Controle de sistemas não-lineares com o uso de redes neurais e garantias de robustez

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Rodrigues, Hugo Silva
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 Tecnológica Federal do Paraná
Cornelio Procopio
Brasil
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
UTFPR
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Redes Neurais (Computação)
Teoria da aproximação
Sistemas de controle digital
Neural networks (Computer science)
Approximation theory
Digital control systems
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Engenharia Elétrica
Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/37336
Resumo: The development and improvement of control techniques for nonlinear systems is an inconclusive problem extensively addressed in the literature. Seeking the best way to assure that a given output of a nonlinear system follows a reference, several methodologies are proposed in the literature, ranging from linearization around a reference or trajectory to techniques aimed at dealing with the lack of linearity. With the advancement of technology, the integration of control techniques with neural network concepts has stood out in several studies, significantly expanding the possibilities in controller modeling. Neural networks allow simulating the behavior of controllers, eliminating repetitive calculations and significantly reducing operational costs. Moreover, they generate robust and adaptable control signals. In this context, the present work proposes the analysis and simulation of neural network-based controllers.
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