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https://hdl.handle.net/10316/1758
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | Correia, António Dourado Pereira | - |
dc.contributor.author | Henriques, Jorge Manuel Oliveira | - |
dc.date.accessioned | 2008-12-05T09:59:57Z | - |
dc.date.available | 2008-12-05T09:59:57Z | - |
dc.date.issued | 2001-07-09 | en_US |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10316/1758 | - |
dc.description | Tese de doutoramento em Engenharia Informática apresentada à Fac. de Ciências e Tecnologia da Univ. de Coimbra | - |
dc.description.abstract | A evolução do controlo automático tem-se caracterizado nos últimos anos por algum antagonismo entre duas escolas: uma baseada em métodos analítico-algébricos e outra baseada em técnicas de computação adaptativa (soft computing). Qualquer uma delas tem desenvolvido esforços para encontrar soluções de controlo para problemas não lineares, complexos e incertos. No entanto, torna-se cada vez mais claro que apenas a colaboração das duas escolas pode conduzir a uma nova etapa no desenvolvimento do controlo automático. Neste contexto, procura-se contribuir para o desenvolvimento e compreensão das potencialidades de estruturas híbridas, concebendo sistemas de controlo que simultaneamente tirem partido das potencialidades das metodologias de soft computing e das técnicas convencionais Tendo em vista estes objectivos foram realizados estudos teóricos e estudos experimentais relativos a estruturas que se baseiam neste princípio. Aquela que se apresenta em pormenor nesta dissertação caracteriza-se por combinar numa estrutura adaptativa redes neuronais recorrentes e a teoria de regulação da saída (output regulation), uma técnica de controlo não linear. Principalmente pelas suas propriedades de aproximação universal propõe-se a aplicação de uma rede neuronal recorrente na modelização do sistema a controlar. Para o efeito, interpreta-se a rede recorrente como um modelo de estados não linear e propõe-se, por analogia com um filtro de Kalman dual, um método capaz de simultaneamente estimar os estados e os parâmetros do modelo neuronal. Recorrendo à teoria de Lyapunov e a técnicas de observação não linear assegura-se a estabilidade e convergência do método proposto. O objectivo principal da teoria de regulação consiste em projectar um controlador de forma a que o sistema em malha fechada seja estável e simultaneamente o erro de controlo seja convergente. Aplicada a sistemas não lineares, a solução do problema de controlo é reduzido à resolução de um sistema não linear de equações de diferenças para as quais é difícil, ou mesmo impossível, encontrar uma solução analítica. Nesta dissertação, de forma a solucionar o problema de regulação propõe-se, baseado na arquitectura particular da rede recorrente, um procedimento iterativo análogo a um algoritmo de colocação de pólos, capaz de assegurar a convergência da solução. | en_US |
dc.language.iso | por | por |
dc.rights | embargoedAccess | eng |
dc.subject | Engenharia Informática | en_US |
dc.title | Contribuição para o Controlo Adptativo não Linear: Redes Neuronais Recorrentes no Contexto da Regulação da Saída | en_US |
dc.title.alternative | A Recurrent Neural Network Approach for the Non-Linear Discrete Time Output Regulation | en |
dc.type | doctoralThesis | en_US |
item.fulltext | Sem Texto completo | - |
item.grantfulltext | none | - |
item.languageiso639-1 | pt | - |
item.cerifentitytype | Publications | - |
item.openairetype | doctoralThesis | - |
item.openairecristype | http://purl.org/coar/resource_type/c_18cf | - |
Appears in Collections: | FCTUC Eng.Informática - Teses de Doutoramento |
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