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Nonlinear control of the doubly-fed induction generator in wind power systems

Soares, Orlando; Gonçalves, Henrique; Martins, António; Carvalho, Adriano
Fonte: Elsevier Publicador: Elsevier
Tipo: Artigo de Revista Científica
ENG
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26.15%
This paper describes the models of a wind power system, such as the turbine, generator, power electronics converters and controllers, with the aim to control the generation of wind power in order to maximize the generated power with the lowest possible impact in the grid voltage and frequency during normal operation and under the occurrence of faults. The presented work considers a wind power system equipped with the doubly-fed induction generator and a vector-controlled converter connected between the rotor and the grid. The paper presents comparative results between roportional-integral controllers and neural networks based controllers, showing that better dynamic characteristics can be btained using neural networks based ontrollers.

Analysis and NN-based control of doubly fed induction generator in wind power generation

Soares, Orlando; Gonçalves, Henrique; Martins, António; Carvalho, Adriano
Fonte: ICREPQ’09 Publicador: ICREPQ’09
Tipo: Conferência ou Objeto de Conferência
ENG
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26.04%
With the increasing size of wind power generation it is required to perform power system stability analysis that uses dynamic wind generator models. In this paper are presented all the wind power system components, including the turbine, the generator, the power electronic converter and controllers. The aim is to study the Doubly Fed Induction Generator (DFIG) operation and its connection to the power system, either during normal operation or during transient grid fault events. Two different control system design technologies are present, the first is performed by standard PI controllers and the second is based on artificial neural networks.

Analysis and NN-based control of doubly fed induction generator in wind power generation

Soares, Orlando; Gonçalves, Henrique; Martins, António; Carvalho, Adriano
Fonte: Renewable Energy & Power Quality Journal Publicador: Renewable Energy & Power Quality Journal
Tipo: Artigo de Revista Científica
ENG
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26.04%
With the increasing size of wind power generation it is required to perform power system stability analysis that uses dynamic wind generator models. In this paper are presented all the wind power system components, including the turbine, the generator, the power electronic converter and controllers. The aim is to study the Doubly Fed Induction Generator (DFIG) operation and its connection to the power system, either during normal operation or during transient grid fault events. Two different control system design technologies are present, the first is performed by standard PI controllers and the second is based on artificial neural networks

Supervision and c-Means clustering of PID controllers for a solar power plant

Henriques, Jorge; Cardoso, Alberto; Dourado, António
Fonte: Universidade de Coimbra Publicador: Universidade de Coimbra
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: aplication/PDF
ENG
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36.15%
A hierarchical control strategy consisting on a supervisory switching of PID controllers, simplified using the c-Means clustering technique, is developed and applied to the distributed collector field of a solar power plant. The main characteristic of this solar plant is that the primary energy source, the solar radiation, cannot be manipulated. It varies throughout the day, causing changes in plant dynamics conducting to distinct several operating points. To guarantee good performances in all operating points, a local PID controller is tuned to each operating point and a supervisory strategy is proposed and applied to switch among these controllers accordingly to the actual measured conditions. Each PID controller has been tuned off-line, by the combination of a dynamic recurrent non-linear neural network model with a pole placement control design. To reduce the number of local controllers, to be selected by the supervisor, a c-Means clustering technique was used. Simulation and experimental results, obtained at Plataforma Solar de Almería, Spain, are presented showing the effectiveness of the proposed approach.; http://www.sciencedirect.com/science/article/B6V07-3XWJVTP-H/1/79c0e024ae7974545c99903c9d2dacd9

Controladores adaptativos não-lineares com critério H 'INFINITO' aplicados a robôs espaciais; Adaptive nonlinear H 'INFINITE' controllers applied to free-floating space manipulators

