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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/34865
Título: | Estabilidade em tempo finito de sistemas lineares com parâmetros variantes no tempo: abordagem aleatória |
Título(s) alternativo(s): | Finite-time stability of linear systems with time-varying parameters:randomized approach. |
Autor(es): | Nguemo, Mauricelle Sonya Kana |
Orientador(es): | Vargas, Alessandro do Nascimento |
Palavras-chave: | Engenharia elétrica Sistemas lineares Finito Electric engineering Linear systems Finito |
Data do documento: | 29-Jul-2024 |
Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
Câmpus: | Cornelio Procopio |
Citação: | NGUEMO, Mauricelle Sonya Kana. Estabilidade em tempo finito de sistemas lineares com parâmetros variantes no tempo: abordagem aleatória. 2024. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2024. |
Resumo: | O objetivo deste trabalho é desenvolver uma nova abordagem para verificar a estabilidade em tempo finito de sistemas lineares com parâmetros variantes no tempo (Linear ParameterVarying (LPV)). Aplicando o método clássico de Lyapunov, são derivadas condições suficientes para garantir a estabilidade em tempo finito para classes maiores de sistemas variantes no tempo, estendendo-se além do escopo dos resultados existentes. O conceito de estabilidade contrativa em T-passos, adaptado aos sistemas LPV, é desenvolvido. Como o problema de contração otimizada demanda um esforço computacional proibitivo mesmo para valores pequenos de T, é aplicada uma abordagem aleatória para sua resolução. A estabilidade contrativa robusta em T-passos de sistemas LPV em um tempo finito é testada em termos de um problema de factibilidade envolvendo desigualdades matriciais lineares (Linear Matrix Inequalities (LMIs)). A abordagem aleatória é capaz de assegurar a factibilidade do problema de otimização com uma alta margem de probabilidade, fornecendo um algoritmo de teste que garante a estabilidade contrativa do sistema em T-passos dentro de um tempo finito. O uso do algoritmo de Mayne, um caso específico do filtro de Kalman, para a identificação do amortecedor magneto-reológico (Magnetoreological (MR)) tem se mostrado muito benéfico, resultanto na identificação do sistema com um erro de menos de 0,001%. Um controlador foi desenvolvido e adaptado a um sistema de amortecedor MR acoplado a uma mesa vibrante para validar experimentalmente as teorias de estabilidade discutidas neste trabalho, resultando em dados obtidos por experimentos em tempo real. |
Abstract: | The aim of this work is to develop a new strategy to check the finite-time stability of linear parameter-varying (LPV) systems. By applying the classical Lyapunov method, sufficient conditions are derived to ensure finite-time stability for larger classes of time-varying systems, extending beyond the scope of existing results. The concept of contractive stability in T-steps adapted to LPV systems has been developed. As the optimized contraction problem demands a prohibitive computational burden even for small values of T, a randomized approach is applied to solve it. The robust finite-time contractive stability of LPV systems in T-steps is tested in terms of a feasibility problem involving linear matrix inequalities (LMIs). The randomized approach is able to ensure the feasibility of the optimization problem with a high degree of probability, providing a test algorithm that guarantees the contractive stability of the system in T-steps within a finite time. The use of the Mayne’s algorithm, a specific case of Kalman filter, for the identification of MR damper has proved very beneficial, resulting in the system identification with an error of less than 0.001%. A controller was designed and adapted to an MR damper system coupled to a shaking table to experimentally validate the stability theories discussed in this work, resulting in data obtained from real-time experiments. |
URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/34865 |
Aparece nas coleções: | CP - Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica |
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