@MASTERSTHESIS{ 2019:2001903888,
 	title = {Redes neuronais artificiais estruturadas para alocação online de autoestruturas},
 	year = {2019},
 	url = "https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/2664",
 	abstract = "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.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET},
 	note = {DEPARTAMENTO  DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET}
}