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Estimação adaptativa para sistemas não-lineares em malha fechada e teoria de planicidade diferencial

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: Limaverde Filho, José Oniram de Aquino
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Filtro de Kalman
Controle não-linear
Entradas planas
Estimação de estados
Média móvel exponencial
Link de acesso: https://repositorio.unb.br/handle/10482/37841
Resumo: Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2019.
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spelling Estimação adaptativa para sistemas não-lineares em malha fechada e teoria de planicidade diferencialAdaptive estimation for nonlinear closed loop systems and differential flatness theoryFiltro de KalmanControle não-linearEntradas planasEstimação de estadosMédia móvel exponencialTese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2019.O projeto de sistemas de controle representa um dos campos mais ativos de pesquisa devido às diversas aplicações, em especial, nas engenharias. Uma típica abordagem da teoria de controle em sistemas modernos consiste na análise da evolução temporal dos estados do sistema, os quais, na prática, nem sempre são possíveis de medir através de mecanismos físicos. Com isto, é cada vez mais notória a utilização do filtro de Kalman e suas extensões, tornando-se o mais famoso dos algoritmos para estimação de estados. Entretanto, o caráter ótimo do filtro de Kalman está altamente relacionado a determinadas hipóteses, dentre elas a linearidade do sistema e o conhecimento prévio das matrizes de covariância dos ruídos que agem sob a planta. Dentro desse contexto, esta tese de doutorado propõe metodologias de estimação adaptativa para sistemas não-lineares em malha fechada baseadas no filtro de Kalman e na teoria de planicidade diferencial com o objetivo de lidar tanto com o completo desconhecimento da matriz de covariância do ruído de processo quanto considerar a influência do vetor de estimativas de estado no sinal de controle. A partir de simulações numéricas, ilustrou-se o desempenho em malha fechada das metodologias propostas nesta tese para um conjunto diversificado de sistemas dinâmicos. Graças à estimação e atualização em tempo real da matriz de covariância do ruído de processo, vislumbrou se uma contribuição favorável dessas metodologias no que se diz respeito ao rastreio das referências especificadas e à redução dos níveis de esforços nos atuadores.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).Control system design represents one of the most active fields of research due to its diverse applications, especially in engineering. A typical control theory approach in modern systems corresponds to the analysis of the temporal evolution of system states, which in practice are not always possible to be measured through physical mechanisms. In line with this, the use of the Kalman filter and its extensions is becoming more noticeable, making it the most famous state estimation algorithm. However, its optimality is highly related to certain hypotheses, among them the system linearity and the a priori knowledge of the noise statistics. Within this context, this doctoral thesis proposes adaptive estimation methods for nonlinear closed-loop systems based on Kalman filtering and differential flatness theory to deal with the cases where the process noise covariance is unknown. The main goal is to implement an adaptive estimation of the process noise covariance that considers the influence of the state vector estimates on the control signal. From numerical simulations, the closed-loop performance of the methodologies proposed in this manuscript was illustrated for a diverse set of dynamic systems. Due to the real-time estimation and updating of the process noise covariance matrix, a favorable contribution of these methodologies was observed regarding the tracking of the specified references and the reduction of the effort levels in the actuators.Fortaleza, Eugênio Liborio FeitosaLimaverde Filho, José Oniram de Aquino2020-05-21T23:34:17Z2020-05-21T23:34:17Z2020-05-212019-08-28info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfLIMAVERDE FILHO, José Oniram de Aquino. Estimação adaptativa para sistemas não-lineares em malha fechada e teoria de planicidade diferencial. 2019. vii, 93 f., il. Tese (Doutorado em Sistemas Mecatrônicos)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019.https://repositorio.unb.br/handle/10482/37841A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2023-07-07T21:17:49Zoai:repositorio.unb.br:10482/37841Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2023-07-07T21:17:49Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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