Este trabalho refere-se à implementação e avaliação de desempenho de arquiteturas de redes neurais não supervisionadas, utilizadas como controladores em tarefas de interceptação de alvos estacionários no espaço 3D. Em termos gerais, o problema de interceptação visual consiste no controle de atitude do sistema de visão objetivando que o alvo imageado seja deslocado para a posição central dos planos-imagem das câmeras. Um modelo simulado de sistema de visão binocular é utilizado na realização do processo de imageamento. Esse modelo simulado foi baseado em um sistema de visão real e procura representar as características principais de um sistema físico deste tipo. O trabalho apresenta um estudo básico sobre Aprendizado Competitivo em uma RNA, e estuda em maiores detalhes uma teoria de redes neurais não-supervisionadas conhecida como Teoria de Ressonância Adaptativa (ART - Adaptive Resonance Theory), onde são discutidas as arquiteturas neurais ART1 e Fuzzy-ART. Uma importante característica das redes neurais ART é a capacidade de distinguir e aprender novas informações sem prejuízo de informações aprendidas no passado. A solução do problema de interceptação visual foi baseada em duas arquiteturas neurais: SOIM (Self-Organizing Invertible Mapping) e KBVS (Kohonen-Based Visual Servoing). A primeira arquitetura é constituída por duas subredes Fuzzy-ART e uma "camada de representação interna", sendo usada como controlador open-loop (em malha aberta). A segunda, constitui-se de uma Rede de Rohonen bidimensional e de uma camada associativa de saída, sendo usada como controlador neural closed-loop (em malha fechada). A partir da arquitetura SOIM, foi desenvolvida uma terceira arquitetura, designada de MeBIM (Memory-Based Invertible Mapping), com tempo de treinamento significativamente menor. Diversos testes de interceptação visual de um alvo 3D estacionário, empregando as três arquiteturas neurais em estudo, são apresentados e comparados, sendo mostrado que os melhores resultados são obtidos quando o controlador SOIM ou MeBIM é combinado com o controlador KBVS.

Neste trabalho é considerado o problema do controle cinemático e dinâmico de robôs móveis com acionamento diferencial. O modelo cinemático é descrito em coordenadas retangulares e é adotado o modelo dinâmico proposto por Yamamoto. Duas abordagens são consideradas: a primeira utiliza o controle cinemático, e a segunda combina o controlador cinemático com um controlador dinâmico.No primeiro caso, é proposta uma lei de controle cinemática, deduzida a prova de estabilidade e avaliado seu desempenho em tempo real, comparando-o com o controlador cinemático proposto por Kanayama. Na implementação das leis de controle cinemáticas em tempo real foi utilizado o robô móvel Magellan-ISR, investigando-se os problemas de rastreamento de trajetória e estabilização em um ponto.No caso do controlador dinâmico são propostas três estratégias de controle: Rede Neural Artificial (RNA), Rede Wavelet com Bias (RWB) e RWB com adaptação estrutural. Nenhuma das estratégias requer treinamento prévio e os pesos e bias são atualizados on-line. As leis de adaptação são obtidas através da análise de estabilidade baseada no método de Lyapunov. As estratégias que utilizam uma RNA e RWB necessitam do ajuste prévio do número de neurônios ou wavelons da camada escondida. No caso da RWB com adaptação estrutural, esta restrição é eliminada através de um algoritmo de ajuste da estrutura da rede. São apresentados e discutidos resultados de simulações realistas, utilizando o controle neural e wavelet, para os casos de rastreamento e estabilização em um ponto, considerando os parâmetros do robô Magellan-ISR. É também efetuada comparação de desempenho no caso dos controladores cinemáticos, via simulações.

Esta tese de Doutorado em engenharia trata do desenvolvimento de um sistema de controle inteligente do tipo neural, capaz de atuar em tempo real no controle do deslocamento do plasma no Experimento Tokamak Esférico (ETE). A máquina ETE encontra-se em operação desde novembro de 2000, no Laboratório Associado de Plasma (LAP) do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) na cidade de São José dos Campos, SP, Brasil. O experimento é dedicado ao estudo do confinamento magnético do plasma de fusão, em uma configuração propícia à construção de futuros reatores. A fusão nuclear é uma fonte de energia renovável e de baixo impacto ambiental, que visa utilizar a energia contida nos átomos com fins pacíficos, para o desenvolvimento sustentável da humanidade. Uma das questões relevantes para a consecução dos reatores de fusão está relacionada com a estabilidade do plasma e o controle de sua posição durante a operação. Assim, o desenvolvimento de sistemas de controle do plasma em tokamaks constitui um avanço tecnológico necessário para a viabilização da fusão nuclear. A pesquisa realizada nesta tese, em particular, diz respeito à proposição de um sistema para controlar o deslocamento vertical do plasma no tokamak ETE, procurando tornar os disparos nesta máquina mais estáveis. Como parte deste trabalho foi desenvolvido um sistema de Levitação Magnética (MagLev), permitindo estudar-se o comportamento não-linear deste dispositivo que, sob o aspecto do controle de posição, é similar (análogo) ao do plasma no tokamak ETE. O sistema de levitação magnética foi projetado, construído e modelado computacionalmente para testar os controladores dos tipos clássico e inteligente. Os resultados obtidos nesta comparação mostraram-se muito promissores para a aplicação dos controladores inteligentes, tanto no tokamak ETE como em outras aplicações de controle.

