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Disertación de Maestría
DOI
Documento
Autor
Nombre completo
Luiz Henrique Romero
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Carlos, 2019
Director
Tribunal
Costa, Eduardo Fontoura (Presidente)
Andretta, Marina
Oliveira, André Marcorin de
Todorov, Marcos Garcia
Título en portugués
Controlador dinâmico para o problema linear quadrático com saltos não observados
Palabras clave en portugués
Algoritmos Genéticos
Cadeias de Markov
Controle ótimo
Sistemas dinâmicos estocásticos
Resumen en portugués
Os Sistemas Lineares Sujeitos a Saltos Markovianos têm sido amplamente estudados nas últimas décadas pois fornecem modelos adequados para aplicações com mudanças bruscas de comportamento, possivelmente devido à falhas. Também é muito comum em aplicações do mundo real em que o chamado estado do sistema não seja observado de forma perfeita e instantânea. Com essa motivação, consideramos o problema linear quadrático e propomos um controlador independente da variável de salto, que é um componente de estado, o que é atraente para aplicações reais. Utilizamos dois métodos clássicos, Genético e Gradiente, e propomos derivados que combinam características favoráveis de ambos. Também consideramos o caso em que não observamos o estado de Markov diretamente, mas através de uma variável, um sensor, que provê informação sobre este parâmetro.
Título en inglés
Dynamic controller for the linear quadratic jump problem without mode observation
Palabras clave en inglés
Genetic algorithms
Markov chains
Optimal control
Stochastic dynamic systems
Resumen en inglés
Markov Jump Linear Systems have been extensively studied in the last decades as they provide suitable models for applications featuring abrupt changes of behaviour. It is also quite common in real world applications that the so called state of the system is not perfectly and immediately observed. With this motivation, we consider the linear quadratic jump problem and we propose a controller that is irrespective of the jump variable (a component os the state), which is appealing for real world problems. We use classical Genetic and Gradient optimization methods and we propose variants combining favorable features of both of them; We also consider the case which we do not have direct access on the Markovian jump parameter, but a variable, a sensor, which provides information on this parameter.
 
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Fecha de Publicación
2019-08-21
 
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