Controle de um sistema com apêndices flexíveis usando redes neurais.
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 1998 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA |
Texto Completo: | http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=2637 |
Resumo: | O trabalho apresenta a implementação de redes neurais para controle de estruturas flexíveis unconstrained, com o intuito de realizar o controle ativo das vibrações induzidas pelo controle de posição. Os estudos experimentais estão sendo realizados no laboratório de dinâmica ITA-IEMP, utilizando uma estrutura multicorpo composta por dois apêndices flexíveis engastados a um cubo central, acionado por um motor DC. A aquisição de dados é realizada através de dois acelerômetros piezoelétricos localizados nas extremidades dos apêndices, dois extensômetros colocados ao longo dos apêndices em pontos conhecidos, um sinal tacométrico e um potenciômetro para medir a posição angular do cubo. A estrutura de controle adaptativo inverso utilizada foi a Feedback-Error-Learning. Esta abordagem utiliza a saída de um controlador feedback (previamente sintonizado e com parâmetros fixados) para adaptar uma rede neural linear que atua como um controlador feedforward. Mostramos que, sob certas condições, a rede neural converge para o modelo dinâmico inverso atrasado da planta e gradualmente passa a exercer a maior parte da ação de controle. |
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Controle de um sistema com apêndices flexíveis usando redes neurais.Controle automáticoCorpos flexíveisRedes neuraisAnálise estruturalControle adaptativoControleEngenharia mecânicaO trabalho apresenta a implementação de redes neurais para controle de estruturas flexíveis unconstrained, com o intuito de realizar o controle ativo das vibrações induzidas pelo controle de posição. Os estudos experimentais estão sendo realizados no laboratório de dinâmica ITA-IEMP, utilizando uma estrutura multicorpo composta por dois apêndices flexíveis engastados a um cubo central, acionado por um motor DC. A aquisição de dados é realizada através de dois acelerômetros piezoelétricos localizados nas extremidades dos apêndices, dois extensômetros colocados ao longo dos apêndices em pontos conhecidos, um sinal tacométrico e um potenciômetro para medir a posição angular do cubo. A estrutura de controle adaptativo inverso utilizada foi a Feedback-Error-Learning. Esta abordagem utiliza a saída de um controlador feedback (previamente sintonizado e com parâmetros fixados) para adaptar uma rede neural linear que atua como um controlador feedforward. Mostramos que, sob certas condições, a rede neural converge para o modelo dinâmico inverso atrasado da planta e gradualmente passa a exercer a maior parte da ação de controle.Instituto Tecnológico de AeronáuticaCairo Lúcio Nascimento JúniorLuiz Carlos Sandoval GóesWilson Rios Neto1998-00-00info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=2637reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITAinstname:Instituto Tecnológico de Aeronáuticainstacron:ITAporinfo:eu-repo/semantics/openAccessapplication/pdf2019-02-02T14:04:53Zoai:agregador.ibict.br.BDTD_ITA:oai:ita.br:2637http://oai.bdtd.ibict.br/requestopendoar:null2020-05-28 19:39:35.941Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA - Instituto Tecnológico de Aeronáuticatrue |
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O trabalho apresenta a implementação de redes neurais para controle de estruturas flexíveis unconstrained, com o intuito de realizar o controle ativo das vibrações induzidas pelo controle de posição. Os estudos experimentais estão sendo realizados no laboratório de dinâmica ITA-IEMP, utilizando uma estrutura multicorpo composta por dois apêndices flexíveis engastados a um cubo central, acionado por um motor DC. A aquisição de dados é realizada através de dois acelerômetros piezoelétricos localizados nas extremidades dos apêndices, dois extensômetros colocados ao longo dos apêndices em pontos conhecidos, um sinal tacométrico e um potenciômetro para medir a posição angular do cubo. A estrutura de controle adaptativo inverso utilizada foi a Feedback-Error-Learning. Esta abordagem utiliza a saída de um controlador feedback (previamente sintonizado e com parâmetros fixados) para adaptar uma rede neural linear que atua como um controlador feedforward. Mostramos que, sob certas condições, a rede neural converge para o modelo dinâmico inverso atrasado da planta e gradualmente passa a exercer a maior parte da ação de controle. |
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