Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2017-10-18T20:27:50Z No. of bitstreams: 1 JosianeMariaDeMacedoFernandes_TESE.pdf: 1245335 bytes, checksum: 5135bc4fc7856839af432f3c4f427beb (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2017-10-23T22:17:47Z (GMT) No. of bitstreams: 1 JosianeMariaDeMacedoFernandes_TESE.pdf: 1245335 bytes, checksum: 5135bc4fc7856839af432f3c4f427beb (MD5) / Made available in DSpace on 2017-10-23T22:17:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JosianeMariaDeMacedoFernandes_TESE.pdf: 1245335 bytes, checksum: 5135bc4fc7856839af432f3c4f427beb (MD5) Previous issue date: 2017-06-28 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico (CNPq) / Neste trabalho ? desenvolvida uma estrat?gia de controle n?o linear baseada no controle por modos deslizantes com compensa??o neural para estabiliza??o de sistemas subatuados sujeitos a vibra??es torcionais. No intuito de analisar o desempenho da abordagem proposta, a lei de controle foi implementada em uma coluna de perfura??o. As colunas de perfura??o s?o discretizadas em n partes. A atua??o ? dada no top drive, ou na mesa rotativa na extremidade superior da coluna, e todo o restante da coluna n?o recebe atua??o. As vibra??es torcionais abordadas neste trabalho s?o do tipo stick-slip, que ? o caso mais cr?tico desse tipo de vibra??o, cuja n?o linearidade ? geralmente causada pelo atrito entre a coluna e a forma??o, podendo ocorrer em qualquer ponto ao longo da coluna e deve ser levado em considera??o na modelagem. O controle por modos deslizantes apresenta robustez frente a incertezas param?tricas e perturba??es. A estrat?gia adotada n?o requer o conhecimento pr?vio de incertezas e n?o linearidades do sistema. No entanto, a fun??o descont?nua utilizada na lei de controle pode gerar o fen?meno de chattering, que em atuadores mec?nicos ? indesej?vel. Para atenuar o chattering, uma fun??o suave ? utilizada no lugar da descont?nua, sendo essa abordagem ocasionadora de diminui??o no desempenho do controlador. Nesse ponto, t?cnicas de intelig?ncia artificial podem contribuir na lei de controle para devolver o desempenho ou parte dele ao sistema. Duas arquiteturas de rede s?o empregadas para estimar a compensa??o, uma rede do tipo perceptron de m?ltiplas camadas e uma rede de fun??es de base radial. As superf?cies de controle s?o definidas como uma combina??o linear dos erros dos estados do sistema e uma rede neural ? adicionada para compensar a forma??o de ciclos limites, comumente apresentados ap?s a perda de efic?cia. Resultados s?o apresentados para demonstrar a performance do sistema de controle proposto. / In the present work, a nonlinear control strategy based on sliding mode method and artificial neural networks is presented. This approach can be applied to stabilize nonlinear under actuated systems subjected to torsional vibrations. In order to evaluate the proposed approach, the control law was implemented in a drill string. Drill strings are addressed due to their nonlinear and underactuated dynamics. The drill strings are discretized in n parts. The control output is given at the top drive whereas the other string parts are not directly actuated. Torsional vibrations employed in this work are stick-slip, which is the more critic way of torsional vibrations. Stick-slip is a nonlinearity usually caused by friction between the drill string and rock formations and can occurs at any point along its length. Sliding mode control is a very robust technique even with parametric uncertainties and external perturbations. There is no need of previous knowledge of uncertainties and nonlinearities. The discontinuous function adopted at the control law can lead to the undesired chattering effect. The discontinuous function can be replaced by a smooth function to avoid chattering, but this also implies on decrement of the system performance. In order to attenuate this effect, a compensation is added to the control law. Two different artificial neural network architectures are investigated: multilayer perceptrons and radial basis functions. The sliding surfaces are defined as a linear combination of tracking errors. The neural network is employed to mitigate the generated limit cycle. Numerical results are presented in order to demonstrate the performance of the control system.