Técnicas de controlo não-linear baseadas em Redes Neuronais: do algoritmo à imp...

• Autor(es): Dias, Fernando Manuel Rosmaninho Morgado Ferrão
• Data: 2005
• Identificador Persistente: http://hdl.handle.net/10400.13/24
• Origem: DigitUMa - Repositório da Universidade da Madeira
• Assunto(s): Redes neuronais; Algoritmos genéticos; Controlo não-linear; .; Centro de Ciências Exatas e da Engenharia
• Tipo de Documento: Tese de Doutoramento
• Idioma: Português

Descrição

O presente trabalho analisa soluções de controlo não-linear baseadas em Redes Neuronais e apresenta a sua aplicação a um caso prático, desde o algoritmo de treino até à implementação física em hardware. O estudo inicial do estado da arte da utilização das Redes Neuronais para o controlo leva à proposta de soluções iterativas para a definição da arquitectura das mesmas e para o estudo das técnicas de Regularização e Paragem de Treino Antecipada, através dos Algoritmos Genéticos e à proposta de uma forma de validação dos modelos obtidos. Ao longo da tese são utilizadas quatro malhas para o controlo baseado em modelos, uma das quais uma contribuição original, e é implementado um processo de identificação on-line, tendo por base o algoritmo de treino Levenberg-Marquardt e a técnica de Paragem de Treino Antecipada que permite o controlo de um sistema, sem necessidade de recorrer ao conhecimento prévio das suas características. O trabalho é finalizado com um estudo do hardware comercial disponível para a implementação de Redes Neuronais e com o desenvolvimento de uma solução de hardware utilizando uma FPGA. De referir que o trabalho prático de teste das soluções apresentadas é realizado com dados reais provenientes de um forno eléctrico de escala reduzida.