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Utilização de redes neuronais no desacoplamento da dinâmica de manipulador mecânico com incerteza paramétrica

Neste trabalho sao projetados dois controladores com oobjetivo de desacoplar e linearizar um manipulador mecanico com incerteza parametrica. O robo estudado possui tres graus deliberdade, sendo que as suas tres juntas sao rotativas. Os dois controladores utilizam redes neuronais. A diferenca entre os dois controladores, alem da arquitetura da rede neuronal usada em cada um, esta no fato de no segundo caso a rede neuronal ser usada em conjunto com atrasadores, o que faz com que a rede neural e os atrasadores formem um sistema dinamico, e nao mais estatico, como no primeiro caso. O treinamento das redes neuronais e feito com autilizacao do algoritmo genetico. O objetivo deste treinamento e fazer com que a saida do sistema controlado (robo) esteja, segundo uma metrica Euclidiana, o mais proximo possivel da saida do modelo de referencia durante um intervalo de tempo pre-estabelecido. Nesta etapa de treinamento o sistema e excitado por uma entrada de referencia em que as tres componentes sao do tipo de grau. Sao avaliados os desempenhos dos dois controladores projetados em casos em que o sistema e excitado ainda por entradas em que astres componentes soa do tipo de grau, porem com amplitudes diferentes das usadas durante o treinamento das redes neuronais.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:agregador.ibict.br.BDTD_ITA:oai:ita.br:1715
Date01 September 1993
CreatorsAlexandre Coppio Ramos
ContributorsTakashi Yoneyama
PublisherInstituto Tecnológico de Aeronáutica
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA, instname:Instituto Tecnológico de Aeronáutica, instacron:ITA
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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