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Defesa de Dissertação de Mestrado Nº 1.435: "Estudo Comparativo de Controladores Auto-organizáveis"

O aluno Paulo Henrique Muniz Ferreira irá defender seu trabalho dia 01 de setembro, às 10h, na Sala D222. Início: 01/09/2014 às 10:00 Término: 01/09/2014 às 12:00 Local: Sala D222

Pós-Graduação em Ciência da Computação - UFPE
Defesa de Dissertação de Mestrado Nº 1.435

Aluno: Paulo Henrique Muniz Ferreira
Orientador: Prof. Aluízio Fausto Ribeiro Araújo
Título: Estudo Comparativo de Controladores Auto-organizáveis
Data: 01/09/2014
Hora/Local: 10h – Sala D222
Banca Examinadora:
Prof. Tsang Ing Ren (UFPE / CIn)
Prof. Adrião Duarte Dória Net (UFRN / Engenharia de Computação e Automação)
Prof. Aluízio Fausto Ribeiro Araújo (UFPE / CIn)

RESUMO:

Sistema de controle empregando redes neurais vem sendo estudado ativamente desde a década de 1980.
Mas ainda assim, é um campo bem desafiador devido a diversas formas de abordagens neurais existente na literatura e a natureza diversa dos sistemas de controle que podem apresentar uma dinâmica variando consideravelmente ao longo do regime de funcionamento.
Nesse trabalho de mestrado, foi investigada a aplicação de sistemas de controle auto-organizáveis baseados na rede de Kohonen, em duas diferentes proposições.
Ambas consistem de controles com arquitetura modulares e se diferenciam na característica da estrutura topológica.
O primeiro controle é concebido com uma estrutura fixa.
Enquanto o segundo apresenta uma estrutura que cresce a medida que é necessário.
Os modelos foram validados em simulações de problemas mecânicos clássicos (linear e não-linear), como sistema massa-mola-amortecedor e pêndulo invertido, cujos parâmetros se alteram no tempo e compará-los com métodos convencionais.
Os resultados sugerem que as técnicas de controle inspiradas nos mapas auto-organizáveis controlam adequadamente e são eficazes ao lidar com configurações não apresentadas na etapa de treinamento.
 
Palavras-chave: Automação Inteligente, Controle Auto-Organizável, Mapas Auto-Organizáveis, Controle Neural, Controle de Múltiplos Módulos, Sistema Massa-Mola-Amortecedor, Pêndulo Invertido 
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