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Controle adaptativo de estruturas flexíveis

Texto completo
Autor(es):
Gervini, Vitor Irigon
Número total de Autores: 1
Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
Imprenta: São José dos Campos. 2003. 77 f.
Instituição: Brasil. Ministério da Defesa. Comando-Geral de Tecnologia Aeroespacial (CTA). Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA)
Data de defesa:
Membros da banca:
Nascimento Jr., Cairo Lúcio; Hemerly, Elder Moreira; Yoneyama, Takashi; Góes, Luiz Carlos Sandoval; Gomes, Sebastião Cícero Pinheiro
Orientador: Hemerly, Elder Moreira
Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica
Indexada em: Base Digital de Teses - ITA
Localização: Instituto Tecnológico de Aeronáutica. Biblioteca Central; T681.513.6(043); G387c
Resumo

Este trabalho objetiva a modelagem tipo concentrada para uma estrutura com um elo flexível, bem como o controle desta estrutura. Esta modelagem exibe um significado físico mais claro e é relevante por dois motivos principais: simplicidade e eficiência. Uma estratégia de controle tipo LQG é implementada, sendo apresentados resultados de simulação e experimentais, empregando o robô flexível ITA-IEMP do Departamento de Engenharia Mecânica-Aeronáutica, havendo boa concordância entre eles. Posteriormente é estudado o rastreamento de trajetórias e identificação adaptativa das não-linearidades de robôs com um elo flexível. O desenvolvimento de leis de controle ativas para robôs flexíveis constitui um problema em aberto: a principal dificuldade reside nas severas não-linearidades presentes nos atuadores robóticos e nas próprias estruturas flexíveis. é proposto neste trabalho um controlador neural para o rastreamento de sinal de um robô com um elo flexível. Por meio de uma análise do tipo Lyapunov-Like, as condições suficientes para a estabilidade do sistema de controle são determinadas. Adicionalmente, são estabelecidos limitantes para os erros de rastreamento e de identificação. O desempenho da estratégia de controle é avaliado e comparado com uma estratégia LQG via simulações, as quais foram efetuadas com o modelo não-linear obtido utilizando-se a abordagem de modelagem tipo discreta. Termos adicionais de atritos não-lineares foram incluídos na dinâmica de simulação para ilustrar a habilidade do controlador neural em compensar dinâmicas não-lineares não modeladas. Conclui-se que o desempenho da estratégia proposta é bem superior ao exibido pelo controlador LQG. (AU)

Processo FAPESP: 01/07581-1 - Controle adaptativo de sistemas não-lineares via redes neurais
Beneficiário:Vitor Irigon Gervini
Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Mestrado