Pazelli, Tatiana de Figueiredo Pereira Alves Taveira
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 24/11/2006 PT
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36.01%
Neste trabalho, o equacionamento dinâmico de um manipulador espacial de base livre flutuante é descrito a partir do conceito do manipulador dinamicamente equivalente para que as técnicas de controle desenvolvidas sejam experimentalmente validadas em um manipulador convencional de base fixa. Dois tipos de controle de movimento são considerados. O primeiro foi desenvolvido no espaço das juntas e realiza o comando direto de posicionamento das juntas do manipulador; o segundo foi desenvolvido no espaço inercial e o controle é direcionado para o posicionamento do efetuador no espaço Cartesiano. Nos dois casos, o problema de acompanhamento de trajetória de um manipulador espacial com base livre flutuante sujeito a incertezas na planta e perturbações externas é proposto e solucionado sob o ponto de vista do critério de desempenho H 'INFINITO'. Considerando métodos de controle para sistemas subatuados, três técnicas adaptativas foram desenvolvidas a partir de um controlador H 'INFINITO' não-linear baseado na teoria dos jogos. A primeira técnica foi proposta considerando a estrutura do modelo bem definida, porém calculada com base em parâmetros incertos. Uma lei adaptativa foi aplicada para estimar esses parâmetros utilizando parametrização linear. Redes neurais artificiais são aplicadas nas outras duas abordagens adaptativas. A primeira utiliza uma rede neural para aprender o comportamento dinâmico do sistema robótico...

Montagem e controle H Infinito não linear de manipuladores espaciais com base flutuante; Assembly and Nonlinear H Infinitye Control of Free-Floating Base Space Manipulators.

Pazelli, Tatiana de Figueiredo Pereira Alves Taveira
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 13/01/2012 PT
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25.98%
Robôs manipuladores espaciais serão aplicados, em um futuro próximo, em serviços de resgate e manutenção de naves e satélites em órbita. O estudo e o desenvolvimento de controladores para esse tipo de sistema é fundamental para que essas aplicações se tornem realidade. Nesta tese, uma plataforma experimental é construída para possibilitar a avaliação comportamental desse tipo de sistema. Baseada em um módulo de flutuação por colchões de ar, é composta por uma base livre, elos conectados por juntas e efetuadores. Duas possibilidades de flutuação foram definidas para tornar a estrutura mais versátil, a primeira utiliza uma câmara de ar na mesa de apoio e a segunda utiliza câmaras de ar na base e em cada junta do robô. Sua estrutura mecânica modular permite diversas configurações, com um ou dois braços compostos por elos rígidos ou flexíveis. Toda a eletrônica de comando e a alimentação dos componentes do robô são alocadas em sua base flutuante, baseando a comunicação do sistema com o computador remoto em um padrão de comunicação sem fio. O software de controle, desenvolvido em Matlab e residente no computador remoto, apresenta uma interface amigável e intuitiva, possibilitando a utilização tanto do UARM como do robô de base livre flutuante para testes simulados e experimentais de sistemas de controle. A principal característica dos manipuladores espaciais é o acoplamento dinâmico entre a base e o braço robótico. A fim de evitar as complicações envolvidas no mapeamento cinemático desses sistemas...

A proposed neural control for the trajectory tracking of a nonholonomic mobile robot with disturbances

Martins, Nardênio A.; De Alencar, Maycol; Lombardi, Warody C.; Bertol, Douglas W.; De Pieri, Edson R.; Filho, Humberto F.
Fonte: Universidade Estadual Paulista Publicador: Universidade Estadual Paulista
Tipo: Conferência ou Objeto de Conferência Formato: 330-338
ENG
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66.15%
In this paper, a trajectory tracking control problem for a nonholonomic mobile robot by the integration of a kinematic neural controller (KNC) and a torque neural controller (TNC) is proposed, where both the kinematic and dynamic models contains disturbances. The KNC is a variable structure controller (VSC) based on the sliding mode control theory (SMC), and applied to compensate the kinematic disturbances. The TNC is a inertia-based controller constituted of a dynamic neural controller (DNC) and a robust neural compensator (RNC), and applied to compensate the mobile robot dynamics, and bounded unknown disturbances. Stability analysis with basis on Lyapunov method and simulations results are provided to show the effectiveness of the proposed approach. © 2012 Springer-Verlag.

Projeto de controladores suplementares de amortecimento utilizando redes neurais artificiais

