Orientador: Edvaldo Assunção / Banca: Marcelo Carvalho Minhoto Teixeira / Banca: Alfredo Del Sole Lordelo / Resumo: Uma técnica de projeto de controladores robustos para sistemas não-lineares contínuos no tempo é proposta neste trabalho. É suposto que a planta não-linear está sujeita a falhas estruturais, que podem ser consideradas como incertezas politópicas. Os sistemas não-lineares são representados por modelos fuzzy propostos por Takagi-Sugeno e uma formulação para o tratamento das incertezas politópicas é apresentado para o projeto dos controladores. Este trabalho aborda projetos de controle usando a realimentação dos estados e a realimentação da derivada dos estados. O projeto do controlador é realizado através de condições baseadas em Desigualdades Matriciais Lineares (em inglês, Linear Matrix Inequalities (LMI)), que podem ser resolvidas facilmente utilizando técnicas de programação convexa. Essa metodologia permite a inclusão de restrições de desempenho no projeto, tais como: taxa de decaimento e restrição na entrada. Ao final, exemplos numéricos e suas simulações ilustram a eficiência da técnica proposta. / Abstract: A technique of robust controllers design for nonlinear continuous-time systems is proposed in this work. It is supposed that the nonlinear plant is subject to structural failures, which can be considered as polytope uncertainties. The nonlinear systems are represented through fuzzy models proposed by Takagi-Sugeno and a formulation for the treatment of polytope uncertain is presented for the controllers design. This work focuses control designs using state feedback and state-derivative feedback. The controllers design is made through conditions based in Linear Matrix Inequalities (LMIs), which can be easily solved using convex programming techniques. This methodology allows the inclusion of performance restrictions on design, such as: decay rate and input constraint. Finally, numeric examples and their simulations show the efficiency of the proposed method. / Mestre

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:31Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2009-02-20Bitstream added on 2014-06-13T18:49:28Z : No. of bitstreams: 1 silva_erp_me_ilha.pdf: 509609 bytes, checksum: 37c083ec485dbc3db2cf95730b404b40 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Uma técnica de projeto de controladores robustos para sistemas não-lineares contínuos no tempo é proposta neste trabalho. É suposto que a planta não-linear está sujeita a falhas estruturais, que podem ser consideradas como incertezas politópicas. Os sistemas não-lineares são representados por modelos fuzzy propostos por Takagi-Sugeno e uma formulação para o tratamento das incertezas politópicas é apresentado para o projeto dos controladores. Este trabalho aborda projetos de controle usando a realimentação dos estados e a realimentação da derivada dos estados. O projeto do controlador é realizado através de condições baseadas em Desigualdades Matriciais Lineares (em inglês, Linear Matrix Inequalities (LMI)), que podem ser resolvidas facilmente utilizando técnicas de programação convexa. Essa metodologia permite a inclusão de restrições de desempenho no projeto, tais como: taxa de decaimento e restrição na entrada. Ao final, exemplos numéricos e suas simulações ilustram a eficiência da técnica proposta. / A technique of robust controllers design for nonlinear continuous-time systems is proposed in this work. It is supposed that the nonlinear plant is subject to structural failures, which can be considered as polytope uncertainties. The nonlinear systems are represented through fuzzy models proposed by Takagi-Sugeno and a formulation for the treatment of polytope uncertain is presented for the controllers design. This work focuses control designs using state feedback and state-derivative feedback. The controllers design is made through conditions based in Linear Matrix Inequalities (LMIs), which can be easily solved using convex programming techniques. This methodology allows the inclusion of performance restrictions on design, such as: decay rate and input constraint. Finally, numeric examples and their simulations show the efficiency of the proposed method.