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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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Técnicas de identificação por subespaços, aplicadas a modelos de ordem reduzida com atraso. / Identification techniques by subspace, applied to models of reduced order with delay.

LIMA, Rafael Bezerra Correia. 30 July 2018 (has links)
Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-07-30T13:44:39Z No. of bitstreams: 1 RAFAEL BEZERRA CORREIA LIMA - DISSERTAÇÃO PPGEE 2012..pdf: 4664268 bytes, checksum: f5a0acf8cf73f941fd6fc59ff1dcfbb2 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-30T13:44:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RAFAEL BEZERRA CORREIA LIMA - DISSERTAÇÃO PPGEE 2012..pdf: 4664268 bytes, checksum: f5a0acf8cf73f941fd6fc59ff1dcfbb2 (MD5) Previous issue date: 2012-08-10 / É proposta nessa dissertação a utilização de conceitos de subespaços na identificação de modelos multivariáveis de ordem reduzida com atrasos. A metodologia desenvolvida se baseia na estimativa da resposta ao degrau do sistema a partir de projeções dos seus sinais de entradas e saídas. O problema é dividido em duas etapas, primeiramente a estimação de modelos em malha aberta seguido do estudo de sistemas em malha fechada. Finalmente os conceitos estudados são postos em prática através de simulações numéricas e experimentações práticas em plantas reais. / It is proposed in this dissertation the use of concepts of subspaces in the identification of multivariable models of reduced order with time delays. The developed methodology is based on the estimation of the step response of the system from projections of its input signals and outputs. The problem is divided into two stages, first: estimating models in open loop, then followed by the study of closed loop systems. Finally, the concepts studied are implemented through numerical simulations and practical experiments in real plants.
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Projeto de observadores de estado utilizando algoritmo genético / State observer design using genetic algorithm

Oliveira, Clayton Antonio de Miranda 21 February 2014 (has links)
Made available in DSpace on 2016-08-31T13:33:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ClaytonAMO_DISSERT.pdf: 1420692 bytes, checksum: 6fff19d912e4ebade2d582644a6d1364 (MD5) Previous issue date: 2014-02-21 / In this paper, we propose an appropriate genetic algorithm to design state observers for multivariable control systems, which response time meets the specifications previously provided by the user of the system, in terms of the maximum overshoot, and in terms of the settling time. For this, will be designed and evaluated different forms of initialization and different forms of setup the genetic algorithm. Furthermore, we intend to investigate the performance results of this technique in control systems utilizing state observers full order or reduced order. Through this analysis, intend to contribute to the specification of an appropriate genetic algorithm to design state observers for multivariable control systems, by making this an efficient alternative to traditional methods in the literature / Neste trabalho, será proposto um algoritmo genético adequado ao projeto de observadores de estado para sistemas de controle multivariável, cuja resposta temporal atenda às especificações previamente fornecidas pelo usuário do sistema, tanto em termos do máximo sobressinal, quanto em termos do tempo de acomodação. Para isso, serão concebidas e avaliadas diferentes formas de inicialização e diferentes formas de configuração de algoritmo genético. Por outro lado, pretende-se investigar os resultados de desempenho desta técnica em sistemas de controle que utilizem os observadores de estado de ordem plena, ou de ordem reduzida. Por meio desta análise, pretendemos contribuir com a especificação de um algoritmo genético adequado ao projeto de observadores de estado para sistemas de controle multivariável, fazendo-se desta uma alternativa eficiente aos métodos tradicionais presentes na literatura
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APRENDIZAGEM POR REFORÇO E PROGRAMACÃO DINÂMICA ADAPTATIVA PARA PROJETO E AVALIAÇÃO DO DESEMPENHO DE ALGORITMOS DLQR EM SISTEMAS MIMO / LEARNING BY STRENGTHENING AND ADAPTIVE DYNAMIC PROGRAMMING FOR DESIGN AND EVALUATION OF PERFORMANCE DLQR ALGORITHMS IN MIMO SYSTEMS

Lopes, Leandro Rocha 04 April 2011 (has links)
Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Leandro Rocha Lopes.pdf: 1075564 bytes, checksum: 01e184ed6d7c65323c0dfc1515da19a3 (MD5) Previous issue date: 2011-04-04 / Due to the increasing of technological development and its associated industrial applications, control design methods to attend high performance requests and reinforcement learning are been developed, not only, to solve new problems, as well as, to improve the performance of implemented controllers in the real systems. The reinforcement learning (RL) and discrete linear quadratic regulator (DLQR) approaches are connected by adaptive dynamic programming (ADP). This connection is oriented to the design of optimal controller for multivariable systems (MIMO). The proposed method for DLQR controllers tuning can been heuristic guidance for biased variations in weighting matrices of instantenous reward. The heuristics performance are evaluated in terms of convergence of heuristic dynamic programming (HDP) and action dependent (AD-HDP) algorithms. The algorithms and tuning are evaluated by the capability to map the plane-Z in MIMO dynamic system of third order. / Em decorrência do crescente desenvolvimento tecnológico e das consequentes aplicações industriais, técnicas de controle de alto desempenho e aprendizado por reforço estão sendo desenvolvidas não só para solucionar novos problemas, mas também para melhorar o desempenho de controladores já implementados em sistemas do mundo real. As abordagens do aprendizado por reforço e do regulador linear quadrático discreto (DLQR) são conectadas pelos métodos de programação dinâmica adaptativa. Esta união é orientada para o projeto de controladores ótimos em sistemas multivariáveis (MIMO). O método proposto para sintonia de controladores DLQR fornece diretrizes para construção de heurísticas polarizadas que são aplicadas na seleção das matrizes de ponderação da recompensa instantânea. Investiga-se o desempenho das heurísticas associadas com a sintonia de controladores lineares discretos e aspectos de convergência que estão relacionados com as variações QR nos algoritmos de programação dinâmica heurística (HDP) e Ação Dependente (ADHDP). Os algoritmos e a sintonia são avaliados pela capacidade em estabelecer a política de controle ótimo que mapeia o plano-Z em um sistema dinãmico multivariável de terceira ordem.

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