Análise e projeto de controladores discretos com aprendizado direto

Abstract

Este trabalho é direcionado ao problema do projeto controle model-free. De forma geral, o projeto de sistemas de controle model-free requer que o engenheiro colete os dados experimentais e escolha um critério de desempenho. Assim, é possível determinar uma lei de controle que otimize o desempenho futuro. Entretanto, o termo model-free ou "livre de modelo" é impróprio uma vez que a utilização de dados experimentais para se fazer inferências sobre o sistema controlado pode ser considerado como um modelo simplificado da planta. Neste sentido, este trabalho explora novas representações simplificadas para plantas não-lineares, que, diferentemente dos modelos tradicionais, apresenta um número reduzido de parâmetros a serem identificados e cuja ordem não está relacionada à ordem da planta. A busca por controladores model-free e modelos simplificados têm, especialmente nas últimas duas décadas, despertado o interesse da comunidade de controle. Um número significativo de trabalhos relacionados a novas estratégias de controle model-free, estabilidade, robustez e aplicabilidade têm sido apresentado na literatura de controle.