Control e Identificación Robusta

ETS de Ingenieros Industriales
Universidad de Valladolid
Julio 2004
Control Robusto Avanzado
Objetivo: El objetivo de este curso es desarrollar varios resultados obtenidos durante
la última década en control robusto de sistemas lineales e invariantes en el
tiempo. También se estudiarán varios problemas aún abiertos y las tendencias actuales en el área. Los temas a cubrir incluyen restricciones cuadráticas
integrales (IQCs); caracterización de operadores variantes en el tiempo y
lentamente variantes en el tiempo; control H2 robusto; control `1 ; introducción a la identificación robusta; y validación de modelos. Estos temas
serán ilustrados con varias aplicaciones provenientes de distintos campos,
incluyendo mecánica estadı́stica y visión dinámica.
Prerequisitos: Un curso a nivel de postgrado en sistemas lineales, un curso a nivel de
postgrado en operadores lineales y espacios de Hilbert, un curso introductorio en control robusto incluyendo parametrización de Youla, Control H∞
y parametrización de estabilidad y desempeño robusto en presencia de incertidumbre estructurada (análisis/sı́ntesis µ).
Instructor: Profesor Mario Sznaier, Departamento de Ingenierı́a Eléctrica, The Pennsylvania State University, University Park, EE. UU.
email: [email protected].
Libro de Referencia: R. S. Sánchez Peña and M. Sznaier, John Wiley Robust Systems Theory and
Applications, Interscience, 1998. (TJ213.S11544).
Referencias Adicionales:
(a) Control Robusto de Sistemas SISO:
◦ Feedback Control Theory, J. C. Doyle, B. Francis and A. Tannenbaum. Macmillan Publishing Co., New–York, 1992 (TJ216.D69).
(b) Parametrization de Youla, Diseño Usando Optimization Convexa:
◦ Linear Controller Design, Limits of Performance, S. Boyd and C.
Barratt, Prentice Hall, 1991 (TJ213.B625).
(c) Control Robusto: Incertidumbre Dinámica:
◦ Robust and Optimal Control, K. Zhou, J. Doyle and K. Glover,
Prentice Hall, 1996 (QA402.3.Z48).
◦ Essentials of Robust Control, K. Zhou and J. Doyle and K. Glover,
Prentice Hall, 1998. (QA402.3.Z475)
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◦ A Course in Robust Control Theory : A Convex Approach, G.
Dullerud and F. Paganini, Springer, New York, 2000 (TJ217.2D85)
◦ Control of Uncertain Systems, A Linear Programming Approach,
M. A. Dahleh and I. J. Diaz–Bobillo, Prentice Hall, 1995 (TJ213.D24).
(d) Control Robusto: Incertidumbre Parametrica:
◦ New Tools for Robustness of Linear Systems, B. R. Barmish, MacMillan, 1994 (QA402.3.B436).
◦ Robust Control: the Parametric Approach, S. P. Bhattacharyya, H.
Chapellat and L. H. Keel, Prentice Hall, 1995 (TJ213.B534).
(e) Identificacion Robusta
◦ Control-Oriented System Identification : An H∞ Approach, J.
Chen and G. Gu, John Wiley, New York, 2000 (TJ217.2.C49)
Software: Matlab y Simulink.
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Temario
1. Incertidumbre Lineal e Invariante en el Tiempo (LIT).
(a) Repaso de control H∞
(b) Condiciones necesarias y suficientes para estabilidad robusta con incertidumbre sin estructura.
(c) Desempeño robusto
(d) Equivalencia con estabilidad robusta bajo incertidumbre con estructura.
(e) Condiciones necesarias y suficientes para desempeño robusto bajo incertidumbre estructurada (análisis µ).
(f) sı́ntesis µ.
2. Restricciones Cuadráticas Integrales (IQCs)
(a) Definición
(b) Caracterización de operadores variantes en el tiempo (LVT)
(c) Caracterización de operadores lentamente variantes (LLVT)
(d) Condiciones necesarias y suficientes para estabilidad robusta con incertidumbre LTV y LLTV.
3. Control Robusto H2
(a) Análisis de robustez de controladores H2 clásicos
(b) Norma H2 de sistemas LVT.
(c) Condiciones necesarias y suficientes para desempeño H2 robusto.
(d) Problemas abiertos.
4. Control Óptimo `1
(a) Control de sistemas monovariables.
(b) El caso multivariable
(c) Aproximaciones de orden acotado
(d) Controladores no–lineales
(e) Concepto de super–estabilidad.
(f) Problemas abiertos.
5. Introducción a la Identificación Orientada al Control.
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(a) Planteamiento del problema
(b) Consistencia, error de identificación y convergencia
(c) Algoritmos interpolantes
(d) Identificación con datos mixtos temporales/frecuenciales.
(e) Problemas abiertos
6. Introducción a la (In)Validación de Modelos
(a) Invalidación de modelos como un problema de interpolación.
(b) Condiciones necesarias y suficientes para invalidación.
(c) El caso de incertidumbre estructurada. Resultados recientes para sistemas LLTV y problemas abiertos.
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