Otimalidade inversa em Controle extremal com atrasos
| Ano de defesa: | 2019 |
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| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade do Estado do Rio de Janeiro
Centro de Tecnologia e Ciências::Faculdade de Engenharia BR UERJ Programa de Pós-Graduação em Engenharia Eletrônica |
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/11768 |
Resumo: | O controle extremal tem o objetivo de convergir e manter a saída de um mapeamento não linear desconhecido em seu ponto de extremo (ponto ótimo). Este trabalho apresenta um algoritmo de busca extremal baseado no método do Gradiente para maximizar mapas desconhecidos na presença de atrasos. Introduz-se uma versão filtrada do preditor baseada em estimativa local da Hessiana para mapas quadráticos. A estabilidade exponencial e a convergência para uma pequena vizinhança do ponto extremo desconhecido são alcançadas utilizando a transformação backstepping e a teoria da média em dimensões infinitas. Um filtro passa-baixa (com um polo suficientemente alto) na realimentação do preditor permite aplicação da técnica do teorema da média de Hale e Lunel para equações diferenciais funcionais e também estabelece o resultado da otimalidade inversa para o sistema de malha fechada. Esta propriedade de otimalidade inversa é pela primeira vez demonstrada em projetos de busca extremal e justifica o uso heurístico de um filtro passa-baixa entre o sinal de demodulação e o integrador, que tem sido historicamente utilizado em implementações de busca extremal sem atrasos. |
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Otimalidade inversa em Controle extremal com atrasosInverse opitmality of extremum seeking with delaysElectronic EngineeringIntelligent control systemsAutomationInverse OptimalityTime DelayExtremum-seekingAdaptive ControlPredictorAveraging in infinite dimensionsEngenharia eletrônicaSistemas de controle inteligenteAutomaçãoOtimalidade InversaAtrasosControle ExtremalControle AdaptativoPreditoresTeoria da Média em Dimensôes InfinitasCNPQ::ENGENHARIASO controle extremal tem o objetivo de convergir e manter a saída de um mapeamento não linear desconhecido em seu ponto de extremo (ponto ótimo). Este trabalho apresenta um algoritmo de busca extremal baseado no método do Gradiente para maximizar mapas desconhecidos na presença de atrasos. Introduz-se uma versão filtrada do preditor baseada em estimativa local da Hessiana para mapas quadráticos. A estabilidade exponencial e a convergência para uma pequena vizinhança do ponto extremo desconhecido são alcançadas utilizando a transformação backstepping e a teoria da média em dimensões infinitas. Um filtro passa-baixa (com um polo suficientemente alto) na realimentação do preditor permite aplicação da técnica do teorema da média de Hale e Lunel para equações diferenciais funcionais e também estabelece o resultado da otimalidade inversa para o sistema de malha fechada. Esta propriedade de otimalidade inversa é pela primeira vez demonstrada em projetos de busca extremal e justifica o uso heurístico de um filtro passa-baixa entre o sinal de demodulação e o integrador, que tem sido historicamente utilizado em implementações de busca extremal sem atrasos.The extremum seeking control aims to converge and maintain the output of an unknown nonlinear mapping on its extreme point (optimal point). In this work, we present a Gradient-based extremum seeking algorithm for maximizing unknown maps in the presence of constant delays. It is corporated a filtered predictor feedback with a perturbation-based estimate for the Hessian of locally quadratic maps. Exponential stability and convergence to a small neighborhood of the unknown extremum point are achieved by using backstepping transformation and averaging theory in infinite dimensions. The low-pass filter (with a high enough pole) in the predictor feedback allows the technical application of the Hale and Lunel's averaging theorem for functional differential equations and also establishes an inverse optimal result for the closed-loop system. This inverse optimality property is for the first time demonstrated in extremum seeking designs and justifies the heuristic use of a low-pass filter between the demodulation and the integrator, which has historically been a part of the extremum seeking implementations free of delays.Universidade do Estado do Rio de JaneiroCentro de Tecnologia e Ciências::Faculdade de EngenhariaBRUERJPrograma de Pós-Graduação em Engenharia EletrônicaOliveira, Tiago Roux dehttp://lattes.cnpq.br/2236381891580848Cunha, José Paulo Vilela Soares dahttp://lattes.cnpq.br/2407263646297606Simões, Alberto Motahttp://lattes.cnpq.br/5161688186852047Oliveira, Ricardo Coração de Leão Fontoura dehttp://lattes.cnpq.br/9050440390629241Ferreira, Denis César2021-01-06T19:17:35Z2020-03-122019-08-27info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfFERREIRA, Denis César. Otimalidade inversa em Controle extremal com atrasos. 2019. 63 f. Dissertação (Mestrado em Redes de Telecomunicações; Sistemas Inteligentes e Automação) - Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2019.http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/11768porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJinstname:Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ)instacron:UERJ2024-02-27T18:16:45Zoai:www.bdtd.uerj.br:1/11768Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.bdtd.uerj.br/PUBhttps://www.bdtd.uerj.br:8443/oai/requestbdtd.suporte@uerj.bropendoar:29032024-02-27T18:16:45Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ - Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ)false |
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