Contribuições ao projeto de filtros e controladores para sistemas LPV usando LMIs

Autor: Palma Olate, Jonathan Matias, 1989
Přispěvatelé: Oliveira, Ricardo Coração de Leão Fontoura de, 1978, Morais, Cecília de Freitas, 1987, Barbosa, Karina Acosta, Pellanda, Paulo César, Fioravanti, André Ricardo, Souza, Matheus, Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
Rok vydání: 2019
Předmět:
Zdroj: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
instacron:UNICAMP
Popis: Orientadores: Ricardo Coração de Leão Fontoura de Oliveira, Cecília de Freitas Morais Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação Resumo: Esta tese de doutorado propõe três contribuições principais no contexto de controle e filtragem com ganhos robustos e escalonados de sistemas lineares discretos com parâmetros variantes no tempo (do inglês, Linear Parameter Varying - LPV), usando técnicas de projeto baseadas em desigualdades matriciais lineares (do inglês, Linear Matrix Inequalities - LMIs). A primeira consiste em um tratamento especial dos parâmetros variantes no tempo com dinâmica conhecida (tais como, funções exponenciais, trigonométricas ou periódicas). Basicamente, a taxa de variação dos parâmetros é totalmente explorada no projeto, levando a condições de síntese melhores que as baseadas em taxas de variação ilimitadas ou com limitantes finitos. Como aplicação, a abordagem é empregada em um problema de sistema controlado por rede baseado em taxas de amostragem variantes no tempo. A segunda contribuição é uma nova estratégia para aprimorar o desempenho associado ao projeto de controladores e filtros escalonados explorando, sempre que disponíveis, informações estatísticas dos parâmetros variantes no tempo. A novidade da técnica é projetar controladores e filtros tratando, de maneira independente, a estabilidade robusta (assegurada em todo o domínio) e a otimização de desempenho (que prioriza regiões de maior probabilidade de ocorrência). A principal motivação desse tópico é o problema de projeto escalonado sujeito a medições inexatas, particularmente quando os valores dos parâmetros escalonados são obtidos por identificação. Como contribuições complementares no tema, uma nova condição de projeto de filtro H2 e um procedimento sistemático e generalista para modelar incertezas aditivas afetando os parâmetros escalonados são propostos. Finalmente, o problema de projeto de controladores por realimentação estática de saída por meio do enriquecimento da dinâmica para sistemas LPV e sistemas lineares sujeitos a saltos markovianos com cadeias de Markov não-homogêneas é investigado. Um método de solução expresso em termos de um procedimento iterativo localmente convergente baseado em LMIs é proposto, tendo como principal novidade técnica o fato de que o controlador é tratado como uma variável de otimização do problema, permitindo a imposição de restrições de estrutura (como descentralização) e de magnitude no ganho de controle sem introduzir nenhum conservadorismo adicional. Os benefícios e vantagens das técnicas propostas são ilustrados por meio de vários experimentos numéricos, incluindo comparações com outros métodos da literatura Abstract: This PhD thesis proposes three main contributions in the context of control and filtering with robust and gain-scheduled gains of linear parameter varying (LPV) discrete-time systems using linear matrix inequalities (LMIs) based techniques. The first one relies on a special treatment of time-varying parameters with known dynamics (such as, exponential, trigonometric or periodic functions). Basically, the rate of variation of the parameters is fully explored, leading to improved synthesis conditions when compared to the ones based on unlimited or bounded rates of variation. As application, the approach is employed in a networked control system problem based on time-varying sampling rate. The second contribution is a new strategy to improve performance in gain-scheduled control and filtering exploiting, whenever available, statistical information of the time-varying parameters. The novelty of the technique is to design controllers or filters treating robust stability (assured in all the domain) independently of performance optimization (which prioritizes regions with higher probability of ocurrence). The main motivation of this topic is the problem of gain-scheduled design subject to inexact measurements, particularly when the values of the scheduling parameters are obtained by identification. As complementary contributions in this topic, a new H2 filtering design condition and a systematic and general procedure to model additive uncertainty affecting the scheduling parameters are proposed. Finally, the problem of designing static output-feedback controllers by means of the enrichment of the system dynamics for LPV systems and non-homogeneous Markov jump linear systems (MJLS) is investigated. For this purpose, the past values of the measured outputs are included in the control law. A solution method expressed in terms of a locally convergent iterative procedure based on LMIs is proposed, having as main technical novelty the fact that the controller is treated as an optimization variable of the problem, allowing the imposition of magnitude and structural (as decentralization) constraints on the control gain without introducing additional conservativeness. The benefits and advantages of the proposed techniques are illustrated by means of several numerical experiments, including comparisons with methods from the literature Doutorado Energia Elétrica Doutor em Engenharia Elétrica CAPES 001
Databáze: OpenAIRE
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