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Tipo do documento: Dissertação
Título: Metodos para Solução da Equação HJB-Riccati via Famíla de Estimadores Parametricos RLS Simplificados e Dependentes de Modelo.
Título(s) alternativo(s): Methods for Solution of the HJB-Riccati Equation in the Family of Simplified and Model Dependent Parametric RLS Estimators.
Autor: SANTOS, Watson Robert Macedo 
Primeiro orientador: SANTANA, Ewaldo Eder Carvalho
Primeiro coorientador: FONSECA NETO, João Viana da
Primeiro membro da banca: SANTANA, Ewaldo Eder Carvalho
Segundo membro da banca: FONSECA NETO, João Viana da
Terceiro membro da banca: PINTO, Vandilberto Pereira
Quarto membro da banca: FILHO, Allan Kardec Duailibe Barros
Resumo: Devido a demanda por equipamentos de alto desempenho e o custo crescente da energia, o setor industrial desenvolve equipamentos que atendem a minimização dos seus custos operacionais. A implantação destas exigências geram uma demanda por projetos e implementações de sistemas de controle de alto desempenho. A teoria de controle ótimo é uma alternativa para solucionar este problema, porque considera no seu projeto as especificações normativas de projeto do sistema, como também as relativas aos seus custos operacionais. Motivado por estas perspectivas, apresenta-se o estudo de métodos e o desenvolvimento de algoritmos para solução aproximada da Equação Hamilton-Jacobi-Bellman, do tipo Equação Discreta de Riccati, livre e dependente de modelo do sistema dinâmico. As soluções propostas são desenvolvidas no contexto de programação dinâmica adaptativa (ADP) que baseiam-se nos métodos para o projeto on-line de Controladores Ótimos, do tipo Regulador Linear Quadrático Discreto. A abordagem proposta é avaliada em modelos de sistemas dinâmicos multivariáveis, tendo em vista a implementação on-line de leis de controle ótimo.
Abstract: Due to the demand for high-performance equipments and the rising cost of energy, the industrial sector is developing equipments to attend minimization of the theirs operational costs. The implementation of these requirements generate a demand for projects and implementations of high-performance control systems. The optimal control theory is an alternative to solve this problem, because in its design considers the normative specifications of the system design, as well as those that are related to the operational costs. Motivated by these perspectives, it is presented the study of methods and the development of algorithms to the approximated solution of the Equation Hamilton-Jacobi-Bellman, in the form of discrete Riccati equation, model free and dependent of the dynamic system. The proposed solutions are developed in the context of adaptive dynamic programming that are based on the methods for online design of optimal control systems, Discrete Linear Quadratic Regulator type. The proposed approach is evaluated in multivariable models of the dynamic systems to evaluate the perspectives of the optimal control law for online implementations.
Palavras-chave: Teoria de Controle Otimo; Regulador Linear Quadrático Discreto; Equação Hamilton-Jacobi-Bellman; Programação Dinâmica Adaptativa; Modelos Multivariáveis
Optimal Control Theory; Discrete Linear Quadratic Regulator; Equation Hamilton-Jacobi-Bellman; Adaptive Dynamic Programming; Multivariable Models
Área(s) do CNPq: Análise de Algoritmos e Complexidade de Computação.
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade Federal do Maranhão
Sigla da instituição: UFMA
Departamento: DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET
Programa: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET
Citação: SANTOS, Watson Robert Macedo. Metodos para Solução da Equação HJB-Riccati via Famíla de Estimadores Parametricos RLS Simplificados e Dependentes de Modelo.. 2014. [113 folhas]. Dissertação( PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET) - Universidade Federal do Maranhão, [São Luís] .
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/1892
Data de defesa: 21-Aug-2014
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