Para desempenhar tarefas cooperativas de maneira descentralizada, exige-se que sistemas multi-robô comuniquem-se entre si. Portanto, manter a conectividade do grafo de comunicação é uma questão fundamental. Neste trabalho, nós analisamos o efeito de diferentes tipos de perturbação na estratégia de controle para manutenção de conectividade descrita em (SABATTINI, 2012), avaliando o impacto de falha, atraso e ruído na comunicação entre os agentes. Os resultados mostram que a estratégia para garantir a conectividade nem sempre é resiliente aos efeitos negativos de tais perturbações em configurações realistas que consideram um limite de banda para o esforço de controle. Contudo, características inerciais inerentes da maioria dos sistemas aquáticos e terrestres abrem perspectiva de aplicação da estratégia de manutenção de conectividade a sistemas adaptativos que consideram, por exemplo, adaptação autônoma a restrições outras além da própria conectividade, como eficiência na comunicação ou captação de energia.

As the field of autonomous robotics grows and its applications broaden up, an enormous amount of sensors and actuators, sometimes redundant, have been added to mobile robots. These now fully equipped entities are expected to perceive and act in their surrounding world in a human-like fashion, through perception, reasoning, planning and decision making processes. The higher complexity level of the resulting system and the nature of the environments where autonomous robots are usually expected to operate - continuous, partially unknown and usually unpredictable - demand the application of techniques to deal with this overload of data. In humans, that face the same problem when sounds, images and smells are presented to their sensors in a daily scene, a natural filter is applied: Attention. Although there are many computational models that apply attentive systems to Robotics, they usually are restricted to two classes of systems: a) those that have complex biologically-based attentional visual systems and b) those that have simpler attentional mechanisms with a larger variety of sensors. In order to evaluate an attentional system that operates with other robotics sensors than visual ones, this work presents a biologically inspired computational attentional model that can handle both top-down and bottom-up attention and that is able to learn how to re-distribute its limited resources over time and space. Experiments performed on a high fidelity simulator demonstrates the feasibility of the proposed attentional model and its capability on performing decision making and learning processes over attentional modulated data. The proposed system promotes a significant reduction on the original state space (96%) that was created over multiple sensory systems.

