Este trabalho apresenta uma técnica de modelagem, identificação e implementação experimental de controle ativo de vibração estrutural utilizando o algoritmo híbrido Feedforward IIR: HFuRLS. O controle híbrido constitui-se de um algoritmo Feedforward IIR e Feedback FIR adaptativo desenvolvido a partir do algoritmo mínimos quadrado recursivo (RLS). O aparato experimental compreende uma viga de alumínio e uma placa de material compósito, com condições de contorno engastadas. As fontes de vibração primárias e secundárias são constituídas por dispositivos piezelétricos. Dois acelerômetros foram utilizados para medidas de sinais de referências e de erro. O controle em tempo real é implementado com um processador digital de sinais modelo ADSP 21160. Os algoritmos de controle foram desenvolvidos em linguagem C/C++ e Assembler. Nos testes para análise de desempenho dos algoritmos, foram utilizados sinais do tipo varredura em freqüência (chirps periódico) e sinais aleatórios de banda larga, entre outros. A efetividade do controle ativo proposto é avaliada comparando-se os resultados com e sem controle ativo de vibração aplicado à viga e placa de material compósito.

The present work proposes a method for safety improvement, with emphasis in human factors in the aviation environment. The method consists of step-by-step actions, which demand active participation of the staff of the related area(s), including management. The proposed methodology is based on two models. One model consists of a proactive analysis of the system's "defenses" against human causal factors, which permits as well the detection of latent failures inherent to this system. The other model, widely used in safety assessment, permits the analysis of an occurred event through the modeling of the causal path leading to it. The methodology is then turned to a practical application at EMBRAER, on the tasks of assembly, maintenance and inspection involving pitch trim systems of the EMB 145 aircraft family, and on a case study of a related event. The method and its tools showed themselves useful to promote a critical analysis of the system and the organization from a safety point-of-view, allowing consistent and directed improvements in safety. Closed Loop Safety Improvement System Applied to Human Factors in Aircraft Maintenance and Inspection

Este trabalho trata aspectos referentes à modelagem, simulação e controle de turbinas a gás. O procedimento para modelagem é discutido em partes, logo, são considerados seis componentes a serem tratados individualmente: compressor, câmara de combustão, turbina, eixo, bocais de admissão e de exaustão. Utilizando os modelos destes componentes e agrupando-os de maneira adequada, demonstra-se que é possível descrever alguns tipos de turbinas a gás. Neste trabalho dá-se foco aos modelos dos motores dos tipos turboeixo e turbojato. Os modelos destes dois motores retratam os principais aspectos do comportamento transitório necessários ao projeto de um sistema de controle. Os códigos foram implementados no ambiente Simulink/MATLAB. Utilizando esta ferramenta foi possível simular diversas situações. Com base neste ambiente de simulação, são apresentadas análises do comportamento transitório dos motores ao serem submetidos a sinais de excitação e perturbação. O modelo obtido permite o projeto de um sistema de controle, sendo o controlador do tipo PID. A sintonia dos parâmetros do controlador é realizada através do método de otimização Nelder-Mead. Novas simulações foram realizadas no intuito de mostrar a capacidade regulatória e a estabilidade do controlador sintonizado. Os resultados obtidos e as análises realizadas permitiram validar as metodologias de modelagem e de sintonia.

In the present work, the influence of maneuver design for stability derivatives of aerodynamic forces and moments identification in the performance of closed loop control systems is evaluated, where two maneuvers largely used in aeronautical industry - doublet and 3211 - are compared to a maneuver of restricted use in aeronautical industry, but already well known in identification - the PRBS. This evaluation is divided in two steps: in the first, it is performed the identification with each of the maneuvers and then a crosschecking of the obtained models, computing the mean quadratic prediction error; in the second, the identified models are analytically linearized and use in a bank angle tracker. The calculated gains are then applied to the nonlinear model and the performance indices computed, as peak time and maximum overshoot, of step response with each gain set. The crosschecking showed the superior capacity of PRBS maneuver to capture the dynamics of the reference model, where the prediction error was relatively small for all models when compared to the response to doublet. With the 3211 data set, the error of the model identified with doublet was significantly larger than 3211 and PRBS models error, that had similar performance, however lightly better for the PRBS. With the PRBS data set, the PRBS error was relatively small, while the doublet and 3211 models error was relatively large. This result shows the direct relation of the maneuvers frequency spectra and the excitation persistence characteristic in the identified models.With an exigent performance requirement to the bank angle tracker, it was possible to expose the differences between the models and verify the influence of these differences in the closed loop response. In an equivalent form, as observed in the crosschecking analysis, the control system designed with the PRBS model showed performance indices closer to the target in comparison to the control system designed with the 3211 model, that was significatively better than the system designed with the doublet model. The closed loop amplified the difference between the models, and depending on the control system structure, these differences can be still larger. Finally, a practical application on aircraft identification and control is presented and discussed.

