Controle em cascata de um atuador hidráulico utilizando redes neurais
No presente trabalho, é realizada a modelagem e identificação de um serovoposicionador hidráulico de uma bancada de testes. As expressões analíticas tradicionalmente utilizadas em uma estratégia em cascata aplicada ao controle de trajetória de posição são obtidas. A estratégia em questão utiliza, co...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2017 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:www.lume.ufrgs.br:10183/165587 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10183/165587 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Redes neurais Atuador hidráulico Servomecanismos Neural Networks Diffeomorphism Friction Compensation Cascade Controller Hydraulic Actuator |
| Sumario: | No presente trabalho, é realizada a modelagem e identificação de um serovoposicionador hidráulico de uma bancada de testes. As expressões analíticas tradicionalmente utilizadas em uma estratégia em cascata aplicada ao controle de trajetória de posição são obtidas. A estratégia em questão utiliza, conjuntamente, a linearização por realimentação como lei de controle do subsistema hidráulico e a lei de controle de Slotine e Li no subsistema mecânico. Com base na mesma estratégia, um controlador em cascata neural é proposto. Em tal controlador, a função analítica que representa o mapa inverso, presente na linearização por realimentação, e a função de compensação de atrito utilizada na lei de Slotine e Li são substituídas por funções constituidas por meio de redes neurais de perceptrons de múltiplas camadas. Essas redes neurais têm como entradas os estados do sistema e também a temperatura do fluido hidráulico. O novo controlador é apresentado em uma versão onde as redes neurais são aplicadas sem modificações on-line e em outra, onde são apresentadas leis de controle adaptativo para as mesmas. A prova de estabilidade do sistema em malha fechada é apresentada em ambos os casos. Resultados experimentais do controle de seguimento de trajetórias de posição em diferentes temperaturas do fluido hidráulico são apresentados. Esses resultados demonstram a maior efetividade do controlador proposto em relação aos controladores clássicos PID e PID+feefforward e ao controlador em cascata com funções analíticas fixas. Os experimentos são realizados em duas situações: quando não ocorrem variações paramétricas importantes no sistema, onde é utilizado o controlador em cascata neural fixo e quando ocorrem essas variações, onde se utiliza o controlador em cascata neural adaptativo. |
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