Kód: 20089521
No presente trabalho, é realizada a modelagem e identificaç?o de um serovoposicionador hidráulico de uma bancada de testes. As express?es analíticas tradicionalmente utilizadas em uma estratégia em cascata aplicada ao controle de ... celý popis
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No presente trabalho, é realizada a modelagem e identificaç?o de um serovoposicionador hidráulico de uma bancada de testes. As express?es analíticas tradicionalmente utilizadas em uma estratégia em cascata aplicada ao controle de trajetória de posiç?o s?o obtidas. A estratégia em quest?o utiliza, conjuntamente, a linearizaç?o por realimentaç?o como lei de controle do subsistema hidráulico e a lei de controle de Slotine e Li no subsistema mecânico. Com base na mesma estratégia, um controlador em cascata neural é proposto. Em tal controlador, a funç?o analítica que representa o mapa inverso, presente na linearizaç?o por realimentaç?o, e a funç?o de compensaç?o de atrito utilizada na lei de Slotine e Li s?o substituídas por funç?es constituidas por meio de redes neurais de perceptrons de múltiplas camadas. Essas redes neurais t?m como entradas os estados do sistema e também a temperatura do fluido hidráulico. O novo controlador é apresentado em uma vers?o onde as redes neurais s?o aplicadas sem modificaç?es on-line e em outra, onde s?o apresentadas leis de controle adaptativo para as mesmas. A prova de estabilidade do sistema em malha fechada é apresentada em ambos os casos.
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