The Linear Quadratic Regulator (LQR) is an optimal control approach which aims to drive states of a linear system to its origin through the minimization of a quadratic cost functional. Such an approach has been widely successful for both theoretical and practical applications. However, when such controllers are subject to uncertainties, optimal closed-loop performance cannot be obtained since robustness properties are no longer guaranteed. Guaranteed Cost Controllers (GCC) presents robust asymptotic stability and provides a guaranteed upper bound to a quadratic cost function. Such method addresses the lack of performance guarantees of the LQR. Meanwhile, Model Predictive Control (MPC) is a class of optimization-based control algorithms that use an explicit model of the controlled system to predict its future states. The MPC can be as a generalization of the LQR for constrained linear systems. Therefore, it equally suffers from a lack of robustness guarantees when the system is subject to uncertainties. Robust MPC (RMPC) approaches were proposed to address MPCs poor closed-loop performance subject to uncertainties. Its objective is to obtain a control input sequence that simultaneously minimizes a cost function and guarantees the feasibility of system states and control inputs, for a system subject to the worst-case disturbance within an uncertainty set. Autonomous vehicles have gained increasing interest from both the industry and research communities in recent years. An essential aspect in the design of automotive control systems is to ensure the controller is stable and has acceptable performance within the entire operational envelope which it is designed to operate. In the case of autonomous vehicles, where there is no human driver as a fallback, it is of utmost importance to ensure the safe operations of the control system and its capability to avoid saturating the handling limits of the vehicle. In this thesis, we propose Guaranteed Cost Controller approaches for both unconstrained and constrained linear systems subject to multiplicative structured norm-bounded uncertainties and present the application of such a controller to the lateral control problem of autonomous vehicles up to the tire saturation limits. / O Regulador Quadrático Linear (Linear Quadratic Regulator, LQR) é uma abordagem de controle ótimo que visa conduzir estados de um sistema linear à sua origem através da minimização de um custo funcional quadrático. Tal abordagem tem sido amplamente bem sucedida para aplicações teóricas e práticas. No entanto, não é possível obter o desempenho ótimo de malha fechada quando esses controladores são sujeitos a incertezas no sistema em decorrência de suas propriedades de robustez não serem garantidas. Controladores de Custo Garantido (Guaranteed Cost Control, GCC) visam abordar a falta de garantia de desempenho do LQR, neste caso. Esses controladores apresentam estabilidade assintótica robusta e fornecem um custo garantido de pior caso para uma função de custo quadrático. O Controle Preditivo de Modelo (Model Predictive Control, MPC) é uma classe de algoritmos de controle baseados em otimização que usa um modelo explícito do sistema controlado para prever seus estados futuros. Uma possível interpretação do MPC é uma generalização do LQR para sistemas lineares com restrições de estado e entrada de controle. Portanto, essa abordagem sofre igualmente da falta de garantias de robustez quando o sistema é sujeito a incertezas. As abordagens de MPC Robustas (Robust MPC, RMPC) foram propostas para abordar o desempenho de malha fechada do MPC sujeito a incertezas no sistema. Seu objetivo é obter uma sequência de entrada de controle que minimize simultaneamente uma função de custo e garanta que os estados do sistema e as entradas de controle estão contidos dentro das restrições para um sistema sujeito à pior das perturbações dentro de um conjunto admissível de incertezas. Pesquisas voltadas para veículos autônomos ganharam crescente interesse nos últimos anos, tanto da indústria automobilística quanto da comunidade acadêmica. Um aspecto essencial no projeto de sistemas de controle automotivo é a garantia de estabilidade e desempenho do controlador dentro de todo o envelope operacional ao qual ele foi projetado para operar. No caso de veículos autônomos, onde não há motoristas humanos para lidar com casos de falha do sistema, é de suma importância assegurar as operações seguras do sistema de controle e sua capacidade de evitar a saturação dos limites de manuseio do veículo. Nesta tese, propomos abordagens GCC para sistemas lineares restritos e irrestritos, sujeitos a incertezas estruturadas contidas por norma e apresentamos a aplicação de tais controladores ao problema de controle lateral de veículos autônomos até os limites de saturação dos pneus.

