Alocação computacional inteligente de autoestruturas para controle multivariavel
João Viana da Fonseca Neto
TESE
Português
(Broch.)
T/UNICAMP F733a
Campinas, SP : [s.n.], 2000.
191p. : il.
Orientador : Celso Pascoli Bottura
Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação
Resumo: Apresenta-se nesta tese uma proposta para alocação de auto estruturas em sistemas dinâmicos lineares multivariáveis por realimentação de estado que tem por base o projeto do regulador linear quadrático (RLQ), otimização multiobjetivo, computação evolutiva e programação paralela. O problema...
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Resumo: Apresenta-se nesta tese uma proposta para alocação de auto estruturas em sistemas dinâmicos lineares multivariáveis por realimentação de estado que tem por base o projeto do regulador linear quadrático (RLQ), otimização multiobjetivo, computação evolutiva e programação paralela. O problema da alocação de autoestruturas é formulado em termos de projetos RLQ e de um método de desigualdades no intuito de colocar a formulação proposta como de problema de otimização multiobjetivo. Este problema é solucionado através do desenvolvimento de algoritmo genético paralelo dedicado à busca das matrizes de ponderação do projeto RLQ. Estratégias de busca são formuladas e elementos de inteligência computacional são utilizados para modelá-Ias e implementá-Ias em uma unidade de decisão lógica que interage com o otimizador genético
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Abstract: In this thesis a proposal for eigenstructure placement for multivariable linear dynamic systems by state feedback based on the linear quadratic regulator (LQR), multiobjective optimization, evolutionary computation and parallel programming is presented. The eigenstructure placement problem...
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Abstract: In this thesis a proposal for eigenstructure placement for multivariable linear dynamic systems by state feedback based on the linear quadratic regulator (LQR), multiobjective optimization, evolutionary computation and parallel programming is presented. The eigenstructure placement problem is formulated based on LQR designs and on an inequality method to conceive a multiobjective optimization problem for the proposed formulation. The solution to this problem is obtained via the development of a parallel genetic algorithm dedicated to the search of LQR design's weighting matrices. Search strategies are formulated and elements of computational intelligence are used to model them and their implementations are made on a logical decision unit that interacts with the GA-optimizer
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Bottura, Celso Pascoli, 1938-
Orientador
Kaszkurewicz, Eugenius
Avaliador
Paiva, Ely Carneiro de, 1965-
Avaliador
Magalhães, Mauricio Ferreira, 1951-
Avaliador
Von Zuben, Fernando José, 1968-
Avaliador
Alocação computacional inteligente de autoestruturas para controle multivariavel
João Viana da Fonseca Neto
Alocação computacional inteligente de autoestruturas para controle multivariavel
João Viana da Fonseca Neto
Exemplares
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