Navegando por Autor "Lima, Gabriel da Silva"
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TCC Angular Position Control of Furuta Pendulum with an Intelligent Sliding Modes Approach(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2019-11-29) Porto, Diego Rolim; Bessa, Wallace Moreira; Bessa, Wallace Moreira; Lima, Gabriel da Silva; Moreira, Victor Ramon FirmoUnderactuated mechanical systems have several applications in the industrial activity. With that in mind, the study of controllers suitable for these type of mechanisms is vital. In this article, a controller composed of the combination of the sliding mode and artificial neural networks techniques is proposed. Being tested on a Furuta pendulum, with a highly nonlinear dynamic and uncertainties, the results clearly show a great improvement in the overall performance.Dissertação Controle de sistemas dinâmicos não lineares com compensação por Processo Gaussiano(2019-08-30) Lima, Gabriel da Silva; Bessa, Wallace Moreira; ; ; Dorea, Carlos Eduardo Trabuco; ; Araújo, Fábio Meneghetti Ugulino de; ; Oliveira, Tiago Roux de;Em projetos de controladores, diversas são as técnicas possíveis de serem empregadas. Controladores lineares, da família PID - Proporcional-Integral-Derivativo, por exemplo, são largamente utilizados na indústria, mas possuem como desvantagem problemas de instabilidade se o sistema passar a operar distante de suas condições padrões ou se houver influências externas não previstas. Já em relação aos controladores baseados em modelos, a grande dificuldade está em determinar de forma razoável não apenas a dinâmica do sistema, mas também os valores dos seus parâmetros. Nesse trabalho é apresentado um compensador de natureza estocástica para estimar não só as incertezas associadas aos parâmetros do sistema a ser controlado como também a dinâmica não modelada. Esse compensador baseia-se na Regressão por Processo Gaussiano (GPR). Para isso, antes mesmo do compensador, as técnicas de Linearização por Realimentação e Controle por Modos Deslizantes, aplicadas a sistemas não lineares, são apresentadas. Logo em seguida, é discutida como a técnica de GPR pode ser combinada com os controladores mencionados. Depois, os controladores desenvolvidos são aplicados ao problema de controle de um atuador eletro-hidráulico (AEH) através de simulação e de experimentos. São testadas também mudanças nos parâmetros do compensador a fim de avaliar seus efeitos sobre o controle do sistema. Diversas métricas são utilizadas para fins de comparação. Em todos os casos avaliados, constata-se que a compensação obtida pela GPR dentro dos controladores não linares testados consiste em uma técnica capaz de melhorar o rastreamento de trajetória sem mudanças significativas no esforço de controle.Tese Controle inteligente de sistemas biológicos complexos(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-10-03) Lima, Gabriel da Silva; Bessa, Wallace Moreira; https://orcid.org/0000-0002-0935-7730; http://lattes.cnpq.br/3256782908311485; https://orcid.org/0000-0001-6615-078X; http://lattes.cnpq.br/1393628703238236; Dorea, Carlos Eduardo Trabuco; Araújo, Fábio Meneghetti Ugulino de; Savi, Marcelo Amorim; Cota, Vinicius RosaOs sistemas complexos formam uma família de sistemas dinâmicos, geralmente não lineares, cuja principal característica está na presença de múltiplas equações diferenciais acopladas entre si. Eles geralmente são responsáveis por descrever o comportamento dinâmico de estados internos do sistema, mas cuja análise isolada prejudicaria a leitura do comportamento geral do sistema como um todo. Diversos fenômenos fisio-biológicos podem ser descritos por meio de sistemas complexos, especialmente de patologias associadas a esses fenômenos. Realizar o controle dessa classe de sistemas dinâmicos logo permite o desenvolvimento de técnicas que podem futuramente se transformar em novos tratamentos médicos. Neste trabalho é apresentado um controlador inteligente cuja principal estrutura é deduzida por meio do Teorema da Estabilidade Assintótica de Lyapunov. Embutido a este controlador, um termo adaptativo baseado em Redes Neurais Artificiais é implementado no intuito de compensar e prever as incertezas atreladas ao desconhecimento dos