Projeto de controladores robustos para sistemas sujeitos a falhas estruturais usando realimentação estática de saída

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Metodologia para rastreamento com modificação dos zeros e rejeição de distúrbio aplicada a sistemas incertos

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Controle ótimo H∞ de sistemas não-lineares com modelos fuzzy takagi-sugeno

Neste trabalho é proposta uma metodologia de rastreamento de sinais e rejeição de distúrbios aplicada a sistemas não-lineares. Para o projeto do sistema de rastreamento, projeta-se os controladores fuzzy M(a) e N(a) que minimizam o limitante superior da norma H∞ entre o sinal de referência r(t) e o sinal de erro de rastreamento e(t), sendo e(t) a diferença entre a entrada de referência e a saída do sistema z(t). No método de rejeição de distúrbio utiliza-se a realimentação dinâmica da saída através de um controlador fuzzy Kc(a) que minimiza o limitante superior da norma H∞ entre o sinal de entrada exógena w(t) e o sinal de saída z(t). O procedimento de projeto proposto considera as não-linearidades da planta através dos modelos fuzzy Takagi-Sugeno. Os métodos são equacionados utilizando-se inequações matriciais lineares (LMIs), que quando factíveis, podem ser facilmente solucionados por algoritmos de convergência polinomial. Por fim, um exemplo ilustra a viabilidade da metodologia proposta.

Projeto de Controladores Robustos H∞ para Sistemas Discretos Utilizando Modificação de Zeros

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Modificação de zeros em sistemas de controle robusto utilizando LMIs

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

A new approach for modeling and control of nonlinear systems via norm-bounded linear differential inclusions

A systematic approach to model nonlinear systems using norm-bounded linear differential inclusions (NLDIs) is proposed in this paper. The resulting NLDI model is suitable for the application of linear control design techniques and, therefore, it is possible to fulfill certain specifications for the underlying nonlinear system, within an operating region of interest in the state-space, using a linear controller designed for this NLDI model. Hence, a procedure to design a dynamic output feedback controller for the NLDI model is also proposed in this paper. One of the main contributions of the proposed modeling and control approach is the use of the mean-value theorem to represent the nonlinear system by a linear parameter-varying model, which is then mapped into a polytopic linear differential inclusion (PLDI) within the region of interest. To avoid the combinatorial problem that is inherent of polytopic models for medium- and large-sized systems, the PLDI is transformed into an NLDI, and the whole process is carried out ensuring that all trajectories of the underlying nonlinear system are also trajectories of the resulting NLDI within the operating region of interest. Furthermore, it is also possible to choose a particular structure for the NLDI parameters to reduce the conservatism in the representation of the nonlinear system by the NLDI model, and this feature is also one important contribution of this paper. Once the NLDI representation of the nonlinear system is obtained, the paper proposes the application of a linear control design method to this representation. The design is based on quadratic Lyapunov functions and formulated as search problem over a set of bilinear matrix inequalities (BMIs), which is solved using a two-step separation procedure that maps the BMIs into a set of corresponding linear matrix inequalities. Two numerical examples are given to demonstrate the effectiveness of the proposed approach.

Estudo e implementação de algoritmos inteligentes para detecção e classificação de falhas na medição de gás natural

This master dissertation presents the study and implementation of inteligent algorithms to monitor the measurement of sensors involved in natural gas custody transfer processes. To create these algoritmhs Artificial Neural Networks are investigated because they have some particular properties, such as: learning, adaptation, prediction. A neural predictor is developed to reproduce the sensor output dynamic behavior, in such a way that its output is compared to the real sensor output. A recurrent neural network is used for this purpose, because of its ability to deal with dynamic information. The real sensor output and the estimated predictor output work as the basis for the creation of possible sensor fault detection and diagnosis strategies. Two competitive neural network architectures are investigated and their capabilities are used to classify different kinds of faults. The prediction algorithm and the fault detection classification strategies, as well as the obtained results, are presented

Estudo e implementação de algoritmos inteligentes para detecção e classificação de falhas na medição de gás natural

This master dissertation presents the study and implementation of inteligent algorithms to monitor the measurement of sensors involved in natural gas custody transfer processes. To create these algoritmhs Artificial Neural Networks are investigated because they have some particular properties, such as: learning, adaptation, prediction. A neural predictor is developed to reproduce the sensor output dynamic behavior, in such a way that its output is compared to the real sensor output. A recurrent neural network is used for this purpose, because of its ability to deal with dynamic information. The real sensor output and the estimated predictor output work as the basis for the creation of possible sensor fault detection and diagnosis strategies. Two competitive neural network architectures are investigated and their capabilities are used to classify different kinds of faults. The prediction algorithm and the fault detection classification strategies, as well as the obtained results, are presented

Dinâmica do ar em barra pulverizadora, com saída única e dupla, deposição da calda e controle da ferrugem asiática da soja

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Actividades investigativas no 7º ano sobre a dinâmica externa da terra

Relatório da Prática de Ensino Supervisionada, Mestrado em Ensino de Biologia e Geologia no 3º Ciclo do Ensino Básico e Ensino Secundário, Universidade de Lisboa, 2011