Furini, Marcos Amorielle
Fonte: Universidade Estadual Paulista (UNESP) Publicador: Universidade Estadual Paulista (UNESP)
Tipo: Tese de Doutorado Formato: 131 f. : il.
POR
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25.99%
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES); Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS; Neste trabalho é proposta a utilização da rede neural artificial (RNA) ARTMAP Nebulosa (fuzzy) no ajuste de parâmetros de controladores suplementares para o amortecimento de oscilações eletromecânicas de sistemas elétricos de potência, visando tornar este ajuste mais eficiente. Análises comparativas da atuação das redes neurais artificiais ARTMAP Nebulosa e Perceptron Multicamadas (PM) são realizadas para dois sistemas multimáquinas considerando o ajuste individual e coordenado dos controladores. Tais redes são utilizadas para o projeto dos controladores ESP (Estabilizadores de Sistemas de Potência) e POD (Power Oscillation Damping) acoplado ao dispositivo FACTS (Flexible Alternating Current Transmission Systems) UPFC (Unified Power Flow Controller). Será evidenciado que a RNA ARTMAP Nebulosa pode ser utilizada na melhora da estabilidade dinâmica, fornecendo resultados muito semelhantes aos da RNA Perceptron Multicamadas. Entretanto, é importante enfatizar que a vantagem da utilização da RNA ARTMAP Nebulosa está no fato da garantia da estabilidade e plasticidade associadas a um rápido treinamento...

Integração de processos quimicos continuos em tempo real : estudo de caso para fornos rotativos de incineração

Eduardo Thomaz Inglez de Souza
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 16/07/2004 PT
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16.41%
Esta Tese de Doutorado está comprometida com a aplicação de técnicas computacionais que permitam auxiliar a integração de processos químicos contínuos em tempo real. Para tal faz-se necessário um estudo de caso, que para este trabalho foi adotado um fomo rotativo para incineradores de resíduos sólidos, cujas características são simuladas por meio de um modelo matemático. O objetivo principal é estudar o comportamento do processo em camadas, uma de controle avançado e outra para otimização. Sendo que a de otimização dividi-se em duas: processo e produção. Os controladores utilizados foram os tradicionais DMC (dynamic matrix control) e GPC (generalized predictive control), mais duas versões não lineares baseadas nestes. O primeiro destes controladores não lineares usa a estrutura do DMC, entretanto o modelo preditivo da dinâmica do processo dá-se por uma rede neural, a qual incorporou o comportamento não linear do modelo matemático do processo. O outro controlador não linear usa uma rede neural para predizer os parâmetros de um modelo de primeira ordem com tempo morto. Uma vez que estes parâmetros são atualizados tem-se um modelo dinâmico preditivo não linear. Com a finalidade de comparar a performance destes controladores avançados...

FCC : controle preditivo e identificação via redes neurais

William Gonçalves Vieira
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 06/12/2002 PT
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25.94%
A unidade de Craqueamento Catalítico em Leito Fluido - FCC, modelo Kellogg Orthoflow F., representa um processo de refino de petróleo apresentando característica altamente não linear, possuindo fortes interaçães entre as variáveis de produção, e condições de operação extremamente severas. Essas unidades são constituídas basicamente de duas seções: uma de reação catalítica na qual ocorrem as reações de quebra de cadeia hidrocarbônica e também há formação de coque, desativando o catalisador; e outra seção onde ocorre a regeneração do catalisador desativado. O objetivo dessa unidade é transformar produtos de elevado peso molecu1ar, que apresentam baixo valor agregado, em compostos de elevado valor comercial. As unidades FCC, devido às condições severas de operação, necessitam de um controle rigoroso de determinadas variáveis operacionais. Apesar de existirem instalados controladores avançados baseados em modelos de convolução, fteqüentemente essas unidades são reguladas por meio de controladores PID padrões e também através de controle manual baseado no conhecimento de operadores das refinarias. O presente estudo tem como objetivo desenvolver um controlador preditivo multivariável (Multivariable Predictive Control - MPC) para ser implementado na unidade FCC...

Controle tolerante a falhas usando redes neurais adaptativas; Fault tolerant control using an adaptive neural network

Marco Antonio de Oliveira Alves Junior
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 30/07/2010 PT
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26.01%
Esta monografia apresenta uma arquitetura para aplicação de Controle Tolerante a Falhas, seguindo uma abordagem de dupla malha de realimentação. A primeira malha apresenta um controlador regular, e a segunda segue uma estratégia de controle adaptativa baseada em rede neural, que faz uso de um mecanismo de ajustes de pesos em tempo real. O primeiro controlador foi escolhido como um projeto de controlador baseado em norma H?, objetivando estabilizar o sistema e garantir o bom desempenho na presença de erros de modelagem e distúrbios externos. O controlador tolerante a falhas, que atua complementarmente à malha externa, é o controlador que usa a técnica neuroadaptativa. A rede neural possui estados internos recorrentes, usando uma superfície de deslizamento para adaptar os seus pesos, de modo a acomodar as possíveis falhas. Também apresenta robustez contra as perturbações externas, além da capacidade do controlador regular. Uma nova topologia de dinâmica da rede neural, com estados internos recursivos e aprendizado em tempo-real, é proposta, e a estabilidade do sistema é provada com base em uma função de Lyapunov e em requisitos predefinidos. Para avaliar o método, foi usado um modelo matemático de um veículo aéreo não tripulado do tipo quadrirrotor. Os resultados simulados...

