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Control no lineal del oscilador de Chua
Nonlinear control of the Chua´s oscillator
Autor
Ricardo Alvarez Salas
Institución
Resumen
En el presente trabajo se aborda el diseño de controladores para estabilización de puntos de equilibrio y seguimiento de trayectorias para el oscilador de Chua con dinámica caótica. La metodología empleada para sintetizar los controladores es la linealización por retroalimentación del estado y cambio de coordenadas. Se prueba que el oscilador de Chua se puede linealizar entrada-estado y entrada-salida. También se resuelve el problema de acoplamiento a un modelo de referencia, tomando como planta al oscilador de Chua caótico y como modelo de referencia un segundo oscilador de Chua en diversos estados estacionarios. Los controladores diseñados se validan mediante simulaciones y experimentalmente. También se evalúan su robustez ante incertidumbre paramétricas. Se demuestra que los controladores linealizantes diseñados por el oscilador de Chua permiten estabilizarlo entorno a un punto de equilibrio y, también llevar a cabo tareas de seguimiento de trayectorias de dinámica lenta. Se prueba para el acoplamiento a modelos, que el conjunto controlador-planta es capaz de acoplar la dinámica del modelo de referencia. In this work we deal with the design of stabilization and tracking nonlinear controllers for chaotic Chua´s oscillator drive by a control input. We prove that the controlled Chau´s oscillator is input-state and input-output feedback linearizable. We also solve the model-matching problem tanking as the plant the controlled Chau´s oscillator in chaotic regime and as the reference model another Chau´s oscillator (autonomous) in several steady states. The controllers robustness is investigated when there exists some uncertainty in the plants. We show that the feedback linearizable controllers for Chau´s oscillator exhibit good performance in stabilization and slow-dynamics trajectory tracking tasks. Besides we prove that the controller-plant set is able to produce the dynamics of the reference model in the model-matching problem.
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