Resumo

RAIRAN-ANTOLINES, José Danilo; CHIQUIZA-QUIROGA, Diego Fernando  e  PARRA-PACHON, Miguel Ángel. Implementação de neurocontroladores em linha: Três configurações, três plantas. Ing. Univ. [online]. 2012, vol.16, n.1, pp.163-182. ISSN 0123-2126.

Neste artigo implementa-se o algoritmo de aprendizagem backpropagation em linha para o treinamento de redes neurais tipo feedforward. Assim como, programam-se três neurocontrola-dores para três sistemas: o circuito resistivo capacitivo (RC), um motor de corrente contínua emulado eletro-nicamente e um sistema esfera-tubo. A primeira estratégia é testada para todos os sistemas é um controlador Proporcional Integral Derivativo (PID clássico), utilizado para comparar o desempenho dos outros controladores. O primeiro neurocontrolador compartilha a responsabilidade de comandar o sistema com um PID; o seguinte é treinado em linha e trabalha sozinho; o último é um controlador PID neural que muda os ganhos do PID para fazê-lo adaptável à dinâmica da planta. O controle realiza-se em tempo real, por meio de Simulink, junto com um cartão de aquisição de dados PCI 6024E. No artigo mostram-se os resultados obtidos de cada sistema.

Palavras-chave : Redes neurais; sistemas de controle em tempo real; sistemas híbridos; propagação inversa (inteligência artificial).

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