Desenvolvimento, implementação e avaliação de desempenho de um controlador adaptativo do tipo self-tuning regulator aplicado a um processo FCC; Development, implementation and performance evaluation of a self-tuning regulator adaptive controller applied to a FCC process

Pleycienne Trajano Ribeiro
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 31/08/2010 PT
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26.11%
Este trabalho teve como principal objetivo o desenvolvimento e implementação de um controlador adaptativo do tipo regulador auto-ajustável (STR - Self Tuning Regulator), com a subsequente comparação de seu desempenho com um controlador PID (proporcionalintegrativo-derivativo) e dois controladores preditivos: um preditivo baseado em redes neurais artificiais e um controlador DMC (Dynamic Matrix Control). Esses esquemas de controle foram todos implementados na ferramenta de simulação desenvolvida, o FCCGUI (Fluid Catalytic Cracking Graphical User Interface). Como modelo para estimativa dos parâmetros do controlador adaptativo foi treinada e validada uma rede neural. Esse modelo caixa-preta forneceu uma abordagem eficiente para identificação e controle não-linear do processo de craqueamento catalítico. Para implementação do controlador adaptativo foram estruturadas três novas malhas de controle PID a partir de estudos estatísticos desenvolvidos para a análise dos efeitos das variáveis de processo e suas interações. Dentre essas novas malhas de controle, optou-se pela implementação do controle adaptativo no par manipulada-controlada CTCV-SEVER (abertura de catalisador regenerado - severidade da reação). Após aperfeiçoamentos e reestruturações no simulador FCCGUI...

Online evolution of robot behaviour

Silva, Fernando Goulart da
Fonte: Universidade de Lisboa Publicador: Universidade de Lisboa
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em //2012 ENG
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26.2%
Tese de mestrado em Engenharia Informática (Interação e Conhecimento), apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2012; In this dissertation, we propose and evaluate two novel approaches to the online synthesis of neural controllers for autonomous robots. The first approach is odNEAT, an online, distributed, and decentralized version of NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT). odNEAT is an algorithm for online evolution in groups of embodied agents such as robots. In odNEAT, agents have to solve the same task, either individually or collectively. While previous approaches to online evolution of neural controllers have been limited to the optimization of weights, odNEAT evolves both weights and network topology. We demonstrate odNEAT through a series of simulation-based experiments in which a group of e-puck-like robots must perform an aggregation task. Our results show that robots are capable of evolving effective aggregation strategies and that sustainable behaviours evolve quickly. We show that odNEAT approximates the performance of rtNEAT, a similar but centralized method. We also analyze the contribution of each algorithmic component on the performance through a series of ablation studies. In the second approach...

Endogenous vasopressin and the central control of heart rate during dynamic exercise

Michelini,L.C.
Fonte: Associação Brasileira de Divulgação Científica Publicador: Associação Brasileira de Divulgação Científica
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/09/1998 EN
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35.89%
The present article contains a brief review on the role of vasopressinergic projections to the nucleus tractus solitarii in the genesis of reflex bradycardia and in the modulation of heart rate control during exercise. The effects of vasopressin on exercise tachycardia are discussed on the basis of both the endogenous peptide content changes and the heart rate response changes observed during running in sedentary and trained rats. Dynamic exercise caused a specific vasopressin content increase in dorsal and ventral brainstem areas. In accordance, rats pretreated with the peptide or the V1 blocker into the nucleus tractus solitarii showed a significant potentiation or a marked blunting of the exercise tachycardia, respectively, without any change in the pressure response to exercise. It is proposed that the long-descending vasopressinergic pathway to the nucleus tractus solitarii serves as one link between the two main neural controllers of circulation, i.e., the central command and feedback control mechanisms driven by the peripheral receptors. Therefore, vasopressinergic input could contribute to the adjustment of heart rate response (and cardiac output) to the circulatory demand during exercise.

