Controle chaveado de sistemas com incertezas utilizando otimizadores não derivativos - Silva, Paulo Henrique Gonçalves Leonel da [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2020)
Nesta tese, utiliza-se um otimizador analógico não derivativo proposto por Teixeira & Żak em 1999 como principal ferramenta para os sistemas de controle dos projetos desenvolvidos. Tal otimizador é composto por blocos não lineares e pode ser classificado como um sistema neural artificial. Sistemas chaveados têm grande aplicação prática na otimização de sistemas e são caracterizados por possuírem subsistemas e uma lei de chaveamento que seleciona cada subsistema a cada momento. Deve-se definir condições para que seja possível projetar uma lei de chaveamento que atenda requisitos de projeto. O estudo de técnicas de controle extremal na solução de problemas de busca pelo rastreamento do máximo ponto de potência (do inglês: Maximum Power Point Tracking - MPPT), vem apresentando resultados interessantes na literatura e um tipo de sistema à qual essa técnica pode ser aplicada, é na geração fotovoltaica. Aplica-se o otimizador analógico citado na busca do MPPT de uma célula fotovoltaica, com o objetivo de observar o controle extremal atuando em um processo de otimização, estendendo o controle para quando existem variações de irradiação solar (cenário de uma possível passagem de nuvens). Também observa-se o comportamento do sistema quanto a manter seu correto funcionamento e estabilidade ultimate bounded. A contribuição principal desta tese foi uma nova proposta de utilização conjunta do otimizador de Teixeira & Żak no projeto de controladores ˙ chaveados baseados na minimização da derivada de uma função de Lyapunov. Os resultados obtidos possibilitam o projeto de controladores para plantas não lineares com um nível maior de incertezas do que tolerado com os métodos disponíveis, assegurando uma estabilidade ultimate bounded. A aplicação, através de simulações, desta metodologia em um sistema teórico e em um pêndulo invertido atestaram a validade do método.

On this thesis, a non-derivative analog optimizer, proposed by Teixeira & Żak in 1999, was used as the main tool for the proposed control system. Such optimizer is structured by nonlinear blocks and can be classified as an artificial neural system. Switched systems have great theoretical and practical application in systems optimization and are characterized by having subsystems, and a switching law that selects each subsystem at each moment. It is necessary to define conditions so that it is possible to design a switching law for the desired performance of the controlled system. The study of Extremum Seeking Control techniques in the solution of problems of Maximum Power Point Tracking has presented interesting results, and one type of system which this technique can be applied is in the photovoltaic generation. The analog optimizer is applied in the Maximum Power Point Tracking of a photovoltaic cell, with the objective of observing the actuation of the extremal seeking control in an optimization process, extending the control when there are solar irradiation variations (a possible clouds passage scenario). And also observe the behavior of the system and how to maintain its correct functioning and ultimate bounded stability. The main contribution of this thesis was a new procedure for using the mentioned analog optimizer in the design of switched controllers based on the minimization of the derivative of a Lyapunov function. This method allows the relaxed design of controllers of uncertain nonlinear plants, for plants with great uncertainties, when compared with similar methods, assuring an ultimate bounded stability. Simulation results in a theorical example and in an inverted pendulum illustrate the validity of the proposed results.
Switched control of uncertain systems using non-derivative optimizers
Keywords: Controle via busca extremal; Otimizadores não derivativos; Rastreamento do máximo ponto de potência; Modelos fuzzy Takagi-Sugeno; Pêndulo invertido; Sistemas chaveados; Incertezas politópicas; Desigualdades matriciais lineares (LMIs); Extremum seeking control; Non-derivative optimizers; Maximum power point tracking (MPPT); Takagi-Sugeno fuzzy models; Stick balancer; Switched Systems; Polytopic uncertainties; Linear matrix inequalities (LMIs)