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PROJETO LQG/LTR DE UM VEÍCULO LANÇADOR SATELITES DE MODELO REDUZIDO VIA NORMA HANKEL POR INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Controle de atitude. Redução de ordem. Algorítimo Genético. Rede neural.
Este trabalho tem como objetivo projetar uma Rede Neural Artificial Recorrente e um
Algorítimo Genético 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. Geralmente, as aeronaves possuem modelos de ordens elevadas,
o que dificulta a sua utilização nos projetos de controle. Para contornar tal problema,
utiliza-se um modelo de ordem reduzida do sistema. Diante disso, iremos aplicar neste
uma técnica de redução de modelo, bem como a redução de ordem via Norma de Hankel
e uma ilustração de estabilidade robusta via valores singulares. O diagrama de Bode
Multivariável mostrou que nas baixas frequências ele requer um valor singular minimo
que seja grande, enquanto que nas altas frequências o valor singular máximo é pequeno.
Além disso, por meio das ilustrações percebe-se claramente que a recuperação apresenta
a margem de ganho infinita e margem de fase de 60◦. Desta forma, a abordagem de inteligência computacional, juntamente com o método de redução de ordem mostraram-se uma ferramente eficaz na recuperação das propriedades de robustez do sistema.