A model for control of breathing in mammals: coupling neural dynamics to peripheral gas exchange and transport

Ben-Tal, Alona; Smith, Jeffrey C.
Fonte: PubMed Publicador: PubMed
Tipo: Artigo de Revista Científica
EN
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26.08%
A new model for aspects of the control of respiration in mammals has been developed. The model integrates a reduced representation of the brainstem respiratory neural controller together with peripheral gas exchange and transport mechanisms. The neural controller consists of two components. One component represents the inspiratory oscillator in the pre-Bötzinger complex (pre-BötC) incorporating bio-physical mechanisms for rhythm generation. The other component represents the ventral respiratory group (VRG), which is driven by the pre-BötC for generation of inspiratory (pre)motor output. The neural model was coupled to simplified models of the lungs incorporating oxygen and carbon dioxide transport. The simplified representation of the brainstem neural circuitry has regulation of both frequency and amplitude of respiration and is done in response to partial pressures of oxygen and carbon dioxide in the blood using proportional (P) and proportional plus integral (PI) controllers. We have studied the coupled system under open and closed loop control. We show that two breathing regimes can exist in the model. In one regime an increase in the inspiratory frequency is accompanied by an increase in amplitude. In the second regime an increase in frequency is accompanied by a decrease in amplitude. The dynamic response of the model to changes in the concentration of inspired O2 or inspired CO2 was compared qualitatively with experimental data reported in the physiological literature. We show that the dynamic response with a PI-controller fits the experimental data better but suggests that when high levels of CO2 are inspired the respiratory system cannot reach steady state. Our model also predicts that there could be two possible mechanisms for apnea appearance when 100% O2 is inspired following a period of 5% inspired O2. This paper represents a novel attempt to link neural control and gas transport mechanisms...

Online Intelligent Controllers for an Enzyme Recovery Plant: Design Methodology and Performance

Leite, M. S.; Fujiki, T. L.; Silva, F. V.; Fileti, A. M. F.
Fonte: SAGE-Hindawi Access to Research Publicador: SAGE-Hindawi Access to Research
Tipo: Artigo de Revista Científica
Publicado em 27/12/2010 EN
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36.28%
This paper focuses on the development of intelligent controllers for use in a process of enzyme recovery from pineapple rind. The proteolytic enzyme bromelain (EC 3.4.22.4) is precipitated with alcohol at low temperature in a fed-batch jacketed tank. Temperature control is crucial to avoid irreversible protein denaturation. Fuzzy or neural controllers offer a way of implementing solutions that cover dynamic and nonlinear processes. The design methodology and a comparative study on the performance of fuzzy-PI, neurofuzzy, and neural network intelligent controllers are presented. To tune the fuzzy PI Mamdani controller, various universes of discourse, rule bases, and membership function support sets were tested. A neurofuzzy inference system (ANFIS), based on Takagi-Sugeno rules, and a model predictive controller, based on neural modeling, were developed and tested as well. Using a Fieldbus network architecture, a coolant variable speed pump was driven by the controllers. The experimental results show the effectiveness of fuzzy controllers in comparison to the neural predictive control. The fuzzy PI controller exhibited a reduced error parameter (ITAE), lower power consumption, and better recovery of enzyme activity.

Change Detection, Multiple Controllers, and Dynamic Environments: Insights from the brain

Pearson, John M.; Platt, Michael L.
Fonte: PubMed Publicador: PubMed
Tipo: Artigo de Revista Científica
EN
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26.02%
Foundational studies in decision making focused on behavior as the most accessible and reliable data on which to build theories of choice. More recent work, however, has incorporated neural data to provide insights unavailable from behavior alone. Among other contributions, these studies have validated reinforcement learning models by demonstrating neural signals posited on the basis of behavioral work in classical and operant conditioning. In such models, the values of actions or options are updated incrementally based on the difference between expectations and outcomes, resulting in the gradual acquisition of stable behavior. By contrast, natural environments are often dynamic, including sudden, unsignaled shifts in reinforcement contingencies. Such rapid changes may necessitate frequent shifts in the behavioral mode, requiring dynamic sensitivity to environmental changes. Recently, we proposed a model in which cingulate cortex plays a key role in detecting behaviorally-relevant environmental changes and facilitating the update of multiple behavioral strategies. Here, we connect this framework to a model developed to handle the analogous problem in motor control. We offer a tentative dictionary of control signals in terms of brain structures and highlight key differences between motor and decision systems that may be important in evaluating the model.

