Este trabalho faz um estudo de dois métodos possíveis para redução de derrapagem que aparece devido às manobras de rolamento rápido. Esta derrapagem é indesejável tratando-se de aviões de ataque ou caça, pois não havendo a mesma, facilita-se muito o projeto do sistema de pontaria. Nos dois sistemas de controle propostos são utilizados os parâmetros nominais ou os identificados através dos mínimos quadrados recursivo. Um dos sistemas é projetado utilizando a teoria do regulador linear ótimo baseando-se no modelo de referência explícito. O outro é baseado nas equações latero direcionais não linearizadas e definindo-se uma manobra de rolamento rápido ideal. Ambos os sistemas foram testados com simulações juntamente com o modelo completo do avião para avaliação da eficiência de cada um.

Este trabalho é motivado pelos recentes avanços no projeto de controladores adaptativos robustos por modelo de referência bem como no tratamento de processos que apresentam na sua estrutura dinâmica não modelada, onde se admite somente a possibilidade de medidas de entrada e saída do processo. Inicialmente, para formalizar o problema, um algoritmo adaptativo robusto por modelo de referência (RMRAC), de significativa relevância, é analisado. Na seqüência outros três algoritmos adaptativos robustos, que relaxam importantes hipóteses sobre parâmetros e dinâmica não modelada, são resumidamente apresentados. A seguir, propõe-se algumas modificações em algoritmos já existentes com o objetivo de relaxar algumas hipóteses mais restritivas. É desenvolvido um controle adaptativo robusto - RMRAC com conhecimento reduzido da dinâmica não modelada e sem o conhecimento prévio do ganho do processo em altas freqüências. Isto é obtido relaxando-se simultaneamente as hipóteses da necessidade de se conhecer um limite inferior para a margem de estabilidade da dinâmica não modelada, e o sinal do ganho do processo em altas freqüências. Entretanto, embora duas hipóteses restritivas importantes tenham sido relaxadas, este algoritmo requer o conhecimento inferior para a magnitude do ganho do processo. Com o intuito de se eliminar esta restrição na magnitude do ganho, um novo algoritmo adaptativo robusto-RMRAC é proposto, não necessitando do conhecimento prévio de um limite inferior para a magnitude do ganho do processo, e nem o conhecimento do sinal do mesmo em altas freqüências. O esquema é desenvolvido para processos cuja parte modelada é de grau n*, mas que devido à dinâmica não modelada pode ser de ordem e grau relativo quaisquer. Diferentemente dos algoritmos anteriores que relaxam a hipótese do conhecimento do sinal do ganho em altas freqüências, este algoritmo emprega um mecanismo de chaveamento diretamente na lei de controle. Isto permite relaxar simultaneamente as hipóteses sobre o sinal e magnitude do ganho do processo. Não obstante os resultados obtidos, é desejável relaxar as hipóteses restritivas mencionadas anteriormente, em um único algoritmo. Com este objetivo, propõe-se um novo algoritmo de controle adaptativo por modelo de referência com reduzido conhecimento sobre incertezas estruturadas e não estruturadas, que é o robusto para uma classe dinâmica não modelada e para distúrbios limitados na saída do processo. O esquema desenvolvido relaxa concomitantemente as hipóteses do conhecimento de uma margem de estabilidade para a dinâmica não modelada e do conhecimento de um limite superior para a norma dos parâmetros do controlador. O mecanismo de chaveamento do algoritmo anterior é também investigado visando a possibilidade de relaxamento das hipóteses do conhecimento do sinal do ganho em altas freqüências e de um limite inferior para a magnitude do ganho do processo. A análise da robustez é desenvolvida de maneira similar aos algoritmos anteriores. Algumas simulações ilustram a robustez, desempenho e as características do algoritmo RMRAC em diversas situações de operação.

Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. / Made available in DSpace on 2012-10-17T06:50:43Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-09T01:03:54Z : No. of bitstreams: 1 138350.pdf: 15645593 bytes, checksum: 891e24c8d67ce5211d0df4171f41cb48 (MD5)

O comportamento dinâmico de um sistema é tradicionalmente descrito por um modelo, em geral associado a um conjunto de equações diferenciais ou de equações de diferenças, onde as variáveis representam grandezas físicas. Sistemas complexos, principalmente na indústria de processos, incorporam elementos com comportamento dinâmico lógico, tais como atuadores e sensores ON-OFF (estados aberto/fechado) ou proposições lógicas (estados verdadeiro/falso). Estes sistemas são denominados “Sistemas Híbridos”, “Sistemas Mistos Lógicos-dinâmicos” ou, simplesmente, “Sistemas Mistos”. Neste trabalho, são apresentadas técnicas que, associando variáveis lógicas a estes elementos, e mediante a incorporação de restrições sobre as variáveis, permitem obter um modelo matemático do sistema misto. Neste caso, técnicas clássicas de controle não permitem a incorporação destas novas variáves e restrições. Como opção de controle de sistemas mistos, é então proposta e estudada uma técnica de controle preditivo baseado em modelo. São apresentados tanto a formulação teórica do problema de controle, quanto exemplos e simulações bem como um estudo de caso de sua aplicação sobre um sistema de equalização de uma planta de tratamento de efluentes.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, 1992. / Made available in DSpace on 2013-12-05T20:12:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 89109.pdf: 4959935 bytes, checksum: 319abc2494f427cad6bccf37f0047ad1 (MD5) Previous issue date: 1992 / A utilização das técnicas de controle adaptativo, no meio industrial, vem ocorrendo lentamente, em parte devido à falta de confiabilidade nos estudos de avaliação de desempenho realizados até o presente momento. O tema "avaliação de desempenho", no contexto do controle adaptativo, apresenta-se bastante mal explorado, consistindo em uma lacuna aberta a investigações. O presente trabalho busca contribuir para solução deste problema, através da implementação de um amabiente de simulação especialmente voltado a avaliação de desempenho de controladores adaptativos monovariáveis. Pretende-se realizar avaliações voltadas à realidade prática, mas de uma forma sistemática e quantitativa. O ambiente implementado permite reproduzir o comportamento de sistemas reais como o ruído, as perturbações, a atuação de conversores, a variação em parâmetros da planta, etc. As simulações podem ser realizadas, no ambiente SADECA, através de seqüências pré-programadas de eventos ao final das quais são gerados relatórios contendo índices de desempenho. O ambiente implementado constitui uma importante ferramenta, também, no desenvolvimento de estratégias de controle adaptativo, permitindo a programação de novos controladres. Sua excelente interface gráfica torna a interação com o usuário bastante agradável e poderosa. Os resultados obtidos no aperfeiçoamento e avaliação de desempenho de um controlador adaptativo baseado em reconhecimento de formas, comprovam a importância de simulação.

O comportamento dinâmico de um sistema é tradicionalmente descrito por um modelo, em geral associado a um conjunto de equações diferenciais ou de equações de diferenças, onde as variáveis representam grandezas físicas. Sistemas complexos, principalmente na indústria de processos, incorporam elementos com comportamento dinâmico lógico, tais como atuadores e sensores ON-OFF (estados aberto/fechado) ou proposições lógicas (estados verdadeiro/falso). Estes sistemas são denominados “Sistemas Híbridos”, “Sistemas Mistos Lógicos-dinâmicos” ou, simplesmente, “Sistemas Mistos”. Neste trabalho, são apresentadas técnicas que, associando variáveis lógicas a estes elementos, e mediante a incorporação de restrições sobre as variáveis, permitem obter um modelo matemático do sistema misto. Neste caso, técnicas clássicas de controle não permitem a incorporação destas novas variáves e restrições. Como opção de controle de sistemas mistos, é então proposta e estudada uma técnica de controle preditivo baseado em modelo. São apresentados tanto a formulação teórica do problema de controle, quanto exemplos e simulações bem como um estudo de caso de sua aplicação sobre um sistema de equalização de uma planta de tratamento de efluentes.