Esta Tese estuda a implementação de um novo mecanismo de análise e atuação em Redes de Sensores Sem Fio (RSSF) com múltiplos saltos baseado em características de cognição aplicadas aos nós que compõem a rede. Para tanto, é proposto um algoritmo de detecção de variabilidade dos nós sensores, envolvendo movimentação do nó, alcance do sinal da antena do sensor, quantidade de nós que fazem parte da rede e o número de conexões possíveis com nós vizinhos. Além do algoritmo de detecção de variabilidade, propõe-se um sistema multilayer denominado Adaptive Cognitive System (ACS) com base na arquitetura de Cognitive Networks (CN), que abrange: coleta, tratamento e tomada de decisão. O tratamento se refere à parte cognitiva do sistema, contemplando a criação do Cognitive Processor Module (CPMod), que por sua vez, abrange a semântica da rede, aplicação de Lógica Fuzzy e interação com um simulador de Wireless Sensor Networks (WSN) e a tomada de decisão é realizada pelo CPMod com base no resultado de análises executadas em rounds e histórico da rede com o uso de funções de pertinência de fuzzificação e defuzzificação, regras Fuzzy e inferência sobre informações coletadas da rede. Observou-se com os testes realizados na rede, utilizando-se o algoritmo de detecção, que a variabilidade dos nós sensores afeta diretamente o desempenho da rede, devido à necessidade de reestabelecimento de links e rotas entre os nós. Através de testes realizados via software na WSN, identificou-se que com o uso do ACS houve melhora significativa no desempenho em relação ao atraso fim-a-fim, latência, quantidade de pacotes descartados e de energia consumida pelos nós na rede. O ACS demonstrou potencial para a solução de problemas relacionados com as métricas destacadas, realizando ajustes em múltiplas camadas de rede do padrão IEEE 802.15.4 para até 200 nós na rede. / This Dissertation examines the implementation of a mechanism to analyze and act on multi-hop Wireless Sensor Networks (WSN) with the use of cognitive features applied to the network nodes. For this purpose, a variation detection algorithm was proposed for monitoring sensor nodes, involving the node\'s mobility features, signal range of the sensor antenna, the number of nodes in the network and the number of possible connections to neighboring nodes. In addition to the detection algorithm, a multi-layer system is proposed, named Adaptive Cognitive System (ACS). It is based on Cognitive Networks (CN) architecture, including data gathering, information treatment and decision making. The main part of the system is the Cognitive Processor Module (CPMod), which extracts the information about the WSN. In turn the Fuzzy Logic block works in tandem with the semantic engine to feed the codes to CPMod in the decision making process. The codes are the result of analysis performed on rounds using fuzzification and defuzzification membership functions, fuzzy rules and inference over information collected from the network. It was observed in tests performed in the WSN, using the detection algorithm, that the variability in sensor nodes directly affects the network performance due to the effort spent in rerounting links and paths. Through WSN testing performed via software, it was found that using the ACS implies in significant improvement in performance over the end-to-end delay, network latency, dropped packets and amount of energy consumed by nodes on the network. The ACS potential is proven for solving problems related to the previously mentioned metrics, performing adjustments on multiple network layers standardized by IEEE 802.15.4 up to 200 nodes in the network.

Esta Tese estuda a implementação de um novo mecanismo de análise e atuação em Redes de Sensores Sem Fio (RSSF) com múltiplos saltos baseado em características de cognição aplicadas aos nós que compõem a rede. Para tanto, é proposto um algoritmo de detecção de variabilidade dos nós sensores, envolvendo movimentação do nó, alcance do sinal da antena do sensor, quantidade de nós que fazem parte da rede e o número de conexões possíveis com nós vizinhos. Além do algoritmo de detecção de variabilidade, propõe-se um sistema multilayer denominado Adaptive Cognitive System (ACS) com base na arquitetura de Cognitive Networks (CN), que abrange: coleta, tratamento e tomada de decisão. O tratamento se refere à parte cognitiva do sistema, contemplando a criação do Cognitive Processor Module (CPMod), que por sua vez, abrange a semântica da rede, aplicação de Lógica Fuzzy e interação com um simulador de Wireless Sensor Networks (WSN) e a tomada de decisão é realizada pelo CPMod com base no resultado de análises executadas em rounds e histórico da rede com o uso de funções de pertinência de fuzzificação e defuzzificação, regras Fuzzy e inferência sobre informações coletadas da rede. Observou-se com os testes realizados na rede, utilizando-se o algoritmo de detecção, que a variabilidade dos nós sensores afeta diretamente o desempenho da rede, devido à necessidade de reestabelecimento de links e rotas entre os nós. Através de testes realizados via software na WSN, identificou-se que com o uso do ACS houve melhora significativa no desempenho em relação ao atraso fim-a-fim, latência, quantidade de pacotes descartados e de energia consumida pelos nós na rede. O ACS demonstrou potencial para a solução de problemas relacionados com as métricas destacadas, realizando ajustes em múltiplas camadas de rede do padrão IEEE 802.15.4 para até 200 nós na rede. / This Dissertation examines the implementation of a mechanism to analyze and act on multi-hop Wireless Sensor Networks (WSN) with the use of cognitive features applied to the network nodes. For this purpose, a variation detection algorithm was proposed for monitoring sensor nodes, involving the node\'s mobility features, signal range of the sensor antenna, the number of nodes in the network and the number of possible connections to neighboring nodes. In addition to the detection algorithm, a multi-layer system is proposed, named Adaptive Cognitive System (ACS). It is based on Cognitive Networks (CN) architecture, including data gathering, information treatment and decision making. The main part of the system is the Cognitive Processor Module (CPMod), which extracts the information about the WSN. In turn the Fuzzy Logic block works in tandem with the semantic engine to feed the codes to CPMod in the decision making process. The codes are the result of analysis performed on rounds using fuzzification and defuzzification membership functions, fuzzy rules and inference over information collected from the network. It was observed in tests performed in the WSN, using the detection algorithm, that the variability in sensor nodes directly affects the network performance due to the effort spent in rerounting links and paths. Through WSN testing performed via software, it was found that using the ACS implies in significant improvement in performance over the end-to-end delay, network latency, dropped packets and amount of energy consumed by nodes on the network. The ACS potential is proven for solving problems related to the previously mentioned metrics, performing adjustments on multiple network layers standardized by IEEE 802.15.4 up to 200 nodes in the network.

