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Controle chaveado de sistemas com incertezas utilizando otimizadores não derivativos /Silva, Paulo Henrique Gonçalves Leonel da. January 2020 (has links)
Orientador: Marcelo Carvalho Minhoto Teixeira / Resumo: Nesta tese, utiliza-se um otimizador analógico não derivativo proposto por Teixeira & Żak em 1999 como principal ferramenta para os sistemas de controle dos projetos desenvolvidos. Tal otimizador é composto por blocos não lineares e pode ser classificado como um sistema neural artificial. Sistemas chaveados têm grande aplicação prática na otimização de sistemas e são caracterizados por possuírem subsistemas e uma lei de chaveamento que seleciona cada subsistema a cada momento. Deve-se definir condições para que seja possível projetar uma lei de chaveamento que atenda requisitos de projeto. O estudo de técnicas de controle extremal na solução de problemas de busca pelo rastreamento do máximo ponto de potência (do inglês: Maximum Power Point Tracking - MPPT), vem apresentando resultados interessantes na literatura e um tipo de sistema à qual essa técnica pode ser aplicada, é na geração fotovoltaica. Aplica-se o otimizador analógico citado na busca do MPPT de uma célula fotovoltaica, com o objetivo de observar o controle extremal atuando em um processo de otimização, estendendo o controle para quando existem variações de irradiação solar (cenário de uma possível passagem de nuvens). Também observa-se o comportamento do sistema quanto a manter seu correto funcionamento e estabilidade ultimate bounded. A contribuição principal desta tese foi uma nova proposta de utilização conjunta do otimizador de Teixeira & Żak no projeto de controladores ˙ chaveados baseados na minimização da d... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: On this thesis, a non-derivative analog optimizer, proposed by Teixeira & Żak in 1999, was used as the main tool for the proposed control system. Such optimizer is structured by nonlinear blocks and can be classified as an artificial neural system. Switched systems have great theoretical and practical application in systems optimization and are characterized by having subsystems, and a switching law that selects each subsystem at each moment. It is necessary to define conditions so that it is possible to design a switching law for the desired performance of the controlled system. The study of Extremum Seeking Control techniques in the solution of problems of Maximum Power Point Tracking has presented interesting results, and one type of system which this technique can be applied is in the photovoltaic generation. The analog optimizer is applied in the Maximum Power Point Tracking of a photovoltaic cell, with the objective of observing the actuation of the extremal seeking control in an optimization process, extending the control when there are solar irradiation variations (a possible clouds passage scenario). And also observe the behavior of the system and how to maintain its correct functioning and ultimate bounded stability. The main contribution of this thesis was a new procedure for using the mentioned analog optimizer in the design of switched controllers based on the minimization of the derivative of a Lyapunov function. This method allows the relaxed design of controll... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor
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Sensores virtuales para procesos con medidas escasas y retardos temporalesPeñarrocha Alós, Ignacio 22 December 2008 (has links)
En este trabajo se aborda el problema de controlar un proceso cuya salida se muestrea de forma irregular. Para ello se propone utilizar un predictor que estima las salidas del proceso en instantes regulares de tiempo más un
controlador convencional que calcula la acción de control a partir de las estimaciones del predictor (técnica conocida como control inferencial).
La predicción consiste en estimar las variables de salida que se desean controlar a partir de las mediciones realizadas con diversos sensores utilizando para ello un modelo matemático del proceso. El filtro de Kalman permite hacer la predicción de forma óptima si las perturbaciones tienen una distribución gaussiana de media cero, pero con el inconveniente de requerir un elevado coste computacional cuando se utilizan diferentes sensores con retardos temporales variantes. En este trabajo se propone una estrategia de predicción alternativa
de bajo coste computacional cuyo diseño se basa en el conocimiento de la disponibilidad de mediciones y de los retardos (del proceso, del sistema de medición o del sistema de transmisión de datos) y de la naturaleza de las
perturbaciones. Los predictores propuestos minimizan el error de predicción frente al muestreo aleatorio con retardos variantes, perturbaciones, ruido de medida, error de modelado, retardos en la acción de control e incertidumbre en los tiempos de medición. Las diferentes estrategias de diseño que se proponen se clasifican según el tipo de información que se dispone de las perturbaciones y del coste computacional requerido.
