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dc.contributor.advisorBraga, Márcio Felicianopt_BR
dc.contributor.authorFiore, Wendell Lírio-
dc.date.accessioned2019-01-22T12:00:28Z-
dc.date.available2019-01-22T12:00:28Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.citationFIORE, Wendell Lírio. Análise de estabilidade e estabilização de MJLS empregando parâmetros escalares e diferença de primeira ordem dos estados. 2019. 48 f. Monografia (Graduação em Engenharia Elétrica) - Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2019.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/1643-
dc.description.abstractA teoria de controle é parte fundamental do mundo contemporâneo, tendo em vista que muitas vezes deseja-se empregar controladores para gerenciar processos dinâmicos, apresentando um grande ganho nos quesitos de precisão, confiabilidade e complexidade. Portanto, existe sempre a procura por melhores abordagens que permitam verificar e melhorar a acurácia e robustez dos controles implementados. Normalmente, utiliza-se a modelagem clássica para sistemas lineares para aproximar as plantas presentes na atualidade. Contudo, sabe-se que os acontecimentos físicos e biológicos do mundo tendem a possuir comportamentos incertos e norteados por probabilidades. Em linhas gerais, sistemas dinâmicos estão sujeitos a variações repentinas como falhas técnicas, distúrbios naturais ou alteração do ponto de operação podem ocorrer, sendo necessária uma análise mais profunda para contornar as não linearidades dos sistemas. Desta forma, tais sistemas dinâmicos podem ser analisados sob a metodologia da teoria de sistemas sujeitos a saltos markovianos (MJLS, do inglês, Markov Jump Linear Systems), a qual trata a característica de incerteza e imprevisibilidade desses sistemas, observando as probabilidades de ocorrência dos parâmetros supracitados e a teoria de estabilidade de Lyapunov, a qual apresenta condições generalizadas e suficientes para assegurar a estabilidade de sistemas, tanto de sistemas discretos quanto contínuos. Portanto, ao decorrer deste trabalho, são apresentadas duas técnicas desenvolvidas para apresentar uma abordagem menos conservadora do que as encontradas na literatura para analisar e sintetizar controladores para sistemas dinâmicos sujeitos a saltos markovianos. A primeira técnica é resumida em um teorema que possui um parâmetro de folga ξ, que produz leis de controle dependente ou independentes de modo que são capazes de estabilizar MJLS, com a matriz de probabilidades de transição (MPT) precisamente conhecida ou incerta, conferindo menos rigidez na busca de soluções. A segunda técnica é baseada na expansão do número de estados utilizados na construção da matriz candidata de Lyapunov. Por meio dessa expansão, é esperada uma redução no conservadorismo na análise de estabilidade dos MJLS. Assim, como na primeira técnica, a MPT considerada pode ser precisamente conhecida ou com incertezas politópicas.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.rightsopen accesspt_BR
dc.subjectEngenharia elétricapt_BR
dc.subjectControle automáticopt_BR
dc.subjectControladores programáveispt_BR
dc.subjectSistemas linearespt_BR
dc.subjectAutomaçãopt_BR
dc.titleAnálise de estabilidade e estabilização de MJLS empregando parâmetros escalares e diferença de primeira ordem dos estados.pt_BR
dc.typeTCC-Graduaçãopt_BR
dc.rights.licenseAutorização concedida à Biblioteca Digital de TCC’s da UFOP pelo(a) autor(a) em 21/01/2019 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação.pt_BR
dc.contributor.refereeBraga, Márcio Felicianopt_BR
dc.contributor.refereeCampos, Victor Costa da Silvapt_BR
dc.contributor.refereeEras Herrera, Wendy Yadirapt_BR
dc.description.abstractenControl theory is a fundamental part of the contemporary world, since it is often desired to employ controllers to manage dynamic processes, presenting great gains in precision, reliability and complexity. Therefore, there is always a search for better approaches to verify and improve the accuracy and robustness of the implemented controls. Typically, classical modeling is used for linear systems to approximate present-day plants. However, it is known that the world’s physical and biological events tend to have uncertain and probability-driven behaviors. That is, dynamic systems are subject to sudden variations such as technical failures, natural disturbances and alteration of the operating point can occur and, therefore, a deeper analysis must be performed to circumvent the nonlinearities of the systems. In this way, such dynamic systems can be analyzed under the Markov Jump Linear Systems (MJLS) methodology, which treats the uncertainty and unpredictability characteristic of these systems, observing the probability of occurrence of the aforementioned parameters and Lyapunov stability theory, which presents generalized and sufficient conditions to ensure the stability of systems, both discrete and continuous systems. Therefore, in the course of this work, two techniques developed to present a less conservative approach than those found in the literature to analyze and synthesize controllers for dynamic systems subject to Markov jumps are presented. The first technique is summarized in a theorem that has a clearance parameter ξ, which produces dependent or independent control laws so that they are able to stabilize MJLS, with the known or uncertain uncertainty matrix (MPT) , giving less rigidity in the search for solutions. The second technique is based on the expansion of the number of states used in the construction of the Lyapunov candidate matrix. By means of this expansion, a conservative reduction in the stability analysis of the MJLS is expected. Thus, as in the first technique, the MPT considered may be precisely known or with polytopic uncertainties.pt_BR
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