During the development process of a product, tests are typically conducted to ensure the quality of the features of the product before it is made available to the public. The scope of this project was to find a realistic and reliable way to test components in a Multi-Directional Impact Protection System (MIPS) in fully mounted helmets. The reason for this type of testing is to ensure that all components included in the Brain Protection System (BPS) hold up over time in daily use. Therefore, the goal with this project was to design and build a new test machine that could simulate the long-term effects of material fatigue on the MIPS BPS. The machine was able to shake a head with a helmet attached to it to simulate the lifecycle use of a helmet in a shorter time span. The motion of the machine was powered by a stepper motor who is connected to a rocker arm, that transfers a rotational motion to a linear motion, heaving a plate with the head attached to it. The motor is controlled by an Arduino which receives signals from a control panel that enables adjustments to the number of cycles that the machine runs. This report describes the main components, design and function of the machine. / Under produktutvecklingsprocesser genomförs tester för att säkerställa produktens olika kvaliteter innan den görs tillgänglig för allmänheten. Syftet med detta projekt var att hitta ett realistiskt och pålitligt sätt att testa komponenter i ett MIPS (Multi-Directional Impact Protection System) i fullt monterade hjälmar. Anledningen till denna typ av testning är att säkerställa att alla komponenter som ingår i Brain Protection System (BPS) håller över tid vid daglig användning. Målet var därför att skapa en ny testmaskin för att simulera de långsiktiga effekterna av förslitning på komponenterna i MIPS BPS. Maskinen kan skaka ett huvud med en hjälm fäst på för att simulera användningen under en hel livscykel hos en hjälm. Maskinen drivs av en stegmotor som är ansluten till en vipparm, vilken i sin tur överför rotationsrörelsen till en linjär rörelse som lyfter plattan med huvudet. Motorn styrs av en Arduino som tar emot signaler från kontrollpanelen vilket möjliggör justeringar av antalet cykler som maskinen kör. Denna rapport redogör för maskinens huvudsakliga komponenter, konstruktion och funktion.

[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.