This is the second part of a collection of benchmark examples for the numerical solution of algebraic Riccati equations. After presenting examples for the continuous-time case in Part I, our concern in this paper is discrete-time algebraic Riccati equations. This collection may serve for testing purposes in the construction of new numerical methods, but may also be used as a reference set for the comparison of methods.

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In this thesis we present theoretical and numerical results for a feedback control problem defined by a thermal fluid. The problem is motivated by recent interest in designing and controlling energy efficient building systems. In particular, we show that it is possible to locally exponentially stabilize the nonlinear Boussinesq Equations by applying Neumann/Robin type boundary control on a bounded and connected domain. The feedback controller is obtained by solving a Linear Quadratic Regulator problem for the linearized Boussinesq equations. Applying classical results for semilinear equations where the linear term generates an analytic semigroup, we establish that this Riccati-based optimal boundary feedback control provides a local stabilizing controller for the full nonlinear Boussinesq equations. In addition, we present a finite element Galerkin approximation. Finally, we provide numerical results based on standard Taylor-Hood elements to illustrate the theory. / Ph. D.

Cette thèse porte sur des méthode de résolution d'équations matricielles appliquées à la résolution numérique d'équations aux dérivées partielles ou des problèmes de contrôle linéaire. On s'intéressen en premier lieu à des équations matricielles linéaires. Après avoir donné un aperçu des méthodes classiques employées pour les équations de Sylvester et de Lyapunov, on s'intéresse au cas d'équations linéaires générales de la forme M(X)=C, où M est un opérateur linéaire matriciel. On expose la méthode de GMRES globale qui s'avère particulièrement utile dans le cas où M(X) ne peut s'exprimer comme un polynôme du premier degré en X à coefficients matriciels, ce qui est le cas dans certains problèmes de résolution numérique d'équations aux dérivées partielles. Nous proposons une approche, noté LR-BA-ADI consistant à utiliser un préconditionnement de type ADI qui transforme l'équation de Sylvester en une équation de Stein que nous résolvons par une méthode de Krylox par blocs. Enfin, nous proposons une méthode de type Newton-Krylov par blocs avec préconditionnement ADI pour les équations de Riccati issues de problèmes de contrôle linéaire quadratique. Cette méthode est dérivée de la méthode LR-BA-ADI. Des résultats de convergence et de majoration de l'erreur sont donnés. Dans la seconde partie de ce travail, nous appliquons les méthodes exposées dans la première partie de ce travail à des problèmes d'équations aux dérivées partielles. Nous nous intéressons d'abord à la résolution numérique d'équations couplées de type Burgers évolutives en dimension 2. Ensuite, nous nous intéressons au cas où le domaine borné est choisi quelconque. Nous établissons des résultats théoriques de l'existence de tels interpolants faisant appel à des techniques d'algèbre linéaire. / This thesis deals with some matrix equations involved in numerical resolution of partial differential equations and linear control. We first consider some numerical resolution techniques of linear matrix equation. In the second part of this thesis, we apply these resolution techniques to problems related to partial differential equations.

Este trabalho aborda o problema de controle ótimo por modos deslizantes via função penalidade para sistemas de tempo discreto. Para resolver este problema será desenvolvido uma estrutura matricial alternativa baseada no problema de mínimos quadrados ponderados e funções penalidade. A partir desta nova formulação é possível obter a lei de controle ótimo por modos deslizantes, as equações de Riccati e a matriz do ganho de realimentação através desta estrutura matricial alternativa. A motivação para propormos essa nova abordagem é mostrar que é possível obter uma solução alternativa para o problema clássico de controle ótimo por modos deslizantes. / This work introduces a penalty function approach to deal with the optimal sliding mode control problem for discrete-time systems. To solve this problem an alternative array structure based on the problem of weighted least squares penalty function will be developed. Using this alternative matrix structure, the optimal sliding mode control law of, the matrix Riccati equations and feedback gain were obtained. The motivation of this new approach is to show that it is possible to obtain an alternative solution to the classic problem of optimal sliding mode control.

