Multivariable data-driven control : non-minimum phase systems, state-feedback and controller certification

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: Silva, Gustavo Rodrigues Gonçalves da
Orientador(a): Bazanella, Alexandre Sanfelici
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
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:
Palavras-chave em Inglês:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/204497
Resumo: Esta tese aborda métodos de controle baseados em dados para sistemas multivariáveis, com foco em sistemas de fase não-mínima e uma abordagem utilizando realimentação de estados dentro do escopo do Regulador Linear Quadrático. Como a hipótese principal no controle baseado em dados é que não se tem um modelo da planta, controladores obtidos com esses métodos não possuem garantias de resultar em uma malha fechada estável, então o problema de certificação do controlador também é tratado em uma abordagem baseada em dados. O objetivo é alcançar métodos aprimorados de controle multivariável baseados em dados para lidar com uma variedade de sistemas e que gerem controladores estabilizantes e com desempenho similar ao especificado. Uma abordagem é a extensão direta de métodos baseados em dados existentes, os quais lidam com o problema de controle por Modelo de Referência considerando, então, a representação por matriz de transferência. Nesse caso, atenção especial é dada para sistemas de fase não-mínima e neste trabalho dois métodos baseados em dados são estendidos com um critério flexível para lidar com esse problema e com diferentes estruturas do modelo de referência. Outra opção é considerar a representação de sistemas em espaço de estados e o respectivo projeto de realimentação de estados. Para isso, é proposto um algoritmo a fim de sintonizar um Regulador Linear Quadrático para horizonte infinito; nesse caso, não há restrições ao lidar com sistemas de fase não-mínima. Por fim, um método direto baseado em dados para estimação da norma H1 é proposto e aplicado ao problema de certificação, junto com o subproduto da estimativa (os parâmetros de Markov do sistema), a fim de resolver o problema de garantia de estabilidade em métodos baseados em dados. A aplicação desses métodos em simulação e em experimentos reais mostram a aplicabilidade e as melhorias propostas. Além disso, mostra-se que a abordagem não-paramétrica proposta para o problema de certificação supera a abordagem por identificação do sistema. Portanto, este trabalho fornece novas ferramentas e um certo nível de refinamento na teoria para métodos de controle multivariável baseados em dados. Sobretudo, todas as soluções propostas requerem apenas um experimento no sistema real (ou dois no caso com ruído).
id URGS_69735aa880b53b09889ff3c12179a0bc
oai_identifier_str oai:www.lume.ufrgs.br:10183/204497
network_acronym_str URGS
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
repository_id_str
spelling Silva, Gustavo Rodrigues Gonçalves daBazanella, Alexandre SanfeliciCampestrini, Lucíola2020-01-17T04:10:47Z2019http://hdl.handle.net/10183/204497001110129Esta tese aborda métodos de controle baseados em dados para sistemas multivariáveis, com foco em sistemas de fase não-mínima e uma abordagem utilizando realimentação de estados dentro do escopo do Regulador Linear Quadrático. Como a hipótese principal no controle baseado em dados é que não se tem um modelo da planta, controladores obtidos com esses métodos não possuem garantias de resultar em uma malha fechada estável, então o problema de certificação do controlador também é tratado em uma abordagem baseada em dados. O objetivo é alcançar métodos aprimorados de controle multivariável baseados em dados para lidar com uma variedade de sistemas e que gerem controladores estabilizantes e com desempenho similar ao especificado. Uma abordagem é a extensão direta de métodos baseados em dados existentes, os quais lidam com o problema de controle por Modelo de Referência considerando, então, a representação por matriz de transferência. Nesse caso, atenção especial é dada para sistemas de fase não-mínima e neste trabalho dois métodos baseados em dados são estendidos com um critério flexível para lidar com esse problema e com diferentes estruturas do modelo de referência. Outra opção é considerar a representação de sistemas em espaço de estados e o respectivo projeto de realimentação de estados. Para isso, é proposto um algoritmo a fim de sintonizar um Regulador Linear Quadrático para horizonte infinito; nesse caso, não há restrições ao lidar com sistemas de fase não-mínima. Por fim, um método direto