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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/37714| Título: | Controle PID baseado em neurônio artificial |
| Autor(es): | Stábile, Natália Nogara |
| Orientador(es): | Felizardo, Kleber Romero |
| Palavras-chave: | Controladores PID Redes Neurais (Computação) Sistemas de controle digital PID controllers Neural networks (Computer science) Digital control systems |
| Data do documento: | 14-Mai-2021 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Cornelio Procopio |
| Citação: | STÁBILE, Natália Nogara. Controle PID baseado em neurônio artificial. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Controle e Automação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2021. |
| Resumo: | Este trabalho de conclusão de curso apresenta a simulação do controle de dois sistemas lineares, sendo um de primeira e outro de segunda ordem e o controle de um sistema não linear de segunda ordem, utilizando um controlador PID. Os parâmetros do PID foram sintonizados por meio dos pesos sinápticos de uma rede neural artificial composta por um único neurônio. Essa escolha se deve à simplicidade e boa performance dos controladores PID e à facilidade computacional e de manipulação de não linearidades que tal rede propicia. Para a simulação do controlador, foi utilizado um algoritmo composto pela Regra de Hebb supervisionada e pela Regra de Hebb não supervisionada. Os resultados das simulações mostram que o controlador PID neural apresentou um ótimo desempenho para os três sistemas simulados. |
| Abstract: | This course conclusion paper presents the simulation of the control of two linear systems, being one of first order and the other of second order, and the control of a nonlinear system of second order, using a PID controller. The PID parameters are tuned using the synaptic weights of an artificial neural network composed of a single neuron. This choice is due to the simplicity and good performance of the PID controllers and the computational and nonlinearity manipulation facilities that this network provides. For the controller simulation, an algorithm composed of the supervised Hebb Rule and the unsupervised Hebb Rule was used. The results of the simulations show that the neural PID controller presented an excellent performance for the three simulated systems. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/37714 |
| Aparece nas coleções: | CP - Engenharia de Controle e Automação |
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