1. Teses e Dissertações
  2. PROGRAMA DE PÓS GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE - PPGEE
  3. DISSERTAÇÃO DE MESTRADO - PROGRAMA DE PÓS GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE
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Tipo do documento: Dissertação
Título: Redes neuronais artificiais estruturadas para alocação online de autoestruturas
Título(s) alternativo(s): Artificial neural networks structured for online allocation of self-structures
Autor: COELHO, Bruno França 
Primeiro orientador: FONSECA NETO, João Viana da
Primeiro coorientador: RÊGO, Patrícia Helena Moraes
Primeiro membro da banca: FONSECA NETO, João Viana da
Segundo membro da banca: SOUZA, Francisco das Chagas de
Terceiro membro da banca: OLIVEIRA, Roberto Célio Limão de
Resumo: Para melhorar o desempenho da estabilidade e a forma de resposta dos sistemas MIMO, o controle dos modos é relevante para impor as especificações do projeto. Um método bioinspirado para alocação online da autoestrutura para o projeto de sistemas de controle multivariáveis é apresentado neste documento. O método é baseado em redes neuronais artificiais para a execução da lei de controle e para o treinamento dos ganhos do controlador por realimentação de estados. Com o objetivo de sintonizar online os controladores de espaço de estados, a matriz de ganho que satisfaz todas as especificações de projeto, é apresentada uma proposta para calcular as matrizes de ganho que melhor atendem a uma determinada faixa operacional de sistemas dinâmicos MIMO. A proposta é avaliada em dois sistemas multivariáveis, o primeiro é um modelo matemático que representa um circuito RLC de quarta ordem com duas tensões de entrada e dois níveis de tensão controláveis, e o segundo modelo representa o controle direcional-lateral de uma aeronave F-16.
Abstract: To improve the stability performance and the response form of MIMO systems, control of the modes is relevant to impose the design specifications. A bioinspired method for online eigenstructure assignment for the design of multivariable control systems is presented in this paper. The method is based on artificial neural networks for the execution of the control law and for training the controller gains by state feedback. Aiming online tuning of state space controllers, the gain matrix that satisfies all the design specifications, a proposal is presented to compute the gain matrices that best meet a given operating range of MIMO dynamic systems. The proposal is evaluated in two multivariate systems, the first is a mathematical model that represents a fourth-order RLC circuit with two input voltages and two controllable voltage levels, and second model represents the lateral-directional control of an F-16 aircraft.
Palavras-chave: Alocação de autoestrutura
Online
Redes neuronais artificiais
Eigenstructure assignment
Online
Artificial neural networks
Área(s) do CNPq: Teoria da Computação
Matemática da Computação
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade Federal do Maranhão
Sigla da instituição: UFMA
Departamento: DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET
Programa: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET
Citação: COELHO, Bruno França. Redes neuronais artificiais estruturadas para alocação online de autoestruturas. 2019. 103 f. Dissertação (Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Eletricidade/CCET) - Universidade Federal do Maranhão, São Luís.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/2664
Data de defesa: 26-Fev-2019
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