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Convergência de Algoritmo Genético Hierárquico para Recuperação da Malha LQR por Controladores LQG/LTR. / Hierarchical Genetic algorithm convergence for mesh recovery by Controllers LQG/LTR.

RÊGO, Patricia Helena Moraes Rêgo 03 August 2007 (has links)
Submitted by Maria Aparecida (cidazen@gmail.com) on 2017-08-22T13:19:28Z No. of bitstreams: 1 Patricia Moraes Rêgo.pdf: 1511056 bytes, checksum: 21108136b08107eeb212f5d74ed79ef7 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-22T13:19:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Patricia Moraes Rêgo.pdf: 1511056 bytes, checksum: 21108136b08107eeb212f5d74ed79ef7 (MD5) Previous issue date: 2007-08-03 / FAPEMA / In this work are proposed models and a convergence analysis of a hierarchical genetic algorithm for the linear quadratic regulator design loop recovery through LQG/LTR controllers. Models are oriented to the weighting and covariance matrices searching of the performance indices of the LQR and LQG design, respectively, and to the selection of the matrices for the LQR design loop recovery gain. The convergence analysis aims at promoting the enhancement of the algorithm performance, as well as to generate satisfactory solutions and speed up the convergence time. The algorithm performance is evaluated with respect to the e ects of an elitist strategy embodied into the algorithm and to variations in the values of some given parameters of the algorithm. The proposed methodology is evaluated in a multi-variable dynamical system representing an aircraft. / Propõe-se neste trabalho os modelos e a análise de convergência de um algoritmo genético hierárquico para recuperação da malha de projeto do regulador linear quadrático por controladores LQG/LTR (Linear Quadratic Gaussian/Loop Transfer Recovery). Os modelos dedicam-se à busca das matrizes de ponderações e covariâncias dos índices de desempenho dos projetos de controladores LQR (Linear Quadratic Regulator) e LQG (Linear Quadratic Gaussian), respectivamente, e à seleção de matrizes de ajuste para o ganho de recuperação da malha do projeto LQR. O objetivo da análise de convergência é promover melhorias no desempenho do algoritmo no sentido de gerar soluções satisfatórias e acelerar o tempo de convergência. O desempenho do algoritmo é avaliado em relação aos efeitos de uma estratégia elitista incorporada ao algoritmo e à variações nos valores de determinados parâmetros do algoritmo. A metodologia proposta é avaliada em um sistema dinâmico multivariável que representa uma aeronave.
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Algoritmos da Família LMS para a Solução Aproximada da HJB em Projetos Online de Controle Ótimo Discreto Multivariável e Aprendizado por Reforço. / Family LMS algorithms for Approximate Solution the HJB Online projects of Discrete optimal control Multivariable and reinforcement Learning .

