Banca de DEFESA: AMANDA DANIELLE OLIVEIRA DA SILVA DANTAS

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : AMANDA DANIELLE OLIVEIRA DA SILVA DANTAS
DATA : 01/10/2018
HORA: 08:30
LOCAL: Auditório do LAUT
TÍTULO:

Projeto de Controladores com Complexidade Reduzida para Sistemas Lineares Sujeitos a Restrições Usando Análise de Agrupamentos de Dados


PALAVRAS-CHAVES:

Sistemas Lineares, Controle sob Restrições, Conjuntos Invariantes, Análise de Agrupamento de Dados, Otimização Multiparamétrica.


PÁGINAS: 150
RESUMO:

O projeto de controladores para sistemas lineares de tempo discreto sujeitos a restrições pode ser realizado baseado no conceito de conjuntos invariantes, juntamente com a solução de problemas de programação linear multiparamétricos. Esta solução é representada por um conjunto de regiões poliédricas associadas a uma lei de controle do tipo Afim por Partes (PWA, do inglês PieceWise Affine). No entanto, em sistemas de ordem elevada a técnica de programação linear multiparametrica pode resultar em controladores de alta complexidade, que requerem um hardware com grande capacidade de armazenamento na memória e alto poder de processamento para sua implementação em tempo real, devido a um número elevado de regiões poliédricas definindo a lei PWA. Neste trabalho são propostos métodos numéricos que permitem reduzir a complexidade destes controladores. Para este propósito, são usados o conceito de conjuntos invariantes e o algoritmo de análise de agrupamento de dados K q-flat. Primeiramente, mostra-se como o algoritmo K q-flat pode ser usado para estabelecer um número menor de regiões poliédricas associadas a uma lei de controle de realimentação de estado PWA. Em seguida, tal abordagem é estendida para os projetos de controladores por realimentação de saída estática para sistemas sob restrições e de observadores de estados com limitação no erro. Além disso, problemas de otimização são propostos para calcular uma lei PWA sub-ótima capaz de reduzir ainda mais o número de regiões poliédricas. Os resultados apresentados mostram que as abordagens propostas são capazes de calcular leis PWA com um número muito menor de regiões quando comparadas com a solução multiparamétrica, diminuindo fortemente o custo computacional associado a sua implementação.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1328152 - CARLOS EDUARDO TRABUCO DOREA
Interno - 347628 - ADRIAO DUARTE DORIA NETO
Interno - 350693 - ANDRÉ LAURINDO MAITELLI
Externo à Instituição - EUGENIO DE BONA CASTELAN NETO - UFSC
Externo à Instituição - JOSÉ MÁRIO ARAÚJO - IFBA
Notícia cadastrada em: 08/08/2018 09:41
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