The advances and the development of vehicles and autobalance robots make necessary the investigation of controllers able to meet the various challenges related to the use of these systems. The focus of this work is to study the equilibrium and position control of one two-wheeled robot. The particular interest in this application comes from its structure and its rich physical dynamics. Since this is a complex and non trivial problem, there is great interest in to analyze intelligent controllers. The first part of this dissertation discusses the development of a classic PID controller. Then it is compared with two types of intelligent controllers: On-line Neural Fuzzy Control (ONFC) and Proportional-Integral-Derivative Neural-Network (PID-NN). Also it is presented the implementation of controllers in a hadware plataform using the LEGO Mindstorm kit and in a simulation plataform using the MATLAB-Simulink. Two case studies are developed. The first one investigates the control of equilibrium and position of two-wheeled robot on a flat terrain to observe the intrinsec performance in lack of external factors. The second case studies the equilibrium and position control of the robot in irregular terrains to investigate the system response under influence of hard conditions in its environment. Finally, the performance of each controller developed is discussed and competitive results in the control of two-wheeled robot are achieved. / Com o avanço no desenvolvimento e utilização de veículos e robôs autoequilibrantes, faz-se necessário a investigação de controladores capazes de atender os diversos desafios relacionados à utilização desses sistemas. Neste trabalho foi estudado o controle de equilíbrio e posição de um robô auto-equilibrante de duas rodas. O interesse particular nesta aplicação vem da sua estrutura e da riqueza de sua dinâmica física. Por ser um problema complexo e não trivial há grande interesse em avaliar os controladores inteligentes. A primeira parte da dissertação aborda o desenvolvimento de um controle clássico do tipo PID, para em seguida ser comparado com a implementação de dois tipos de controladores inteligentes: On-line Neuro Fuzzy Control (ONFC) e Proportional-Integral-Derivative Neural-Network (PIDNN). Também é apresentada a implementação dos controladores em uma plataforma de hardware, utilizando o kit LEGO Mindstorm, e numa plataforma de simulação utilizando o MATLAB-Simulink. Em seguida, dois estudos de casos são desenvolvidos visando comparar o desempenho dos controladores. O primeiro caso avalia o controle de equilíbrio e posição do robô auto-equilibrante de duas rodas sobre um terreno plano tendo como interesse observar o desempenho intrínseco do sistema sob ausência de fatores externos. O segundo caso estuda o controle de equilíbrio e posição do robô em terrenos irregulares visando investigar a resposta do sistema sob influência de condições adversas em seu ambiente. Finalmente, o desempenho de cada um dos controladores desenvolvidos é discutido, verificando-se resultados competitivos no controle do robô auto-equilibrante de duas rodas.

The advances and the development of vehicles and autobalance robots make necessary the investigation of controllers able to meet the various challenges related to the use of these systems. The focus of this work is to study the equilibrium and position control of one two-wheeled robot. The particular interest in this application comes from its structure and its rich physical dynamics. Since this is a complex and non trivial problem, there is great interest in to analyze intelligent controllers. The first part of this dissertation discusses the development of a classic PID controller. Then it is compared with two types of intelligent controllers: On-line Neural Fuzzy Control (ONFC) and Proportional-Integral-Derivative Neural-Network (PID-NN). Also it is presented the implementation of controllers in a hadware plataform using the LEGO Mindstorm kit and in a simulation plataform using the MATLAB-Simulink. Two case studies are developed. The first one investigates the control of equilibrium and position of two-wheeled robot on a flat terrain to observe the intrinsec performance in lack of external factors. The second case studies the equilibrium and position control of the robot in irregular terrains to investigate the system response under influence of hard conditions in its environment. Finally, the performance of each controller developed is discussed and competitive results in the control of two-wheeled robot are achieved. / Com o avanço no desenvolvimento e utilização de veículos e robôs autoequilibrantes, faz-se necessário a investigação de controladores capazes de atender os diversos desafios relacionados à utilização desses sistemas. Neste trabalho foi estudado o controle de equilíbrio e posição de um robô auto-equilibrante de duas rodas. O interesse particular nesta aplicação vem da sua estrutura e da riqueza de sua dinâmica física. Por ser um problema complexo e não trivial há grande interesse em avaliar os controladores inteligentes. A primeira parte da dissertação aborda o desenvolvimento de um controle clássico do tipo PID, para em seguida ser comparado com a implementação de dois tipos de controladores inteligentes: On-line Neuro Fuzzy Control (ONFC) e Proportional-Integral-Derivative Neural-Network (PIDNN). Também é apresentada a implementação dos controladores em uma plataforma de hardware, utilizando o kit LEGO Mindstorm, e numa plataforma de simulação utilizando o MATLAB-Simulink. Em seguida, dois estudos de casos são desenvolvidos visando comparar o desempenho dos controladores. O primeiro caso avalia o controle de equilíbrio e posição do robô auto-equilibrante de duas rodas sobre um terreno plano tendo como interesse observar o desempenho intrínseco do sistema sob ausência de fatores externos. O segundo caso estuda o controle de equilíbrio e posição do robô em terrenos irregulares visando investigar a resposta do sistema sob influência de condições adversas em seu ambiente. Finalmente, o desempenho de cada um dos controladores desenvolvidos é discutido, verificando-se resultados competitivos no controle do robô auto-equilibrante de duas rodas.

