Aspectos de uma metodologia de identificação para controle de sistemas não-lineares usando redes neurais RBF.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2001
Autor(a) principal: Lamas, Rita de Cássia Pavani
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Identificação de sistemas
Nonlinear systems
Sistemas não-lineares
System identification
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3139/tde-07112024-161318/
Resumo: Este trabalho trata de identificação de sistemas não-lineares em malha fechada, tendo em vista o projeto de controladores de alto desempenho. O objetivo central é obter uma metodologia de identificação e controle iterativos, a partir de dados entrada/saída, utilizando redes neurais RBF. Inicialmente desenvolve-se um esquema de identificação em malha fechada, que será parte construtiva do arranjo iterativo, procedendo-se por analogia com o caso linear. Admite-se que os sistemas a identificar são representáveis por equações de diferenças finitas não-lineares de tipo NARX. Os parâmetros e a estrutura do modelo de identificação, representado por uma rede RBF, são determinados \'on-line\' por um arranjo que toma por base o algoritmo RAN-EKF. A metodologia de identificação e controle iterativos é desenvolvida e aplicada, em simulações computacionais, a controle adaptativo por modelo de referência, e a controle PID. Evidencia-se o desempenho superior da metodologia proposta, comparativamente à realização de identificação e controle separados.
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