Controlador neural com camada oculta definida por meio de algoritmo genético aplicado ao posicionamento de um manipulador robótico

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2012
Autor(a) principal: Lima, Thyago Leite de Vasconcelos
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal da Paraí­ba
BR
Engenharia Mecânica
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica
UFPB
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Controle de posição
Redes neurais
Manipulador robótico
Algoritmos genéticos
Position control
Neural networks
Robotic manipulator
Genetic algorithms
ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA
Link de acesso: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/tede/5332
Resumo: This work presents the position control of a robotic manipulator with two degrees of freedom. Such control is accomplished by applying a multilayer neural network, emulating a PD2 controller. The choice of the number of neurons in the hidden layer is made with the aid of a Genetic Algorithm, whose role is to generate populations where individuals will be the number of neurons in the hidden layer and evaluate the performance of the control system when subjected to different references signals. The two best individuals of each generation will give origin to the population of the next iteration, noting the probabilities of crossover and mutation, using the criterion of elitism as a warranty of optimization. The evaluation of the overall performance of the control system, in turn, is based on trajectory following response (sinusoidal reference signals) and on position response (step reference signals).
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description This work presents the position control of a robotic manipulator with two degrees of freedom. Such control is accomplished by applying a multilayer neural network, emulating a PD2 controller. The choice of the number of neurons in the hidden layer is made with the aid of a Genetic Algorithm, whose role is to generate populations where individuals will be the number of neurons in the hidden layer and evaluate the performance of the control system when subjected to different references signals. The two best individuals of each generation will give origin to the population of the next iteration, noting the probabilities of crossover and mutation, using the criterion of elitism as a warranty of optimization. The evaluation of the overall performance of the control system, in turn, is based on trajectory following response (sinusoidal reference signals) and on position response (step reference signals).
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