Controle adaptativo com identificação estrutural

• Ano de defesa: 1990
• Autor(a) principal: Adelardo Adelino Dantas de Medeiros
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Instituto Tecnológico de Aeronáutica
• Palavras-chave em Português: Controle adaptativo; Algoritmos; Controle automático
• Link de acesso: http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=1444

Neste trabalho procura se contornar a necessidade, nos algoritmos de controle adaptivo, de se conhecer a priori, a ordem (ou parâmetros estruturais) do sistema a ser controlado. Para tanto, é necessário dispor se de algum método mais apropriado para o modelo. Supondo se sistemas descritos por modelos ARX, a estratégia adotada neste trabalho consiste em se identificar, a cada passo, vários modelos com ordens diferentes e a seguir estimar o modelo mais apropriado, com base no qual, o controle adaptivo será gerado. Três critérios para a estimação de ordem são considerados: o critério PLS e modificações dos critérios Dayesiano e do Akaike. Esses critérios, por dependerem do somatório do erro quadrático de predição, são apropriados pelas aplicações em tempo real utilizando identificação paramétrica via Minimização do erro quadrático. Empregando se modelos ARX convencionais, tem se que manter tantos algoritmos de identificação recursiva por mínimos quadrados em paralelo quantas sejam as ordens pesquisadas, o que não é eficiente computacionalmente. Daí a sugestão, como alternativa, de se identificar os modelos na forma lattice, que fornece em só algoritmo de identificação os erros de predição para os modelos da ordem 1 até ordem Dmax. Apresenta se tal algoritmo no corpo do trabalho, bem como sua utilização no contexto de modelos ARX.Emprega se a forma lattice surge uma dificuldade no cálculo dos sinais de controle, já que as leis de controle discreto usuais são apresentadas na literatura em pregando se modelos convencionais. Uma das possibilidades que este trabalho apresenta é fazer se o mapeamento dos parâmetros lattice para os parâmetros convencionais, o que perde um pouco de eficiência computacional. A outra é deduzir se estratégias de controle diretamente para a forma lattice, o que é feito neste trabalho para o controle de mínima variância. São apresentadas resultados do emprego do algoritmo convencional e do algoritmo lattice (puro e com mapeamento) em conjunto com os três critérios de estimação de ordem citados, tanto em simulação quanto em sistemas reais.