Este trabalho apresenta o projeto, a implementação e a aplicação em tempo real de uma arquitetura multiprocessadora de baixo custo e com alta capacidade para processamentonumérico. Dois processadores digitais de sinais TMS320C30 são empregados para processamento numérico intensivo, em microcontrolador PCB80C552 faz a interface de arquitetura com sistemas analógico/digitais. Um microcomputador IBM PC é empregado como hospedeiro, plataforma de desenvolvimento de aplicativos e interface eficiente com o usuário. Os processadores se comunicam via memória SRAM de duplo acesso através de um protocolo dirigido por interrupções. Além de flexível, a arquitetura pode ser expandida para implementação em hipercubo.Aplicações em tempo real de filtragem e controle adaptativo são apresentadas e discutidas. Uma metodologia baseada em heurística para a paralelização de algoritmos seriais em equivalente paralelos mapeados na arquitetura é proposta.

A constante necessidade de melhoria nos processos de manufatura tem levado a um recente aumento no número de soluções automatizadas empregadas na montagem de estruturas aeronáuticas. Um processo de particular interesse para esta indústria é o alinhamento de seções de fuselagem, que atualmente é feito à mão ou por sistemas automatizados complexos e de alto custo. O método manual acrescenta um atraso significativo ao tempo de produção e a maioria dos sistemas automatizados possui pouca flexibilidade. Esta tese apresenta um sistema de integração implementado em uma solução alternativa de alinhamento que possui baixo custo e alta flexibilidade. Partindo de módulos pré-estabelecidos que incluem de manipuladores industriais a sistemas metrológicos de grande volume, este trabalho abrange os passos necessários para transformar a funcionalidade individual destes elementos em uma célula unificada. Primeiramente, uma análise funcional foi feita e os requisitos do sistema de integração foram detalhados de acordo com o padrão ECSS-E-ST-40C. Então um software foi escrito para implementar a abordagem planejada de acordo com os protocolos de rede requeridos por cada módulo. Uma IHM foi criada para centralizar o controle da célula e auxiliar na supervisão do processo. Finalmente foram realizados experimentos baseados no padrão EN ISO 9283 para se determinar qual configuração da célula melhor atende as tolerâncias de alinhamento. A configuração ótima atingiu a posição nominal com uma exatidão média de 0.16mm e 0.004.

This work covers the development of a nonlinear, adaptive control system for payload extraction operations. Load extractions are a critical type of maneuver which could make the longitudinal flight dynamics unstable. The online adaptation control strategy seems adequate for the problem, since it can deal with the drift in the plant parameters caused by the movement of the load inside the aircraft. The effects of a continuously varying C.G. position on the longitudinal flight dynamics are modeled in detail. The controller proposed consists on applying the technique of nonlinear inversion coupled with a model reference adaptive controller to deal with the unmodeled/unknown dynamics. The dynamic system considered for the control problem consists of the modeled aircraft dynamics augmented by the unknown parameters - whose dynamics are controlled by the chosen adaptation laws. The demonstration of stability for the complete system is done via Lyapunov';s stability theorem for nonlinear dynamic systems. A suitable Lyapunov Function Candidate used for such a demonstration is proposed in this work. Simulation results are presented and discussed based on the theory and on comparison with other control methods performance when applied to the same problem.

Neste trabalho é tratado o problema de controle adaptativo de robôs móveis com rodas e com acionamento diferencial. Os modelos cinemático e dinâmico são considerados, bem como distúrbios desconhecidos e limitados, dinâmica não modelada do tipo não estruturada e atrito. O controlador estudado é constituído de um controlador cinemático, baseado em coordenadas polares, e um controlador dinâmico, utilizando: Rede Neural Artificial (RNA), Rede Wavelet (RW) e Rede Wavelet com Bias (RWB). Nenhuma das estratégias necessita de treinamento prévio e os pesos e bias são adaptados on-line. As leis de adaptação são obtidas via análise de estabilidade baseado no segundo método de Lyapunov. As estratégias que utilizam RNA e RW necessitam do ajuste do número de neurônios (ou número de wavelons, para a RW) da camada escondida. Esta restrição é eliminada através de um algoritmo de adaptação estrutural proposto para a estratégia de controle utilizando RWB. É também efetuado um estudo sobre a estabilidade do controlador cinemático baseado em coordenadas polares para situações onde o ponto de guiagem não está localizado no ponto médio do eixo de rodas. Resultados de simulação são apresentados para situações de rastreamento e estabilização em um ponto. Comparações de desempenho são feitas utilizando resultados de um controlador baseado em realimentação linearizante, onde todos os parâmetros são supostos conhecidos.