parâmetros do modelo, à dinâmica não modelada e perturbações externas. Ao longo do texto, o controlador é testado para diferentes sistemas complexos biológicos utilizados para representar a dinâmica cerebral de pacientes com epilepsia e a dinâmica de patologias cardíacas. Para cada exemplo, o controlador também é testado em diferentes cenários em que podem ocorrer comportamentos aberrantes desses órgãos vitais. Simulações numéricas mostram a eficácia da implementação do controlador, apontando um caminho de viabilidade para o desenvolvimento de novos tratamentos fora da esfera farmacológica.TCC Controle inteligente de um manipulador robótico com regressão por processo gaussiano(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2018-12-14) Baumann, Gabriel de Albuquerque Barbosa; Bessa, Wallace Moreira; Bessa, Wallace Moreira; dos Santos, João Deodato Batista; Lima, Gabriel da SilvaO avanço tecnológico promovido no quarto Ciclo de Kondratiev deu origem à internet das coisas e à indústria 4.0, em um contexto no qual as a dinâmica social, seja profissional ou pessoal doméstica, alterada pela inserção de inteligência artificial e da robótica nas atividades cotidianas, por exemplo. Dessa maneira, o Engenheiro Mecânico deve se colocar como agente de mudança, atuando na vanguarda tecnológica em áreas multidisciplinares, como a robótica, que envolve eletrônica, mecânica, programação e, muitas vezes, biologia, neurociência e filosofia. Isso significa que um manipulador robótico não é somente uma oportunidade para pesquisas e desenvolvimento de sua estrutura mecânica e seus componentes eletroeletrônicos, mas, também uma grande oportunidade para avaliar algoritmos de controle, desde técnicas mais convencionais como o controlador Proporcional-Integral- Derivativo (PID), até um algoritmo de aprendizagem. Na prática, a dinâmica da maioria desses sistemas apresenta um alto grau de não linearidades e incertezas, o que torna o seu controle de posição e trajetória uma situação desafiadora, corroborando para a efervescência dessa área de pesquisa. Assim, sabendo que o projeto de controladores se mostra como fundamental para esses robôs, este trabalho representa uma contribuição para a Engenharia Mecânica ao propor um controlador inteligente para um manipulador robótico de dois graus de liberdade. A lei de controle utiliza regressão por Processo Gaussiano para compensar incertezas e dinâmica não modelada na técnica de linearização por realimentação.TCC Projeto e desenvolvimento de um sistema de controle para um atuador eletro–hidráulico: uma abordagem via linearização por realimentação(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2018-12-07) Bortolini, Arthur Miguel de Medeiros; Bessa, Wallace Moreira; João Deodato Batista dos Santos; Santos, João Deodato Batista dos; Fernandes, Fernando Henrique; Lima, Gabriel da SilvaA evolução de novas abordagens de controle tem feito com que sistemas reais venham sendo controlados de forma satisfatória em aplicações que requerem certo grau de precisão. Além de melhorar o desempenho do controle, a utilização destas abordagens traz outras vantagens como a redução de custos, haja vista que controladores lineares exigem um aparato com certo grau de qualidade, e a eliminação da necessidade da linearização do sistema. Dentre as abordagens de controle não–linear, a que foi escolhida para o desenvolvimento deste trabalho foi a linearização por realimentação (feedback linearization). Esta é uma técnica de controle de implementação simples, mas seu desempenho depende muito da qualidade da modelagem do sistema. Neste trabalho, a abordagem de linearização por realimentação foi implementada no controle de um sistema eletro–hidráulico através de um micro controlador de baixo custo. Apesar da ampla utilização em diversos segmentos da indústria, sabe–se que os componentes destes sistemas são fontes de inúmeras não–linearidades as quais tornam difícil seu controle através de técnicas de controle linear, por isso, é importante que se estude a eficácia da implementação de técnicas de controle não–linear através da utilização de um aparato de baixo–custo. Ao controlador, foram submetidos diversos tipos de trajetória e o erro médio apresentado por cada trajetória foi medido.