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Redução de Ordem de Modelos Incertos por meio de Relaxações LMIs com Buscas em Escalares

Processo: 15/16600-2
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de novembro de 2015
Vigência (Término): 31 de outubro de 2017
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Elétrica - Eletrônica Industrial, Sistemas e Controles Eletrônicos
Pesquisador responsável:Ricardo Coração de Leão Fontoura de Oliveira
Beneficiário:Gustavo Sales Mazzoccante
Instituição Sede: Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Bolsa(s) vinculada(s):16/11841-4 - Redução de ordem de sistemas lineares incertos no domínio da frequência usando relaxações LMIs, BE.EP.MS
Assunto(s):Estabilidade robusta   Desigualdades matriciais lineares   Sistemas incertos
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Desigualdades Matriciais Lineares | Estabilidade robusta | Norma H-infinito | norma H-2 | redução de ordem de modelos | sistemas incertos | Análise e controle robusto

Resumo

O objetivo deste plano é o estudo de problemas de redução de ordem e cômputo de controladores de ordem reduzida para sistemas lineares afetados por parâmetros incertos invariantes no tempo, tendo como critério de desempenho a minimização de limitantes das normas H-infinito e H-2. Serão considerados sistemas a tempo contínuo e a tempo discreto. Serão abordadas estratégias que utilizam funções de Lyapunov dependentes de parâmetros como metodologia para solucionar os problemas, resultando em condições expressas como desigualdades matriciais que incluem escalares. Para valores fixos dos escalares, as condições reduzem-se a desigualdades matriciais lineares (em inglês, Linear Matrix Inequalities - LMIs). Serão utilizadas as ferramentas computacionais disponíveis no software Matlab para a programação de LMIs, além de parsers e solvers de domínio público.

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Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
MAZZOCCANTE, Gustavo Sales. Redução de modelos lineares incertos usando as normas H-2, H-infinito e H-infinito em baixas frequências por meio de relaxações LMIs. 2017. Dissertação de Mestrado - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação Campinas, SP.

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