Um algoritmo genético para recuperação da malha de transferência e propriedades de robustez em um manipulador robótica

Abstract

Este estudo descreve um dos métodos do projeto das barreiras de desempenho e estabilidade robusta e análise de um controlador LQG/LTR em um manipulador robótico utilizando um modelo inteligente de algoritmo genético. Objetiva-se recuperar as propriedades de desempenho e estabilidade que são perdidas com a inserção de um estimador estocástico. A metodologia do projeto LQG/ LTR, através do qual estas propriedades de robustez são recuperadas é formulada pela definição da malha objetivo e em seguida, por meio de um procedimento assintótico que recuperam as características de resposta em frequência dessa malha, ajustando-se um parâmetro que irão gerar valores singulares cada vez mais próximos. Para isso, um algoritmo genético e um diagrama de Bode multivariável são usados. Desta forma, a sintonia é realizada por variações paramétricas na equação de Riccati que são coordenadas por um algoritmo genético e decomposição em valores singulares. Portanto, os resultados oriundos do projeto LQG/LTR permitiram um melhor desempenho com relação à robustez.