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http://hdl.handle.net/1843/31636| Tipo: | Tese |
| Título: | Controle preditivo robusto baseado em modelo aplicado a sistemas lineares com saltos Markovianos |
| Título(s) alternativo(s): | Robust model predictive control applied to Markov jump linear systems |
| Autor(es): | Rosileide de Oliveira Lopes |
| primer Tutor: | Reinaldo Martinez Palhares |
| primer Co-tutor: | Eduardo Mazoni Andrade Marçal Mendes |
| metadata.dc.contributor.advisor-co2: | Leonardo Antônio Borges Tôrres |
| primer miembro del tribunal : | João Bosco Ribeiro do Val |
| Segundo miembro del tribunal: | Roberto Kawakami Harrop Galvão |
| Tercer miembro del tribunal: | Luciano Antônio Frezzatto Santos |
| Cuarto miembro del tribunal: | Víctor Costa da Silva Campos |
| Resumen: | Esta tese apresenta técnicas de controle preditivo robusto baseado em modelo aplicadas a sistemas lineares com saltos Markovianos a tempo discreto. Dois cenários de controle são tratados. No primeiro cenário desenvolve-se uma solução de controle que minimiza o valor esperado de um custo quadrático de horizonte infinito. Como subproduto nesta etapa, obtém-se estabilidade em média quadrática para dois casos: i) sem restrições e, ii) com restrições rígidas na entrada de controle e no estado. No segundo cenário de controle, trata-se da minimização do valor esperado de um custo quadrático de horizonte finito. Neste caso, considera-se a presença de ruído aditivo estocástico e contempla-se também restrições que são impostas sobre o segundo momento do estado e da variável de controle. Para ambos os cenários são apresentados experimentos numéricos que ilustram as técnicas propostas. |
| Abstract: | In this thesis, robust model predictive control techniques applied to discrete-time Markov jump linear systems are introduced. Two control scenarios are addressed. In the first scenario, it is developed a control solution that minimizes the expected value of an infinite-horizon quadratic cost. As a byproduct, mean square stability is obtained under two cases: i) without constraints, and ii) with constraints on control input and state. The second control scenario considers the minimization of the expected value of quadratic finite-horizon cost. This scenario considers not only stochastic additive noise, but also constraints that are imposed on the second moment of both state and control. Numerical experiments illustrate the results for both scenarios. |
| Asunto: | Engenharia elétrica Sistemas lineares Markov, Processos de Controle robusto Controle preditivo |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editor: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Sigla da Institución: | UFMG |
| Departamento: | ENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELETRÔNICA |
| Curso: | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica |
| Tipo de acceso: | Acesso Aberto |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/31636 |
| Fecha del documento: | 4-dic-2019 |
| Aparece en las colecciones: | Teses de Doutorado |
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