Implementação do Q-learning no rastreamento de referências constantes em um aeropêndulo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Morais Filho, Cleiton Kennedy de
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFU
Texto Completo: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/39534
Resumo: Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
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spelling Implementação do Q-learning no rastreamento de referências constantes em um aeropênduloImplementation of Q-learning in tracking constant references in an aeropendulumAprendizado por reforçoQ-learningAeropênduloControle em malha fechadaCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICATrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)O objetivo deste trabalho é aplicar um método de aprendizado de máquina no controle de um aeropêndulo. Especificamente, o método \textit{Q-Learning} de aprendizado por reforço é utilizado para fazer com que a haste do aeropêndulo seja guiada para uma referência. Para isso, primeiramente um modelo matemático não linear para descrever a dinâmica do sistema é desenvolvido. Mais ainda, o espaço de estados e ações admissíveis foram discretizados, e foi definida uma função de recompensas para fazer com que o agente aprenda a realizar a tarefa de controle. Tal função retorna recompensas positivas ao agente caso a haste permaneça em um ângulo de referência com a base. Já recompensas negativas são atribuídas quando um estado terminal é atingido. As ações possíveis de serem tomadas em um estado são acelerar ou desacelerar o motor. A magnitude da aceleração/desaceleração depende da magnitude do erro de rastreamento. Análises do número de episódios de treinamento necessários para que o agente aprenda a realizar a tarefa, e da influência dos parâmetros de ajuste no aprendizado são realizadas. Os resultados mostram que o agente aprendeu a controlar o aeropêndulo sem erro de rastreamento em regime permanente em todos os casos após o treinamento, indicando a viabilidade da aplicação deste tipo de método no controle de sistemas não lineares. Identificou-se que são necessários aproximadamente 2900 episódios para que o aprendizado seja concluído. Mais ainda, verificou-se que ao aumentar o fator de ganância e a taxa de aprendizagem, a resposta transitória do sistema melhorou. Já variando-se o fator de desconto, os melhores resultados foram obtidos com valores intermediários.Universidade Federal de UberlândiaBrasilEngenharia MecatrônicaAssis, Pedro Augusto Queiroz dehttp://lattes.cnpq.br/5309540309123503Andrade, João Rodrigohttp://lattes.cnpq.br/3633955382225394Paes, Luiz Eduardo dos Santoshttp://lattes.cnpq.br/7357828735124785Morais Filho, Cleiton Kennedy de2023-11-28T14:12:30Z2023-11-28T14:12:30Z2023-11-14info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfMORAIS FILHO, Cleiton Kennedy de. Implementação do Q-learning no rastreamento de referências constantes em um aeropêndulo. 2023. 44 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Mecatrônica) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023.https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/39534porhttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/us/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFUinstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFU2023-11-29T06:15:39Zoai:repositorio.ufu.br:123456789/39534Repositório InstitucionalONGhttp://repositorio.ufu.br/oai/requestdiinf@dirbi.ufu.bropendoar:2023-11-29T06:15:39Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false
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