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dc.creatorOliveira, Matheus Senna de-
dc.creator.Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4894897E4por
dc.contributor.advisor1Salton, Aurélio Tergolina-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4177946D3por
dc.date.accessioned2018-04-06T17:38:56Z-
dc.date.issued2018-01-31-
dc.identifier.urihttp://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/7931-
dc.description.resumoThis document presents a dissertation work regarding the study of control strategies for the efficient tracking of spiral patterns. Such patterns arise in many areas, as for example the Atomic Force Microscopy, where fast and smooth reference signals are required. In order to successfully track the above mentioned references, which are composed of amplitude and frequency-varying sinusoidal signals, advanced control strategies were investigated. The Internal Model Principle is a traditional approach to track reference signals, but it cannot be directly applied in frequency-varying signals. Therefore, the present work proposed a robust control strategy where the Internal Model Principle was applied as a Resonant Control in an augmented time-varying structure. The augmented system and the reference frequency values were organized using a polytopic representation and structured as an optimization problem subject to constraints in the form of Linear Matrix Inequalities. This synthesis was evaluated through a set of simulations, using a numerical model of an Atomic Force Microscope and a new suitable scanning reference pattern. Moreover, using the premise that the same reference signals are tracked multiple times, an Iterative Learning Controller was also designed in order to improve the tracking performance of the proposed main strategy. Numerical results demonstrated that the designed controller achieved satisfactory results, in comparison to the traditional controller available in the area.por
dc.description.abstractEste documento apresenta um trabalho de dissertação sobre o estudo de estratégias de controle para o seguimento eficiente de padrões espirais. Estes padrões podem ser aplicados em muitas áreas, como por exemplo, a Microscopia de Força Atômica, onde padrões de referenciais rápidos e suaves são requeridos. Para realizar com sucesso o seguimento destas referências, que são compostas de sinais senoidais de amplitude e frequência variável, estratégias de controle avançadas foram investigadas. O Princípio do Modelo Interno é uma abordagem tradicional para o seguimento de sinais, mas ele não pode ser aplicado diretamente em sinais com frequência variante. Logo, o presente trabalho propôs uma estratégia de controle robusto onde o Princípio do Modelo Interno foi aplicado como um Controlador Ressonante em uma estrutura aumentada e variante no tempo. O sistema aumentado e os valores da frequência foram organizados usando uma representação politópica e estruturados como um problema de otimização sujeito a restrições na forma de Desigualdades Matriciais Lineares. Esta síntese foi avaliada através de um conjunto de simulações, usando um modelo numérico de um Microscópio de Força Atômica e um novo padrão de referência para escaneamento apropriado. Além disso, usando a premissa que estes sinais de referência são aplicados múltiplas vezes, um Controle por Aprendizagem Iterativa também foi projetado para melhorar o desempenho do seguimento da estratégia principal proposta. Resultados numéricos demonstraram que o controlador projetado atingiu resultados satisfatórios, em comparação com o controlador tradicional disponível na área.por
dc.description.provenanceSubmitted by PPG Engenharia Elétrica ([email protected]) on 2018-03-26T18:49:00Z No. of bitstreams: 1 MATHEUS_SENNA_OLIVEIRA_DIS.pdf: 2367932 bytes, checksum: 927039b4746ebdc5d7da25318435b24a (MD5)eng
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Tatiana Lopes ([email protected]) on 2018-04-06T17:26:05Z (GMT) No. of bitstreams: 1 MATHEUS_SENNA_OLIVEIRA_DIS.pdf: 2367932 bytes, checksum: 927039b4746ebdc5d7da25318435b24a (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2018-04-06T17:38:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MATHEUS_SENNA_OLIVEIRA_DIS.pdf: 2367932 bytes, checksum: 927039b4746ebdc5d7da25318435b24a (MD5) Previous issue date: 2018-01-31eng
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpor
dc.formatapplication/pdf*
dc.thumbnail.urlhttp://tede2.pucrs.br:80/tede2/retrieve/171400/MATHEUS_SENNA_OLIVEIRA_DIS.pdf.jpg*
dc.languageengpor
dc.publisherPontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sulpor
dc.publisher.departmentEscola Politécnicapor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsPUCRSpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétricapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectAtomic Force Microscopyeng
dc.subjectInternal Model Principleeng
dc.subjectTime-Varying Reference Trackingeng
dc.subjectRobust Controleng
dc.subjectIterative Learning Controleng
dc.subject.cnpqENGENHARIASpor
dc.titleResonant gain scheduling controller for spiral scanning patterns in atomic force microscopypor
dc.typeDissertaçãopor
dc.restricao.situacaoTrabalho não apresenta restrição para publicaçãopor
Aparece nas coleções:Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica

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