Aluno: Chrystian Lenon Remes Orientador: Lucíola Campestrini Coorientador: Jeferson Vieira Flores Título: APLICAÇÃO DE METODOLOGIAS DE CONTROLE BASEADO EM DADOS EM CONVERSORES CC-CC Área de Concentração: Automação e Controle Data da defesa: 16/06/2021Repositório Digital (LUME /UFRGS): https://lume.ufrgs.br/handle/10183/230207
Lucíola Campestrini
- Orientadora de Mestrado e Doutorado – Docente Permanente;
- Doutora em Engenharia Elétrica (PPGEE), UFRGS – Porto Alegre, RS, BRASIL.
E-mail: luciola@ufrgs.br
CV Lattes: http://lattes.cnpq.br/3250920179725303
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7391-4004
- Identificação de sistemas;
- Controle de processos;
- Controle baseado em dados;
- Controle robusto.
Orientações de teses concluídas
MULTIVARIABLE DATA-DRIVEN CONTROL: NON-MINIMUM PHASE SYSTEMS, STATE-FEEDBACK AND CONTROLLER CERTIFICATION
Aluno: Gustavo Rodrigues Gonçalves da Silva – Orientador: Alexandre Sanfelici Bazanella – Coorientador: Lucíola Campestrini – Título: MULTIVARIABLE DATA-DRIVEN CONTROL: NON-MINIMUM PHASE SYSTEMS, STATE-FEEDBACK AND CONTROLLER CERTIFICATION – Área de Concentração: Controle e Automação – Data da defesa: 11/10/19
Orientações de dissertações concluídas
MODELOS DE REFERÊNCIA PARA PROJETO DE CONTROLADOR RESSONANTE
Aluno: Guilherme de Paoli Beal Orientadora: Lucíola CampestriniCoorientador: Jeferson Vieira Flores Título: MODELOS DE REFERÊNCIA PARA PROJETO DE CONTROLADOR RESSONANTE Área de Concentração: Automação e Controle Data da Defesa: 31/10/2024 Repositório Digital (LUME / UFRGS): https://lume.ufrgs.br/handle/10183/282830
IDENTIFICAÇÃO DE SISTEMAS DE GUINDASTE DE PÓRTICO
Aluno: Carlos Eduardo Pedroso de OliveiraOrientador: Lucíola CampestriniCoorientador: Renato Ventura Bayan HenriquesTítulo: IDENTIFICAÇÃO DE SISTEMAS DE GUINDASTE DE PÓRTICOÁrea de Concentração: Automação e ControleData da defesa: 01/07/2022Repositório Digital (LUME /UFRGS): https://lume.ufrgs.br/handle/10183/254330
Método VRFT-LPV para Sistemas Multivariáveis
Aluno: Rômulo SehnemOrientador: Lucíola CampestriniTítulo: Método VRFT-LPV para Sistemas MultivariáveisÁrea de Concentração: Automação e ControleData da defesa: 30/12/2021Repositório Digital (LUME /UFRGS): https://lume.ufrgs.br/handle/10183/241902#:~:text=O%20Virtual%20Reference%20Feedback%20Tuning,invariantes%20no%20tempo%20(LIT).
IDENTIFICAÇÃO DO CONTROLADOR ÓTIMO PARA REJEIÇÃO À PERTURBAÇÃO
Aluno: Ricardo Scheid FilhoOrientador: Lucíola CampestriniTítulo: IDENTIFICAÇÃO DO CONTROLADOR ÓTIMO PARA REJEIÇÃO À PERTURBAÇÃOÁrea de Concentração: Controle e AutomaçãoData da defesa: 04/08/2021Repositório Digital (LUME /UFRGS): https://lume.ufrgs.br/handle/10183/231582
Artigos
Optimal Controller Identification for multivariable non-minimum phase systems
HUFF, Daniel Denardi; CAMPESTRINI, Lucíola; SILVA, Gustavo Rodrigues Gonçalves da; BAZANELLA, Alexandre Sanfelici. Optimal Controller Identification for multivariable non-minimum phase systems. ISA Transactions, v. 153, p. 133-142, Oct. 2024. DOI: https://doi.org/10.1016/j.isatra.2024.07.016.
DATA DRIVEN PERFORMANCE MONITORING AND RETUNING USING PID CONTROLLERS
MUNARO, CELSO JOSE ; PIMENTEL, MATHEUS RANGEL ; BACCI DI CAPACI, RICCARDO ; CAMPESTRINI, LUCIOLA . Data driven performance monitoring and retuning using PID controllers. COMPUTERS & CHEMICAL ENGINEERING, v. 178, p. 108360, 2023.doi.org/10.1016/j.compchemeng.2023.108360
A DATA-DRIVEN APPROACH FOR THE DESIGN OF WIDE-AREA DAMPING CONTROLLERS
Bernardo, R.T., Campestrini, L., Oliveira, R.C.L.F. et al. A Data-driven Approach for the Design of Wide-Area Damping Controllers. J Control Autom Electr Syst 34, 926–940 (2023). https://doi.org/10.1007/s40313-023-01026-0
Virtual Reference Feedback Tuning Applied to DC-DC Converters
REMES, C. L., Gomes, R. B., FLORES, J. V., Líbano, F. B., CAMPESTRINI, L., Virtual Reference Feedback Tuning Applied to DC-DC Converters, IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS, ISSN: 0278-0046, 2021. DOI: 10.1109/tie.2020.2967729
Livros
Data-driven Controller Design: the H2 approach
BAZANELLA, A. S., CAMPESTRINI, L., ECKHARD, D., Data-driven Controller Design: the H2 approach, ISBN 978-94-007-2300-9, Springer, New York, 2012.
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