Estudo · Fundamentos, leituras e coleções

Notas

Fundamentação teórica por tema de estudo, notas de leitura de livros-texto, controle baseado em dados e as coleções de apoio: figuras TikZ, animações Manim e programação.

Prof. Dr. Raphael Teixeira

Fundamentos Controle baseado em dados Livros Coleções GitHub Site do professor

Fundamentos

Temas sistematizados a partir das notas de leitura dos livros. Cada tema nasce aqui e, quando ganha volume, é promovido a repositório próprio.

em construção

Identificação de Sistemas

Modelagem a partir de dados: mínimos quadrados, sinais PRBS, modelos ARX e LIT; extensão para métodos regularizados.

Fontes: Ljung, Pillonetto et al., Brunton & Kutz

em construção

Controle Preditivo (MPC)

MPC baseado em modelo e MPC direto sobre dados (DeePC), com o exemplo do sistema massa-mola-amortecedor.

Fontes: Brunton, Brunton & Kutz

em construção

Controle Digital

Discretização, estabilidade e projeto de controladores digitais.

Fontes: Landau & Zito

em construção

Conversores de Energia

Conversores estáticos CC-CC e CC-CA: modelagem, dispositivos e controle.

Fontes: Komurcugil et al.

Controle baseado em dados

Projeto de controladores e identificação de dinâmicas diretamente a partir de dados experimentais, sem depender de um modelo matemático completo da planta. Cada técnica tem uma nota de referência (documento) e apresentações em slides.

• Panorama — A renascença dos dados e a renascença do controle baseado em dados: como as técnicas se interconectam.
• DeePC (Data-Enabled Predictive Control) — nota · introdução: lema de Willems, formulação e exemplo mínimo · regularização com ruído · três exemplos comentados.
• Koopman (linearização global de sistemas não lineares) — nota · introdução: autofunções, DMD e EDMD · EDMD na prática · DMD exato · Koopman-MPC.
• SINDy (identificação esparsa de dinâmicas não lineares) — nota · introdução: formulação, STLSQ e extensões · STLSQ na prática: Lotka–Volterra.
• Aprendizagem por reforço — nota · introdução: MDPs, Bellman, Q-learning e RL profundo · Q-learning × LQR.
• Códigos MATLAB e notebooks de apoio em controle-dados/Codigos/.

Livros

Notas de leitura em slides (Quarto revealjs), uma pasta por livro-texto. Os PDFs dos livros não fazem parte deste repositório.

Introduction to Probability for Data Science

Stanley H. Chan

Optimization: A Bootcamp for ML, Inverse Problems, and Control

Steven L. Brunton

Data-Driven Science and Engineering

Steven L. Brunton, J. Nathan Kutz

Deep Learning: Foundations and Concepts

Christopher M. Bishop, Hugh Bishop

Linear Algebra and Learning from Data

Gilbert Strang

Differential Geometry

Paulo Ventura Araújo

Multivariable Calculus

Ron Larson, Bruce H. Edwards

Advanced Control of Power Converters

Hasan Komurcugil, Sertac Bayhan, Ramon Guzman, Mariusz Malinowski, Haitham Abu-Rub

Digital Control Systems: Design, Identification and Implementation

Ioan Doré Landau, Gianluca Zito

System Identification: Theory for the User

Lennart Ljung

Regularized System Identification: Learning Dynamic Models from Data

Gianluigi Pillonetto, Tianshi Chen, Alessandro Chiuso, Giuseppe De Nicolao, Lennart Ljung

Data-based Linear Systems and Control Theory

Henk J. van Waarde, M. Kanat Çamlıbel, Harry L. Trentelman

Coleções

Figuras

Coleção TikZ: figuras de controle, circuitos e matemática em PNG, SVG e EPS

Animações

Coleção Manim: animações didáticas de sistemas dinâmicos, controle e circuitos

Programação

Notas de estudo de Python, Julia, MATLAB e R

Tópicos especiais em controle

• Classificação — apresentação (slides).
• Sintonia de PID via lugar geométrico das raízes — nota rápida.
• Sintonia de PID via resposta em frequência (Bode) — nota rápida.