Atribución-NoComercial 4.0 InternacionalAngulo García, Fabiola (Thesis advisor)Rincón Santamaría, Alejandro2019-07-032019-07-032010https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/70164Muchos sistemas considerados en ingeniería son altamente no lineales, experimentan comportamiento con variación temporal, y perturbaciones externas. Como resultado, los modelos para diseño del controlador involucran parámetros con comportamiento variable desconocido y algún error de modelado. Esto puede dar lugar a un desempeño de lazo cerrado inadecuado en aplicaciones practicas, si se usa un controlador que no tenga en cuenta estos factores. Varias técnicas de control pueden servir para manejar la variación de parámetros: identificación en línea, ajuste de parámetros, control robusto y control adaptativo. El modelo usado para formular el controlador debe describir el comportamiento dinámico de la planta con adecuada exactitud y tener una estructura simple. Un tipo básico de modelo es el modelo físico, el cual puede servir para probar el desempeño en lazo cerrado mediante simulación. Sin embargo, su estructura compleja hace difícil el manejo de la variación de parámetros, de manera que se deben usar modelos de regresión de caja negra. Nosotros tratamos los problemas mencionados en este trabajo de tesis, de acuerdo con las siguientes dos partes. En la primera parte, presentamos una nueva metodología de control adaptativo para plantas que presentan bifurcaciones locales suaves. La idea es manejar el efecto del comportamiento no lineal y los parámetros desconocidos de la planta. El elemento esencial de la metodología es establecer un modelo de regresión de la planta sobre la base de la forma normal asociada a la bifurcación local. Para este propósito, combinamos teoría de bifurcaciones con técnicas de control. La forma normal tiene varias restricciones: i) es solo valida para una vecindad pequeña alrededor del punto de bifurcación, ii) se asume que el punto de bifurcación esta ubicado en el origen del plano estado-parámetro, y iii) consiste de una ecuación diferencial de primer orden si la bifurcación es fold, pitchfork, transcrítica o cusp. En vista de estas dificultades, proponemos la inserción de términos adicionales, tanto lineales como lineales, y un grado relativo adecuado. 5Como resultado se obtiene una planta en forma Brunovsky que incluye términos de error de modelado y es linealmente parametrizable. Asumiendo que los errores de modelado tienen funciones de acotamiento superiores conocidas, es posible diseñar un controlador adaptativo robusto sobre la base de este modelo. En la segunda parte, formulamos un esquema MRAC para plantas con conmutación dependiente de los estados e instantes de conmutación conocidos, usando la ley de adaptación múltiple de [1]. El enfoque de ley de adaptación múltiple de [1] utiliza el método de Pasividad, considera plantas lineales y requiere teoría especial para sistemas conmutados. Nosotros formulamos un MRAC de superficie deslizante sobre la base de este enfoque, pero en términos de la teoría de Lyapunov clásica para sistemas variantes en el tiempo (método directo de Lyapunov), sin usar ninguna teoría especial para sistemas conmutados. Se preservan beneficios importantes del método de [1]: i) el error de seguimiento converge asintóticamente a Zero, y ii) no se requiere la convergencia del error de seguimiento o la superficie deslizante hacia ningún conjunto residual durante el tiempo transcurrido entre instantes de conmutación sucesivos. Adicionalmente, se introduce una técnica de robustez moderna en el esquema formulado, con el fin de manejar las perturbaciones externas y reducir el uso del enfoque de [1] a un nivel mínimo.Many engineering plants are highly nonlinear, experience time varying behavior and unknown exogenous disturbances. As result, the models for controller design involve parameters with unknown varying behavior and some modelling error. This may lead to poor closed loop performance in practical applications, if a naive controller is used. Several control techniques may serve to handle the parameter variation: on line identification, parameter adjustment, robust control and adaptive control. The model used to formulate the controller must describe the dynamical behavior of the plant with adequate accuracy and have a simple structure. A basic type of model is the physical model, which may serve for testing the closed loop performance by simulation. Nevertheless, its complex structure renders difficult the rejection of parameter variation, such that the black box regression models are more suitable. We dealt with the mentioned problems in this thesis work, according to the following two parts. In the first one, we present a novel methodology of adaptive control for plants undergoing local smooth bifurcations. The aim is to handle the effect of the nonlinear behavior and unknown plant parameters. The essential element of the methodology is to establish a plant regression model on the basis of the normal form associated to the local bifurcation. To that purpose, we combine bifurcation theory with control techniques. The normal form has several restrictions: i) it is only valid on a tight neighborhood of the bifurcation point, ii) the bifurcation point is assumed to be located at the origin of the state-parameter plane, and iii) it consists of a first order differential equation if the bifurcation is either fold, pitchfork, transcritical or cusp. To overcome this, we propose the insertion of additional linear and nonlinear terms, and the use of an adequate relative degree. As result, a plant in Brunovsky form is obtained, which includes modelling error terms and is linearly parameterizable. Assuming that the modelling errors have known upper bounding functions, a robust adaptive controller may be designed upon this 3model. In the second part, we develop a MRAC scheme for plants with state dependent switching whose switching instants are known, using the multiple update law approach of [1]. The multiple update law approach of [1] is stated in terms of the Passivity formalism, for linear plants and requires special theory for switched systems. We develop a surface sliding MRAC using this approach, in terms of the classic Lyapunov Theory for time variable systems (direct Lyapunov method), without using special theory for switched systems. Important benefits of [1] are retained: i) the tracking error converges asymptotically to zero, ii) the convergence of the tracking error or the sliding surface to some residual set during the time elapsed between successive switching instants is not required. In addition, a modern robust technique is introduced to the developed scheme, in order to handle the external disturbances and the case that the approach of [1] is to be used at at minimum level.application/pdfspaDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/62 Ingeniería y operaciones afines / EngineeringTrabajo de grado - Doctoradohttp://bdigital.unal.edu.co/2337/info:eu-repo/semantics/openAccessPlantas no lineales, Plantas con conmutación, Control adaptativo, Control robusto, Control no lineal, Control automático, Sistemas de control adaptativo, Teoría del control no lineal