Projeto LQG/LTR de um veículo lançador de satélites de modelo reduzido via norma hankel por inteligência artificial / Paulo Ricardo Almeida Forte

Abstract

Esta dissertação tem como objetivo projetar uma Rede Neural Artificial Recorrente (RNAR) e um Algorítimo Genético (AG) para a recuperação das propriedades de robustez do projeto LQG/LTR de um Veículo Lançador de Satélites. A seleção das matrizes de covariância de entrada e saída será realizada pelo AG, enquanto que a solução da Equação Algébrica de Riccati será realizada pela RNAR. As aeronaves possuem modelos de ordens elevadas, o que torna complexo o projeto de leis de controle para estes sistemas. Para contornar tal problema, utiliza-se um modelo de ordem reduzida do sistema através técnica de aproximação via Norma de Hankel. Para comprovar a recuperação da robustez do sistema, o diagrama de Bode mostrou que ao variar-se o parâmetro ρ → +∞ as propriedades de robustez perdidas com a estimação são plenamente recuperadas pelos ajustes do ganho do observador. Desta forma, a abordagem de inteligência computacional, juntamente com o método de redução de ordem mostraram-se uma ferramente eficaz na aplicação das técnicas de controle robusto.