Estabilidade robusta H? de sistemas lineares: Uma implementação em um helicóptero 3-DOF de bancada

Resumo:

O projeto de controlador robusto H?/??estabilidade, para uma classe de sistemas lineares incertos é investigado neste trabalho. Novas condições, na forma de desigualdades matriciais lineares (LMIs), para o projeto do controlador robusto que estabilize o sistema e minimize o custo garantido H?, contemplando restrições de desempenho são estabelecidas. A inclusão da ? ? estabilidade junto a LMI de restrição de desempenho H? evita a inclusão da restrição da taxa de decaimento. A metodologia proposta permite a inclusão de restrições de desempenho e é ilustrada através de um exemplo com implementação prática de um helicóptero 3-DOF de bancada.

 

   

Practical comparison of robust control techniques using a 3DOF laboratory helicopter model

Resumo:

Neste artigo é feita uma comparação prática de projeto de controle robusto usando as técnicas TFL/LTR e H? loop-shaping. Estas técnicas são utilizadas para projetar um compensador multivari ?avel para um modelo de helicóptero de laboratório com três graus de liberdade. Este helicóptero faz parte de uma classe de sistemas mecânicos denominados sistemas não-lineares subatuados, possuindo três graus de liberdade e dois atuadores. O modelo do helicóptero de laboratório simula alguns comportamentos típicos de uma aeronave tilt-rotor em configuração de helicóptero com movimento em corpo rígido. Com ambas as técnicas, os compensadores foram projetados para solucionar o problema de rastreamento estável das trajetórias de referência, garantindo desempenho e estabilidade robusta, apesar de distúrbios, ruídos e dinâmicas não-modeladas. Por fim, são apresentados os resultados de simulação obtidos com a aplicação dos dois compensadores robustos.

 

Robust Controllers Using Generalizations of the LQG/LTR Method

Abstract:

This paper deals with the design of robust fixed parameter controllers, using the target feedback loop/loop transfer recovery (TFL/LTR) technique with two controller structures that will be evaluated with sets of specifications for robust stability and performance of a laboratory helicopter. This helicopter is an under actuated nonlinear system, having three degrees of freedom and two actuators. The first structure considered in the evaluation is the LQG/LTR compensator; it is used as reference for performance evaluation. The second structure results from a variation of the LQG/LTR method. It does not have a specific name and in this paper is called structure #2. For both techniques, designed compensators shall solve the problem of tracking of reference trajectories, ensuring performance and stability, despite parametric disturbances.

Detecção de Falhas Empregando Identificação em Subespaço e Análise Wavelet

Resumo:

Desenvolvimentos no campo de detecção de falhas em sistemas dinâmicos têm se tornado cada vez mais importantes para atender especificações de contabilidade, segurança e disponibilidade, além de reduzir custos operacionais através da migração de esquemas de manutenção programada para estratégias de manutenção baseada em condição. Neste trabalho, foi considerado um esquema de redundância analítica para detecção de falhas baseado no monitoramento das inovações de um Nltro de Kalman. Na abordagem proposta, o modelo no espaço de estados a ser utilizado no observador foi obtido através de um procedimento de identicação a partir de dados de entrada e saída do sistema a ser monitorado. Para isso, foi empregado um método de subespaços, que fornece os ganhos do Filtro de Kalman como sub-produto da identificação.

Fault Detection in a 3DOF Helicopter System

Abstract:

This paper presents a fault detection scheme based on k-means clustering. In the proposed approach, the k- means algorithm is applied in unsupervised learning of patterns from system input-output data acquired under normal operating conditions. This method does not require an accurate model of the system, additional equipment or historical records of faults on the system. The pattern classification technique will be used to determine regions that reflect adequately the normal operating signature. The normal behavior is verified by calculating the Euclidean distance from each set of measurements to the centroids of the learned clusters. The clusters represent regions in the n-dimensional space composed by system variables. These regions contains the variables joint trajectories during normal operating conditions and are used to verify if the relation among system variables remains the same. Otherwise, a fault is declared. Additionally, an analytical redundancy using a wavelet filter bank scheme for fault detection based on the monitoring of the innovations of a Kalman filter is used for comparison.

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