Controle adaptativo de sistemas dinâmicos não-lineares utilizando realimentação de saída e redes neurais artificiais.
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2009 |
Tipo de documento: | Tese |
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=764 |
Resumo: | Esta tese trata do problema de controle adaptativo de sistemas dinâmicos não-lineares utilizando realimentação de saída e redes neurais artificiais. Para o esquema de controle que utiliza linearização entrada-saída em conjunto com redes neurais artificiais, é mostrado que a condição de magnitude relacionada ao termo de eficácia de controle do modelo nominal não é requerida para que haja garantia de existência para a solução deste problema e, através de um exemplo simples, é mostrado como as hipóteses teóricas relacionadas a este termo podem ser satisfeitas e são dadas orientações gerais relacionadas à seleção deste parâmetro. Adicionalmente, é proposta uma extensão para utilização de redes não-linearmente parametrizadas, sendo as leis de adaptação implementáveis e obtidas utilizando-se análise de estabilidade tipo Lyapunov. A técnica aplicável aos sistemas SISO é também validada em dois sistemas MIMO onde é utilizada uma mudança de variáveis de controle e cooperação implícita entre controladores. O problema de controle de sistemas MIMO subatuados, utilizando cancelamento parcial de não-linearidade, é formulado baseado na relação existente entre sistemas dinâmicos subatuados e sistemas dinâmicos de fase não-mínima. Resultados desta técnica são ilustrados aplicando-a em um modelo de helicóptero com três graus de liberdade. |
id |
ITA_b689ea7298ae2ac1cc9ba7391c55e8c1 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:agregador.ibict.br.BDTD_ITA:oai:ita.br:764 |
network_acronym_str |
ITA |
network_name_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA |
spelling |
Controle adaptativo de sistemas dinâmicos não-lineares utilizando realimentação de saída e redes neurais artificiais.Controle adaptativoRedes neuraisControle com realimentaçãoSistemas dinâmicosSistemas não-linearesMIMO (sistemas de controle)Inteligência artificialControleEsta tese trata do problema de controle adaptativo de sistemas dinâmicos não-lineares utilizando realimentação de saída e redes neurais artificiais. Para o esquema de controle que utiliza linearização entrada-saída em conjunto com redes neurais artificiais, é mostrado que a condição de magnitude relacionada ao termo de eficácia de controle do modelo nominal não é requerida para que haja garantia de existência para a solução deste problema e, através de um exemplo simples, é mostrado como as hipóteses teóricas relacionadas a este termo podem ser satisfeitas e são dadas orientações gerais relacionadas à seleção deste parâmetro. Adicionalmente, é proposta uma extensão para utilização de redes não-linearmente parametrizadas, sendo as leis de adaptação implementáveis e obtidas utilizando-se análise de estabilidade tipo Lyapunov. A técnica aplicável aos sistemas SISO é também validada em dois sistemas MIMO onde é utilizada uma mudança de variáveis de controle e cooperação implícita entre controladores. O problema de controle de sistemas MIMO subatuados, utilizando cancelamento parcial de não-linearidade, é formulado baseado na relação existente entre sistemas dinâmicos subatuados e sistemas dinâmicos de fase não-mínima. Resultados desta técnica são ilustrados aplicando-a em um modelo de helicóptero com três graus de liberdade.Instituto Tecnológico de AeronáuticaElder Moreira HemerlyFabrício Galende Marques de Carvalho2009-02-03info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesishttp://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=764reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITAinstname:Instituto Tecnológico de Aeronáuticainstacron:ITAporinfo:eu-repo/semantics/openAccessapplication/pdf2019-02-02T14:01:55Zoai:agregador.ibict.br.BDTD_ITA:oai:ita.br:764http://oai.bdtd.ibict.br/requestopendoar:null2020-05-28 19:34:18.045Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA - Instituto Tecnológico de Aeronáuticatrue |
dc.title.none.fl_str_mv |
Controle adaptativo de sistemas dinâmicos não-lineares utilizando realimentação de saída e redes neurais artificiais. |
title |
Controle adaptativo de sistemas dinâmicos não-lineares utilizando realimentação de saída e redes neurais artificiais. |
spellingShingle |
Controle adaptativo de sistemas dinâmicos não-lineares utilizando realimentação de saída e redes neurais artificiais. Fabrício Galende Marques de Carvalho Controle adaptativo Redes neurais Controle com realimentação Sistemas dinâmicos Sistemas não-lineares MIMO (sistemas de controle) Inteligência artificial Controle |
title_short |
Controle adaptativo de sistemas dinâmicos não-lineares utilizando realimentação de saída e redes neurais artificiais. |
title_full |
Controle adaptativo de sistemas dinâmicos não-lineares utilizando realimentação de saída e redes neurais artificiais. |