Orientador: Marcelo Carvalho Minhoto Teixeira / Resumo: Esta tese propõe projetos de controle H∞ chaveado para uma classe de sistemas não lineares incertos descritos por modelos fuzzy Takagi-Sugeno (T-S) com funções de pertinência desconhecidas. Os projetos de controle necessitam somente dos limites inferiores e superiores das não linearidades do sistema, que podem depender de parâmetros incertos da planta. Em diversas aplicações práticas, em virtude das restrições operacionais dos equipamentos, no projeto de controle é necessário considerar que a lei de controle está sujeita à saturação do atuador. Primeiramente, utilizando uma metodologia encontrada na literatura para resolver o problema da saturação do atuador, propõe-se uma lei de controle chaveada que escolhe um ganho do controlador de realimentação do vetor de estado, que pertence a um conjunto de ganhos conhecidos, que minimiza a derivada da função de Lyapunov do tipo quadrática. Este procedimento elimina a necessidade de encontrar as expressões das funções de pertinência para implementar a lei de controle, garante um desempenho H∞ ao sistema realimentado e assegura que as trajetórias do vetor de estado permanecem dentro de uma região de operação na qual o modelo fuzzy T-S é válido. Adicionalmente, adota-se uma outra metodologia para resolver o problema da saturação do atuador, que utiliza o sinal de controle para compor um vetor de estado expandido. Desta forma, os limites do sinal de controle fazem parte da região de operação na qual o sistema não linear incerto é exatame... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: This thesis proposes local H∞ switched control designs for a class of uncertain nonlinear plants described by Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy models with unknown membership functions. The control designs require only the lower and upper bounds of the system nonlinearities and of the system linear parameters, which can depend on uncertain parameters. In practical applications, due to the operational restrictions of the equipments, in the control design, it is necessary to consider that the control law is subject to actuator saturation. First, using a methodology found in the literature to solve the actuator saturation problem, one proposes a switched control law that chooses a state-feedback controller gain, which belongs to a given set of gains, that minimizes the time derivative of a quadratic Lyapunov function. This procedure eliminates the necessity of finding the membership function expressions to implement the control law, guarantees an H∞ performance and ensures that the state trajectory remains within a region in which the T-S fuzzy model is valid. In addition, the actuator saturation problem is approached with another methodology, using the control signal to compose an extended state vector. Then, the region in which the uncertain nonlinear system is exactly represented via T-S fuzzy models is composed by the bounds of the control signal. A switched control law, which chooses an extended state-feedback controller gain, is proposed. The design conditions avoid the presence o... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

Submitted by DIOGO RAMALHO DE OLIVEIRA null (diogo.oliveira.ee@gmail.com) on 2017-06-22T14:35:42Z No. of bitstreams: 1 Tese_Diogo.pdf: 2317981 bytes, checksum: fa048901c893f57ba87ceec19383ae14 (MD5) / Approved for entry into archive by Luiz Galeffi (luizgaleffi@gmail.com) on 2017-06-22T17:28:20Z (GMT) No. of bitstreams: 1 oliveira_dr_dr_ilha.pdf: 2317981 bytes, checksum: fa048901c893f57ba87ceec19383ae14 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-22T17:28:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 oliveira_dr_dr_ilha.pdf: 2317981 bytes, checksum: fa048901c893f57ba87ceec19383ae14 (MD5) Previous issue date: 2017-05-31 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Esta tese propõe projetos de controle H∞ chaveado para uma classe de sistemas não lineares incertos descritos por modelos fuzzy Takagi-Sugeno (T-S) com funções de pertinência desconhecidas. Os projetos de controle necessitam somente dos limites inferiores e superiores das não linearidades do sistema, que podem depender de parâmetros incertos da planta. Em diversas aplicações práticas, em virtude das restrições operacionais dos equipamentos, no projeto de controle é necessário considerar que a lei de controle está sujeita à saturação do atuador. Primeiramente, utilizando uma metodologia encontrada na literatura para resolver o problema da saturação do atuador, propõe-se uma lei de controle chaveada que escolhe um ganho do controlador de realimentação do vetor de estado, que pertence a um conjunto