Nonlinear controller design using universal approximators through the virtual reference method - Sehnem, Roger Mateus (2023)
Este trabalho trata da utilização de aproximadores universais, principalmente Redes Neurais Profundas (RNP), como parametrização para o controlador de sistemas dinâmicos não lineares no contexto do método Virtual Reference Feedback Tuning (VFRT). Um dos desafios na utilização do método VRFT é a definição da parametrização do controlador, como sistemas não lineares apresentam comportamento bastante rico, definir uma parametrização que permite aproximar o controlador ideal pode ser uma tarefa bastante complexa. Com a intenção de facilitar esta definição, foi proposta utilização de RNPs conhecidas por serem aproximadores universais. Contudo a literatura utiliza um filtro bastante limitante para a aplicação prática com RNPs que, além de computacionalmente custoso, necessita que um modelo da planta seja identificado para a aplicação do método, indo contra os princípios do controle baseado em dados. Por esta razão, neste trabalho, é avaliada a utilização de RNPs com o filtro do VRFT linear. Como técnicas de regularização são uma componente chave na utilização de RNPs, as mesmas são avaliadas e utilizadas não somente com RNPs, mas também com parametrizações lineares nos parâ- metros, permitindo um entendimento facilitado dos seus efeitos. Os resultados do estudo são ilustrados com a aplicação do método proposto, por meio de simulações, em dois sistemas não lineares diferentes, e sugerem que a abordagem proposta é viável para a obtenção de controladores baseado em dados. É proposta, também, uma nova análise da base de dados, utilizando o conceito da referência virtual é possível montar o que seria a base de dados ideal para a identificação do controlador. Essa base de dados ideal é comparada, por mapas de calor, com a base obtida experimentalmente, através do método VRFT. Esta análise é utilizada para explicar, em todos os estudos de caso, o desempenho dos controladores.