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Título: Síntese de controladores robustos LQR-derivativo por aproximações LMIs: sintonia via algoritmo genético
Autor(es): Beteto, Marco Antonio Leite
Orientador(es): Silva, Emerson Ravazzi Pires da
Palavras-chave: Reguladores (Máquinas)
Desigualdades (Matemática)
Sistemas de controle por realimentação
Governors (Machinery)
Inequalities (Mathematics)
Feedback control systems
Data do documento: 16-Nov-2016
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Cornelio Procopio
Citação: BETETO, Marco Antonio Leite. Síntese de controladores robustos LQR-derivativo por aproximações LMIs: sintonia via algoritmo genético. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Controle e Automação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2016.
Resumo: Neste trabalho é proposta a resolução do problema do regulador linear quadrático (do inglês, Linear Quadratic Regulator - LQR) por aproximação via desigualdades matriciais lineares (do inglês, Linear Matrix Inequalities - LMIs) para sistemas lineares e sistemas lineares incertos, ou sujeitos a falhas estruturais. Ainda, no projeto dos controladores é considerada a realimentação da derivada do vetor de estados (realimentação derivativa). Um fator para a escolha de realimentar a derivada do vetor de estados é sua fácil implementação em determinados sistemas mecânicos, como no controle de vibrações, por exemplo. As matrizes de ponderação do vetor da derivada dos estados e do vetor do sinal de controle para o projeto LQR são obtidas por meio de um algoritmo genético (do inglês, Genetic Algorithm - GA). O uso de uma técnica de busca e otimização, o GA, se dá pelo fato da necessidade de ponderar adequadamente as matrizes de ponderação do problema LQR de modo a atingir certos requisitos de projeto, como tempo de estabelecimento, por exemplo. Ao final, são feitas simulações como forma de ilustrar a eficiência dos teoremas propostos.
Abstract: In this paper, the resolution of the problem of the linear quadratic regulator (LQR) by approximation via linear matrix inequalities (LMIs) for linear systems and uncertain linear systems, or subject to structural failures, is proposed. Still, in the controllers design it is considered the state-derivative feedback. The factor for the choice of the state-derivative feedback is your easy implementation in certain mechanical systems, such as in vibrations control, for example. The weighting matrices the vector of state-derivative and the signal vector of control are obtained by a genetic algorithm (GA). The use of a search and optimization technique, the GA, is given by the fact of the need to properly consider the LQR problem of determining the weighting matrices to achieve certain design requirements, such as setting time, for example. Finally, simulations to illustrate the efficiency of the proposed theorems are performed.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/7163
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