Design of nonlinear controllers through the virtual reference method and regularization

• Autor(a) principal: Antunez, Kauã Minho
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: eng
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/234974
• topic: Controle baseado em dados; Sistemas de controle; Otimização; Data-driven control; VRFT; Regularization

Este trabalho propõe uma nova extensão para a formulação não linear do método de controle orientado por dados conhecido como Método da Referência Virtual Não Linear, ou Nonlinear Virtual Reference Feedback Tuning – denominado aqui somente como VRFT. Quando o processo a ser controlado contém uma quantidade significativa de ruído, a abordagem padrão do VRFT – que usa o método dos Mínimos Quadrados – fornece estimativas com propriedades estatísticas pobres. Essas propriedades podem levar o sistema de controle a desempenhos indesejáveis em malha fechada. Com a intenção de melhorar essas propriedades estatística, identificar um controlador simples em quantidade de parâmetros e melhorar o desempenho em malha fechada do sistema, este trabalho propõe o uso da regularização ℓ1 na formulação não linear do método VRFT. A regularização é uma técnica que tem sido amplamente empregada e pesquisada nas comunidades de Aprendizagem de Máquina e Identificação de Sistemas ultimamente. Além disso, esta técnica é apropriada para reduzir a variância das estimativas. Uma análise detalhada do efeito do ruído na estimativa é feita para o método VRFT não linear. Finalmente, três diferentes métodos de regularização, o terceiro proposto neste trabalho, são comparados com o VRFT.