O trabalho teve por objetivo o desenvolvimento de um ANC (Active Noise Canceller) para o controle ativo do ruído gerado por um condicionador de ar comercial. São estudadas as principais técnicas de ANC unidimensional de um único canal, possíveis de serem implementadas por meio de um DSP de baixo custo.Visando à escolha da melhor técnica, caracterizou-se o ruído gerado pelo condicionador e estudou-se as características de alguns possíveis sensores a serem utilizados na implementação. Confrontando as características de aplicabilidade das técnicas estudadas com as características do problema, optou-se pela implementação de uma das técnicas de ANC feedforward, utilizando-se um sensor de referência coerente com o ruído a ser cancelado e insensível ao sinal gerado por fontes secundárias. Foram implementadas três técnicas de ANC feedforward: sistema de identificação simples baseado em um filtro adaptativo tranversal leaky LMS; algoritmo leaky (filtered-X LMS) com identificação on-line do caminho secundário através do sinal de controle e o algoritmo leaky FXLMS com identificação on-line do caminho secundário por meio da adição de ruído aleatório. A implementação que apresentou melhores resultados foi a baseada no algoritmo leaky FXLMS com identificação on-line do caminho secundário através da adição de ruído aleatório, a qual proporcionou uma atenuação de até 10 dB dos principais tons presentes no sinal.

This thesis deals with the control of nonlinear systems governed by nonlinear state equations of the form =f(x)+g(x)u with state and input constraints, and subjected to model uncertainties. Classical linearization methods lead to adequate results when the model is accurate and the reference signals are well-conditioned and have low amplitude. However, this may not be the case for inputs such as large steps or when uncertainties are not to be neglected. The problem of bounds on control and state variables is tackled by using the reference governor approach which guarantees that the constraints are satisfied for a general class of input commands while stability is also assured. The main idea behind the reference governor is to manage the reference signal which is supplied to the inner loop controller in such a way that violation of the constraints is avoided. Model uncertainties are treated by using fuzzy logic adaptation features. Fuzzy blocks are used in order to approximate the nonlinear functions f(x) and g(x) that appear in the state equations. This thesis also describes some theoretical difficulties encountered in some of previous work in the field, especially when fuzzy or neural estimators are used for the estimation of the nonlinear functions. Despite the apparent success (because the tracking error seems to be tending to zero), some subtle details related to the proof of stability are pointed out. Basically, the difficulties may stem from the fact that the Lyapunov method is used assuming that the tracking error converges to zero. Moreover, an external control signal us which acts like a sliding mode control is used to guarantee stability and it assumes that the function estimates converge to their real values. Here, it is shown that making use of this previous approach the tracking error does not tend to zero when t. An explicit equation for computing the steady-state error is presented. Moreover, despite many propositions for the introduction of an external control signal us to force stability, it is verified that its use is not necessary to assure the tracking error stability if some free parameters are properly initialized. Also, it is noted that the tracking error is bounded and can be reduced through a convenient choice of design parameters. Finally it is shown that in the method presented in the previous work, the estimates of f(x) and g(x) are not required to be accurate to achieve stability. In order to solve the detected theoretical problems, this thesis proposes a new approach for the control of the considered class of nonlinear systems. It also uses fuzzy blocks as estimators for f(x) and g(x). However, the proposed structure and the control and adaptation laws, are then applied so that the tracking error converges to zero and the function estimates converge to their real values.In order to highlight the controllers properties, a nonlinear and open-loop unstable magnetic levitation system is used as an example.

Esta dissertação baseia-se em e estende os resultados contidos na dissertação "Reconfigurable Control Design for VLS (Brazilian Launcher)" apresentada na Universidade de Glasgow (Reino Unido) em 24/08/2000, sob a supervisão dos professores Colin Goodchild e Euan McGookin (Universidade de Glasgow) e Waldemar de Castro Leite Filho (CTA - ITA). Falhas em dispositivos, equipamentos ou sistemas podem degradar ou inutilizar os mesmos para a aplicação a que são destinadas. Se a falha for detectada e isolada de forma que uma ação corretiva seja tomada, então talvez o desempenho resultante ainda possa ser aceito. Mesmo assim, os desdobramentos resultantes da ocorrência de uma falha podem afetar dinamicamente o comportamento do sistema, levando em certos casos à perda de sua estabilidade. O caso em questão (lançador VLS) é definido pela presença de sensores sem redundância fisica. Falhas destes sensores podem ocasionar transitórios nos dispositivos de atuação (tubeiras móveis) suficientes para instabilizar o lançador. Considerações a respeito do projeto do controlador são feitas baseadas nestas implicações. Adicionalmente, um esquema FDIR (Fault Detection, Isolation and Control Reconfiguration) é adotado durante a fase de simulação de forma a ilustrar-se as idéias descritas neste trabalho. O controlador reconfigurável usado no esquema FDIR está sujeito às restrições físicas do lançador (software embarcado e velocidade de processamento do computador de bordo) e também aos requisitos de confiabilidade. A concepção mais simples para o controlador é baseada no conceito de redundância analítica, ou seja, na presença de uma falha corretamente detectada e isolada, descarta-se o sensor com falha e usa-se o respectivo valor estimado, obtido a partir do sensor remanescente. Dois sistemas de controle - um convencional e outro tolerante a falha - foram avaliados em relação à estabilidade, índices de desempenho e amplitude da perturbação devido a falha de sensor sobre o sinal de atuação. Em seguida, foram feitas simulações com o modelo detalhado do sistema de controle considerando as mesmas falhas e condições. A partir daí são sugeridas modificações na metodologia de projeto baseadas nesta aplicação crítica - o veículo lançador VLS, cuja planta exibe dinâmica instável durante o vôo. A nova metodologia é atrativa pois reduz as chances de instabilização do veículo e permite a recuperação de parte dos índices de desempenho mesmo para panes de sensor, considerando-se falhas ou panes corretamente detectadas e isoladas.