Uma metodologia de projeto de controladores híbridos inteligentes com aplicações no controle ativo de vibrações mecânicas; A design methodology of intelligent hybrid controllers with applications to the active vibrations control in mechanical systems

Teixeira, Rafael Luís
Fonte: Universidade Federal de Uberlândia Publicador: Universidade Federal de Uberlândia
Tipo: Dissertação
POR
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36.34%
Este trabalho propõe uma metodologia de projeto de controladores fuzzy para sistemas, que não oferecem ao projetista de controle informações intuitivas suficientes para orientá-lo na construção convencional dos controladores fuzzy. A metodologia de projeto envolve a aplicação de técnicas de inteligência artificial, onde os controlares fuzzy são obtidos a partir de um processo de otimização que utiliza os algoritmos genéticos. Esse mecanismo de otimização, por sua vez, requer o conhecimento da dinâmica do sistema. Uma rede neural artificial é então treinada para, a partir de dados de entrada e saída do sistema, modelar o comportamento dinâmico da planta. São otimizados a base de regras, o peso das regras e as funções de pertinência de entrada. A motivação do trabalho é o controle de vibrações em sistemas dinâmicos complexos, como, por exemplo, o controle de vibração em placas instrumentadas com vários sensores e atuadores piezelétricos. O trabalho apresenta os fundamentos do controle fuzzy, das redes neurais artificiais e dos algoritmos genéticos. A metodologia de controle proposta é avaliada numérica e experimentalmente no controle de mesa vibratória de um grau de liberdade e de uma viga de aço engastada-livre. A mesa é controlada por atuadores eletromagnéticos e a viga por atuadores piezelétricos. Diversos controladores são avaliados no domínio do tempo e da freqüência. O trabalho conclui que...

Neural network-based adaptive dynamic surface control for permanent magnet synchronous motors

Yu, J.; Shi, P.; Dong, W.; Chen, B.; Lin, C.
Fonte: IEEE Publicador: IEEE
Tipo: Artigo de Revista Científica
Publicado em //2015 EN
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46.07%
This brief considers the problem of neural networks (NNs)-based adaptive dynamic surface control (DSC) for permanent magnet synchronous motors (PMSMs) with parameter uncertainties and load torque disturbance. First, NNs are used to approximate the unknown and nonlinear functions of PMSM drive system and a novel adaptive DSC is constructed to avoid the explosion of complexity in the backstepping design. Next, under the proposed adaptive neural DSC, the number of adaptive parameters required is reduced to only one, and the designed neural controllers structure is much simpler than some existing results in literature, which can guarantee that the tracking error converges to a small neighborhood of the origin. Then, simulations are given to illustrate the effectiveness and potential of the new design technique.; Jinpeng Yu, Peng Shi, Wenjie Dong, Bing Chen, and Chong Lin

Uma proposta de controle neural adaptativo para a navegação de veículos autônomos; Autonomous vehicle navigation control: an adaptative neural networks proposal

Silva, Joelson Coelho da
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Sul Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
POR
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36.03%
Os equipamentos robóticos foram inicialmente criados para atuarem em ambientes industriais fechados. Com o passar do tempo, melhorias foram conquistadas. Atualmente, não se limitam mais à realização de tarefas simples e repetitivas em locais especialmente preparados. Novos equipamentos, capazes de atuarem em ambientes abertos e de realizarem as mais diversas atividades, estão sendo desenvolvidos. Para tanto, é necessário que seus sistemas de controle realizem uma efetiva interação com o mundo onde estão inseridos. Fazem-se necessários, portanto, novos sistemas controladores com capacidade de uma contínua adaptação ao ambiente dinâmico onde operam. As redes neurais artificiais, devido a sua capacidade de tratamento de problemas não lineares – matematicamente difíceis de serem resolvidos, estão sendo empregadas no controle destes processos. O gerenciamento da trajetória de um veículo móvel em ambientes abertos ou fechados é um procedimento altamente não-linear, logo, a aplicação das redes neurais artificiais é bastante promissora. Apesar de sua grande versatilidade, as redes neurais artificiais têm sido utilizadas apenas como sistemas de mapeamento. A grande maioria delas necessita de uma fase de treinamento para que possam armazenar a diversidade de estados possíveis do sistema. Quando atuam...