Controle inteligente de sistemas eletroidráulicos utilizando redes neurais artificiais

This work describes the development of a nonlinear control strategy for an electro-hydraulic actuated system. The system to be controlled is represented by a third order ordinary differential equation subject to a dead-zone input. The control strategy is based on a nonlinear control scheme, combined with an artificial intelligence algorithm, namely, the method of feedback linearization and an artificial neural network. It is shown that, when such a hard nonlinearity and modeling inaccuracies are considered, the nonlinear technique alone is not enough to ensure a good performance of the controller. Therefore, a compensation strategy based on artificial neural networks, which have been notoriously used in systems that require the simulation of the process of human inference, is used. The multilayer perceptron network and the radial basis functions network as well are adopted and mathematically implemented within the control law. On this basis, the compensation ability considering both networks is compared. Furthermore, the application of new intelligent control strategies for nonlinear and uncertain mechanical systems are proposed, showing that the combination of a nonlinear control methodology and artificial neural networks improves the overall control system performance. Numerical results are presented to demonstrate the efficacy of the proposed control system

Este trabalho descreve o desenvolvimento de uma estratégia de controle não linear para um sistema eletroidráulico. O sistema em questão é de terceira ordem, cujas características físicas ocasionam uma não linearidade do tipo zona morta. A estratégia adotada é baseada em uma técnica de controle não linear aliada a uma técnica de inteligencia artificial, o método de linearização por realimentação e uma rede neural artificial respectivamente. Será demonstrado que somente a utilização da técnica não linear não é insuficiente para garantir um bom desempenho do controlador frente a esse tipo de não linearidade. Por este motivo discutir-se a inclusão de uma estratégia de compensação baseada nas redes neurais artificiais, que vêm sendo notoriamente empregadas em sistemas que necessitem imitar o processo de inferência humano. Em um primeiro momento será utilizada uma rede perceptron de múltiplas camadas e posteriormente uma rede de funções de base radial, implementadas matematicamente na dinâmica do modelo do sistema. Desta forma é proposto neste trabalho a aplicação de novas estratégias de controle inteligente para sistemas mecânicos não lineares e incertos. Aliando o controle não linear a redes neurais artificiais pretende-se melhorar a performance de ambos, contribuindo na área de controle, principalmente no que diz respeito a metodologia de controle inteligente. Resultados numéricos são apresentados para demonstrar o desempenho do sistema de controle