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Previous issue date: 2018-01-31 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior - CAPES / Este documento apresenta um trabalho de disserta??o sobre o estudo de estrat?gias de
controle para o seguimento eficiente de padr?es espirais. Estes padr?es podem ser aplicados
em muitas ?reas, como por exemplo, a Microscopia de For?a At?mica, onde padr?es
de referenciais r?pidos e suaves s?o requeridos. Para realizar com sucesso o seguimento
destas refer?ncias, que s?o compostas de sinais senoidais de amplitude e frequ?ncia vari?vel,
estrat?gias de controle avan?adas foram investigadas. O Princ?pio do Modelo Interno
? uma abordagem tradicional para o seguimento de sinais, mas ele n?o pode ser aplicado
diretamente em sinais com frequ?ncia variante. Logo, o presente trabalho prop?s uma
estrat?gia de controle robusto onde o Princ?pio do Modelo Interno foi aplicado como
um Controlador Ressonante em uma estrutura aumentada e variante no tempo. O sistema
aumentado e os valores da frequ?ncia foram organizados usando uma representa??o
polit?pica e estruturados como um problema de otimiza??o sujeito a restri??es na forma
de Desigualdades Matriciais Lineares. Esta s?ntese foi avaliada atrav?s de um conjunto de
simula??es, usando um modelo num?rico de um Microsc?pio de For?a At?mica e um novo
padr?o de refer?ncia para escaneamento apropriado. Al?m disso, usando a premissa que
estes sinais de refer?ncia s?o aplicados m?ltiplas vezes, um Controle por Aprendizagem
Iterativa tamb?m foi projetado para melhorar o desempenho do seguimento da estrat?gia
principal proposta. Resultados num?ricos demonstraram que o controlador projetado
atingiu resultados satisfat?rios, em compara??o com o controlador tradicional dispon?vel
na ?rea. / This document presents a dissertation work regarding the study of control strategies for
the efficient tracking of spiral patterns. Such patterns arise in many areas, as for example
the Atomic Force Microscopy, where fast and smooth reference signals are required. In order
to successfully track the above mentioned references, which are composed of amplitude
and frequency-varying sinusoidal signals, advanced control strategies were investigated.
The Internal Model Principle is a traditional approach to track reference signals, but
it cannot be directly applied in frequency-varying signals. Therefore, the present work
proposed a robust control strategy where the Internal Model Principle was applied as a
Resonant Control in an augmented time-varying structure. The augmented system and the
reference frequency values were organized using a polytopic representation and structured
as an optimization problem subject to constraints in the form of Linear Matrix Inequalities.
This synthesis was evaluated through a set of simulations, using a numerical model
of an Atomic Force Microscope and a new suitable scanning reference pattern. Moreover,
using the premise that the same reference signals are tracked multiple times, an Iterative
Learning Controller was also designed in order to improve the tracking performance of
the proposed main strategy. Numerical results demonstrated that the designed controller
achieved satisfactory results, in comparison to the traditional controller available in the
area.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2.pucrs.br:tede/7931 |
| Date | 31 January 2018 |
| Creators | Oliveira, Matheus Senna de |
| Contributors | Salton, Aur?lio Tergolina |
| Publisher | Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul, Programa de P?s-Gradua??o em Engenharia El?trica, PUCRS, Brasil, Escola Polit?cnica |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS, instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, instacron:PUC_RS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 207662918905964549, 500, 500, 600, 4518971056484826825, 2075167498588264571 |
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