SILVA, Márcio Eduardo Gonçalves 21 August 2014 (has links)
Submitted by Maria Aparecida (cidazen@gmail.com) on 2017-09-04T13:10:41Z No. of bitstreams: 1 Marcio Eduardo.pdf: 7939176 bytes, checksum: 3b90c4b32aeabafd3b87e4f3c36d2ed6 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-04T13:10:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marcio Eduardo.pdf: 7939176 bytes, checksum: 3b90c4b32aeabafd3b87e4f3c36d2ed6 (MD5) Previous issue date: 2014-08-21 / The technique of linear control based on the minimization of a quadratic performance index using the second method of Lyapunov to guarantee the stability of the system, if this is controllable and observable. however, this technique is inevitably necessary to find the solution of the HJB or Riccati equation. The control system design online need, real time, to adjust your feedback gain to maintain a certain dynamic, it requires the calculation of the Riccati equation solution in each sampling generating a large computational load that can derail its implementation. This work shows an intelligent control system design that meets the optimal or suboptimal control action from the sensory data of process states and the instantaneous cost observed after each state transition. To find this optimal control action or policy, the approximate dynamic programming and adaptive critics are used, based on the parameterizations given by the problem of linear quadratic regulator (LQR), but without explicitly solving the associated Riccati equation. More specifically, the LQR problem is solved by four different methods which are the Dynamic Programming Heuristic, the Dual Heuristic Dynamic Programming, Action Dependent Dynamic Programming Heuristic and Action Dependent Dual Heuristic Dynamic Programming algorithms. However, these algorithms depend on knowledge of the value functions to derive the optimal control actions. These value functions with known structures have their parameters estimated using the least mean square family and Recursive Least Squares algorithms. Two processes that have the Markov property were used in the computational validation of the algorithms adaptive critics implemented, one corresponds to the longitudinal dynamics of an aircraft and the other to an electrical circuit. / A técnica de controle linear baseado na minimização de um índices de desempenho quadrático utilizando o segundo método de Liapunov garante a estabilidade do sistema, se este for controlável e observável. Por outro lado, nessa técnica inexoravelmente é necessário encontrar a solução da Equação Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) ou Riccati. Em projeto de sistema de controle online que necessita, em tempo real, alterar seus ganhos de retroação para manter uma certa dinâmica, impõe o cálculo da solução da equação de Riccati em cada instante de amostragem gerando uma grande carga computacional que pode inviabilizar sua implementação. Neste trabalho, mostra-se o projeto de um sistema de controle inteligente que encontra a ação de controle ótima ou subótima a partir de dados sensoriais dos estados do processo e do custo instantâneo observados após cada transição de estado. Para encontrar essa ação de controle ou política ótima, a programação dinâmica aproximada ou críticos adaptativos são utilizados, tendo como base as parametrizações dado pelo problema do regulador linear quadrático (LQR), mas sem resolver explicitamente a equação de Riccati associada. Mais especificamente, o problema do LQR é resolvido por quatro métodos distintos que são os algoritmos de Programação Dinâmica Heurística, a Programação Dinâmica Heurística Dual, a Programação Dinâmica Heurística Dependente de Ação e a Programação Dinâmica Heurística Dual Dependente de Ação. Entretanto, esses algoritmos dependem do conhecimento das funções valor para, assim, derivar as ações de controle ótimas. Essas funções valor com estruturas conhecidas tem seus parâmetros estimados utilizando os algoritmos da família dos mínimos quadrados médios e o algoritmo de Mínimos Quadrados Recursivo. Dois processos que obedecem à propriedade de Markov foram empregados na validação computacional dos algoritmos críticos adaptativos, um corresponde à dinâmica longitudinal de uma aeronave e o outro à de um circuito elétrico.
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Sistemas lineares singulares sujeitos a saltos Markovianos / Singular linear systems subject to Markov jumps

Amanda Liz Pacífico Manfrim 08 October 2010 (has links)
Esta tese trata das propriedades estruturais e do controle de sistemas lineares singulares sujeitos a saltos Markovianos (SLSSM). Três questões fundamentais são consideradas para esta classe de sistemas. A primeira estabelece condições necessárias para que o sistema seja estocasticamente regular em um período de tempo determinado. A segunda trata da estabilidade exponencial estocástica de SLSSM. Equações de Lyapunov acopladas generalizadas são deduzidas para caracterizar estabilidade deste tipo de sistema. Em virtude da complexidade das soluções numéricas dessas equações, cada equação de Lyapunov do conjunto acoplado está em função de duas variáveis desconhecidas, estamos propondo um algoritmo para resolver este problema. A terceira questão diz respeito à síntese de um regulador para este tipo de sistema singular definida em termos de equações algébricas generalizadas de Riccati acopladas. / This thesis deals with the structural features and with the control of singular linear systems with Markovian jump parameters (SLSMJP). Three fundamental questions are considered to this class of systems. The first provides necessary conditions to characterize stochastic regularity in a determined period of time. The second deals with exponential stability of SLSMJP. Coupled generalized Lyapunov Equations are deduced to check the stability of this class of systems. In virtue of the complexity of the numerical solutions of these equations, there exist two unknown variables for each equation of the set of coupled Lyapunov equations, we are proposing an algorithm to solve this problem. The third question is related with the synthesis of a regulator for this class of singular systems defined in terms of coupled algebraic generalized Riccati equations.
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Filtragem e controle recursivos robustos aplicados em um pêndulo invertido / Robust recursive filter and control applied to an inverted pendulum