Influência da variabilidade dos materiais compósitos na resposta dinâmica de estruturas laminadas

Trabalho Final de Mestrado para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica

Os ambientes de geometria dinâmica e o pensamento hipotético-dedutivo

O processo de demonstração é axial na construção do conhecimento matemático. Na geometria euclidiana, ele é um dos aspectos que apresenta grandes obstáculos aos alunos. Uma das dificuldades aparece na transição, necessária, entre o conhecimento de natureza empírica, já adquirido, e aquele a ser construído: a geometria euclidiana enquanto modelo teórico, organizado em axiomas, teoremas e demonstrações. Os recursos informáticos hoje disponíveis provocam a busca de estratégias pedagógicas favoráveis à construção deste conhecimento. Entender as suas potencialidades torna-se um objeto de investigação: o que acontece com os processos cognitivos quando ao sujeito em interação com a máquina é possibilitada a concretização de seus construtos e ações mentais, e quando, mediante realimentação imediata, ele é levado a novas reelaborações e construções mentais? E como tais processos concorrem para um novo conhecimento? Esta tese propõe uma engenharia didática, em ambiente de geometria dinâmica, que favorece a ascensão dos alunos em patamar de conhecimento — de empírico a hipotético-dedutivo. Toma-se como referencial a teoria piagetiana, bem como a teoria da situação didática em matemática desenvolvida pela escola francesa. A engenharia se desenrola em três níveis: no primeiro, o propósito é a compreensão do significado e da necessidade de demonstração por via de construções geométricas; no segundo nível, pretende-se o desenvolvimento das primeiras habilidades na produção de demonstrações; e, no terceiro, os problemas propostos ao alunos exigem mais de seus funcionamentos cognitivos no tratamento adequado de uma figura geométrica — trata-se das extensões de desenho e concomitantes apreensões operativas responsáveis pela identificação de subconfigurações geométricas que dão suporte à argumentação dedutiva. Análise a posteriori do desenrolar dos trabalhos dos alunos confirma as expectativas anunciadas na análise a priori apresentada na fase de concepção da situação didática cuja implementação é proposta: o progresso dos alunos na construção de conhecimento em geometria, como modelo matemático, foi expressivo.

SADA sistema virtual de ensino com análise de desempenho e aplicação de avaliação na Web

Este trabalho apresenta um sistema virtual para suporte ao ensino, denominado SADA. O sistema se baseia na análise do desempenho durante a aprendizagem para implementar técnicas de adaptação para apresentação dos links. Tendo como objetivo principal auxiliar o ensino presencial, e caracterizar as possibilidades para se adaptar a navegação no conteúdo do curso através da forma de apresentação dos links. O SADA utiliza ferramentas computacionais de domínio público na Web, e possui um conjunto de opções para criação e divulgação de cursos com conteúdos didáticos, e questões de múltipla escolha para avaliação do desempenho do aluno. Um sistema de ensino como o SADA, mediado por computador e baseado na Internet (Web), pode ser uma ferramenta complementar ao trabalho do professor, por acrescentar maior dinâmica aos cursos ou disciplinas devido às novas formas de interação com o aluno.

A superação da pobreza através da distribuição justa das riquezas sociais: uma análise da consistência teórica do Programa Bolsa Família e das perspectivas dos beneficiários de saída autosustentada do programa

Bolsa Família is the major brazilian conditional cash transfer program. It provides money to poor families contingent on investments in human capital, such as sending children to school or bringing them to health centers. This work aims to investigate if this program, in its normative structure, can be considered an appropriate policy of income redistribution and if it is able, appliances of the Welfare State model in the brazilian society and to approach the program in two different ways: as an alternative to more traditional social assistance programs and as a demand-side complement to the supply of other social needs. We will work on the thesis that the program by itself can not provide vulnerable populations with enough means to overcome poverty and to participate effectively on the market. According to this assumption, this paper is going to consider the reasons why tackling income necessary, along with the program, that the Government - in both federal and local spheres shall place major investments in critical areas like education and health.

Técnicas de inteligência artificial para a geração dinâmica de set points para uma coluna de destilação

Artificial Intelligence techniques are applied to improve performance of a simulated oil distillation system. The chosen system was a debutanizer column. At this process, the feed, which comes to the column, is segmented by heating. The lightest components become steams, by forming the LPG (Liquefied Petroleum Gas). The others components, C5+, continue liquid. In the composition of the LPG, ideally, we have only propane and butanes, but, in practice, there are contaminants, for example, pentanes. The objective of this work is to control pentane amount in LPG, by means of intelligent set points (SP s) determination for PID controllers that are present in original instrumentation (regulatory control) of the column. A fuzzy system will be responsible for adjusting the SP's, driven by the comparison between the molar fraction of the pentane present in the output of the plant (LPG) and the desired amount. However, the molar fraction of pentane is difficult to measure on-line, due to constraints such as: long intervals of measurement, high reliability and low cost. Therefore, an inference system was used, based on a multilayer neural network, to infer the pentane molar fraction through secondary variables of the column. Finally, the results shown that the proposed control system were able to control the value of pentane molar fraction under different operational situations