baseado em dados para estimação da norma H1 é proposto e aplicado ao problema de certificação, junto com o subproduto da estimativa (os parâmetros de Markov do sistema), a fim de resolver o problema de garantia de estabilidade em métodos baseados em dados. A aplicação desses métodos em simulação e em experimentos reais mostram a aplicabilidade e as melhorias propostas. Além disso, mostra-se que a abordagem não-paramétrica proposta para o problema de certificação supera a abordagem por identificação do sistema. Portanto, este trabalho fornece novas ferramentas e um certo nível de refinamento na teoria para métodos de controle multivariável baseados em dados. Sobretudo, todas as soluções propostas requerem apenas um experimento no sistema real (ou dois no caso com ruído).This thesis addresses Data-Driven control methods for multivariable systems, with focus on Non-Minimum Phase systems and an approach for state-feedback in the Linear Quadratic Regulator framework. Since a fundamental assumption in Data-Driven control is that there is no model of the plant available, controllers obtained with these methods come with no guarantee to yield a stabilizing closed-loop, thus the controller certification problem is also tackled in a Data-Driven perspective. The goal is to achieve enhanced Multivariable Data-Driven control methods to cope with a variety of systems and that yield stabilizing controllers and performances similar to the ones specified. One approach is the direct extension of existent Data-Driven methods, which deal with the Model Reference control problem therefore considering transfer matrix systems representation. In this case, special attention is given to Non-Minimum Phase systems and in this work two Data-Driven methods are extended with a flexible criterion to cope with this issue and different structures of the reference model. Another option is to consider statespace systems representation and the corresponding state-feedback design. For this, an algorithm is proposed to cope with the infinite horizon Linear Quadratic Regulator problem, based on a previous predictive approach; in this case there is no issue when dealing with Non-Minimum Phase systems. Finally, a one-shot purely Data-Driven estimation of the H1-norm is proposed and applied to the controller certification problem, along with the estimation byproduct – the system’s Markov parameters –, in order to solve the long-lasting stability guarantee issue in Data-Driven methods. Usage of these methods in simulation and experiments on actual systems shows the applicability and improvement of the proposed enhancements. Besides, the proposed non-parametric approach to the controller certification problem shows to outperform the system identification one. Therefore this work provides new tools and a certain level of polishing in the theory for multivariable Data-Driven control methods. Most importantly, all the proposed solutions require only one (maximum two in the noisy case) experiment on the true system.application/pdfengControle baseado em dadosSistemas de controleData-driven controlNon-minimum phase systemsController certificationMultivariable controlMultivariable data-driven control : non-minimum phase systems, state-feedback and controller certificationinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulEscola de EngenhariaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaPorto Alegre, BR-RS2019doutoradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSTEXT001110129.pdf.txt001110129.pdf.txtExtracted Texttext/plain238033http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/204497/2/001110129.pdf.txt1fa47985808adfb147419a67f9cddfddMD52ORIGINAL001110129.pdfTexto completo (inglês)application/pdf2083850http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/204497/1/001110129.pdf81e8ac5eb88ee1e1322479fe3a1bc430MD5110183/2044972024-01-17 04:29:51.587407oai:www.lume.ufrgs.br:10183/204497Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532024-01-17T06:29:51Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Multivariable data-driven control : non-minimum phase systems, state-feedback and controller certification
title Multivariable data-driven control : non-minimum phase systems, state-feedback and controller certification
spellingShingle Multivariable data-driven control : non-minimum phase systems, state-feedback and controller certification
Silva, Gustavo Rodrigues Gonçalves da
Controle baseado em dados
Sistemas de controle
Data-driven control
Non-minimum phase systems
Controller certification
Multivariable control
