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dc.contributor.advisorAraújo, Fábio Meneghetti Ugulino dept_BR
dc.contributor.authorLucena, Pedro Berretta dept_BR
dc.date.accessioned2014-12-17T14:55:57Z-
dc.date.available2007-02-12pt_BR
dc.date.available2014-12-17T14:55:57Z-
dc.date.issued2005-12-16pt_BR
dc.identifier.citationLUCENA, Pedro Berretta de. Análise de um controlador baseado no Jacobiano estimado da planta através de uma rede neural. 2005. 59 f. Dissertação (Mestrado em Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2005.por
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/15399-
dc.description.abstractThis work presents an analysis of the control law based on an indirect hybrid scheme using neural network, initially proposed for O. Adetona, S. Sathanathan and L. H. Keel. Implementations of this control law, for a level plant of second order, was resulted an oscillatory behavior, even if the neural identifier has converged. Such results had motivated the investigation of the applicability of that law. Starting from that, had been made stability mathematical analysis and several implementations, with simulated plants and with real plants, for analyze the problem. The analysis has been showed the law was designed being despised some components of dynamic of the plant to be controlled. Thus, for plants that these components have a significant influence in its dynamic, the law tends to faileng
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal do Rio Grande do Nortepor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectControle Inteligentepor
dc.subjectControle Adaptativopor
dc.subjectRedes Neuraispor
dc.subjectInteligência Artificialpor
dc.subjectIntelligent Controleng
dc.subjectAdaptive Controleng
dc.subjectNeural Networkseng
dc.subjectArtificial Intelligenceeng
dc.titleAnálise de um controlador baseado no Jacobiano estimado da planta através de uma rede neuralpor
dc.typemasterThesispor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.initialsUFRNpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétricapor
dc.contributor.authorIDpor
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/4148574328235095por
dc.contributor.advisorIDpor
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/5473196176458886por
dc.contributor.referees1Gabriel Filho, Oscarpt_BR
dc.contributor.referees1IDpor
dc.contributor.referees1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4171033998524192por
dc.contributor.referees2Maitelli, André Laurindopt_BR
dc.contributor.referees2IDpor
dc.contributor.referees2Latteshttp://lattes.cnpq.br/0477027244297797por
dc.contributor.referees3Salazar, Andrés Ortizpt_BR
dc.contributor.referees3IDpor
dc.contributor.referees3Latteshttp://lattes.cnpq.br/7865065553087432por
dc.description.resumoEste trabalho apresenta uma análise da lei de controle baseada em um esquema híbrido indireto usando rede neural, proposto inicialmente por O. Adetona, S. Sathanathan e L. H. Keel. Implementações dessa lei de controle, para uma planta de nível de segunda ordem, resultaram em um comportamento oscilatório, mesmo com a convergência do identificador neural. Tais resultados motivaram a investigação da aplicabilidade dessa lei. A partir disso, foram feitas análises matemáticas de estabilidade e diversas implementações, com plantas simuladas e com plantas reais, com a finalidade de se analisar o problema. A análise mostrou que a lei foi desenvolvida desprezando-se certos componentes da dinâmica da planta a ser controlada. Sendo assim, para plantas onde esses componentes têm uma influência significativa em sua dinâmica, a lei tende a falharpor
dc.publisher.departmentAutomação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicaçõespor
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApor
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