Controle de sistemas dinâmicos não lineares com compensação por Processo Gaussiano

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Lima, Gabriel da Silva
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/27985
Resumo: Em projetos de controladores, diversas são as técnicas possíveis de serem empregadas. Controladores lineares, da família PID - Proporcional-Integral-Derivativo, por exemplo, são largamente utilizados na indústria, mas possuem como desvantagem problemas de instabilidade se o sistema passar a operar distante de suas condições padrões ou se houver influências externas não previstas. Já em relação aos controladores baseados em modelos, a grande dificuldade está em determinar de forma razoável não apenas a dinâmica do sistema, mas também os valores dos seus parâmetros. Nesse trabalho é apresentado um compensador de natureza estocástica para estimar não só as incertezas associadas aos parâmetros do sistema a ser controlado como também a dinâmica não modelada. Esse compensador baseia-se na Regressão por Processo Gaussiano (GPR). Para isso, antes mesmo do compensador, as técnicas de Linearização por Realimentação e Controle por Modos Deslizantes, aplicadas a sistemas não lineares, são apresentadas. Logo em seguida, é discutida como a técnica de GPR pode ser combinada com os controladores mencionados. Depois, os controladores desenvolvidos são aplicados ao problema de controle de um atuador eletro-hidráulico (AEH) através de simulação e de experimentos. São testadas também mudanças nos parâmetros do compensador a fim de avaliar seus efeitos sobre o controle do sistema. Diversas métricas são utilizadas para fins de comparação. Em todos os casos avaliados, constata-se que a compensação obtida pela GPR dentro dos controladores não linares testados consiste em uma técnica capaz de melhorar o rastreamento de trajetória sem mudanças significativas no esforço de controle.
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Já em relação aos controladores baseados em modelos, a grande dificuldade está em determinar de forma razoável não apenas a dinâmica do sistema, mas também os valores dos seus parâmetros. Nesse trabalho é apresentado um compensador de natureza estocástica para estimar não só as incertezas associadas aos parâmetros do sistema a ser controlado como também a dinâmica não modelada. Esse compensador baseia-se na Regressão por Processo Gaussiano (GPR). Para isso, antes mesmo do compensador, as técnicas de Linearização por Realimentação e Controle por Modos Deslizantes, aplicadas a sistemas não lineares, são apresentadas. Logo em seguida, é discutida como a técnica de GPR pode ser combinada com os controladores mencionados. Depois, os controladores desenvolvidos são aplicados ao problema de controle de um atuador eletro-hidráulico (AEH) através de simulação e de experimentos. São testadas também mudanças nos parâmetros do compensador a fim de avaliar seus efeitos sobre o controle do sistema. Diversas métricas são utilizadas para fins de comparação. Em todos os casos avaliados, constata-se que a compensação obtida pela GPR dentro dos controladores não linares testados consiste em uma técnica capaz de melhorar o rastreamento de trajetória sem mudanças significativas no esforço de controle.There are many techniques that may be employed in the design of control systems. PID controllers, for example, are widely used in the industry, but have some disadvantages, including instability issues when the system does not operate under design conditions. Regarding the model-based controllers, the great difficulty is to determine the dynamics of the system and the values of its parameters. In this work, a stochastic compensator is proposed to estimate not only parametric uncertainties, but also the unmodeled dynamics. The compensation scheme is based on Gaussian Process Regression (GPR) and embedded within the control law to enhance tracking performance. On this basis, Feedback Linearization and Sliding Modes are used to develop control laws that accommodate the GPR based compensator. The resulting controllers are applied to an electro-hydraulic actuator (EHA) and evaluated by means of both simulation and experiment procedures. Changes in compensator parameters are also tested in order to assess their effects on controllers’ efficacy. Performance metrics are used for comparison purposes. It can be observed, in all evaluated cases, that the proposed compensation scheme, when combined with the adopted nonlinear controllers, are able of improve trajectory tracking without increasing the overall control effort.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICAControle não-linearCompensador estocásticoRegressão por Processo GaussianoLinearização por realimentaçãoModos deslizantesControle de sistemas dinâmicos não lineares com compensação por Processo GaussianoControl of nonlinear dynamic systems with Gaussian Process compensationinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA MECÂNICAUFRNBrasilinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNTEXTControlesistemasdinâmicos_Lima_2019.pdf.txtControlesistemasdinâmicos_Lima_2019.pdf.txtExtracted texttext/plain148604https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/27985/2/Controlesistemasdin%c3%a2micos_Lima_2019.pdf.txt9c94b491d2ba66d07418437d048d333bMD52THUMBNAILControlesistemasdinâmicos_Lima_2019.pdf.jpgControlesistemasdinâmicos_Lima_2019.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1263https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/27985/3/Controlesistemasdin%c3%a2micos_Lima_2019.pdf.jpg28829a162c29c6a0c99bbc9264bffae7MD53ORIGINALControlesistemasdinâmicos_Lima_2019.pdfapplication/pdf4321125https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/27985/1/Controlesistemasdin%c3%a2micos_Lima_2019.pdf43f3509d8dfe386f00e429f7f0e766b4MD51123456789/279852019-12-01 02:27:44.038oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/27985Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2019-12-01T05:27:44Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
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