The well-known capacity of the neural networks structures to approximate functions and nonlinear systems, to any degree of accuracy, on a compact domain, has motivated its use in actual control problems where the presence of uncertainties is inevitable. Neural networks models can be used to parameterize unknown nonlinearities, hence, the linear parameterization assumption typically imposed in most nonlinear adaptive control designs can be avoided. Several works, based on Lyapunovs stability theory have demonstrated the feasibility, stability properties and performance characteristics of such schemes. However, most of such controllers are only applicable to some classes of SISO uncertain nonlinear systems. Hence, in this dissertation we propose neural networks based adaptive algorithms for identification, adaptive observation, state feedback and output feedback control for more general classes of nonlinear systems. Initially, we introduce a nonlinear adaptive observer for MIMO unknown general nonlinear systems. The proposed observer uses linearly parameterized neural networks whose weights are adaptively adjusted in a suitable form to guarantee stability for the state and weight estimation errors. No strictly positive real (SPR) assumption on the output error equation is required for the construction of the proposed observer. Next, we consider the adaptive tracking control of unknown general nonlinear systems with full state measurement. Bounded linearly parameterized approximators for adaptive compensation of unknown nonlinearities and usual Lyapunov arguments are used to design two controllers that guarantee semi-globally uniform ultimate boundedness (UUB) for all signals in closed loop. In the first scheme, where only adaptive control action is used, it is shown that all signals in closed loop are UUB. The second controller preserves the stability properties of the first, and in addition, by incorporating a variable proportional control action, it is shown that the tracking error converges to a residual set whose size can be arbitrary pre-specified by the designer without small approximation errors and without high gains in the feedback loop. The proposed controllers have advantageous features, such as robustness and the possibility of regulating the control signal effort and rate. Finally, we develop an output feedback tracking controller for a class of MIMO unknown nonlinear systems. By using an adaptive observer, which is similar to the previously introduced, and usual Lyapunov arguments, a controller is designed. It is proved that the output converges to a neighborhood of the desired trajectory. Moreover, the proposed controller enables control effort manipulation in order to satisfy physical limitations of the actuators.

O trabalho apresenta a implementação de redes neurais para controle de estruturas flexíveis unconstrained, com o intuito de realizar o controle ativo das vibrações induzidas pelo controle de posição. Os estudos experimentais estão sendo realizados no laboratório de dinâmica ITA-IEMP, utilizando uma estrutura multicorpo composta por dois apêndices flexíveis engastados a um cubo central, acionado por um motor DC. A aquisição de dados é realizada através de dois acelerômetros piezoelétricos localizados nas extremidades dos apêndices, dois extensômetros colocados ao longo dos apêndices em pontos conhecidos, um sinal tacométrico e um potenciômetro para medir a posição angular do cubo. A estrutura de controle adaptativo inverso utilizada foi a Feedback-Error-Learning. Esta abordagem utiliza a saída de um controlador feedback (previamente sintonizado e com parâmetros fixados) para adaptar uma rede neural linear que atua como um controlador feedforward. Mostramos que, sob certas condições, a rede neural converge para o modelo dinâmico inverso atrasado da planta e gradualmente passa a exercer a maior parte da ação de controle.

O problema de estabilização de robôs móveis na posição e orientação desejadas é abordado neste trabalho. Inicialmente são apresentados os modelos cinemático e dinâmico de robôs móveis com rodas e mostra-se que são possíveis apenas cinco classes de modelos. A seguir, são propostas duas estratégias de controle. Uma baseada na linearização por realimentação do modelo do robô e outra baseada em uma transformação não contínua de coordenadas. A aplicabilidade destas estratégias de controle, para cada uma das cinco classes de robôs móveis, é discutida. Mostra-se que a linearização por realimentação de estados permite o controle da posição e orientação de apenas uma das classes de robôs móveis. Utilizando-se esta estratégia, duas outers classes podem ter apenas a posição controlada. Para as demais classes esta estratégia é preticamente inútil. A estratégia utilizando transformação descontínua de coordenadas, por outro lado, permite o controle de robôs pertencentes a todas as classes. Como os parâmetros do modelo dinâmico do robô podem ser variantes do tempo, desenvolve-se versões adaptativas dos controladores propostos. Em particular, o controlador com backstepping adaptativo permite que a prova de estabilidade em malha fechada, isto é considerando o processo, o controle e a adaptação, seja feita em conjunto. Para permitir a implementação dos controladores propostos, são apresentadas técnicas de estimação de posição e orientação através da fusão de dados obtidos a partir de encoders incrementais, visão computacional e bússola digital. A validação dos métodos desenvolvidos é realizada através de simulações e da implementação de dois protótipos.