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Tipo: Dissertação
Título: Controle LPV robusto na estrutura RST aplicado à malha de velocidade de uma máquina de relutância variável 6/4
Autor(es): Mesquita, Vinícius Alexandre de
Orientador: Torrico, Bismark Claure
Coorientador: Nogueira, Fabrício Gonzalez
Palavras-chave: Controle robusto;Máquina de relutância variável;Controlador linear de parâmetros variantes;Desigualdades matriciais lineares;Estrutura RST;Automação
Data do documento: 29-Abr-2022
Citação: MESQUITA, V. A de. Controle LPV robusto na estrutura RST aplicado à malha de velocidade de uma máquina de relutância variável 6/4. 2022. 67 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2022.
Resumo: Este trabalho apresenta um controlador Linear com Parâmetros Variantes (LPV) robusto na estrutura RST (do inglês Reference Signal Tracking) para o controle de velocidade de uma Máquina de Relutância Variável (MRV) 6/4. Esta máquina possui um simulador que considera as não linearidades presentes na operação da MRV. A dinâmica da malha de velocidade foi baseada em um modelo discreto autorregressivo com entradas exógenas (do inglês autoregressive with exogenous inputs - ARX) LPV identificado para uma determinada faixa de operação a partir de dados coletados em simulação, sendo o nível de corrente normalizado e filtrado o parâmetro variante. Em posse dos parâmetros do modelo, os parâmetros do controlador LPV foram determinados por meio de um problema de otimização convexa, na forma de uma desigualdade matricial linear parametrizada (PLMI, do inglês parametrized linear matrix inequality). Desse modo, foi observado o desempenho do controlador LPV submetido à variação dos parâmetros e comparado com controladores convencionais com parâmetros fixos.
Abstract: This work presents a robust Linear parameter varying (LPV) controller in the Reference Signal Tracking (RST) structure to the speed control of a Switched Reluctance Machine (SRM) 6/4. This machine has a simulator that considers the nonlinearities present in the SRM operation. The dynamics of the speed loop was based on a discrete autoregressive with exogenous inputs (ARX) LPV model identified for a range of operation from data collected in simulation, where the scheduling parameter was the normalized filtered current level. With the model parameters, the LPV controller parameters were determined by means of a convex optimization problem, in the form of a parameterized LMI (PLMI). Thus, the performance of the LPV controller subjected to the variation of the scheduling parameters was compared to conventional controllers with fixed parameters.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/66174
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