Este trabalho apresenta o projeto e implementação de um controlador digital utilizado paralelamente a um controlador analógico em um sistema de levitação magnética. A técnica utilizada para o projeto do controlador digital foi a linearização por realimentação, que permite um igual desempenho em toda a faixa de operação do sistema. Tanto o controlador analógico quanto o digital são compensadores de avanço de fase. Para o desenvolvimento do trabalho, adotou-se um modelo baseado nas equações diferenciais que regem o comportamento do sistema. Os parâmetros físicos envolvidos (massa do objeto levitado, ganhos do sensor e do atuador, constante de conversão eletromecânica) foram obtidos através de medições diretas. Para validação, medidas da resposta em freqüência do sistema para pequenos sinais foram comparadas com as predições do modelo. Feito o modelamento, foi projetado um sistema de ajuste do sinal de referência a fim de eliminar o erro em regime sem a necessidade de se introduzir um integrador na malha de controle. Por fim, foi implementado o controlador digital, que em testes de laboratório mostrou-se superior ao controlador analógico. A configuração empregada permite que tanto o controlador digital quando o paralelo possam ser desligados e religados isoladamente com o sistema em funcionamento. Desse modo, obtém-se uma melhoria de desempenho, bem como robustez a falhas no controlador.

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.

Este trabalho apresenta e desenvolve uma metodologia empírica para modelar e obter as funções de derivadas instantâneas para sistemas dinâmicos não-lineares, utilizando integradores numéricos neurais de múltiplos passos do tipo Adams-Bashforth. A modelagem empírica consiste em utilizar as estruturas de integradores numéricos consideradas, tanto para gerar os valores de entrada/saída de treinamento da rede neural, durante a própria fase de treinamento, como também, na fase de simulação, acopladas sempre a uma rede feedforward. As estruturas dos integradores são utilizadas para fornecer uma solução discreta para sistemas de equações diferenciais ordinárias, enquanto a rede neural apenas precisa obter e aprender empiricamente as funções de derivadas instantâneas. Esta abordagem permite introduzir um treinamento supervisionado off-line que não necessita trabalhar excessivamente com funções compostas, e assim evitar significativamente o uso da regra da cadeia. Desta forma, esta metodologia original e alternativa lida com problemas não-lineares mais complexos apenas utilizando combinações lineares do algoritmo backpropagation, aqui estendido. A modelagem computacional empírica para as funções de derivadas médias usando apenas o integrador de primeira ordem do tipo Euler é também implementada. Ambos desenvolvimentos considerados são aplicados e testados em sistemas dinâmicos não-lineares autônomos, sobre dois exemplos distintos, um pêndulo simples não-linear e outro modelo abstrato envolvendo controle.

Esta tese trata do problema de controle adaptativo de sistemas dinâmicos não-lineares utilizando realimentação de saída e redes neurais artificiais. Para o esquema de controle que utiliza linearização entrada-saída em conjunto com redes neurais artificiais, é mostrado que a condição de magnitude relacionada ao termo de eficácia de controle do modelo nominal não é requerida para que haja garantia de existência para a solução deste problema e, através de um exemplo simples, é mostrado como as hipóteses teóricas relacionadas a este termo podem ser satisfeitas e são dadas orientações gerais relacionadas à seleção deste parâmetro. Adicionalmente, é proposta uma extensão para utilização de redes não-linearmente parametrizadas, sendo as leis de adaptação implementáveis e obtidas utilizando-se análise de estabilidade tipo Lyapunov. A técnica aplicável aos sistemas SISO é também validada em dois sistemas MIMO onde é utilizada uma mudança de variáveis de controle e cooperação implícita entre controladores. O problema de controle de sistemas MIMO subatuados, utilizando cancelamento parcial de não-linearidade, é formulado baseado na relação existente entre sistemas dinâmicos subatuados e sistemas dinâmicos de fase não-mínima. Resultados desta técnica são ilustrados aplicando-a em um modelo de helicóptero com três graus de liberdade.