Felix Mauricio Escalante Ortega 21 July 2016 (has links)
O estudo da estabilidade e desempenho em sistemas de controle é um tópico relevante na teoria de sistemas. Quando são assumidas incertezas no modelo da planta, existe uma maior dificuldade para garantir um nível de desempenho adequado do sistema dinâmico e a estabilidade pode ser comprometida. Neste trabalho são utilizados um regulador linear quadrático robusto e um filtro de Kalman robusto combinados em uma única formulação para tratar de sistemas dinâmicos incertos em tempo real. O caso de estudo selecionado é o pêndulo invertido. Seus principais desafios de controle encontrados na literatura: estabilização, seguimento e levantamento-captura, serão considerados. Os algoritmos utilizados são motivados pelo fato de que problemas estocásticos podem ser resolvidos por meio de argumentos determinísticos, baseados nos conceitos de função penalidade e mínimos quadrados regularizados. Desta forma, é possível a obtenção do melhor desempenho em contrapartida à máxima influência de incerteza admissível. A análise de desempenho do controlador robusto é realizada por meio de ensaios práticos incluindo incertezas na planta, ruído nos sensores e distúrbios no sinal de controle do pêndulo. / The study of stability and performance in control systems is a relevant topic in systems theory. When uncertainties are considered in the model of the plant, there is a greater difficulty in ensuring an appropriate performance level of the dynamic system, plus, the stability could be compromised as well. In this dissertation a robust linear quadratic regulator and a robust Kalman filter are used in a unified manner to deal with uncertain dynamic systems in real time. The selected case study is the inverted pendulum. Its main control challenges found in the literature will be considered: stabilization, tracking and catching swing-up. The used algorithms are motivated by the fact that stochastic problems can be solved through deterministic arguments based on the concepts of penalty function and regularized least-squares. Thus, it is possible to obtain an optimal performance for the maximum acceptable uncertainty. The performance analysis of the robust control is carried out by practical experiments including uncertainties in the plant, noise in the sensors and disturbance in the pendulum control signal.
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Regulador quadrático linear ponderado com otimização por enxame de partículas modificado aplicado a geradores de indução com rotor bobinado

Murari, André Luiz de Lacerda Ferreira January 2018 (has links)
Orientador: Prof. Dr. Alfeu Joãzinho Sguarezi Filho / Coorientador: Prof. Dr. José Alberto Torrico Altuna / Tese (doutorado) - Universidade Federal do ABC. Programa de Pós-Graduação em Energia, Santo André, 2018.
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Métodos neuronais para a solução da equação algébrica de Riccati e o LQR / Neural methods for the solution of Equation Of algebraic Riccati and LQR

