Controladores adaptativos não-lineares com critério H \'INFINITO\' aplicados a robôs espaciais - Pazelli, Tatiana de Figueiredo Pereira Alves Taveira (2006)
Neste trabalho, o equacionamento dinâmico de um manipulador espacial de base livre flutuante é descrito a partir do conceito do manipulador dinamicamente equivalente para que as técnicas de controle desenvolvidas sejam experimentalmente validadas em um manipulador convencional de base fixa. Dois tipos de controle de movimento são considerados. O primeiro foi desenvolvido no espaço das juntas e realiza o comando direto de posicionamento das juntas do manipulador; o segundo foi desenvolvido no espaço inercial e o controle é direcionado para o posicionamento do efetuador no espaço Cartesiano. Nos dois casos, o problema de acompanhamento de trajetória de um manipulador espacial com base livre flutuante sujeito a incertezas na planta e perturbações externas é proposto e solucionado sob o ponto de vista do critério de desempenho H \'INFINITO\'. Considerando métodos de controle para sistemas subatuados, três técnicas adaptativas foram desenvolvidas a partir de um controlador H \'INFINITO\' não-linear baseado na teoria dos jogos. A primeira técnica foi proposta considerando a estrutura do modelo bem definida, porém calculada com base em parâmetros incertos. Uma lei adaptativa foi aplicada para estimar esses parâmetros utilizando parametrização linear. Redes neurais artificiais são aplicadas nas outras duas abordagens adaptativas. A primeira utiliza uma rede neural para aprender o comportamento dinâmico do sistema robótico, considerado totalmente desconhecido. Nenhum dado cinemático ou dinâmico da base é utilizado neste caso. A segunda abordagem considera a estrutura do modelo nominal do manipulador bem definida e a rede neural é aplicada para estimar o comportamento das incertezas paramétricas e da dinâmica não-modelada da base. O critério H \'INFINITO\' é aplicado nas três técnicas para atenuar o efeito dos erros de estimativa. Resultados experimentais foram obtidos com um robô manipulador de base fixa subatuado (UArmII) e apresentaram melhor desempenho no acompanhamento da trajetória e no consumo de energia para as abordagens baseadas em redes neurais.