Ingeniería Mecatrónica (Mag.)

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Temasearch.filters.applied.operator.equals: search.filters.subject.Sistemas lineales

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    A study of well-posedness in inverse optimal control
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-06-04) Canelo Solórzano, César Aldo; Tafur Sotelo, Julio César
    En esta tesis de maestría, se aborda el problema de identificar los parámetros de ponderación en las funciones de coste definidas por un problema de control óptimo. Debido a la naturaleza del problema, abordado como un problema inverso, el enfoque de este trabajo es asegurar el buen planteamiento de los problemas de control óptimo inverso, un aspecto crucial que garantiza la viabilidad, unicidad y estabilidad de las funciones de coste estimadas. El estudio emplea la metodología del regulador cuadrático lineal (LQR) dentro de un sistema lineal. Un aspecto central de esta investigación es la determinación de los parámetros Q y R en el enfoque LQR, que desempeñan un papel fundamental en la definición de la eficiencia y la eficacia del sistema de control. La tesis examina cómo pueden elegirse óptimamente estos parámetros y el impacto que tienen en el rendimiento del sistema. Además, el estudio explora el uso de restricciones para mejorar la respuesta transitoria del sistema, un factor importante en el diseño de sistemas de control, garantizando que el sistema alcance rápida y eficazmente los requisitos de diseño deseados. En este trabajo se propone un enfoque de dos niveles para resolver el problema de control óptimo inverso. Se trata de utilizar programación semidefinida para recuperar los parámetros de la función de coste y evaluar la optimalidad de la solución. Además, se aborda el problema para encontrar las condiciones para minimizar la función de coste, estimando los parámetros Q y R a partir de las leyes de control observadas, y aplicando restricciones para la optimización. Se concluye con resultados que demuestran la mejora de la respuesta del sistema y un método alternativo que reduce la dependencia de la matriz de ganancia K.
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    Rapid continuous-time identification of linear and nonlinear systems using modulation function approaches
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-03-09) Cieza Aguirre, Oscar Benjamín; Reger, Johann
    At the present, system identification through modulation functions has a wide range of methods. Many of them have reached maturity levels that surpass customary Kalmanfilter approaches for discrete-time identification. In this thesis, the modulation function technique is analyzed in view of its real-time capability, as well as the possible unification of the modulation function methods based on the frequency spectrum, and ability to deal with nonlinearities. Besides, to increase the rate of convergence, the optimal parameter estimation with constraints of Byrski et al. [BFN03] is applied on integrable and convolvable systems. Furthermore, the modulated white Gaussian noise influence on linear systems is examined. The proposed methods together with the Loab-Cahen modulation functions are compared in performance for linear and convolvable systems concerning three different inputs, three normalizations, identification parameters and computational cost.