Síntese de controladores robustos LQR-derivativo por aproximações LMIs: sintonia via algoritmo genético

• Autor(a) principal: Beteto, Marco Antonio Leite
• Data de Publicação: 2016
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
• Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/7163
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS; Reguladores (Máquinas); Desigualdades (Matemática); Sistemas de controle por realimentação; Governors (Machinery); Inequalities (Mathematics); Feedback control systems

Neste trabalho é proposta a resolução do problema do regulador linear quadrático (do inglês, Linear Quadratic Regulator - LQR) por aproximação via desigualdades matriciais lineares (do inglês, Linear Matrix Inequalities - LMIs) para sistemas lineares e sistemas lineares incertos, ou sujeitos a falhas estruturais. Ainda, no projeto dos controladores é considerada a realimentação da derivada do vetor de estados (realimentação derivativa). Um fator para a escolha de realimentar a derivada do vetor de estados é sua fácil implementação em determinados sistemas mecânicos, como no controle de vibrações, por exemplo. As matrizes de ponderação do vetor da derivada dos estados e do vetor do sinal de controle para o projeto LQR são obtidas por meio de um algoritmo genético (do inglês, Genetic Algorithm - GA). O uso de uma técnica de busca e otimização, o GA, se dá pelo fato da necessidade de ponderar adequadamente as matrizes de ponderação do problema LQR de modo a atingir certos requisitos de projeto, como tempo de estabelecimento, por exemplo. Ao final, são feitas simulações como forma de ilustrar a eficiência dos teoremas propostos.