Aplicação do Método do Gradiente e do Método dos Mínimos Quadrados Recursivo para Análise de Desempenho do Controle Adaptativo por Modelo de Referência
O presente trabalho realizou a comparação de desempenho entre dois algoritmos de estimação paramétrica, o Método do Gradiente (MG) e o Método dos Mínimos Quadrados Recursivo (MMQR), ambos aplicados ao sistema de Controle Adaptativo por Modelo de Referência (CAMR). O estudo de técnicas de análise e projeto de controle, assim como a comparação dos métodos aqui apresentados, potencializam a capacidade do projetista em lidar com problemas práticos de forma eficaz. A principal contribuição do artigo foi reproduzir e esclarecer as vantagens dos métodos abordados. Assim, os objetivos específicos foram:
Aplicação do Método do Gradiente e do Método dos Mínimos Quadrados Recursivo para Análise de Desempenho do Controle Adaptativo por Modelo de Referência
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DOI: 10.22533/at.ed.2702211118
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Palavras-chave: Método do Gradiente (MG); Método dos Mínimos Quadrados Recursivo (MMQR); Controle Adaptativo por Modelo de Referência (CAMR); Comparação de Desempenho.
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Keywords: Gradient Method (GM); Recursive Least Squares Method (RLSM); Model Reference Adaptive Control (MRAC); Comparison of Performance.
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Abstract:
The present work carried out a performance comparison between two parametric estimation algorithms, the Gradient Method (GM) and the Recursive Least Squares Method (RLSM), both applied to the Model Reference Adaptive Control (MRAC). The study of analysis techniques and control design, as well as the comparison of the methods presented here, enhance the designer's ability to deal with practical problems effectively. The main contribution of the article was to reproduce and clarify the advantages of the methods discussed. Thus, the specific objectives were:
- Diego Carrião Canhan
- Leandro Castilho Brolin
- Flávio Luiz Rossini
