Predictive control with mean derivative based neural euler integrator dynamic model

AUTOR(ES)

Tasinaffo, Paulo M., Rios Neto, Atair

FONTE

Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica

DATA DE PUBLICAÇÃO

2007-03

RESUMO

Redes neurais podem ser treinadas para obter o modelo de trabalho interno para esquemas de controle de sitemas dinâmicos. A forma usual adotada é projetar a rede neural na forma de um modelo discreto com entradas atrasadas do tipo NARMA (Non-linear Auto Regressive Moving Average). Em trabalhos recentes a utilização de uma rede neural inserida em uma estrutura de integração numérica tem sido também considerada para a obtenção de modelos discretos para sistemas dinâmicos. Neste trabalho, uma extensão da última abordagem é apresentada e aplicada em um esquema de controle não-linear preditivo (NPC), com uma rede feed forward modelando as derivadas médias em uma estrutura de integrador numérico de Euler. O uso de uma rede neural para aproximar a função de derivadas médias, em vez da função de derivadas instantâneas do sistema dinâmico ODE, permite que qualquer precisão desejada na modelagem discreta de sistemas dinâmicos possa ser realizada, com a utilização de um simples integrador Euler, tornando a implementação do controle preditivo uma tarefa mais simples, uma vez que ela somente necessitará lidar com a estrutura linear de um integrador de primeira ordem na determinação das ações de controle. Para ilustrar a efetividade da abordagem proposta, são apresentados resultados dos testes em um problema de transferência de órbitas Terra/Marte e em um problema de controle de atitude em três eixos de satélite comportando-se como corpo rígido.

ASSUNTO(S)

controle neural controle preditivo não-linear redes feed forward modelagem neural de sistemas dinâmicos integradores numéricos de equações diferenciais ordinárias

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