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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/295
Tipo do documento: Dissertação
Título: MODELOS BASEADOS EM REDES NEURAIS ARTIFICIAIS COM APLICAÇÃO EM CONTROLE INDIRETO DE TEMPERATURA
Título(s) alternativo(s): BASED ON MODELS WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS FOR A TEMPERATURE CONTROL INDIRECT
Autor: Sá, Denis Fabrício Sousa de 
Primeiro orientador: Fonseca Neto, João Viana da
Primeiro membro da banca: Catunda, Sebastian Yuri Cavalcanti
Segundo membro da banca: Serra, Ginalber Luiz de Oliveira
Resumo: A representação de sistemas dinâmicos ou plantas por meio modelos matemáticos ocupa uma posição relevante no projeto de sistemas de controle, permitindo que o projetista avalie o desempenho dos controladores durante a fase de desenvolvimento do projeto. Estes modelos também são utilizados para resolver o problema da dificuldade ou impossibilidade da inserção de sensores em plantas para medição de variáveis controladas, onde os modelos viabilizam a mediação não invasiva destas variáveis, fornecendo uma alternativa para realização do controle indireto adaptativo e ótimo de um dado processo. Nesta dissertação apresenta-se o desenvolvimento de modelos propostos baseados em redes neurais artificiais recorrentes para o controle sensorless ou indireto da planta. Os modelos propostos estão associados com as abordagens de Identificação de Sistemas e de RNA's recorrentes. OS algoritmos desenvolvidos para o treinamento das RNAs são do tipo Backpropagation acelerado e RLS, que são comparados com estratégias e métodos clássicos, para obtenção online dos parâmetros do sistema de controle indireto de uma planta térmica, tendo como atuador uma célula Peltier. Para uns de avaliação de desempenho do sistema de controle indireto da planta, os modelos paramétricos e controladores digitais adaptativos do tipo PID e regulador linear quadrático (DLQR) são avaliados por meio de simulações híbridas, sendo os algoritmos dos controladores implementados em microcontroladores e a planta representada por modelos matemáticos. Os resultados apresentados são promissores, não são sentido do desempenho do sistema de controle, mas também nos custos reduzidos para seu desenvolvimento, operação e flexibilidade de aplicação em outros sistemas dinâmicos.
Abstract: The representation of dynamic systems or plants via mathematical models occupies an important position in control system design that allow the performance evaluation of the controller during his development stage. These models are also used as an alternative to solve the problem of the hardness or impracticability to install sensors that measure the controlled variables, the dynamic systems representations enable non-invasive measurement of these variables. As consequence the designer has an alternative way to perform adaptive and optimal sensorless control for a given process. In this dissertation is presented a proposal for control systems schemas and algorithms, based on recurrent neural networks (ANN) and Box-Jenkins models, that are dedicated to sensorless or indirect control of dynamic systems. The proposed models and algorithms are associated with the systems identification and recurrent ANN approaches. The algorithms developed for the AAN training are Backpropagation Accelerated and RLS types that are compared with classical methods and strategies to obtain it online parameters of indirect control of system for a thermal plant, where the actuator is Peltier cell. The performance the parametric models of the plant and adaptive PID digital controllers and linear quadratic regulator (DLQR) that are the main elements of the sensorless temperature control system, are evaluated by means of hybrid simulations, where the algorithms implemented in micro controllers and the plant represented by mathematical models. The performance results of the proposed sensorless control algorithms are promissory, not only, in terms of the control system performance, but also due to the reexibility to deploy it in other dynamic systems.
Palavras-chave: controle adaptativo
controle proporcional-integral-derivativo (PID)
redes neurais artificiais
treinamento on line de RNAs, Identicação de sistemas
sistema térmico
mediação indireta
célula peltier
regulador linear quadrático discreto (DLQR)
sistemas embarcados
adaptive control
proportional-integral-derivative control (PID)
artificial neural networks
systems identification
thermal system
indirect measurement
discrete linear quadratic regulator (DLQR)
peltier cell and embedded systems
Área(s) do CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Idioma: por
País: BR
Instituição: Universidade Federal do Maranhão
Sigla da instituição: UFMA
Departamento: Engenharia
Programa: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET
Citação: SÁ, Denis Fabrício Sousa de. BASED ON MODELS WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS FOR A TEMPERATURE CONTROL INDIRECT. 2015. 142 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia) - Universidade Federal do Maranhão, São Luís, 2015.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://tede2:8080/tede/handle/tede/295
Data de defesa: 10-Abr-2015
Aparece nas coleções:DISSERTAÇÃO DE MESTRADO - PROGRAMA DE PÓS GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE

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