title_short Multivariable data-driven control : non-minimum phase systems, state-feedback and controller certification
title_full Multivariable data-driven control : non-minimum phase systems, state-feedback and controller certification
title_fullStr Multivariable data-driven control : non-minimum phase systems, state-feedback and controller certification
title_full_unstemmed Multivariable data-driven control : non-minimum phase systems, state-feedback and controller certification
title_sort Multivariable data-driven control : non-minimum phase systems, state-feedback and controller certification
author Silva, Gustavo Rodrigues Gonçalves da
author_facet Silva, Gustavo Rodrigues Gonçalves da
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Silva, Gustavo Rodrigues Gonçalves da
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Bazanella, Alexandre Sanfelici
dc.contributor.advisor-co1.fl_str_mv Campestrini, Lucíola
contributor_str_mv Bazanella, Alexandre Sanfelici
Campestrini, Lucíola
dc.subject.por.fl_str_mv Controle baseado em dados
Sistemas de controle
topic Controle baseado em dados
Sistemas de controle
Data-driven control
Non-minimum phase systems
Controller certification
Multivariable control
dc.subject.eng.fl_str_mv Data-driven control
Non-minimum phase systems
Controller certification
Multivariable control
description Esta tese aborda métodos de controle baseados em dados para sistemas multivariáveis, com foco em sistemas de fase não-mínima e uma abordagem utilizando realimentação de estados dentro do escopo do Regulador Linear Quadrático. Como a hipótese principal no controle baseado em dados é que não se tem um modelo da planta, controladores obtidos com esses métodos não possuem garantias de resultar em uma malha fechada estável, então o problema de certificação do controlador também é tratado em uma abordagem baseada em dados. O objetivo é alcançar métodos aprimorados de controle multivariável baseados em dados para lidar com uma variedade de sistemas e que gerem controladores estabilizantes e com desempenho similar ao especificado. Uma abordagem é a extensão direta de métodos baseados em dados existentes, os quais lidam com o problema de controle por Modelo de Referência considerando, então, a representação por matriz de transferência. Nesse caso, atenção especial é dada para sistemas de fase não-mínima e neste trabalho dois métodos baseados em dados são estendidos com um critério flexível para lidar com esse problema e com diferentes estruturas do modelo de referência. Outra opção é considerar a representação de sistemas em espaço de estados e o respectivo projeto de realimentação de estados. Para isso, é proposto um algoritmo a fim de sintonizar um Regulador Linear Quadrático para horizonte infinito; nesse caso, não há restrições ao lidar com sistemas de fase não-mínima. Por fim, um método direto baseado em dados para estimação da norma H1 é proposto e aplicado ao problema de certificação, junto com o subproduto da estimativa (os parâmetros de Markov do sistema), a fim de resolver o problema de garantia de estabilidade em métodos baseados em dados. A aplicação desses métodos em simulação e em experimentos reais mostram a aplicabilidade e as melhorias propostas. Além disso, mostra-se que a abordagem não-paramétrica proposta para o problema de certificação supera a abordagem por identificação do sistema. Portanto, este trabalho fornece novas ferramentas e um certo nível de refinamento na teoria para métodos de controle multivariável baseados em dados. Sobretudo, todas as soluções propostas requerem apenas um experimento no sistema real (ou dois no caso com ruído).
publishDate 2019
dc.date.issued.fl_str_mv 2019
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2020-01-17T04:10:47Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10183/204497
dc.identifier.nrb.pt_BR.fl_str_mv 001110129
url http://hdl.handle.net/10183/204497
identifier_str_mv 001110129
dc.language.iso.fl_str_mv eng
language eng
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron:UFRGS
instname_str Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron_str UFRGS
institution UFRGS
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
bitstream.url.fl_str_mv http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/204497/2/001110129.pdf.txt
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/204497/1/001110129.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv 1fa47985808adfb147419a67f9cddfdd
81e8ac5eb88ee1e1322479fe3a1bc430
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
repository.mail.fl_str_mv lume@ufrgs.br||lume@ufrgs.br
_version_ 1831316088733827072