Se han planteado los diseños para sistemas monovariables, multivariables, lineales y no lineales. Asimismo, también se ha elaborado una forma más eficiente de incluir mediciones escasas con retardo en el filtro de Kalman, con el objetivo de reducir el coste computacional de la predicción.
En este trabajo se demuestra que los sistemas de control inferencial que utilizan los predictores propuestos cumplen con el principio de sep / Peñarrocha Alós, I. (2006). Sensores virtuales para procesos con medidas escasas y retardos temporales [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/3882 / Palancia
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Optimisation et Auto-Optimisation dans les réseaux LTE / Optimization and Self-Optimization in LTE-Advanced NetworksTall, Abdoulaye 17 December 2015 (has links)
Le réseau mobile d’Orange France comprend plus de 100 000 antennes 2G, 3G et 4G sur plusieurs bandes de fréquences sans compter les nombreuses femto-cells fournies aux clients pour résoudre les problèmes de couverture. Ces chiffres ne feront que s’accroître pour répondre à la demande sans cesse croissante des clients pour les données mobiles. Cela illustre le défi énorme que rencontrent les opérateurs de téléphonie mobile en général à savoir gérer un réseau aussi complexe tout en limitant les coûts d’opération pour rester compétitifs. Cette thèse s’attache à utiliser le concept SON (réseaux auto-organisants) pour réduire cette complexité en automatisant les tâches répétitives ou complexes. Plus spécifiquement, nous proposons des algorithmes d’optimisation automatique pour des scénarios liés à la densification par les small cells ou les antennes actives. Nous abordons les problèmes classiques d’équilibrage de charge mais avec un lien backhaul à capacité limitée et de coordination d’interférence que ce soit dans le domaine temporel (notamment avec le eICIC) ou le domaine fréquentiel. Nous proposons aussi des algorithmes d’activation optimale de certaines fonctionnalités lorsque cette activation n’est pas toujours bénéfique. Pour la formulation mathématique et la résolution de tous ces algorithmes, nous nous appuyons sur les résultats de l’approximation stochastique et de l’optimisation convexe. Nous proposons aussi une méthodologie systématique pour la coordination de multiples fonctionnalités SON qui seraient exécutées en parallèle. Cette méthodologie est basée sur les jeux concaves et l’optimisation convexe avec comme contraintes des inégalités matricielles linéaires. / The mobile network of Orange in France comprises more than 100 000 2G, 3G and 4G antennas with severalfrequency bands, not to mention many femto-cells for deep-indoor coverage. These numbers will continue toincrease in order to address the customers’ exponentially increasing need for mobile data. This is an illustrationof the challenge faced by the mobile operators for operating such a complex network with low OperationalExpenditures (OPEX) in order to stay competitive. This thesis is about leveraging the Self-Organizing Network(SON) concept to reduce this complexity by automating repetitive or complex tasks. We specifically proposeautomatic optimization algorithms for scenarios related to network densification using either small cells orActive Antenna Systems (AASs) used for Vertical Sectorization (VeSn), Virtual Sectorization (ViSn) and multilevelbeamforming. Problems such as load balancing with limited-capacity backhaul and interference coordination eitherin time-domain (eICIC) or in frequency-domain are tackled. We also propose optimal activation algorithms forVeSn and ViSn when their activation is not always beneficial. We make use of results from stochastic approximationand convex optimization for the mathematical formulation of the problems and their solutions. We also proposea generic methodology for the coordination of multiple SON algorithms running in parallel using results fromconcave game theory and Linear Matrix Inequality (LMI)-constrained optimization.
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