[pt] O estudo de fenômenos transitórios em sistemas hidráulicos está presente em diversos ramos da engenharia, encontra-se na área de hidrelétricas e na indústria do petróleo. O presente trabalho apresenta uma análise comparativa deste fenômeno utilizando três abordagens de modelagem distintas: o clássico método das características, a técnica de grafos de ligação e o tratamento através do fluxo de potência. No caso do método das características emprega-se o procedimento proposto por Streeter. Na modelagem através de grafo de ligação adota-se a analogia generalizada entre os sistemas fluido, mecânico e elétrico. Na representação pelo fluxo de potência acopla-se módulos previamente desenvolvidos considerando as relações de causa e efeito entre os componentes de um sistema. Todos os métodos foram implementados em Matlab e foram testados e comparados a partir de simulações em dois sistemas simples compostos de um reservatório, linha fluida e válvula. Os resultados obtidos através da metodologia de fluxo de potência aproximam-se dos encontrados pelas abordagens tradicionais. / [en] The study of transitory phenomena in hydraulic systems is present in several branches of the engineering, in the hydroelectric power stations area and in the petroleum industry. The present work introduce a comparative analysis of this phenomenon using three approaches of distinct modeling: the classic characteristics method, the technique of bond graphs and the treatment through the power flow. In the case of characteristics method is used the procedure proposed by Streeter. In the modeling through bond graphs is adopted the generalized analogy among the fluid, mechanic and electric systems. In the representation by power flow modules previously developed are coupled considering the cause and effect relationships between components of one system. All methods were implemented in Matlab and were tested and compared from simulations in two simple systems composed of a reservoir, fluid lines and valve. The results obtained through the methodology of power flow are near of the discoveries by the traditional approaches.

[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.