Equacao De Riccati
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1. Estabilizabilidade de plantas instáveis de fase não mínima com multiplicidade arbitrária através de canais AWGN
Neste artigo, obtemos a relação sinal-ruído ínfimo (SNR) necessário para a estabilizabilidade de um laço linear saída de realimentação ao longo de um canal de Gaussian aditivo branco ruído (AWGN) em forma fechada. O foco em canais AWGN nos permitirá, então, definir a capacidade do canal mínima exigida para estabilizabilidade. Finalmente, o SNR �
Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica. Publicado em: 2012-08
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2. Controle ótimo por modos deslizantes via função penalidade / Optimal sliding mode control approach penalty function
Este trabalho aborda o problema de controle ótimo por modos deslizantes via função penalidade para sistemas de tempo discreto. Para resolver este problema será desenvolvido uma estrutura matricial alternativa baseada no problema de mínimos quadrados ponderados e funções penalidade. A partir desta nova formulação é possível obter a lei de controle
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 01/07/2011
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3. UMA GENERALIZACÃO DA EQUACAO DE RICATTI E AS SINGULARIDADES DA SUA APLICAÇÃO DE POINCARÉ / THE GENERALIZATION OF THE RICCATI EQUATION AND SINGULARITIES OF ITS POINCARÉ MAP
A generalização da equação de Riccati estudada neste trabalho é z¿(t) = z(t)(n) + an¿1(t)z(t)(n¿1) + . . . + a1(t)z(t) + a0(t). A Aplicação de Avanço leva za em zb se o problema de valor inicial, com z(a) = za, tem solução definida em [a,b] com z(b) = zb. Quando a = 0 e b = 1, a Aplicação de Avanço é conhecida como Aplicação de Poincaré.
Publicado em: 2011
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4. Sistemas lineares singulares sujeitos a saltos Markovianos / Singular linear systems subject to Markov jumps
Esta tese trata das propriedades estruturais e do controle de sistemas lineares singulares sujeitos a saltos Markovianos (SLSSM). Três questões fundamentais são consideradas para esta classe de sistemas. A primeira estabelece condições necessárias para que o sistema seja estocasticamente regular em um período de tempo determinado. A segunda trata da e
Publicado em: 2010
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5. Recursive robust regulator for discrete-time state-space systems / Regulador robusto recursivo para sistemas lineares de tempo discreto no espaço de estado
This dissertation deals with robust recursive regulators for discrete-time systems subject to parametric uncertainties. A new quadratic functional based on the combination of penalty functions and game theory is proposed to solve this class of problems. An important issue of this approach is that the recursiveness can be performed without the need of adjusti
Publicado em: 2009
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6. Utilização dos métodos SDRE e filtro de Kalman para o controle de atitude de simuladores de satélites / Application of SDRE and Kalman filter methods to attitude control of satellite simulators.
Space missions involving automatic procedures for big attitude maneuvers and control using new non-linear control techniques require from the satellite Attitude Control System (ACS) reliability, adequate performance and robustness. In that context, experimental validation of new equipment and/or non-linear control techniques through prototypes is the way to
Publicado em: 2009
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7. Utilização dos métodos SDRE e filtro de Kalman para o controle de atitude de simuladores de satélites / Application of SDRE and Kalman filter methods to attitude control of satellite simulators.
Missões espaciais envolvendo procedimentos automáticos de grandes manobras de atitude e controle utilizando novas técnicas de controle não-lineares exigem do Sistema de Controle de Atitude (SCA) alta confiabilidade, bom desempenho e robustez. Neste contexto, a validação experimental de novos equipamentos e/ou técnicas de controle não-linear é o cami
Publicado em: 2009
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8. Métodos Neuronais para a Solução da Equação Algébrica de Riccati e o LQR / Neural methods for the solution of Equation Of algebraic Riccati and LQR
Apresenta-se nesta dissertação os resultados a respeito de dois métodos neuronais para a resolução da equação algébrica de Riccati(EAR), que tem varias aplicações, sendo principalmente usada pelos Regulador Linear Quadrático(LQR), controle H2 e controle H1. É apresentado a EAR real e simétrica e dois métodos baseados em uma rede neuronal direta
Publicado em: 2008
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9. Controle H-infinito não linear e a equação de Hamilton Jacobi-Isaacs. / Nonlinear H-infinity control and the Hamilton-Jacobi-Isaacs equation.
O objetivo desta tese é investigar aspectos práticos que facilitem a aplicação da teoria de controle H1 não linear em projetos de sistemas de controle. A primeira contribuição deste trabalho é a proposta do uso de funções ponderação com dinâmica no projeto de controladores H1 não lineares. Essas funções são usadas no projeto de controladores
Publicado em: 2008
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10. Controle ótimo de equações diferenciais estocásticas lineares excitadas por martingales quadrado integráveis.
Este trabalho trata do controle ótimo de sistemas descritos por Equações Diferenciais Estocásticas (EDE). Os resultados apresentados podem ser divididos em três partes. A primeira delas aborda um problema de controle ótimo não-linear sendo investigada a possibilidade de considerar como controles admissíveis processos adaptados à s-álgebra gerada pe
Publicado em: 2008
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11. Lines of principal curvature on canal surfaces in R³
Neste trabalho são determinadas as curvaturas principais e as linhas de curvatura principal das superfícies canal que são as envoltórias de famílias de esferas com raios variáveis e centros deslocando-se ao longo de curvas fechadas regulares em R³. A partir de uma conexão com as equações de Riccati mostra-se que estas superfícies têm no máximo d
Anais da Academia Brasileira de Ciências. Publicado em: 2006-09
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12. Global stabilizaton with improved performance for linear systems with actuator saturation
Este trabalho trata do problema da estabilização global de sistemas lineares com saturação nos atuadores. A estabilização global é obtida por meio de uma estratégia de escalonamento de ganho, aplicada a uma lei de controle parametrizada construída a partir de uma família de soluções da equação de Riccati (ARE). O algoritmo de escalonamento é g
Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica. Publicado em: 2003-03