O comportamento dinâmico de um sistema é tradicionalmente descrito por um modelo, em geral associado a um conjunto de equações diferenciais ou de equações de diferenças, onde as variáveis representam grandezas físicas. Sistemas complexos, principalmente na indústria de processos, incorporam elementos com comportamento dinâmico lógico, tais como atuadores e sensores ON-OFF (estados aberto/fechado) ou proposições lógicas (estados verdadeiro/falso). Estes sistemas são denominados “Sistemas Híbridos”, “Sistemas Mistos Lógicos-dinâmicos” ou, simplesmente, “Sistemas Mistos”. Neste trabalho, são apresentadas técnicas que, associando variáveis lógicas a estes elementos, e mediante a incorporação de restrições sobre as variáveis, permitem obter um modelo matemático do sistema misto. Neste caso, técnicas clássicas de controle não permitem a incorporação destas novas variáves e restrições. Como opção de controle de sistemas mistos, é então proposta e estudada uma técnica de controle preditivo baseado em modelo. São apresentados tanto a formulação teórica do problema de controle, quanto exemplos e simulações bem como um estudo de caso de sua aplicação sobre um sistema de equalização de uma planta de tratamento de efluentes.

Orientador: Leo Pini Magalhães / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia de Campinas / Made available in DSpace on 2018-08-13T10:20:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Wu_Shin-Ting_M.pdf: 5110775 bytes, checksum: b619fc888a152b882f4719d3a1fe94f7 (MD5) Previous issue date: 1984 / Resumo: Neste trabalho é proposto um modelo de Dados para aplicação em Controle de Processos, que permite um modelamento preciso da informação ligada a processos; sua motivação deve-se à forte tendência atual de inclusão de Sistemas de Banco de Dados para o tratamento em tempo real do grande volume de informação existente nos Sistemas Automatizados de Controle. / Abstract: Not informed. / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica

Este trabalho apresenta um estudo comparativo das Técnicas de Fatorização, de Janelamento e de Ruído Adaptativo no combate à divergência do Filtro de Kalman. Este estudo comparativo é realizado utilizando o Método de Monte Carlo e examinando as mudanças no desempenho do Filtro de Kalman quando este utiliza cada uma destas técnicas. Para tal também foram implementados o Filtro de Kalman, sem nenhum mecanismo adicional, denominado de Filtro de Kalman Convencional e a Técnica de Limitação da Covariância. Para a verificação do desempenho das diferentes implementações do Filtro de Kalman utiliza-se o caso da estimação da órbita de um satélite com modelo de perturbações linear, nas situações: 1) FK sem erro de modelo e sem erro de truncamento da mantissa do computador; 2) FK com erro de modelo; 3) FK com erro de truncamento da mantissa do computador. Investiga-se a utilização destas técnicas no Filtro de Kalman Estendido. Os esforços computacionais de cada técnica são também apresentados.

O uso de atuadores chaveados tornou-se comum em muitas aplicações, por exemplo, no controle de atitude de sistemas aeroespaciais. Tipicamente estes atuadores estão sujeitos a restrições temporais de chaveamento por razões tecnológicas. Neste contexto o projeto de controladores tradicionais busca operar em ciclo limite com amplitudes e frequências adequadas. O presente trabalho consiste no desenvolvimento de duas formulações de controladores preditivos para sistemas com atuadores sujeitos a restrições temporais de chaveamento. Nas abordagens propostas, as ações de controle são especificadas por uma sequência de valores inteiros pertencentes ao conjunto {-1; 0; 1}, que representam os atuadores completamente acionados em uma das duas possíveis direções {-1 ou +1} ou atuadores desligados {0}. O sinal de controle ótimo é obtido pela minimização de uma função custo que penaliza os desvios da saída regulada com respeito à referência desejada. As restrições temporais de chaveamento são consideradas impondo-se restrições sobre o número mínimo de elementos iguais e consecutivos dentro da sequência de controle. Como resultado, chega-se a um problema de programação inteira linear mista (MILP - Mixed Integer Linear Programming), a ser resolvido em cada instante de amostragem. Alternativamente, uma forma explícita para a lei de controle pode ser obtida por meio de programação multiparamétrica (mpMILP - multi-parametric Mixed Integer Linear Programming). As formulações são investigadas por meio de simulações numéricas.