Controle preditivo robusto de um helicóptero com três graus de liberdade sujeito a perturbações externas.

• Main Author: Marcelo Handro Maia
• Other Authors: Roberto Kawakami Harrop Galvão
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: Instituto Tecnológico de Aeronáutica 2008
• Subjects: Robustez (Matemática); Controle preditivo; Perturbações singulares; Helicópteros; Graus de liberdade; Controle com restrições; Controle; Engenharia aeronáutica
• Online Access: http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=512

Leis de controle preditivo têm encontrado crescente aceitação, especialmente com a evolução dos computadores e a ampliação de sua capacidade. Uma de suas características únicas é o tratamento sistemático de restrições no projeto dos controladores. Contudo, a presença conjunta de restrições e de incertezas, como erros de modelo ou perturbações, é capaz de levar controladores preditivos a perder a factibilidade, possivelmente ocasionando instabilidade e violações de restrições. Neste trabalho, um controlador preditivo robusto, baseado na formulação de endurecimento de restrições, é implementado para um helicóptero de três graus de liberdade mecânicos, com restrições no seu espaço de manobras, saturação nos atuadores e sujeito a perturbações limitadas. O controlador usa um modelo de predição linear obtido a partir da linearização de um modelo não-linear de sexta ordem existente na literatura. O modelo não-linear foi previamente ajustado, com base em dados experimentais, de modo a melhor representar o comportamento do sistema real. Um controlador preditivo nominal, que não leva em conta os efeitos das perturbações, foi considerado para fins de comparação. Resultados de simulações do tipo Monte Carlo e de testes experimentais revelam a superioridade, em termos de não-violação de restrições, do controlador preditivo robusto em relação a sua versão nominal. Por fim, foi proposta uma extensão da formulação de controle preditivo empregada. Tal extensão considera que os graus de liberdade de controle se encontram igualmente distribuídos ao longo do horizonte de predição.