This study presents an aeroelastic analysis including the servomechanism transfer functions. The aeroelastic (flutter) behavior of the dynamic structure is analyzed when a feedback control is introduced. A structural dynamic model is elaborated together with an aerodynamic model in order to obtain the aeroelastic model. A feedback control model was then implemented in the aeroelastic model to obtain the servomechanism model that is the focus of the analysis. A parametric study was made to analyze the behavior of the aeroelastic model with the feedback control. This parametric study consists in the variation of the parameters (gains of the transfer functions), which compound the feedback control model, and for each variation, a stability analysis (flutter analysis) was made and the results were plotted in the "v-g-f" graphs for obtaining the stability boundaries. From these graphs the stability tendencies with the introduction of the control system in the analysis could be determined.

Na presente tese é apresentado o projeto completo de um observador de fluxo magnético (determinístico, discreto e assintoticamente estável) aplicado ao sistema de controle realimentado de um servo acionamento baseado no motor de indução. Uma vez que o modelo reduzido do motor de indução, além de vários outros tipos de sistemas físicos, é representado mediante modelos em espaço de estados onde existe um retardo na equação de saída, nesta tese é proposto um observador robusto, baseado no Delayed State Kalman Filter, projetado de forma determinística e aplicada a sistemas não-lineares discretos. As características de convergência são determinadas mediante a análise de inequações matriciais lineares (LMI) obtidas a partir da função candidata de Lyapunov. Os erros introduzidos na linearização da matriz de dinâmica da planta e na inicialização incorreta do observador são considerados, inserindo-se matrizes auxiliares diagonais, assumidas como não conhecidas e em função da escolha adequada das matrizes de projeto Rk+1 e Qk. Uma outra contribuição desta tese é a análise detalhada da observabilidade não-linear dos modelos discretos, ordem completa e ordem reduzida, baseados nos modelos de tensões e correntes do motor de indução respectivamente. Diferentes condições de operação são analisadas, considerando-se a velocidade instantânea do rotor, valor do torque de carga, variações paramétricas e a adição de pequenos sinais de perturbação na referência da magnitude do vetor de fluxo do rotor, são consideradas. O observador analisado é então utilizado em um sistema de controle discreto não-linear. O controlador proposto, baseado nas equações características do controle de campo orientado indireto, apresenta uma prova de estabilidade quando são assumidos parâmetros constantes e conhecidos no motor, e quando existe disponibilidade de todos os estados do modelo (incluindo fluxo do rotor). Da mesma forma, é verificado que o sistema de controle realimentado pode utilizar a abordagem equivalência certeza em função da relação entre os conceitos não-lineares de estabilidade entrada-estado e estabilidade robusta. O projeto do sistema de controle é baseado na técnica de estabilização por realimentação e o controle adaptivo realimentado é baseado na extensão ao domínio discreto das definições de estabilidade entrada-estado e estabilidade robusta. Convém mencionar que no projeto do sistema de controle é assumido o modelo de ordem reduzida do motor de indução. Desta forma, não existe a necessidade de considerar a dinâmica do circuito de estator e o custo computacional da implementação do sistema é reduzido. Em todas as simulações relativas ao observador de fluxo magnético proposto, são consideradas diferentes condições de operação no servo acionamento, assim como as características da implementação prática do sistema (algoritmos PWM e filtros antialiasing). Da mesma forma, nas realizações do sistema de controle não-linear proposto, é objetivada a verificação das condições de estabilidade entrada-estado determinadas de forma teórica.