Controle Fuzzy Evolutivo com Alocação Ótima Robusta de Autoestruturas

Noronha, Rodrigo Possidônio; Serra, Ginalber Luiz de Oliveira

doi:10.17648/sbai-2019-111625

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Paramêtros Das Regiões1

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“…De acordo com Noronha and Serra (2019), a matriz de ganhos de realimentação de estados aumentada que satisfaz o critério multiobjetivo da metodologia propostaé dada em função da matriz P i definida positiva, queé a solução da equação discreta algébrica matricial de Riccati:…”

Section: Paramêtros Das Regiõesunclassified

Metodologia de Controle LQRI Fuzzy Evolutivo via Alocação de Autoestruturas em Regiões Circulares Robustas com Especificações de Desempenho

Noronha

Serra

2020

Anais Do Congresso Brasileiro De Automática 2020

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Neste artigo, é proposta uma nova metodologia de controle LQRI (Linear QuadraticRegulator with Integral Action) baseada em modelo fuzzy Takagi-Sugeno evolutivo. A metodologia de controle é dada pela obtenção de uma matriz de ganho de realimentaçãoo de estados, que garante mutualmente a otimização do funcional de otimalidade do LQRI e a alocação de autovalores em regiões circulares robustas parametrizadas em função de especicações de desempenho, utilizando uma abordagem geométrica.

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