[pt] Nesta dissertação foram desenvolvidas técnicas de controle por aprendizado acelerado e Neuro-Fuzzy, aplicadas em um sistema servo-hidráulico para ensaio de fadiga. Este sistema tem o propósito de fazer ensaios em materiais para prever a resistência à fadiga dos materiais. O trabalho envolveu quatro etapas principais: levantamento bibliográfico, desenvolvimento de um controle por aprendizado acelerado, desenvolvimento de um controle por aprendizado Neuro-Fuzzy, e implementação experimental dos modelos de controle por aprendizado proposto em uma máquina de ensaios de materiais. A implementação do controle por aprendizado acelerado foi feita a partir do modelo de controle desenvolvido por Alva, com o objetivo de acelerar o processo de aprendizagem. Esta metodologia consiste em fazer um controle do tipo bang-bang, restringindo a servo-válvula a trabalhar sempre em seus limites extremos de operação, i.e., procurando mantê-la sempre completamente aberta em uma ou outra direção. Para manter a servo-válvula trabalhando em seus limites de seu funcionamento, os instantes ótimos para as reversões são obtidos pelo algoritmo de aprendizado, e armazenados em tabelas específicas para cada tipo de carregamento. Estes pontos de reversão dependem de diversos fatores, como a amplitude e carga média da solicitação, e são influenciados pela dinâmica do sistema. Na metodologia proposta, a lei de aprendizado inclui um termo de momentum que permite acelerar a aprendizagem dos valores das tabelas constantemente durante a execução dos testes, melhorando a resposta a cada evento. O desenvolvimento de um controle por aprendizado Neuro-Fuzzy foi motivado pela necessidade de ter um agente com a capacidade de aprendizado e armazenamento dos pontos ótimos de reversão. Este modelo de controle também consiste na implementação de um controle do tipo bang-bang, trabalhando com a servo-válvula sempre nos seus limites extremos de operação. O instante de reversão é determinado pelo sistema Neuro-Fuzzy, o qual tem como entradas a gama (dobro da amplitude) e o valor mínimo do carregamento solicitado. O processo de aprendizado é feito pelas atualizações dos pesos do sistema Neuro-Fuzzy, baseado nos erros obtidos durante a execução dos testes, melhorando a resposta do sistema a cada evento. A validação experimental dos modelos propostos é feita em uma máquina servohidráulica de ensaios de fadiga. Para este fim, o algoritmo de controle proposto foi implementado em tempo real em um módulo de controle CompactRIO da National Instruments. Os testes efetuados demonstraram a eficiência da metodologia proposta. / [en] In this thesis, accelerated learning and Neuro-Fuzzy control techniques were developed and applied to a servo-hydraulic system used in fatigue tests. This work involved four main stages: literature review, development of an accelerated learning control, development of a Neuro-Fuzzy control, and implementation of the learning control models into a fatigue testing machine. The accelerated learning control was implemented based on a learning control developed in previous works, introducing a faster learning law. Both learning control methodologies consist on implementing a bang-bang control, forcing the servovalve to always work in its operational limits. As the servo-valve works in its operational limits, the reversion points to achieve every peak or valley in the desired history are obtained by the learning algorithm, and stored in a specific table for each combination of minimum and mean load. The servo-valve reversion points depend on a few factors, such as alternate and mean loading components, while they are as well influenced by the system dynamics. In the proposed accelerated methodology, the learning law includes one momentum term that allows to speed up the learning process of the table cell values during the execution of the tests. The developed Neuro-Fuzzy control also consists on a bang-bang control, making the servo-valve work in its operational limits. However, here the instant of each reversion is determined by the Neuro-Fuzzy system, which has the load range and minimum load required as inputs. The learning process is made by the update of the Neuro-Fuzzy system weights, based on the errors obtained during the execution of the test.The experimental validation of the proposed models was made using a servo-hydraulic testing machine. The control algorithm was implemented in real time in a C-RIO computational system. The tests demonstrated the efficiency of the proposed methodology.

CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Esse trabalho propõe a modelagem e o controle neuro-fuzzy aplicados na estabilidade estática de um veículo de duas rodas do tipo pêndulo invertido, utilizando como método de otimização a evolução diferencial. Durante a fase de modelagem, determinam-se as incertezas relacionadas aos parâmetros e também à resposta do modelo neuro-fuzzy. Verifica-se que este é capaz de se ajustar satisfatoriamente aos dados extraídos experimentalmente do veículo. Na determinação do controlador neuro-fuzzy, testam-se três estratégias de ajuste de parâmetros, sendo duas delas propostas neste texto, e os resultados são comparados entre si e aos obtidos através de controladores clássicos, e verifica-se experimentalmente e por meio de testes estatísticos que as abordagens propostas apresentam grande capacidade de adaptação às restrições impostas à planta, garantindo a estabilidade estática e a eficiência energética do sistema. / This work proposes the neuro-fuzzy modeling and control applied to the static stability of a two-wheeled inverted pendulum vehicle, using differential evolution as optimization technique. During the modeling phase, the uncertainties related to the parameters and also to the neuro-fuzzy model response are determined. It is possible to verify that the neuro-fuzzy system is capable of satisfactorily adjusts to the data experimentally extracted from the vehicle. In the determination of the neuro-fuzzy controller, three strategies of parameter adjustment are tested, two of them being proposed in this text, and the results are compared between them and those obtained through classical controllers, and it is verified experimentally and through tests that the proposed approaches present a great capacity to adapt to the constraints imposed on the plant, guaranteeing the static stability and the energy efficiency of the system. / Dissertação (Mestrado)