Projetos de controladores robustos chaveados para sistemas não lineares baseados na decomposição em soma de quadrados
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Data
2018-04-27
Autores
Ramos, Igor Thiago Minari
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Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Resumo
Neste trabalho são propostos novos métodos de controle chaveado para uma classe de sistemas não lineares incertos utilizando a decomposição em soma de quadrados. Inicialmente é apresentada uma revisão dos conceitos e projetos de controladores baseados em desigualdades matriciais lineares (do inglês Linear Matrix Inequalities - LMIs) e a decomposição em soma de quadrados (do inglês Sum of Squares - SOS), buscando evidenciar as diferenças e vantagens das metodologias para a área de controle. Comumente são utilizados modelos fuzzy para realizar a análise da estabilidade e projeto de controladores para sistemas não lineares, e estes modelos podem ser classificados de acordo com a parte consequente linear ou polinomial. Busca-se neste trabalho evidenciar as diferenças entre os dois modelos fuzzy e a metodologia para projeto de controladores. Para o caso de sistemas cujas dinâmicas podem ser descritas apenas por funções polinomiais, serão consideradas incertezas politópicas. Então, visando flexibilizar o projeto utilizando um controlador composto por um único ganho polinomial e aumentar a região de factibilidade, são propostos controladores com ganhos polinomiais chaveados. O objetivo desta lei de chaveamento é minimizar a derivada da função de Lyapunov empregada no projeto. Considerando uma classe de sistemas não lineares mais geral, são propostos controladores com ganhos chaveados para modelos fuzzy polinomiais. A metodologia proposta não necessita do conhecimento das funções de pertinência para a implementação da lei de controle chaveada. Este fato é uma vantagem importante com relação aos inúmeros métodos que consideram as funções de pertinência disponíveis pois, muitas vezes, as funções de pertinência podem ser complexas ou podem também depender de parâmetros incertos da planta, o que dificultam ou inviabilizam as suas implementações. Através dos resultados obtidos, com análises teóricas e exemplos numéricos, foi possível mostrar a vantagem da metodologia proposta.
In this manuscript new control methods are proposed for a class of uncertain nonlinear systems using a sum of squares decomposition. Initially is presented a revision of concepts and control design procedures based on Linear Matrix Inequalities (LMIs) and on sum of squares (SOS) evidencing the differences and advantages of these methodologies in the control system design. Fuzzy models are commonly used to perform stability analysis and controller design for nonlinear systems, and can be classified by a linear or polynomial consequent model. A goal of this dissertation is to compare these two methodologies in the control system design of a class of uncertain nonlinear systems. For the case of systems whose dynamics can be described only by polynomial functions will be also considered polytopic uncertainty. Therefore, in order to make the design more flexible than that obtained with only one controller with polynomial gain and increase the feasibility region, a new procedure for designing controllers with switched polynomial gains is proposed. The purpose of this switching law is to minimize the time derivative of the Lyapunov function employed in the design. For a more general class of nonlinear systems, controllers with switched gains for polynomial fuzzy models are proposed. The proposed methodology does not require the knowledge of the membership functions for an implementation of the control law. This fact is an important advantage over the many methods that consider available the membership functions, because the membership functions can often be complex or may also depend on uncertain plant parameters, which makes their implementation difficult or impossible. The presented results, with theoretical analyses and numerical examples, show the advantages of the proposed procedure.
In this manuscript new control methods are proposed for a class of uncertain nonlinear systems using a sum of squares decomposition. Initially is presented a revision of concepts and control design procedures based on Linear Matrix Inequalities (LMIs) and on sum of squares (SOS) evidencing the differences and advantages of these methodologies in the control system design. Fuzzy models are commonly used to perform stability analysis and controller design for nonlinear systems, and can be classified by a linear or polynomial consequent model. A goal of this dissertation is to compare these two methodologies in the control system design of a class of uncertain nonlinear systems. For the case of systems whose dynamics can be described only by polynomial functions will be also considered polytopic uncertainty. Therefore, in order to make the design more flexible than that obtained with only one controller with polynomial gain and increase the feasibility region, a new procedure for designing controllers with switched polynomial gains is proposed. The purpose of this switching law is to minimize the time derivative of the Lyapunov function employed in the design. For a more general class of nonlinear systems, controllers with switched gains for polynomial fuzzy models are proposed. The proposed methodology does not require the knowledge of the membership functions for an implementation of the control law. This fact is an important advantage over the many methods that consider available the membership functions, because the membership functions can often be complex or may also depend on uncertain plant parameters, which makes their implementation difficult or impossible. The presented results, with theoretical analyses and numerical examples, show the advantages of the proposed procedure.
Descrição
Palavras-chave
Controlador chaveado, Modelos fuzzy polinomiais, Sistemas não lineares incertos, Soma de quadrados (SOS), Sistemas chaveados, Switched controller, Polinomial fuzzy models, Uncertain nonlinear systems, Sum of Squares (SOS), Switched systems