Modelat i control d'un sistema Twin Rotor

En aquest projecte es presenta el disseny i la implementació d’un sistema de control basat en l’aprenentatge de trajectòries per a un equip de laboratori assimilable a una maqueta d’helicòpter: l’anomenat Twin Rotor MIMO System (TRMS) de Feedback Instruments Ltd. L’equip es caracteritza per tenir els angles d’atac de pala fixos i es controla mitjançant la regulació de la velocitat dels rotors a través de dos motors d’accionament directe. El sistema resultant és multivariable (de dues entrades i quatre sortides), altament no lineal i fortament acoblat. El treball realitzat es divideix en diferents fases. En primer lloc, es desenvolupa un model dinàmic complet del TRMS utilitzant la formulació d’Euler-Lagrange i ajustant els seus paràmetres a partir de dades experimentals. Seguidament, es procedeix a la creació d’un model de simulació en Matlab/Simulink capaç de representar de forma suficientment acurada el comportament del sistema. Finalment, es dissenya un sistema de control per al seguiment de trajectòries basat en una estratègia d’aprenentatge coneguda com a Iterative Learning Control. L’aplicació presentada en aquest projecte es caracteritza per la capacitat del sistema de control de rebutjar pertorbacions persistents i d’assolir una precisió elevada en el seguiment de trajectòries programades com a referència. La metodologia ha estat satisfactòriament verificada per mitjà de resultats experimentals

Design, Analysis, and Learning Control of a Fully Actuated Micro Wind Turbine

Wind power represents one of the most promising sources of renewable energy, and improvements to wind turbine design and control can have a significant impact on energy sustainability. In this paper we make two primary contributions: first, we develop and present a actuated micro wind turbine intended for research purposes. While most academic work on wind turbine control has largely focused on simulated evaluations, most turbine simulators are quite limited in their ability to model unsteady aerodynamic effects induced by the turbine; thus, there is a huge value to validating wind turbine control methods on a physical system, and the platform we present here makes this possible at a very low cost. The second contribution of this paper a novel policy search method, applied to optimizing power production in Region II wind speeds. Our method is similar in spirit to Reinforcement Learning approaches such as the REINFORCE algorithm, but explicitly models second order terms of the cost function and makes efficient use of past execution data. We evaluate this method on the physical turbine and show it it is able to quickly and repeatably achieve near-optimal power production within about a minute of execution time without an a priori dynamics model.</p