Description

Tenint en compte que la tècnica de Sistemes Lineals amb Paràmetres Variables (LPV) ha demostrat ser una manera efectiva de representar sistemes no lineals, els resultats relacionats amb el disseny d’observadors i controladors en el marc LPV han estat àmpliament estudiats. Aquesta tesi contribueix a l’estat de l’art en el camp de l’estimació robusta d’estats, el diagnòstic de fallades i el control per a sistemes LPV, especialment en presència de pertorbacions i soroll de mesura.La recerca està motivada per sistemes de seguretat crítica, com els vehicles autònoms, que requereixen esquemes fiables de diagnòstic de fallades per detectar i identificar possibles fallades en actuadors i sensors sota incerteses, i estratègies de control que siguin capaces de gestionar tant les incerteses com les fallades per aconseguir un rendiment òptim i fiable.L’estimació d’estats juga un paper crucial tant en el diagnòstic de fallades com en el disseny de controladors. Per garantir un rendiment robust, es desenvolupa un mètode d’estimació d’estats per conjunts per a sistemes LPV subjectes a pertorbacions i sorolls de mesura. Es considera que aquestes incerteses són desconegudes però acotades per zonòtops. Les estimacions òptimes dels estats s’obtenen minimitzant el radi del zonòtop que acota els estats, formulat com un problema d’optimització en forma de desigualtats matricials lineals (LMIs). A més, el mètode proposat s’estén per gestionar la detecció i estimació de fallades en escenaris més complexos, incloent-hi sistemes LPV commutats i sistemes No Lineals amb Paràmetres Variables (NLPV). A més, es caracteritzen les Fallades Mínimament Detectables (MDF) i les Fallades Mínimament Aïllables (MIF) mitjançant un enfocament d’invariància de conjunts zonotòpics.En l’àrea de control, aquesta tesi desenvolupa un control Zonotòpic Lineal Quadrat (LQZ) per al problema de retroalimentació d’estats en presència d’incerteses, on el llaç de retroalimentació es tanca utilitzant les estimacions òptimes proporcionades per un Filtre de Kalman Zonotòpic (ZKF). El control LQZ proposat és menys conservador, ja que modela les incerteses utilitzant conjunts zonotòpics en lloc de distribucions de probabilitat gaussiana. Aquesta formulació estableix el control LQZ com una contrapart zonotòpica del ben conegut control Lineal Quadrat Gaussià (LQG). A més, en presència d'una fallada en l’actuador, es desenvolupa una estratègia de Control de Seguiment Tolerant a Fallades (FTTC). Aquesta estratègia inclou un ZKF per a l’estimació d’estats i fallades, un mecanisme de compensació de fallades i un controlador de retroalimentació d’estats dissenyat per aconseguir un rendiment $H_infty$.Les contribucions esmentades anteriorment s’han aplicat a l’estimació d’estats, al diagnòstic de fallades i al control de seguiment de trajectòries en la dinàmica lateral del vehicle. L'aplicació a dades reals enregistrades amb un vehicle prototip equipat demostra la rellevància i eficiència dels enfocaments proposats.