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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.18.2011.tde-09112011-161224
Documento
Autor
Nome completo
Igor Brêda Ferraço
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2011
Orientador
Banca examinadora
Terra, Marco Henrique (Presidente)
Costa, Eduardo Fontoura
Ishihara, João Yoshiyuki
Título em português
Controle ótimo por modos deslizantes via função penalidade
Palavras-chave em português
Controle ótimo
Controle por modos deslizantes
Equação de Riccati
Função penalidade
Problema de mínimos quadrados
Sistemas discretos
Sistemas lineares
Resumo em português
Este trabalho aborda o problema de controle ótimo por modos deslizantes via função penalidade para sistemas de tempo discreto. Para resolver este problema será desenvolvido uma estrutura matricial alternativa baseada no problema de mínimos quadrados ponderados e funções penalidade. A partir desta nova formulação é possível obter a lei de controle ótimo por modos deslizantes, as equações de Riccati e a matriz do ganho de realimentação através desta estrutura matricial alternativa. A motivação para propormos essa nova abordagem é mostrar que é possível obter uma solução alternativa para o problema clássico de controle ótimo por modos deslizantes.
Título em inglês
Optimal sliding mode control approach penalty function
Palavras-chave em inglês
Discrete-time systems
Least-squares problem
Linear systems
Optimal control
Penalty functions
Riccati equation
Sliding-mode control
Resumo em inglês
This work introduces a penalty function approach to deal with the optimal sliding mode control problem for discrete-time systems. To solve this problem an alternative array structure based on the problem of weighted least squares penalty function will be developed. Using this alternative matrix structure, the optimal sliding mode control law of, the matrix Riccati equations and feedback gain were obtained. The motivation of this new approach is to show that it is possible to obtain an alternative solution to the classic problem of optimal sliding mode control.
 
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Igor.pdf (841.35 Kbytes)
Data de Publicação
2011-11-10
 
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