Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This works presents a Robust Variable Structure Model Reference Adaptive Control scheme denoted VS RMRAC. In this adaptive control strategy, each parameter of the control law is obtained by the sum of two other adaptive terms. One of them is associated with the RMRAC algorithm, while the other is composed of an adaptive gain rated by an
approximated sign function, being associated with the VS controller. The conventional RMRAC has the property of robustness with respect to certain types of unmodeled dynamics, while the conventional VS improves the system performance and can use certain information about the plant uncertainties to attain a sliding surface and invariance of the states of the closed loop plant with respect to these uncertainties. The main motivation
for combining the RMRAC and VS schemes is to obtain an adaptive control strategy with composite properties, namely, robustness and fast response, which are conflicting
each other in conventional adaptive algorithms. The method of combination was already proposed in the literature, however, unlike the original proposal, the adaptation laws are modified to cope with the effect of the unmodeled dynamics, which are by hypothesis, of multiplicative and additive types. The modification includes normalization for robustness with respect to such dynamics. For the discrete time case it is also necessary a modification
on the error equation for causality of the adaptive algorithm. This modification implies a suitable adaptive algorithm, designed according to the Gradient approach. The
stability proofs are stated for the continuous time case, as well as for the discrete time case. The performance of the overall controller can be verified quantitatively, from the analysis of the robust stability, as well as qualitatively, from simulations and analysis of experimental results. Regarding to the last, the performance of the RMRAC and VS RMRAC algorithms are tested for the current control of an Active Power Filter connected in parallel with the grid. Once the filter is connected to the grid, its is subject to parametric
uncertainties, unmodeled dynamics and disturbances. Besides, the references for the compensation currents are complex waveforms, including several harmonic components of
low order. For these reasons, stability and performance are mandatory in applications of Active Power Filters and this system was elected to experimentally test the performance of the VS RMRAC adaptive algorithm. / Este trabalho apresenta um Controle Adaptativo Robusto de Estrutura Variável por Modelo de Referência denotado VS RMRAC (do inglês, Variable Structure Robust Model
Reference Adaptive Control ). Para obter esta estratégia de controle adaptativa, cada parâmetro da lei de controle é obtido pela soma the duas outras parcelas adaptativas.
Uma delas é associada ao algoritmo de controle RMRAC, enquanto a outra é composta de um ganho adaptativo multiplicando uma função sinal aproximada, e é relacionada com o controlador VS. O RMRAC convencional tem a propriedade de robustez com respeito a determinada classe de dinâmicas não modeladas, enquanto que o VS convencional possui rápida resposta e pode ser projetado para garantir a invariância dos estados da planta em
malha fechada, a partir do conhecimento de determinados limites de incerteza da planta. Deste modo, a principal motivação da combinação é obter um controlador adaptativo com propriedades de ambos os esquemas de controle, ou seja, robustez e rápida resposta, que são conflitantes entre si em algoritmos adaptativos convencionais. O método de combinação utilizado já havia sido proposto na literatura, porém, diferentemente da proposta original, as leis de adaptação são modificadas para considerar o efeito das dinâmicas não modeladas, que são por hipótese, dos tipos multiplicativa e aditiva. A modificação para robustez com respeito as dinâmicas não modeladas utiliza normalização da entrada da lei de adaptação. Para o caso discreto, é também necessária uma modificação na equação do erro para tornar o algoritmo de controle causal. Esta modificação implica num algoritmo adaptativo que é projetado com base no método Gradiente. As provas de estabilidade são desenvolvidas para os casos contínuo e discreto. O desempenho do controlador pode ser verificado quantitativamente, a partir da análise da estabilidade robusta, ou qualitativamente, a partir de resultados experimentais. Com relação a este último, o desempenho dos algoritmos de controle RMRAC e VS RMRAC são testados para o controle de corrente de um Filtro Ativo de Potência conectado em paralelo na rede elétrica. Deste modo, este é um sistema sujeito à variações paramétricas, dinâmicas não modeladas e distúrbios. Além disso, as referências de corrente de compensação são formas de onda complexas, incluindo várias componentes harmônicas resultantes do processo de comutação de cargas
não lineares. Por estas razões, estabilidade e desempenho são características necessárias em aplicações de Filtros Ativos de Potência a este sistema foi escolhido para a verificação experimental do algoritmo de controle VS RMRAC.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsm.br:1/3664 |
| Date | 27 August 2010 |
| Creators | Stefanello, Márcio |
| Contributors | Gründling, Hilton Abílio, Carati, Emerson Giovani, Cardoso, Rafael, Pinheiro, Humberto, Camargo, Robinson Figueiredo de |
| Publisher | Universidade Federal de Santa Maria, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, UFSM, BR, Engenharia Elétrica |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSM, instname:Universidade Federal de Santa Maria, instacron:UFSM |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 300400000007, 400, 300, 300, 300, 300, 300, 300, d35eb922-37c6-47fb-afb6-6a40154fb790, e8c5eb4b-b9b0-4cda-854d-9e7374c000dd, 0cf81382-eb6b-471e-bbf3-cb9d2d2f5cc4, 706d9ebb-362d-4b2b-8ca9-576c02438822, c438cf2f-e284-4363-9947-14cd837c2aac, c0715e17-969f-44ba-b928-61e4f8daaa40 |
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