Defesa P\u00fablica da Tese de Doutorado da Mestra em Engenharia El\u00e9trica CRISTIANE SILVA GARCIA<\/p>\n\n\n\n
Data: 25\/05\/2021 – ter\u00e7a-feira Link alternativo, em caso de falha do principal: https:\/\/meet.google.com\/iox-ckbb-gdx<\/a><\/p>\n\n\n\n Banca Examinadora: T\u00edtulo da tese: “CONTRIBUI\u00c7\u00d5ES PARA O M\u00c9TODO VIRTUAL REFERENCE FEEDBACK TUNING” Palavras-chave: Controle baseado em dados, solu\u00e7\u00f5es de m\u00ednimos quadrados, pro- blemas de erros nas vari\u00e1veis, VRFT, crit\u00e9rios de sele\u00e7\u00e3o de intervalos muito infor- mativos.”<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Defesa P\u00fablica da Tese de Doutorado da Mestra em Engenharia El\u00e9trica CRISTIANE SILVA GARCIA Data: 25\/05\/2021 – ter\u00e7a-feiraHor\u00e1rio: 14h00minA defesa ser\u00e1 realizada atrav\u00e9s da plataforma Mconf-UFRGS com acesso pelo link: https:\/\/mconf.ufrgs.br\/webconf\/00009898 Link alternativo, em caso de falha do principal: https:\/\/meet.google.com\/iox-ckbb-gdx Banca Examinadora:Prof. Dr. Julio Elias Normey Rico – Programa de P\u00f3s-Gradua\u00e7\u00e3o em Engenharia de Automa\u00e7\u00e3o e Sistemas… Continue a ler »Defesa de Tese de Doutorado – Cristiane Silva Garcia<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"neve_meta_sidebar":"","neve_meta_container":"","neve_meta_enable_content_width":"","neve_meta_content_width":0,"neve_meta_title_alignment":"","neve_meta_author_avatar":"","neve_post_elements_order":"","neve_meta_disable_header":"","neve_meta_disable_footer":"","neve_meta_disable_title":"","footnotes":""},"categories":[4],"tags":[],"class_list":["post-542","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-eventos"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ppgee\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/542","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ppgee\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ppgee\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ppgee\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ppgee\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=542"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ppgee\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/542\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ppgee\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=542"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ppgee\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=542"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ppgee\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=542"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
Hor\u00e1rio: 14h00min
A defesa ser\u00e1 realizada atrav\u00e9s da plataforma Mconf-UFRGS com acesso pelo link: https:\/\/mconf.ufrgs.br\/webconf\/00009898<\/a><\/strong><\/p>\n\n\n\n
Prof. Dr. Julio Elias Normey Rico – Programa de P\u00f3s-Gradua\u00e7\u00e3o em Engenharia de Automa\u00e7\u00e3o e Sistemas – UFSC
Prof. Dr. Celso Jos\u00e9 Munaro – Departamento de Engenharia El\u00e9trica – UFES
Prof\u00aa Dr\u00aa Luc\u00edola Campestrini – PPGEE – UFRGS
Presidente da banca\/Orientador: Prof. Dr. Alexandre Sanfelici Bazanella – PPGEE-UFRGS<\/p>\n\n\n\n
Resumo:
“Em m\u00e9todos de controle baseados em dados o ajuste dos par\u00e2metros do controlador \u00e9 realizado diretamente a partir dos dados coletados, sem a necessidade de estimar um modelo para o processo. Dentre os m\u00e9todos propostos na literatura, o Virtual Reference Feedback Tuning (VRFT) talvez seja o m\u00e9todo n\u00e3o iterativo mais empregado para realizar o ajuste dos par\u00e2metros de um controlador de modo a atingir um desempenho em malha fechada predeterminado. Contudo, a qualidade da estimativa dos par\u00e2metros com este m\u00e9todo \u00e9 afetada quando: h\u00e1 presen\u00e7a de ru\u00eddo nos sinais coletados, empregam-se controladores de ordem reduzida, ou os dados s\u00e3o coletados de um experimento pouco informativo. Assim, o presente trabalho prop\u00f5e solu\u00e7\u00f5es para esses tr\u00eas problemas. Para o caso ruidoso, o problema do VRFT \u00e9 formulado com as solu\u00e7\u00f5es de m\u00ednimos quadrados Data Least Squares (DLS) e Constrained Total Least Squares (CTLS). Na solu\u00e7\u00e3o CTLS considerou- se n\u00e3o apenas controladores com parametriza\u00e7\u00e3o linear, mas tamb\u00e9m controladores com polos e zeros livres, permitindo mais \ufb02exibilidade na escolha da estrutura do controlador. Para o caso de controladores de ordem reduzida, s\u00e3o propostos \ufb01ltros para a solu\u00e7\u00e3o CTLS, permitindo sua aplica\u00e7\u00e3o nesse caso. No caso em que os dados s\u00e3o coletados de um experimento pouco informativo, como dados de opera\u00e7\u00e3o, por exemplo, a utiliza\u00e7\u00e3o de todo o conjunto de dados n\u00e3o necessariamente melhora a estimativa dos par\u00e2metros, nem o desempenho em malha fechada. Portanto, no presente trabalho foram adaptados para o m\u00e9todo VRFT dois crit\u00e9rios de sele\u00e7\u00e3o de subconjuntos muito informativos de dados, presentes na literatura de identi\ufb01ca\u00e7\u00e3o de sistemas. Todas as contribui\u00e7\u00f5es propostas s\u00e3o ilustradas atrav\u00e9s de simula\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n