SILVA, Fabio Nogueira da 20 June 2008 (has links)
Submitted by Rosivalda Pereira (mrs.pereira@ufma.br) on 2017-08-14T18:28:45Z No. of bitstreams: 1 FabioSilva.pdf: 1098466 bytes, checksum: a72dcced91748fe6c54f3cab86c19849 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-14T18:28:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 FabioSilva.pdf: 1098466 bytes, checksum: a72dcced91748fe6c54f3cab86c19849 (MD5) Previous issue date: 2008-06-20 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPQ) / Fundação de Amparo à Pesquisa e ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico do Maranhão (FAPEMA) / We present in this work the results about two neural networks methods to solve the algebraic Riccati(ARE), what are used in many applications, mainly in the Linear Quadratic Regulator (LQR), H2 and H1 controls. First is showed the real symmetric form of the ARE and two methods based on neural computation. One feedforward neural network (FNN), that de¯nes an error as function of the ARE and a recurrent neural network (RNN), which converts a constrain optimization problem, restricted to the state space model, into an unconstrained convex optimization problem de¯ning an energy as function of the ARE and Cholesky factor. A proposal to chose the learning parameters of the RNN used to solve the ARE, by making a surface of the parameters variations, thus we can tune the neural network for a better performance. Computational experiments related with the plant matrices perturbations of the tested systems in order to perform an analysis of the behavior of the presented methodologies, that are based on homotopies methods, where we chose a good initial condition and compare the results to the Schur method. Two 6th order systems were used, a Doubly Fed Induction Generator(DFIG) and an aircraft plant. The results showed the RNN a good alternative compared with the FNN and Schur methods. / Apresenta-se nesta dissertação os resultados a respeito de dois métodos neuronais para a resolução da equação algébrica de Riccati(EAR), que tem varias aplicações, sendo principalmente usada pelos Regulador Linear Quadrático(LQR), controle H2 e controle H1. É apresentado a EAR real e simétrica e dois métodos baseados em uma rede neuronal direta (RND) que tem a função de erro associada a EAR e uma rede neuronal recorrente (RNR) que converte um problema de otimização restrita ao modelo de espaço de estados em outro de otimização convexa em função da EAR e do fator de Cholesky de modo a usufruir das propriedades de convexidade e condições de otimalidade. Uma proposta para a escolha dos parâmetros da RNR usada para solucionar a EAR por meio da geração de superfícies com a variação paramétrica da RNR, podendo assim melhor sintonizar a rede neuronal para um melhor desempenho. Experimentos computacionais relacionados a perturbações nos sistemas foram realizados para analisar o comportamento das metodologias apresentadas, tendo como base o princípio dos métodos homotópicos, com uma boa condição inicial, a partir de uma ponto de operação estável e comparamos os resultados com o método de Schur. Foram usadas as plantas de dois sistemas: uma representando a dinâmica de uma aeronave e outra de um motor de indução eólico duplamente alimentado(DFIG), ambos sistemas de 6a ordem. Os resultados mostram que a RNR é uma boa alternativa se comparado com a RND e com o método de Schur.
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Metodos para Solução da Equação HJB-Riccati via Famíla de Estimadores Parametricos RLS Simplificados e Dependentes de Modelo. / Methods for Solution of the HJB-Riccati Equation in the Family of Simplified and Model Dependent Parametric RLS Estimators.

SANTOS, Watson Robert Macedo 21 August 2014 (has links)
Submitted by Maria Aparecida (cidazen@gmail.com) on 2017-09-04T13:42:58Z No. of bitstreams: 1 Watson Robert.pdf: 2699368 bytes, checksum: cf204eec3df50b251f4adbbbd380ffd0 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-04T13:42:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Watson Robert.pdf: 2699368 bytes, checksum: cf204eec3df50b251f4adbbbd380ffd0 (MD5) Previous issue date: 2014-08-21 / Due to the demand for high-performance equipments and the rising cost of energy, the industrial sector is developing equipments to attend minimization of the theirs operational costs. The implementation of these requirements generate a demand for projects and implementations of high-performance control systems. The optimal control theory is an alternative to solve this problem, because in its design considers the normative specifications of the system design, as well as those that are related to the operational costs. Motivated by these perspectives, it is presented the study of methods and the development of algorithms to the approximated solution of the Equation Hamilton-Jacobi-Bellman, in the form of discrete Riccati equation, model free and dependent of the dynamic system. The proposed solutions are developed in the context of adaptive dynamic programming that are based on the methods for online design of optimal control systems, Discrete Linear Quadratic Regulator type. The proposed approach is evaluated in multivariable models of the dynamic systems to evaluate the perspectives of the optimal control law for online implementations. / Devido a demanda por equipamentos de alto desempenho e o custo crescente da energia, o setor industrial desenvolve equipamentos que atendem a minimização dos seus custos operacionais. A implantação destas exigências geram uma demanda por projetos e implementações de sistemas de controle de alto desempenho. A teoria de controle ótimo é uma alternativa para solucionar este problema, porque considera no seu projeto as especificações normativas de projeto do sistema, como também as relativas aos seus custos operacionais. Motivado por estas perspectivas, apresenta-se o estudo de métodos e o desenvolvimento de algoritmos para solução aproximada da Equação Hamilton-Jacobi-Bellman, do tipo Equação Discreta de Riccati, livre e dependente de modelo do sistema dinâmico. As soluções propostas são desenvolvidas no contexto de programação dinâmica adaptativa (ADP) que baseiam-se nos métodos para o projeto on-line de Controladores Ótimos, do tipo Regulador Linear Quadrático Discreto. A abordagem proposta é avaliada em modelos de sistemas dinâmicos multivariáveis, tendo em vista a implementação on-line de leis de controle ótimo.
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A state-space parameterization for perfect-reconstruction wavelet FIR filter banks with special orthonormal basis functions / Uma parametrização no espaço de estados para bancos de filtros FIR de reconstrução perfeita com funções wavelet de base ortonormal

