Idéias de redes neuronais tem sido utilizadas com grande sucesso em aplicações onde o processo a ser controlado é de elevada complexidade e requer, por exemplo, que o sislema de acionamento seja dotado de capacidade de adaptação baseado em aprendizado. Este trabalho tem o objetivo de apresentar algumas aplicações de modelos artificiais de redes neuronais no controle de sistemas dinâmicos, utilizado um modelo de rede neuronal para encontrar o modelo dinâmico inverso de um sistema inversível, o mesmo é empregado como um compensador feedforward. Os pesos que representam a intensidade de conexão das sinapses são ajustados através de mecanismo de aprendizado que busca minimizar o erro entre os sinais de referência e a saída. A fase de treinamento, na qual os pesos são ajustados, é feita off-line. Após o seu treinamento a rede apresenta uma grande rapidez de resposta que depende apenas do número de camadas e do tempo de propagação através dos neurônios. A rede neuronal proposta é de aplicação geral, desde que o número de neurônios e sinapses seja suficiente, bastando que se processe um programa de treinamento adequado a cada caso específico.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:agregador.ibict.br.BDTD_ITA:oai:ita.br:1840 |
| Date | 01 March 1991 |
| Creators | Roberto Célio Limão de Oliveira |
| Contributors | Takashi Yoneyama |
| Publisher | Instituto Tecnológico de Aeronáutica |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA, instname:Instituto Tecnológico de Aeronáutica, instacron:ITA |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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