Técnicas inteligentes hídridas para o controle de sistemas não lineares

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A neuro-fuzzy system consists of two or more control techniques in only one structure. The main characteristic of this structure is joining one or more good aspects from each technique to make a hybrid controller. This controller can be based in Fuzzy systems, artificial Neural Networks, Genetics Al...

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Detalhes bibliográficos
Autor principal: Rodrigues, Marconi Câmara
Outros Autores: Araújo, Fábio Meneghetti Ugulino de
Formato: Dissertação
Idioma:por
Publicado em: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Assuntos:
Controle
Técnicas híbridas
Sistema Fuzzy
Redes neurais artificiais
NEFCOM
ANFIS
Control
Hybrid systems
Fuzzy sustems
Artificial neural networks
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Endereço do item:https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/15349
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spelling ri-123456789-153492017-11-02T11:56:54Z Técnicas inteligentes hídridas para o controle de sistemas não lineares Rodrigues, Marconi Câmara Araújo, Fábio Meneghetti Ugulino de http://lattes.cnpq.br/5473196176458886 Maitelli, André Laurindo http://lattes.cnpq.br/0477027244297797 Oliveira, Luiz Affonso Henderson Guedes de http://lattes.cnpq.br/7987212907837941 Controle Técnicas híbridas Sistema Fuzzy Redes neurais artificiais NEFCOM ANFIS Control Hybrid systems Fuzzy sustems Artificial neural networks NEFCOM ANFIS CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA A neuro-fuzzy system consists of two or more control techniques in only one structure. The main characteristic of this structure is joining one or more good aspects from each technique to make a hybrid controller. This controller can be based in Fuzzy systems, artificial Neural Networks, Genetics Algorithms or rein forced learning techniques. Neuro-fuzzy systems have been shown as a promising technique in industrial applications. Two models of neuro-fuzzy systems were developed, an ANFIS model and a NEFCON model. Both models were applied to control a ball and beam system and they had their results and needed changes commented. Choose of inputs to controllers and the algorithms used to learning, among other information about the hybrid systems, were commented. The results show the changes in structure after learning and the conditions to use each one controller based on theirs characteristics Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior Neste trabalho é mostrado tanto o desenvolvimento quanto as características de algumas das principais técnicas utilizadas para o controle inteligente de sistemas. Partindo de um controlador fuzzy foi possível aplicar técnicas de aprendizagem, similares às utilizadas pelas Redes Neurais Artificiais (RNA's), evoluir para os modelos neuro-fuzzy ANFIS e NEFCON. Estes modelos neuro-fuzzy foram aplicados a uma planta real do tipo ball and beam e tiveram tanto suas adaptações quanto seus resultados comentados. Para cada controlador desenvolvido são especificadas as variáveis de entrada, os parâmetros utilizados para a adaptação das variáveis e os algoritmos aplicados em cada um deles. Já os resultados estão voltados para a obtenção de um comparativo entre a fase inicial e a final da evolução dos controladores neuro-fuzzy, assim como, a aplicabilidade de cada um deles de acordo com suas características intrínsecas 2014-12-17T14:55:48Z 2007-02-12 2014-12-17T14:55:48Z 2006-02-17 masterThesis RODRIGUES, Marconi Câmara. Técnicas inteligentes hídridas para o controle de sistemas não lineares. 2006. 77 f. Dissertação (Mestrado em Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2006. https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/15349 por Acesso Aberto application/pdf application/pdf Universidade Federal do Rio Grande do Norte BR UFRN Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações
institution Repositório Institucional
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Rodrigues, Marconi Câmara
Técnicas inteligentes hídridas para o controle de sistemas não lineares
description A neuro-fuzzy system consists of two or more control techniques in only one structure. The main characteristic of this structure is joining one or more good aspects from each technique to make a hybrid controller. This controller can be based in Fuzzy systems, artificial Neural Networks, Genetics Algorithms or rein forced learning techniques. Neuro-fuzzy systems have been shown as a promising technique in industrial applications. Two models of neuro-fuzzy systems were developed, an ANFIS model and a NEFCON model. Both models were applied to control a ball and beam system and they had their results and needed changes commented. Choose of inputs to controllers and the algorithms used to learning, among other information about the hybrid systems, were commented. The results show the changes in structure after learning and the conditions to use each one controller based on theirs characteristics
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