Redução 'H IND.2 e 'H INFINITO' de modelos atraves de desigualdades matriciais lineares : otimização local e global
Edvaldo Assunção
TESE
Português
(Broch.)
T/UNICAMP As79r
Campinas, SP : [s.n.], 2000.
91p. : il.
Orientador: Pedro Luis Dias Peres
Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação
Resumo: Este trabalho aborda o problema de redução de modelos para sistemas dinâmicos lineares, contínuos e discretos no tempo, tendo como critérios as normas 1i2 e 1ioo da matriz de transferência associada ao erro de redução. Primeiramente, são apresentados e discutidos os principais métodos de...
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Resumo: Este trabalho aborda o problema de redução de modelos para sistemas dinâmicos lineares, contínuos e discretos no tempo, tendo como critérios as normas 1i2 e 1ioo da matriz de transferência associada ao erro de redução. Primeiramente, são apresentados e discutidos os principais métodos de redução de modelos existentes na literatura. A seguir, o problema de redução 1i2 e 1ioo de modelos é formulado em termos de desigualdades matriciais bilineares, assim como o problema de redução 1i2 de ordem de controlador (neste caso, a formulação apresentada difere das demais existentes na literatura). São propostos algoritmos de otimização local para a redução 1i2 e 1ioo de modelos contínuos e discretos no tempo, com ou sem incertezas, baseados na iteração entre dois subproblemas formulados em termos de desigualdades matriciais lineares. Esses algoritmos não possuem convergência garantida e, como mostrado, são dependentes da inicialização. Finalmente, são propostos algoritmos de otimização global para a redução 1i2 e 1ioo de modelos e para a redução 1i2 da ordem de controladores para sistemas contínuos no tempo. Estes algoritmos têm convergência para o ótimo global garantida em tempo finito e são baseados na técnica de otimização branch-and-bound, com subproblemas convexos na forma de desigualdades matriciais lineares
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Abstract: This work addresses the problem of mo deI reduction for continuous and discrete-time linear dynamic systems, using as criteria the 1-l2 and the 1-loo norms of the transfer matrix associated to the reduction error. First, some important mo deI reduction methods in the literature are...
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Abstract: This work addresses the problem of mo deI reduction for continuous and discrete-time linear dynamic systems, using as criteria the 1-l2 and the 1-loo norms of the transfer matrix associated to the reduction error. First, some important mo deI reduction methods in the literature are presented and discussed. Then, the problem of1-l2 and 1-loo model reduction is formulated in terms of bilinear matrix inequalities, as well as the problem of controller order reduction with criterion 1-l2 (in this case, the formulation presented differs from the existing ones in the literature). Local optimization algo rithms are proposed to solve the problem of 1-l2 and 1-loo model reduction for continuous and discrete-time systems, with or without uncertainties, based on the iteration between two subproblems formulated in terms of linear matrix inequalities. These algorithms do not have convergence assured and, as shown, depend on the initialization. Finally, global optimization algorithms are proposed to solve the problem of 1-l2 and 1-loo model reduction and the 1-l2 controller order reduction for continuous-time systems. These algorithms have convergence assured to the global optimum in finite time, being based on branch-and-bound optimization techniques, with convex subproblems in terms of linear matrix inequalities
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Peres, Pedro Luis Dias, 1960-
Orientador
Ferreira, Paulo Augusto Valente, 1958-
Avaliador
Mendes, Rafael Santos, 1957-
Avaliador
Teixeira, Marcelo Carvalho Minhoto
Avaliador
Pieri, Edson Roberto de
Avaliador
Redução 'H IND.2 e 'H INFINITO' de modelos atraves de desigualdades matriciais lineares : otimização local e global
Edvaldo Assunção
Redução 'H IND.2 e 'H INFINITO' de modelos atraves de desigualdades matriciais lineares : otimização local e global
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