Durante o desenvolvimento dessa dissertação foi criado um novo controlador de navios para aproamento automático de mínima energia (weathervane), de acordo com condições ambientais incidentes, mantendo o posicionamento de um ponto de controle arbitrário. O controlador proposto utiliza a metodologia ZPC (Zero Power Control), empregando o método da integral de realimentação, originalmente proposto para aplicação em sistemas de levitação magnética. Além da análise de estabilidade, também foi utilizado o simulador numérico de sistemas oceânicos TPN (Tanque de Provas Numérico), atestando o funcionamento do controlador sob a influência de diversas condições. Foram simulados casos com agentes ambientais (onda, vento e correnteza) desalinhados, ondas irregulares, posicionamento da popa no navio, dentre outros. O desempenho do controlador desenvolvido foi comparado, através de análise estática, com o desempenho de outras lógicas de controle weathervane, apresentando desempenho igual ou superior. Finalmente, um navio em escala reduzida foi submetido a testes em um tanque físico. Os resultados experimentais foram bastante satisfatórios, validando os resultados numéricos obtidos. Com isto, conclui-se que o controlador projetado atende os propósitos para o qual foi concebido com sucesso, sendo viável e possuindo diversas aplicações práticas imediatas. / A new controller was developed during this thesis, intended to automatically calculate the optimum heading (weathervane) for any given environmental condition. The vessel positioning is kept while this controller adapts the heading. The proposed controller utilizes the Zero Power Control (ZPC) methodology, generally applied to magnetic levitation systems. The chosen ZPC strategy is the integral feedback. A stability analysis was carried, in addition to simulations at the oceanic systems numerical simulator TPN (Numerical Offshore Tank), proving the controller availability under the influence of several environmental conditions. Cases with misaligned environmental agents (wind, waves and current), irregular waves, stern control, among others were simulated. In order to prove its performance, the final controller was compared with existing weathervane controllers through a static analysis, showing that it was equal or superior. Finally, a scale model ship was undergone to tests on a physical tank. The experimental results were pretty good, validating the obtained numerical results. In conclusion, the designed controller attends its design requirements successfully, being viable and having several immediate practical applications.

In this work we address the problem of friction compensation in a pneumatic control valve. It is proposed a nonlinear control law that uses algebraic estimators in its structure, in order to adapt the controller to the aging of the valve. For that purpose we estimate parameters related to the valve\'s Karnopp model, necessary to friction compensation, online. The estimators and the controller are validated through simulations. / Nessa pesquisa, estudamos o problema de compensação de atrito em válvulas pneumáticas. É proposta uma lei de controle não linear que tem estimadores algébricos em sua estrutura, para adaptar o controlador ao envelhecimento da válvula. Para isso, estimam-se os valores de parâmetros relacionados ao modelo de Karnopp da válvula, necessários à compensação do atrito, de maneira online. Os estimadores e o controlador são validados através de simulações.

Submitted by Algacilda Conceição (algacilda@sibi.ufrj.br) on 2018-04-02T17:54:18Z No. of bitstreams: 1 133075.pdf: 2996654 bytes, checksum: cd312c2730e557996b2eb2e2856968d6 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-02T17:54:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 133075.pdf: 2996654 bytes, checksum: cd312c2730e557996b2eb2e2856968d6 (MD5) Previous issue date: 1973-05 / Na presente memória, os principais resultados de uma pesquisa teórico-experimental visando uma contribuição ao estudo da identificação topológica de um grupo de classes de sistemas dinâmicos não-lineares são apresentados. O trabalho focaliza o estudo analítico e experimental (com o auxílio da simulação digital) de vinte e quatro estruturas não-lineares constituídas pela associação em cascata de blocos lineares, estacionários e de primeira ordem e de blocos não-lineares do grupo dos relés polarizados. Testes hierarquizados especialmente concebidos para o estudo das propriedades estruturais internas e externas das cadeias escolhidas foram experimentados com sucesso. / The present Memoramdum presents the main results of a theoretical-experimental research effort, aiming at a contribution in the study of topological identification of certain classes of dynamical systems. The work combines experimental and analytical approaches (with the aid of a digital simulation) of 24 nonlinear structures defined be the cascade association of linear stationary and first order blocks with nonlinear blocks employing a group of polarized relays. Hierarchized tests especially conceived for the study of internal and external structural properties of selected combinations are determined and experimentally verified.