title_fullStr |
Controle adaptativo de sistemas dinâmicos não-lineares utilizando realimentação de saída e redes neurais artificiais. |
title_full_unstemmed |
Controle adaptativo de sistemas dinâmicos não-lineares utilizando realimentação de saída e redes neurais artificiais. |
title_sort |
Controle adaptativo de sistemas dinâmicos não-lineares utilizando realimentação de saída e redes neurais artificiais. |
author |
Fabrício Galende Marques de Carvalho |
author_facet |
Fabrício Galende Marques de Carvalho |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Elder Moreira Hemerly |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Fabrício Galende Marques de Carvalho |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Controle adaptativo Redes neurais Controle com realimentação Sistemas dinâmicos Sistemas não-lineares MIMO (sistemas de controle) Inteligência artificial Controle |
topic |
Controle adaptativo Redes neurais Controle com realimentação Sistemas dinâmicos Sistemas não-lineares MIMO (sistemas de controle) Inteligência artificial Controle |
dc.description.none.fl_txt_mv |
Esta tese trata do problema de controle adaptativo de sistemas dinâmicos não-lineares utilizando realimentação de saída e redes neurais artificiais. Para o esquema de controle que utiliza linearização entrada-saída em conjunto com redes neurais artificiais, é mostrado que a condição de magnitude relacionada ao termo de eficácia de controle do modelo nominal não é requerida para que haja garantia de existência para a solução deste problema e, através de um exemplo simples, é mostrado como as hipóteses teóricas relacionadas a este termo podem ser satisfeitas e são dadas orientações gerais relacionadas à seleção deste parâmetro. Adicionalmente, é proposta uma extensão para utilização de redes não-linearmente parametrizadas, sendo as leis de adaptação implementáveis e obtidas utilizando-se análise de estabilidade tipo Lyapunov. A técnica aplicável aos sistemas SISO é também validada em dois sistemas MIMO onde é utilizada uma mudança de variáveis de controle e cooperação implícita entre controladores. O problema de controle de sistemas MIMO subatuados, utilizando cancelamento parcial de não-linearidade, é formulado baseado na relação existente entre sistemas dinâmicos subatuados e sistemas dinâmicos de fase não-mínima. Resultados desta técnica são ilustrados aplicando-a em um modelo de helicóptero com três graus de liberdade. |
description |
Esta tese trata do problema de controle adaptativo de sistemas dinâmicos não-lineares utilizando realimentação de saída e redes neurais artificiais. Para o esquema de controle que utiliza linearização entrada-saída em conjunto com redes neurais artificiais, é mostrado que a condição de magnitude relacionada ao termo de eficácia de controle do modelo nominal não é requerida para que haja garantia de existência para a solução deste problema e, através de um exemplo simples, é mostrado como as hipóteses teóricas relacionadas a este termo podem ser satisfeitas e são dadas orientações gerais relacionadas à seleção deste parâmetro. Adicionalmente, é proposta uma extensão para utilização de redes não-linearmente parametrizadas, sendo as leis de adaptação implementáveis e obtidas utilizando-se análise de estabilidade tipo Lyapunov. A técnica aplicável aos sistemas SISO é também validada em dois sistemas MIMO onde é utilizada uma mudança de variáveis de controle e cooperação implícita entre controladores. O problema de controle de sistemas MIMO subatuados, utilizando cancelamento parcial de não-linearidade, é formulado baseado na relação existente entre sistemas dinâmicos subatuados e sistemas dinâmicos de fase não-mínima. Resultados desta técnica são ilustrados aplicando-a em um modelo de helicóptero com três graus de liberdade. |
publishDate |
2009 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2009-02-03 |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
status_str |
publishedVersion |
format |
doctoralThesis |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=764 |
url |
http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=764 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Instituto Tecnológico de Aeronáutica |
publisher.none.fl_str_mv |
Instituto Tecnológico de Aeronáutica |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA instname:Instituto Tecnológico de Aeronáutica instacron:ITA |
reponame_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA |
collection |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA |
instname_str |
Instituto Tecnológico de Aeronáutica |
instacron_str |
ITA |
institution |
ITA |
repository.name.fl_str_mv |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA - Instituto Tecnológico de Aeronáutica |
repository.mail.fl_str_mv |
|
subject_por_txtF_mv |
Controle adaptativo Redes neurais Controle com realimentação Sistemas dinâmicos Sistemas não-lineares MIMO (sistemas de controle) Inteligência artificial Controle |
_version_ |
1706809262500478976 |