110 resultados para Atuadores piezelétricos
Resumo:
The use of wireless sensor and actuator networks in industry has been increasing past few years, bringing multiple benefits compared to wired systems, like network flexibility and manageability. Such networks consists of a possibly large number of small and autonomous sensor and actuator devices with wireless communication capabilities. The data collected by sensors are sent directly or through intermediary nodes along the network to a base station called sink node. The data routing in this environment is an essential matter since it is strictly bounded to the energy efficiency, thus the network lifetime. This work investigates the application of a routing technique based on Reinforcement Learning s Q-Learning algorithm to a wireless sensor network by using an NS-2 simulated environment. Several metrics like energy consumption, data packet delivery rates and delays are used to validate de proposal comparing it with another solutions existing in the literature
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The development of non-linear controllers gained space in the theoretical ambit and of practical applications on the moment that the arising of digital computers enabled the implementation of these methodologies. In comparison with the linear controllers more utilized, the non -linear controllers present the advantage of not requiring the linearity of the system to determine the parameters of control, which permits a more efficient control especially when the system presents a high level of non-linearity. Another additional advantage is the reduction of costs, since to obtain the efficient control through linear controllers it is necessary the utilization of sensors and more refined actuators than when it is utilized a non-linear controller. Among the non-linear theories of control, the method of control by gliding ways is detached for being a method that presents more robustness, before uncertainties. It is already confirmed that the adoption of compensation on the region of residual error permits to improve better the performance of these controllers. So, in this work it is described the development of a non-linear controller that looks for an association of strategy of control by gliding ways, with the fuzzy compensation technique. Through the implementation of some strategies of fuzzy compensation, it was searched the one which provided the biggest efficiency before a system with high level of nonlinearities and uncertainties. The electrohydraulic actuator was utilized as an example of research, and the results appoint to two configurations of compensation that permit a bigger reduction of the residual error
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Os sensores inteligentes são dispositivos que se diferenciam dos sensores comuns por apresentar capacidade de processamento sobre os dados monitorados. Eles tipicamente são compostos por uma fonte de alimentação, transdutores (sensores e atuadores), memória, processador e transceptor. De acordo com o padrão IEEE 1451 um sensor inteligente pode ser dividido em módulos TIM e NCAP que devem se comunicar através de uma interface padronizada chamada TII. O módulo NCAP é a parte do sensor inteligente que comporta o processador. Portanto, ele é o responsável por atribuir a característica de inteligência ao sensor. Existem várias abordagens que podem ser utilizadas para o desenvolvimento desse módulo, dentre elas se destacam aquelas que utilizam microcontroladores de baixo custo e/ou FPGA. Este trabalho aborda o desenvolvimento de uma arquitetura hardware/software para um módulo NCAP segundo o padrão IEEE 1451.1. A infra-estrutura de hardware é composta por um driver de interface RS-232, uma memória RAM de 512kB, uma interface TII, o processador embarcado NIOS II e um simulador do módulo TIM. Para integração dos componentes de hardware é utilizada ferramenta de integração automática SOPC Builder. A infra-estrutura de software é composta pelo padrão IEEE 1451.1 e pela aplicação especí ca do NCAP que simula o monitoramento de pressão e temperatura em poços de petróleo com o objetivo de detectar vazamento. O módulo proposto é embarcado em uma FPGA e para a sua prototipação é usada a placa DE2 da Altera que contém a FPGA Cyclone II EP2C35F672C6. O processador embarcado NIOS II é utilizado para dar suporte à infra-estrutura de software do NCAP que é desenvolvido na linguagem C e se baseia no padrão IEEE 1451.1. A descrição do comportamento da infra-estrutura de hardware é feita utilizando a linguagem VHDL
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEIS