Controle inteligente de sistemas eletroidráulicos utilizando redes neurais artificiais

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2012
Autor(a) principal: Fernandes, Josiane Maria de Macedo
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 do Rio Grande do Norte
BR
UFRN
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica
Tecnologia de Materiais; Projetos Mecânicos; Termociências
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/15700
Resumo: This work describes the development of a nonlinear control strategy for an electro-hydraulic actuated system. The system to be controlled is represented by a third order ordinary differential equation subject to a dead-zone input. The control strategy is based on a nonlinear control scheme, combined with an artificial intelligence algorithm, namely, the method of feedback linearization and an artificial neural network. It is shown that, when such a hard nonlinearity and modeling inaccuracies are considered, the nonlinear technique alone is not enough to ensure a good performance of the controller. Therefore, a compensation strategy based on artificial neural networks, which have been notoriously used in systems that require the simulation of the process of human inference, is used. The multilayer perceptron network and the radial basis functions network as well are adopted and mathematically implemented within the control law. On this basis, the compensation ability considering both networks is compared. Furthermore, the application of new intelligent control strategies for nonlinear and uncertain mechanical systems are proposed, showing that the combination of a nonlinear control methodology and artificial neural networks improves the overall control system performance. Numerical results are presented to demonstrate the efficacy of the proposed control system
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spelling Controle inteligente de sistemas eletroidráulicos utilizando redes neurais artificiaisControle não linear. Redes neurais artificiais. Linearização por realimentação. Sistemas eletroidráulicosCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICAThis work describes the development of a nonlinear control strategy for an electro-hydraulic actuated system. The system to be controlled is represented by a third order ordinary differential equation subject to a dead-zone input. The control strategy is based on a nonlinear control scheme, combined with an artificial intelligence algorithm, namely, the method of feedback linearization and an artificial neural network. It is shown that, when such a hard nonlinearity and modeling inaccuracies are considered, the nonlinear technique alone is not enough to ensure a good performance of the controller. Therefore, a compensation strategy based on artificial neural networks, which have been notoriously used in systems that require the simulation of the process of human inference, is used. The multilayer perceptron network and the radial basis functions network as well are adopted and mathematically implemented within the control law. On this basis, the compensation ability considering both networks is compared. Furthermore, the application of new intelligent control strategies for nonlinear and uncertain mechanical systems are proposed, showing that the combination of a nonlinear control methodology and artificial neural networks improves the overall control system performance. Numerical results are presented to demonstrate the efficacy of the proposed control systemEste trabalho descreve o desenvolvimento de uma estratégia de controle não linear para um sistema eletroidráulico. O sistema em questão é de terceira ordem, cujas características físicas ocasionam uma não linearidade do tipo zona morta. A estratégia adotada é baseada em uma técnica de controle não linear aliada a uma técnica de inteligencia artificial, o método de linearização por realimentação e uma rede neural artificial respectivamente. Será demonstrado que somente a utilização da técnica não linear não é insuficiente para garantir um bom desempenho do controlador frente a esse tipo de não linearidade. Por este motivo discutir-se a inclusão de uma estratégia de compensação baseada nas redes neurais artificiais, que vêm sendo notoriamente empregadas em sistemas que necessitem imitar o processo de inferência humano. Em um primeiro momento será utilizada uma rede perceptron de múltiplas camadas e posteriormente uma rede de funções de base radial, implementadas matematicamente na dinâmica do modelo do sistema. Desta forma é proposto neste trabalho a aplicação de novas estratégias de controle inteligente para sistemas mecânicos não lineares e incertos. Aliando o controle não linear a redes neurais artificiais pretende-se melhorar a performance de ambos, contribuindo na área de controle, principalmente no que diz respeito a metodologia de controle inteligente. Resultados numéricos são apresentados para demonstrar o desempenho do sistema de controleUniversidade Federal do Rio Grande do NorteBRUFRNPrograma de Pós-Graduação em Engenharia MecânicaTecnologia de Materiais; Projetos Mecânicos; TermociênciasBessa, Wallace Moreirahttp://lattes.cnpq.br/3438701343488110http://lattes.cnpq.br/3256782908311485Freire Júnior, Raimundo Carlos Silvériohttp://lattes.cnpq.br/1042806990155996Dória Neto, Adrião Duartehttp://lattes.cnpq.br/1987295209521433Zachi, Alessandro Rosa Lopeshttp://lattes.cnpq.br/3410411498624892Fernandes, Josiane Maria de Macedo2014-12-17T14:58:20Z2013-05-082014-12-17T14:58:20Z2012-02-07info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfapplication/pdfFERNANDES, Josiane Maria de Macedo. Controle inteligente de sistemas eletroidráulicos utilizando redes neurais artificiais. 2012. 75 f. Dissertação (Mestrado em Tecnologia de Materiais; Projetos Mecânicos; Termociências) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2012.https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/15700porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRN2017-11-02T03:43:20Zoai:repositorio.ufrn.br:123456789/15700Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/repositorio@bczm.ufrn.bropendoar:2017-11-02T03:43:20Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
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