Esta proposta de pesquisa visa avaliar métodos de projeto de controladores em dois níveis, composto por controladores descentralizados e centralizado, utilizando sinais de medição fasorial sincronizada. Pesquisas iniciais foram realizadas utilizando a abordagem baseada na resolução da equação de Riccati num sistema multimáquinas, considerando aquisição de dados via medição fasorial sincronizada e atrasos de tempo nos canais de comunicação da entrada e da saída do controlador centralizado. Esta pesquisa propõe o projeto e avaliação de controladores centralizados através das abordagens baseadas na resolução da equação de Riccati, Desigualdades Matriciais Lineares e Algoritmos Genéticos. O projeto consiste em obter um controlador centralizado robusto a variações de carga e topologia do sistema, além de possíveis perdas de links de comunicação da entrada e da saída do controlador centralizado com o sistema elétrico. A fim de verificar a eficácia das abordagens de projeto foram utilizados o Sistema Equivalente Sul-Sudeste Brasileiro e o Sistema Simplificado Australiano. Além disso, simulações dinâmicas dos sistemas com aplicação de contingências foram realizadas com o propósito de se avaliar os controladores centralizados obtidos através de um modelo linear. Os resultados alcançados mostram semelhança e eficiência das abordagens quando se consideram múltiplos pontos de operação do sistema. A abordagem baseada em Algoritmos Genéticos se sobressai de acordo com os resultados obtidos para os sistemas-teste mencionados por propiciar um controlador centralizado robusto a múltiplos pontos de operação e possíveis perdas de links de comunicação. / This research proposal aims to compare control design methods on two levels, consisting of centralized and decentralized controllers, using signals synchronized phasor measurement. Initial researches have been conducted using the approach in solving the Riccati equation in a multi-machine system, considering data acquisition via synchronized phasor measurement and time delays in the communication channels of input and output of the centralized controller. This research proposes the design and comparison of centralized controllers through approaches based on resolution of the Riccati equation, Linear Matrix Inequalities and Genetic Algorithms. The project is to achieve a robust centralized controller to load variations and system topology changes and possible loss of communication of the input and output of the centralized controller with the electrical system. In order to verify the effectiveness of design approaches were used the Southern-Southeastern Brazil Equivalent Equivalent and Australian Simplified System. In addition, simulations of the dynamic systems with application of contingency were performed in order to evaluate the centralized controlling obtained by a linear model. The results show similarity and efficiency of the approaches when considering multiple system operating points. The Genetic Algorithms-based approach stands out according to the results obtained for the test systems mentioned, as demonstrated by the results, because it provides a robust centralized controller to multiple points of operation and possible loss of communication links.

Esta proposta de pesquisa visa avaliar métodos de projeto de controladores em dois níveis, composto por controladores descentralizados e centralizado, utilizando sinais de medição fasorial sincronizada. Pesquisas iniciais foram realizadas utilizando a abordagem baseada na resolução da equação de Riccati num sistema multimáquinas, considerando aquisição de dados via medição fasorial sincronizada e atrasos de tempo nos canais de comunicação da entrada e da saída do controlador centralizado. Esta pesquisa propõe o projeto e avaliação de controladores centralizados através das abordagens baseadas na resolução da equação de Riccati, Desigualdades Matriciais Lineares e Algoritmos Genéticos. O projeto consiste em obter um controlador centralizado robusto a variações de carga e topologia do sistema, além de possíveis perdas de links de comunicação da entrada e da saída do controlador centralizado com o sistema elétrico. A fim de verificar a eficácia das abordagens de projeto foram utilizados o Sistema Equivalente Sul-Sudeste Brasileiro e o Sistema Simplificado Australiano. Além disso, simulações dinâmicas dos sistemas com aplicação de contingências foram realizadas com o propósito de se avaliar os controladores centralizados obtidos através de um modelo linear. Os resultados alcançados mostram semelhança e eficiência das abordagens quando se consideram múltiplos pontos de operação do sistema. A abordagem baseada em Algoritmos Genéticos se sobressai de acordo com os resultados obtidos para os sistemas-teste mencionados por propiciar um controlador centralizado robusto a múltiplos pontos de operação e possíveis perdas de links de comunicação. / This research proposal aims to compare control design methods on two levels, consisting of centralized and decentralized controllers, using signals synchronized phasor measurement. Initial researches have been conducted using the approach in solving the Riccati equation in a multi-machine system, considering data acquisition via synchronized phasor measurement and time delays in the communication channels of input and output of the centralized controller. This research proposes the design and comparison of centralized controllers through approaches based on resolution of the Riccati equation, Linear Matrix Inequalities and Genetic Algorithms. The project is to achieve a robust centralized controller to load variations and system topology changes and possible loss of communication of the input and output of the centralized controller with the electrical system. In order to verify the effectiveness of design approaches were used the Southern-Southeastern Brazil Equivalent Equivalent and Australian Simplified System. In addition, simulations of the dynamic systems with application of contingency were performed in order to evaluate the centralized controlling obtained by a linear model. The results show similarity and efficiency of the approaches when considering multiple system operating points. The Genetic Algorithms-based approach stands out according to the results obtained for the test systems mentioned, as demonstrated by the results, because it provides a robust centralized controller to multiple points of operation and possible loss of communication links.