de ganhos conhecidos, que minimiza a derivada da função de Lyapunov do tipo quadrática. Este procedimento elimina a necessidade de encontrar as expressões das funções de pertinência para implementar a lei de controle, garante um desempenho H∞ ao sistema realimentado e assegura que as trajetórias do vetor de estado permanecem dentro de uma região de operação na qual o modelo fuzzy T-S é válido. Adicionalmente, adota-se uma outra metodologia para resolver o problema da saturação do atuador, que utiliza o sinal de controle para compor um vetor de estado expandido. Desta forma, os limites do sinal de controle fazem parte da região de operação na qual o sistema não linear incerto é exatamente representado via modelos fuzzy T-S. Uma lei de controle chaveada, que utiliza a realimentação do vetor de estado expandido, é proposta. As condições de projeto evitam a presença de uma possível descontinuidade do sinal de controle, eliminam a necessidade de obter as expressões das funções de pertinência para implementar a lei de controle, garantem um desempenho H∞ e asseguram que as trajetórias do vetor de estado e do sinal de controle permanecem dentro de uma região de operação na qual o modelo fuzzy T-S é válido. Por fim, três exemplos são apresentados. O primeiro exemplo estuda o controle de um sistema caótico denominado Lorenz. Mostra que, para distúrbios de grande magnitude, os procedimentos propostos apresentaram melhores resultados do que os obtidos com outro método recentemente encontrado na literatura, que considera o pleno acesso às funções de pertinência. No segundo exemplo, uma implementação prática em um sistema de controle de uma suspensão ativa de bancada, considerando uma mola não linear e falha no atuador, confirma a eficácia da abordagem proposta. O último exemplo utiliza um pêndulo invertido para abordar o problema de controle considerando a estabilidade local do sistema. As simulações ilustram que o esquema proposto, que utiliza o vetor de estado expandido, é capaz de evitar uma possível descontinuidade do sinal de controle. / This thesis proposes local H∞ switched control designs for a class of uncertain nonlinear plants described by Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy models with unknown membership functions. The control designs require only the lower and upper bounds of the system nonlinearities and of the system linear parameters, which can depend on uncertain parameters. In practical applications, due to the operational restrictions of the equipments, in the control design, it is necessary to consider that the control law is subject to actuator saturation. First, using a methodology found in the literature to solve the actuator saturation problem, one proposes a switched control law that chooses a state-feedback controller gain, which belongs to a given set of gains, that minimizes the time derivative of a quadratic Lyapunov function. This procedure eliminates the necessity of finding the membership function expressions to implement the control law, guarantees an H∞ performance and ensures that the state trajectory remains within a region in which the T-S fuzzy model is valid. In addition, the actuator saturation problem is approached with another methodology, using the control signal to compose an extended state vector. Then, the region in which the uncertain nonlinear system is exactly represented via T-S fuzzy models is composed by the bounds of the control signal. A switched control law, which chooses an extended state-feedback controller gain, is proposed. The design conditions avoid the presence of a possible discontinuity of the control signal, eliminate the necessity of finding the membership function expressions to implement the control law, guarantee an H∞ performance and ensure that the state trajectory and the control signal remain within a region in which the T-S fuzzy model is valid. Finally, three examples are presented. The first example studies the control of a chaotic Lorenz system. It shows that, for disturbances with large magnitude, the proposed procedures provided better results than the obtained with another recent method found in the literature, that considers full access to the membership functions. In the second example, a practical implementation of an active suspension control system, considering a nonlinear spring and an actuator fault, confirms the effectiveness of the proposed approach. The last example uses an inverted pendulum system to address the local stability control problem. The simulations illustrate that the control scheme, which uses the extended state vector, is able to avoid a possible discontinuity of the control signal. / CNPq: 142035/2013-0