado limite. Um problema de otimização que visa maximizar o intervalo admissível entre duas amostras consecutivas é apresentado. Os resultados das metodologias propostas são avaliados através de exemplos numéricos.