Submitted by Rosivalda Pereira (mrs.pereira@ufma.br) on 2017-06-23T21:14:46Z No. of bitstreams: 1 JonathanQueiroz.pdf: 631286 bytes, checksum: 2cab2a7d6e496bf574ddef1f49a77440 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-23T21:14:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JonathanQueiroz.pdf: 631286 bytes, checksum: 2cab2a7d6e496bf574ddef1f49a77440 (MD5) Previous issue date: 2016-03-08 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPQ) / The discrete Riccati algebraic equation has played an increasingly important role in optimal control theory and adaptive ltering. For this reason, various techniques have been developed to solve the DARE, for example the approach based on self vectors or approaches related to invariant subspaces [1], which require mathematical rigor and precision. However, these approaches present a number of problems, among them the fact that they can not be implemented in real-time due to its high computational cost to estimate the solution of DARE in many systems, especially systems with higher order three. In order to overcomes this problem, we propose to solve the DARE using as an estimator based on the sum of potential error pairs. The estimator is similar to the Recursive Least Squares (RLS), but with a better performance in terms of convergence speed and estimation accuracy without a signi- cant increase in computational complexity. The estimator is called Recursive Least Non-Squares (RLNS). One other aspect in unraveling the general DARE is to ensure that DARE is numerically well conditioned. To perform the numerical conditioning of DARE, a matrix decomposition technique known as Moore-Penrose inverse or generalized inverse is used. The proposed method is evaluated in a multivariate system 6th order corresponding to the wind generator. The method is evaluated under the numerical stability point of view and speed of convergence. / A equação algébrica Riccati discreta (discrete algebraic Riccati equation (DARE)) tem desempenhado uma papel cada vez mais importante na teoria de controle ótimo. Por esse motivo, varias técnicas tem sido desenvolvidas para solucionar a DARE, por exemplo a abordagem baseada em auto vetores ou ainda abordagens relacionadas a subespaços invariantes, as quais requerem rigor e precisão matemáticas. No entanto, estas abordagens apresentam uma serie de problemas, dentre eles, o fato de não poderem ser implementadas em tempo real devido ao seu alto custo computacional para estimar a solução da DARE em diversos sistemas, sobretudo sistemas com ordem superior a três. Com o intuito de contorna este problema, propomos solucionar a DARE utilizando um estimador baseado na soma das potencias pares do erro. O estimador e similar ao Recursive least squares (RLS), mas com um desempenho melhor em termos de velocidade de convergência e precisão de estimativa, sem aumento significativo da complexidade computacional. O estimador é denominado Recursive Least Non-Squares (RLNS). Um outra aspecto para que possamos solucionar a DARE de forma geral, e garantir que a DARE seja numericamente bem condicionada. Para efetuar o condicionamento numérico da DARE, será utilizada uma técnica de decomposição matricial conhecida como inversa de Moore-Penrose ou inversa generalizada. A metodologia proposta e avaliada em um sistema multivariavel de 6th ordem correspondente ao gerador eólico.

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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