IMPROVING THE CHOICE OF DISTURBANCE REFERENCE MODEL IN DATA-DRIVEN CONTROL METHODS

Abstract

Este trabalho tem como objetivo estudar e resolver o problema da escolha de modelo de referência em um problema de projeto de controle por modelo de referência para perturbação. A teoria existente sobre a escolha do modelo de referência para perturbação é revisitada, e adaptações para aplicações baseadas em dados, nas quais o modelo matemático do processo é desconhecido, são propostas. Finalmente, este artigo apresenta uma forma alternativa de considerar esta escolha diretamente em um método de controle baseado em dados. Resultados em simulação mostram que uma escolha sensata de modelo de referência melhora a sintonia do controlador e que a estratégia proposta é capaz de lidar com esta escolha de forma sistemática sem utilizar o modelo do processo.