Defesa P\u00fablica da Disserta\u00e7\u00e3o de Mestrado do Engenheiro de Controle e Automa\u00e7\u00e3o Ricardo Scheid Filho<\/p>\n\n\n\n
Data: 04\/08\/2021 – quarta-feira
Hor\u00e1rio: 14h00min<\/p>\n\n\n\n
A defesa ser\u00e1 realizada atrav\u00e9s de videoconfer\u00eancia, pelo link: https:\/\/teams.microsoft.com\/l\/meetup-join\/19%3ankDdaJsxsUrD1mBEBOPW1EnBf__3ztw1vGgb-tIayRQ1%40thread.tacv2\/1627654569998?context=%7b%22Tid%22%3a%22b34c1d55-a43e-4a20-9218-a1a42eab149a%22%2c%22Oid%22%3a%227f7e425f-2d76-4b87-abbe-2c47b8ac5748%22%7d<\/a><\/p>\n\n\n\n Banca Examinadora: T\u00edtulo da disserta\u00e7\u00e3o: “IDENTIFICA\u00c7\u00c3O DO CONTROLADOR \u00d3TIMO PARA REJEI\u00c7\u00c3O \u00c0 PERTURBA\u00c7\u00c3O”<\/p>\n\n\n\n Resumo: Palavras-chave: Sistemas de controle, controle baseado em dados, projeto de controle, modelo de refer\u00eancia, rejei\u00e7\u00e3o \u00e0 perturba\u00e7\u00e3o.”<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Defesa P\u00fablica da Disserta\u00e7\u00e3o de Mestrado do Engenheiro de Controle e Automa\u00e7\u00e3o Ricardo Scheid Filho Data: 04\/08\/2021 – quarta-feiraHor\u00e1rio: 14h00min A defesa ser\u00e1 realizada atrav\u00e9s de videoconfer\u00eancia, pelo link: https:\/\/teams.microsoft.com\/l\/meetup-join\/19%3ankDdaJsxsUrD1mBEBOPW1EnBf__3ztw1vGgb-tIayRQ1%40thread.tacv2\/1627654569998?context=%7b%22Tid%22%3a%22b34c1d55-a43e-4a20-9218-a1a42eab149a%22%2c%22Oid%22%3a%227f7e425f-2d76-4b87-abbe-2c47b8ac5748%22%7d Banca Examinadora:Prof. Dr. Alexandre Sanfelici Bazanella – PPGEE \u2013 UFRGSProf. Dr. Marcelo Farenzena – PPGEQ \u2013 UFRGSProf. Dr. Guilherme Ara\u00fajo Pimentel – System, Estimation, Control and… Continue a ler »Defesa de Disserta\u00e7\u00e3o de Mestrado – Ricardo Scheid Filho<\/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-568","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-eventos"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ppgee\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/568","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=568"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ppgee\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/568\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ppgee\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=568"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ppgee\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=568"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ppgee\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=568"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
Prof. Dr. Alexandre Sanfelici Bazanella – PPGEE \u2013 UFRGS
Prof. Dr. Marcelo Farenzena – PPGEQ \u2013 UFRGS
Prof. Dr. Guilherme Ara\u00fajo Pimentel – System, Estimation, Control and Optimization Group \u2013 University of Mons (B\u00e9lgica)
Presidente da banca\/Orientadora: Profa. Dra. Luc\u00edola Campestrini – PPGEE – UFRGS<\/p>\n\n\n\n
“No projeto de sistemas de controle, uma caracter\u00edstica usualmente buscada no sistema em malha fechada diz respeito \u00e0 capacidade de seguimento de refer\u00eancia com erro nulo em regime permanente. No contexto de controle baseado em dados, por sua vez, n\u00e3o \u00e9 diferente, sendo a literatura voltada a este problema muito mais explorada do que o problema da rejei\u00e7\u00e3o a dist\u00farbios na entrada do sistema. Levando em considera\u00e7\u00e3o que em in\u00fameras aplica\u00e7\u00f5es industriais o problema da rejei\u00e7\u00e3o \u00e0 perturba\u00e7\u00e3o \u00e9 t\u00e3o ou mais relevante que o problema de seguimento de refer\u00eancia, este trabalho apresenta um novo m\u00e9todo direto de controle baseado em dados dedicado ao problema da rejei\u00e7\u00e3o \u00e0 perturba\u00e7\u00e3o. Inspirado pela solu\u00e7\u00e3o trazida pelo m\u00e9todo Optimal Controller Identi\ufb01cation (OCI), que permite a identi\ufb01ca\u00e7\u00e3o dos par\u00e2metros do controlador para o caso do seguimento de refer\u00eancia, o m\u00e9todo aqui estruturado tamb\u00e9m utiliza uma abordagem por erro de predi\u00e7\u00e3o, que visa proporcionar proriedades estat\u00edsticas mais vantajosas se comparadas a outros m\u00e9todos encontrados na literatura quando os dados utilizados s\u00e3o afetados por ru\u00eddo. Devido \u00e0 complexidade da fun\u00e7\u00e3o objetivo estruturada pelo problema, um algoritmo de otimiza\u00e7\u00e3o dedicado tamb\u00e9m \u00e9 desenvolvido permitindo a identi\ufb01ca\u00e7\u00e3o do modelo de refer\u00eancia simultaneamente \u00e0 identi\ufb01ca\u00e7\u00e3o dos par\u00e2metros do controlador. Atrav\u00e9s de exemplos de aplica\u00e7\u00e3o, os resultados do m\u00e9todo aqui denominado Optimal Controller Identi\ufb01cation for Disturbance rejection (OCI-D) mostram que as propriedades estat\u00edsticas obtidas de fato s\u00e3o melhores que as presentes em m\u00e9todos que utilizam m\u00ednimos quadrados e vari\u00e1vel instrumental para a solu\u00e7\u00e3o do problema de otimiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n