Estudo de arquiteturas de controle ótimo baseadas em LQR para coordenação de curvas em aeronaves convencionais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Neves, Gabriel Daher de Alencar
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18161/tde-29112022-100827/
Resumo: Leis de controle e os consequentes processos de automação foram um marco histórico para a melhoria de desempenho, segurança e versatilidade em diversos setores, especialmente no aeronáutico. A gama de possibilidades é extremamente elevada, com soluções diversificadas sendo que a capacidade elevada de moldar a dinâmica da aeronave justificam o imenso interesse acadêmico e industrial em técnicas controle, especialmente na categoria conhecida como controle ótimo. Nesse contexto, essa dissertação objetiva estudar a aplicação de duas técnicas de controle ótimo, fundamentadas no regulador linear quadrático (Linear Quadratic Regulator - LQR) para o estabelecimento eficiente de curvas coordenadas, afim de avaliar as características individualmente e, posteriormente, comparar os resultados obtidos entre ambas as metodologias, denominadas por controlador quadrático linear integral (Linear Quadratic Integral - LQI) e \"seguidor de modelo\" (Model Following - MF). Com este objetivo, simulações foram realizadas com um modelo linear de uma aeronave convencional, em quatro condições de voo distintas, para capturar as características de ambas abordagens escolhidas, sendo realizadas análises no domínio do tempo e da frequência para interpretar os resultados obtidos. Estes demonstraram que as duas abordagens são eficientes em coordenar as curvas realizadas pela aeronave rapidamente, ao passo que possuem boas margens de estabilidade e propriedades de rejeição de perturbações e ruídos. Em termos de simplicidade, são obtidas excelentes características através do LQI, enquanto que uma maior uniformidade no envelope de voo é observada ao utilizar a abordagem do MF.
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