Métodos de filtragem, estimação e controle adaptativo indireto aplicados a sistemas de teleoperação bilateral

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Rossini, Flávio Luiz, 1978-
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1638487
Resumo: Orientador: Mateus Giesbrecht
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spelling Métodos de filtragem, estimação e controle adaptativo indireto aplicados a sistemas de teleoperação bilateralFiltering, estimation and indirect adaptive control methods applied to bilateral teleoperation systemsIdentificação de sistemasEstimação linearAlgoritmos de computadorControle automáticoSystem identificationLinear estimationComputer algorithmAutomatic controlOrientador: Mateus GiesbrechtTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: Nesta tese são propostos algoritmos de filtragem, estimação e controle adaptativo indireto aplicado a sistemas de teleoperação bilateral. O objetivo do trabalho foi realizar a identificação e controle adaptativo indireto de um sistema mestre escravo. Em um cenário crescente de acesso remoto a ambientes e equipamentos, tal como na indústria 4.0, emerge a necessidade de quantificar e caracterizar parâmetros de sistemas dinâmicos, a fim de melhorar o desempenho de sistemas de controle. Neste manuscrito são propostas três contribuições relacionadas à estimação e controle de sistemas teleoperados. Na primeira, o algoritmo do Filtro de Kalman Estendido (do inglês, \textit{Extended Kalman Filter} - EKF) foi combinado com o Filtro de Variável de Estado e Mínimos Quadrados Recursivos (do inglês, \textit{Recursive Least Squares State-Variable Filter} - RLSSVF), o que deu origem ao Algoritmo Híbrido (AH1). O AH1 foi capaz de realizar a estimação dos parâmetros de um sistema variante de tempo contínuo na forma de espaço de estados. Na segunda contribuição, o algoritmo do Filtro de Kalman (do inglês, \textit{Kalman Filter} - KF) foi combinado com o Estimador Recursivo de Mínimos Quadrados com Fator de Esquecimento $\lambda$ (do inglês, \textit{Recursive Least Squares Estimator with Forgetting Factor $\lambda$} - RLSEFF$\lambda$), originando o Algoritmo Híbrido (AH2). O AH2 foi capaz de estimar parâmetros específicos de um sistema variante de tempo contínuo na forma de espaço de estados. Na última contribuição, o Método para Estimação de Parâmetros e de Tempo de Atraso (MEPTA) foi combinado com o Método de Controle por Alocação de Polos, dando origem ao Algoritmo Híbrido de Identificação e Controle Adaptativo (AHICA). Assim, o AHICA foi capaz de realizar o controle adaptativo indireto de um processo com parâmetros variantes de tempo discreto. Tal sistema de controle atende restrições transientes e estacionárias, assim como o rastreamento do \textit{setpoint}. Os métodos propostos mostraram bom desempenho, especialmente quanto ao acoplamento dos algoritmos, o que pode ser constatado por meio dos resultados simulados. Tais métodos podem ser aplicados em problemas similares a partir de novos arranjos matemáticos e construções computacionaisAbstract: In this thesis, filtering, estimation and indirect adaptive control algorithms applied to bilateral teleoperation systems are proposed. The objective of this work was to identify and to implement indirect adaptive control in a slave master system. In a growing scenario of remote access to environments and equipment, as in industry 4.0, there is a need to quantify and characterize dynamic system parameters in order to improve the performance of control systems. In this manuscript three contributions regarding the teleoperated systems estimation and control are proposed. First, the Extended Kalman Filter (EKF) algorithm was combined with the Recursive Least Squares State-Variable Filter (RLSSVF), giving rise to the Hybrid Algorithm (AH1). The AH1 was able to estimate the parameters of a continuous time variant system in the state space form. In the second contribution, the Kalman Filter (KF) algorithm was combined with the Recursive Least Squares Estimator with Forgetting Factor $\lambda$ (RLSEFF$\lambda$), originating the Hybrid Algorithm (AH2). AH2 was able to estimate specific parameters of a continuous time variant state space system. In the last contribution, the Method for Parameter and Delay Time Estimation (MEPTA) was combined with the Pole Allocation Method, giving rise to the Hybrid Algorithm for Identification and Adaptive Control (AHICA). Thus, AHICA was able to perform indirect adaptive control of a process with discrete time variant parameters. Such control system meets transient and stationary constraints, as well as the setpoint tracking. The proposed methods presented a good performance, especially regarding the algorithms coupling, what can be verified through the simulated results. Such methods can be applied to similar problems from new mathematical arrangements and computational constructionDoutoradoAutomaçãoDoutor em Engenharia Elétrica[s.n.]Giesbrecht, Mateus, 1984-Val, João Bosco Ribeiro doSerra, Ginalber Luiz de OliveiraSchiavon, Gilson JúniorOliveira, Ricardo Coração de Leão Fontoura deUniversidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASRossini, Flávio Luiz, 1978-20202020-02-19T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdf1 recurso online (93 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1638487ROSSINI, Flávio Luiz. Métodos de filtragem, estimação e controle adaptativo indireto aplicados a sistemas de teleoperação bilateral . 2020. 1 recurso online (93 p.) Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1638487. Acesso em: 15 mai. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1127169Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2020-04-27T09:10:56Zoai::1127169Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2020-04-27T09:10:56Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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