Sintonia de controladores baseado na incerteza de identificação de sistemas

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: Neves Neto, Mário
Orientador(a): Secchi, Argimiro Resende
Banca de defesa: Souza Jr., Maurício Bezerra de, Alberton, André Luís
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Rio de Janeiro
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química
Departamento: Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Identificação de sistemas dinâmicos
Estimação de parâmetros
Propagação analítica de erros
Controle robusto
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11422/13596
Resumo: A identificação de sistemas dinâmicos pode fornecer além dos parâmetros do modelo – seja ele contínuo, discreto, linear ou não linear – uma medida da incerteza desses parâmetros, codificada na matriz de covariância. Assim, ao projetar um controlador para um modelo identificado, podemos estimar intervalos de confiança para as respostas ao degrau e ao impulso, diagramas de Bode e de Nyquist, através de um processo de propagação de incerteza. Dessa forma, o desempenho do controlador em malha fechada pode ser visto como uma variável aleatória - com valor esperado, variância e intervalos de confiança. Considerando a incerteza de identificação, são propostas diferentes formulações para a sintonia ótima de controladores, em especial a minimização da esperança da integral do quadrado do erro (EISE), para a qual alguns resultados analíticos são demonstrados.
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Considerando a incerteza de identificação, são propostas diferentes formulações para a sintonia ótima de controladores, em especial a minimização da esperança da integral do quadrado do erro (EISE), para a qual alguns resultados analíticos são demonstrados.System identification can provide beyond the model parameters - be it continuous, discrete, linear or nonlinear - a measure of the parameters uncertainty, encoded in the covariance matrix. Thus, when designing a controller for an identified model, we can estimate confidence intervals for step and impulse responses, Bode and Nyquist diagrams, through an uncertainty propagation process. Thus, the performance of the closed-loop controller can be seen as a random variable - with expected value, variance, and confidence intervals. Considering model identification uncertainty, different formulations of controller optimum tuning are proposed, especially the minimization of the ISE’s expectation, for which some analytical results are demonstrated.Submitted by Natasha Valladão (natashasilvaa4@gmail.com) on 2021-02-01T15:23:32Z No. of bitstreams: 1 MarioNevesNeto-min.pdf: 850762 bytes, checksum: 1e4f1739427a5fafbaa8998da79592d9 (MD5)Made available in DSpace on 2021-02-01T15:23:32Z (GMT). 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