Estimación y control simultáneos de sistemas no lineales sujetos a perturbaciones acotadas utilizando métodos de horizonte móvil

Autores
Deniz, Néstor Nahuel
Año de publicación
2020
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis doctoral
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Giovanini, Leonardo Luis
Kofman, Ernesto
Godoy, José Luis
Ferramosca, Antonio
Lotito, Pablo
Descripción
Fil: Deniz, Néstor Nahuel. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas; Argentina.
En esta tesis se aborda el problema de estimación y control simultáneos de sistemas no lineales sujetos a perturbaciones a acotadas mediante técnicas de horizonte móvil. La tesis está compuesta de tres partes. La primer parte se enfoca en el problema de estimación de estados en sistemas no lineales sujeto a perturbaciones acotadas. El método de estimación propuesto utiliza un mecanismo de adaptación que actualiza el costo de arribo en función del error de estimación. En la segunda parte se aborda el problema de estimación cuando se conoce de manera parcial el modelo del sistema. La tercer parte constituye el tema central de ésta tesis, y consiste en complementar el estimador con un controlador, resolviendo ambos problemas de manera simultánea. El problema de control se encarga de calcular las entradas óptimas que llevará a los estados del sistema a la zona de operación deseada. Los problemas de estimación y control pueden resolverse de manera independiente. En esta tesis formulamos los problemas de estimación y control como un solo problema en el cual se estima la trayectoria de estados y se calcula la secuencia de acciones de control que llevará el estado del sistema a la zona de operación deseada, a pesar de las perturbaciones, ruidos de medición, incertidumbre y restricciones actuando sobre el sistema. Esta formulación conjunta de los problemas de estimación y control hace innecesaria la verificación de la validez del principio de separación para cada caso particular.
This thesis deals with the problem to solve simultaneously the estimation and control problem for nonlinear systems subject to bounded disturbances by mean of receding horizon techniques. The thesis has three main sections. The first part focuses on the problem of state estimation for nonlinear systems subject to bounded disturbances. The proposed estimation method makes use of an adaptive technique which updates the arrival-cost weight matrix as a function of the estimation error. The second part regards the estimation problem for the case when there is no available a model of the system. The third section consists of complement the estimator with a controller. The control problem deals with the computation of the optimal control actions, according to a performance index, required to steer the system to the desired operation zone. In this thesis, we formulate the estimation and control problems as one, which simultaneously estimates the optimal state trajectory and compute the sequence of control actions which will steer the system to the desired operation region, despite the disturbances, noise measurements, uncertainties and constraints present on the system.
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
Universidad Nacional del Litoral
Materia
Moving horizon techniques
Nonlinear systems
Model predictive control
Moving horizon estimation
Métodos de horizonte móvil
Sistemas no lineales
Control predictivo
Estimación de horizonte móvil
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
Repositorio
Biblioteca Virtual (UNL)
Institución
Universidad Nacional del Litoral
OAI Identificador
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En esta tesis se aborda el problema de estimación y control simultáneos de sistemas no lineales sujetos a perturbaciones a acotadas mediante técnicas de horizonte móvil. La tesis está compuesta de tres partes. La primer parte se enfoca en el problema de estimación de estados en sistemas no lineales sujeto a perturbaciones acotadas. El método de estimación propuesto utiliza un mecanismo de adaptación que actualiza el costo de arribo en función del error de estimación. En la segunda parte se aborda el problema de estimación cuando se conoce de manera parcial el modelo del sistema. La tercer parte constituye el tema central de ésta tesis, y consiste en complementar el estimador con un controlador, resolviendo ambos problemas de manera simultánea. El problema de control se encarga de calcular las entradas óptimas que llevará a los estados del sistema a la zona de operación deseada. Los problemas de estimación y control pueden resolverse de manera independiente. En esta tesis formulamos los problemas de estimación y control como un solo problema en el cual se estima la trayectoria de estados y se calcula la secuencia de acciones de control que llevará el estado del sistema a la zona de operación deseada, a pesar de las perturbaciones, ruidos de medición, incertidumbre y restricciones actuando sobre el sistema. Esta formulación conjunta de los problemas de estimación y control hace innecesaria la verificación de la validez del principio de separación para cada caso particular.
This thesis deals with the problem to solve simultaneously the estimation and control problem for nonlinear systems subject to bounded disturbances by mean of receding horizon techniques. The thesis has three main sections. The first part focuses on the problem of state estimation for nonlinear systems subject to bounded disturbances. The proposed estimation method makes use of an adaptive technique which updates the arrival-cost weight matrix as a function of the estimation error. The second part regards the estimation problem for the case when there is no available a model of the system. The third section consists of complement the estimator with a controller. The control problem deals with the computation of the optimal control actions, according to a performance index, required to steer the system to the desired operation zone. In this thesis, we formulate the estimation and control problems as one, which simultaneously estimates the optimal state trajectory and compute the sequence of control actions which will steer the system to the desired operation region, despite the disturbances, noise measurements, uncertainties and constraints present on the system.
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