Uzinski, Julio Cezar [UNESP] 25 November 2016 (has links)
Submitted by JULIO CEZAR UZINSKI null (uzinski.jc@gmail.com) on 2016-12-15T21:43:22Z No. of bitstreams: 1 Uzinski JC.pdf: 2380247 bytes, checksum: 910b14a40501433136262e638e586b5f (MD5) / Approved for entry into archive by Felipe Augusto Arakaki (arakaki@reitoria.unesp.br) on 2016-12-20T16:20:21Z (GMT) No. of bitstreams: 1 uzinski_jc_dr_ilha.pdf: 2380247 bytes, checksum: 910b14a40501433136262e638e586b5f (MD5) / Made available in DSpace on 2016-12-20T16:20:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 uzinski_jc_dr_ilha.pdf: 2380247 bytes, checksum: 910b14a40501433136262e638e586b5f (MD5) Previous issue date: 2016-11-25 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Esta tese apresenta uma parametrização no espaço de estados para a transformada wavelet rápida. Esta parametrização é baseada em funções de base ortonormal e filtros de resposta finita ao impulso simultaneamente, uma vez que, a transformada rápida wavelet é um algoritmo que consiste em decompor sinais no domínio do tempo em sequências de coeficientes baseados numa base ortogonal de funções wavelet. Deste modo, vantagens apresentadas por ambas as propostas são incorporadas. Modelos de resposta finita ao impulso têm propriedades atrativas como vantagens computacionais e analíticas, garantia de estabilidade BIBO e robustez para a mudança de alguns parâmetros, dentre outras. Por outro lado, séries de funções de base ortonormal têm características que as fazem atrativas para a modelagem de sistemas dinâmicos, como ausência de recursão da saída, a não necessidade de se conhecer previamente a estrutura exata do vetor de regressão, possibilidade de aumentar a capacidade de representação do modelo aumentando-se o número de funções ortonormais utilizadas, desacoplamento natural das saídas em modelos multivariáveis; tolerância a dinâmicas não modeladas. Além disso, a realização no espaço de estados é mínima. A contribuição deste trabalho consiste no desenvolvimento de uma realização no espaço de estados para bancos de filtros wavelet, em que há a presença explícita de parâmetros que podem ser livremente ajustados mantendo as propriedades de reconstrução perfeita e ortonormalidade. Para ilustrar o funcionamento e as vantagens da técnica proposta, alguns exemplos de decomposição de sinais no contexto de processamento de sinais mostrando que ela proporciona os mesmos coeficientes wavelet que a transformada wavelet rápida, e uma aplicação em controle através de realimentação dinâmica de estados também são apresentados nesta tese. / This thesis presents a state-space parameterization for the fast wavelet transform. This parameterization is based on orthonormal basis functions and finite impulse response filters at the same time, since the fast wavelet transform is an algorithm, which converts a signal in the time domain into a sequence of coefficients based on an orthogonal basis of small finite wavelet functions. Advantages presented by both proposals are incorporated. Finite impulse response systems have attractive properties, for instance, computational and analytical advantages, BIBO stability and robustness guarantee to some parameter changes, and others. On the other hand, orthonormal basis functions have some characteristics that make them attractive for dynamic systems modeling, examples are, output recursion absence, not requiring prior regression vector exact structure knowledge; possibility of increasing the model representation capacity by increasing the number of orthonormal functions employed; natural outputs uncoupling in multivariable models; tolerance to unmodeled dynamics, and others. Furthermore, the state-space realization is minimal. The contribution of this work consists in the development of a state-space realization for a wavelet filter bank, with the explicit presence of the parameters that can be freely adjusted, keeping perfect-reconstruction and orthonormality guarantees. In order to illustrate advantages and how the proposed technique works, some decomposition examples in signal processing context are presented showing that it provides the same wavelet coefficients as the fast wavelet transform, and an application on dynamic state feedback control is also presented in this thesis. / CNPq: 160545/2013-7
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A state-space parameterization for perfect-reconstruction wavelet FIR filter banks with special orthonormal basis functions /

