Métodos Neuronais para a Solução da Equação Algébrica de Riccati e o LQR / Neural methods for the solution of Equation Of algebraic Riccati and LQR

AUTOR(ES)

Fabio Nogueira da Silva

DATA DE PUBLICAÇÃO

2008

RESUMO

Apresenta-se nesta dissertação os resultados a respeito de dois métodos neuronais para a resolução da equação algébrica de Riccati(EAR), que tem varias aplicações, sendo principalmente usada pelos Regulador Linear Quadrático(LQR), controle H2 e controle H1. É apresentado a EAR real e simétrica e dois métodos baseados em uma rede neuronal direta (RND) que tem a função de erro associada a EAR e uma rede neuronal recorrente (RNR) que converte um problema de otimização restrita ao modelo de espaço de estados em outro de otimização convexa em função da EAR e do fator de Cholesky de modo a usufruir das propriedades de convexidade e condições de otimalidade. Uma proposta para a escolha dos parâmetros da RNR usada para solucionar a EAR por meio da geração de superfícies com a variação paramétrica da RNR, podendo assim melhor sintonizar a rede neuronal para um melhor desempenho. Experimentos computacionais relacionados a perturbações nos sistemas foram realizados para analisar o comportamento das metodologias apresentadas, tendo como base o princípio dos métodos homotópicos, com uma boa condição inicial, a partir de uma ponto de operação estável e comparamos os resultados com o método de Schur. Foram usadas as plantas de dois sistemas: uma representando a dinâmica de uma aeronave e outra de um motor de indução eólico duplamente alimentado(DFIG), ambos sistemas de 6a ordem. Os resultados mostram que a RNR é uma boa alternativa se comparado com a RND e com o método de Schur.

ASSUNTO(S)

neural networks equação algébrica de riccati regulador linear quadrático redes neuronais recorrentes redes neuronais controle engenharia eletrica algebraic riccati equation recurrent neural networks linear quadratic regulator feedforward neural networks optimization otimização control redes neuronais diretas

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