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Este trabalho trata da obten‡Æo de um regulador linear quadrático (LQR) robusto deduzido a partir de sistemas no espa‡o de estados sujeitos a incertezas nos parâmetros. A técnica utilizada baseou-se na aplica‡Æo dos métodos de otimiza‡Æo BDU (Bounded Data Uncertainties), que se trata de um problema de mínimos quadrados regularizados com incertezas nos parâmetros, e dos Multiplicadores de Lagrange. Buscou-se a solu‡Æo ótima para o pior cenário possível, ou seja, maximizando as incertezas. Obteve-se também o LQR nominal, novamente com a aplica‡Æo dos Multiplicadores de Lagrange e comparou-se os dois algoritmos aplicados a um sistema incerto. Através de simula‡äes realizadas no MATLAB©, foi comprovada a melhor performance do algoritmo que considera a propriedade de robustez, como era esperado. A partir desta compara‡Æo, verificou-se a eficácia do regulador robusto, abrangendo uma classe de perturba‡äes que possuem determinada estrutura pré-definida, as quais abrangem uma grande gama de incertezas encontradas em sistemas reais a serem controlados.

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Jean Carlos de Oliveira - Mestrando em Engenharia Elétrica na UFU, Especialista em Gerenciamento de Projetos pela Funda‡Æo Getúlio Vargas, Engenheiro de Automa‡Æo Industrial e Técnico em Eletrônica pelo CEFET-MG. Professor no IFTM onde leciona nos cursos Técnico em Eletrônica Integrado ao Ensino Médio e Bacharelado em Engenharia Elétrica.

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