Uzinski, Julio Cezar January 2016 (has links)
Orientador: Francisco Villarreal Alvarado / Resumo: Esta tese apresenta uma parametrização no espaço de estados para a transformada wavelet rápida. Esta parametrização é baseada em funções de base ortonormal e filtros de resposta finita ao impulso simultaneamente, uma vez que, a transformada rápida wavelet é um algoritmo que consiste em decompor sinais no domínio do tempo em sequências de coeficientes baseados numa base ortogonal de funções wavelet. Deste modo, vantagens apresentadas por ambas as propostas são incorporadas. Modelos de resposta finita ao impulso têm propriedades atrativas como vantagens computacionais e analíticas, garantia de estabilidade BIBO e robustez para a mudança de alguns parâmetros, dentre outras. Por outro lado, séries de funções de base ortonormal têm características que as fazem atrativas para a modelagem de sistemas dinâmicos, como ausência de recursão da saída, a não necessidade de se conhecer previamente a estrutura exata do vetor de regressão, possibilidade de aumentar a capacidade de representação do modelo aumentando-se o número de funções ortonormais utilizadas, desacoplamento natural das saídas em modelos multivariáveis; tolerância a dinâmicas não modeladas. Além disso, a realização no espaço de estados é mínima. A contribuição deste trabalho consiste no desenvolvimento de uma realização no espaço de estados para bancos de filtros wavelet, em que há a presença explícita de parâmetros que podem ser livremente ajustados mantendo as propriedades de reconstrução perfeita e ortonormalidade. ... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Doutor
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CONTROLE ROBUSTO LQG/LTR COM RECUPERAÇÃO DO GANHO DA MALHA DE TRANSFERÊNCIA / ROBUST CONTROL LQG/LTR WITH RECOVERY OF THE PROFIT OF THE MESH OF TRANSFERENCE

Brito Filho, Joaquim Gomes 31 May 2006 (has links)
Made available in DSpace on 2016-08-17T14:52:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Joaquim Gomes Brito Filho.pdf: 577773 bytes, checksum: 0d9ad903ecdf123ced443b5b094e37aa (MD5) Previous issue date: 2006-05-31 / In this work is presented a method to solve the Eigenstructure Allocation pro- blem for multivariable dynamic systems by means of Robust Controllers Design Linear Quadratic Gaussian, LQG/LTR Loop transfer Recovery and Hierarchical Genetic Algorithm in three levels. It shows an uni¯ed method for controllers ro- bust design that are one systematical of the three stages of LQG/LTR methodo- logy. The evolutionary computation is used in the primary level that is the gain controller optimal determination to guarantee the terms of robust stability. The intermediary level, consists in the utilization of a AG to determine the Kalman state observer gain. The last level of this hierarchy consists of recovery the ro- bustness properties of the LQR design which were lost due to inclusion of the LQG loop by means of a GA. The method is veri¯ed in a dynamic system which represents an aircraft in cruzeiro speed, a LQG/LQR-hierarchic design perfor- mance analysis in the frequency domain and of time show the commitments that should be taken over in applications of the real world systems. / Apresenta-se um método para resolver o problema de Alocação de Auto-estrutura para sistemas dinâmicos multivariáveis por meio do Projeto de Controladores Ro- busto Gaussiano Linear Quadrático, Recuperação da Malha de Transferência e Algoritmo Genético Hierárquico em três níveis. Mostra-se um método unificado para o projeto de controladores robustos que são uma sistematização das três etapas da metodologia LQG/LTR. A computação evolutiva é utilizada no nível primário que é a determinação dos ganhos do controlador ótimo para garantir as condições de estabilidade robusta. O nível intermediário, consiste na utilização de um AG para determinar os ganhos de Kalman do observador de estado. O último nível desta hierarquia consiste da recuperação das propriedades de ro- bustez do projeto LQR que foram perdidas devido a inclusão da malha LQG por meio de um AG. O método é verficado em um sistema dinâmico que re- presenta uma aeronave em velocidade cruzeiro, uma análise de desempenho do projeto LQG/LQR-hierárquico no domínio da frequência e do tempo mostram os compromissos que devem ser assumidos em aplicações de sistemas do mundo real.

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