Programação
-
-
Notes I wrote down on the tablet during online classes.
-
"O Núcleo de Empreendedorismo da USP ajuda os alunos a empreenderem ou a trabalharem em startups. Temos projetos de pré-aceleração, cursos na plataforma Coursera, estágios de verão e muito mais. Se você está interessado em fazer parte desse ecossistema, nos encontre aqui: https://linktr.ee/RedeNEU”
-
Controle adaptativo: o princípio da equivalência à certeza. Gerador de erro de identificação. Um algoritmo de identificação "tipo gradiente," semelhante ao chamado LMS em filtragem adaptativa. Análise do algoritmo usando uma função inspirada nas idéias de Lyapunov. Teorema: o algoritmo funciona. Problema da estabilização, passagem pela singularidade (ganho estimado zero).
Esse foi o assunto da 1a e 2a aula em 2018. Vamos continuar as simulações, falar em controle adaptativo direto, e depois passar a outros tópicos, ainda a decidir durante as aulas. O resto do material vem de cursos anteriores, e serve para leituras e discussões. -
Controle adaptativo indireto: simulação de controle indireto na forma
u = f y + g v
com
f = (a_M - \hat{a}) / \hat{b} + b_M / \hat{b},
que tem o objetivo de fazer a planta
\dot{y} = a y + b u
seguir o modelo de referência
\dot{y_M} = a_M y_M + b_M v
para um sinal de referência v arbitrário. Aproveitei a deixa do sinal de referência para falar em seguir modelo de referência, e vou usar para introduzir a ideia de controle direto. -
Blog posts about direct optimization and the barycenter method:
https://pait.wordpress.com/
arXiv paper showing the properties of the algorithms we discussed: https://arxiv.org/abs/1801.10533
arXiv paper with overview (no proofs) and simulations: https://arxiv.org/abs/2102.10467 -
Artigo sobre estimação de parâmetros de sistemas contínuos usando medidas amostradas da saída.
-
Introdução ao curso e discussões iniciais.
Importei os arquivos do curso de 2014 para já dar uma ideia de como pretendo conduzir as atividades, trazendo o projeto de simulação já para o início do curso. Quem quiser olhar para a lista de tópicos cobertos em anos anteriores pode acessar a página http://disciplinas.stoa.usp.br/course/view.php?id=2242
-
Controle ótimo. Um pouco de teoria, um pouco de simulações.
-
Vamos falar sobre o filtro de Kalman? Dica:
A comprehensive Kalman Filter textbook in format of IPython Notebook, on Github. Intriguing trend https://t.co/ZBBV26wEqQ
https://github.com/rlabbe/Kalman-and-Bayesian-Filters-in-Python
-
Continuamos trabalhando em simulação de controladores adaptativos diretos para sistemas lineares invariantes no tempo de 1a ordem.
Pontos discutidos: estabilidade, convergência, excitação persistente.
Pontos abertos:
1 - Passagem da estimativa do ganho por zero. Como resolver? Usando controle direto, ou através de gambiarra.
2 - Controle adaptativo de processos de dimensão > 1. Identificação de sistemas.
-
Evolução da teoria, tecnologia, e aplicações de controle.