Neuro-controlador ótimo por algoritmos genéticos para múltiplos sistemas ativos de dinâmica veicular em guinada / Optimal neurocontroller by genetic algorithms for multiple vehicle dynamics active systems at yaw

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2009

RESUMO

Apresenta uma solução inovadora de controle por redes neurais artificiais aprendendo segundo a técnica de aprendizagem por reforço usando algoritmos genéticos para integrar múltiplos sistemas ativos no controle de estabilidade de um veículo. Estudo, restringido a um domínio de manobras, foi desenvolvido excluindo falhas e alterações da planta no tempo. Contribui para responder como o controlador de dinâmica veicular pode ser aperfeiçoado para atuação simultânea de múltiplos sistemas ativos. Contempla o desenvolvimento do neurocontrolador e algoritmo de aprendizagem na plataforma Matlab, de um modelo de dinâmica veicular em ambiente ADAMS e do modelo de referência, atuadores e observador com programação Matlab. Analisa a estabilidade da planta e define regiões de atuação do controlador. Apresenta um estudo e definição da técnica de controle de estabilidade em guinada para nortear a função de otimização, o treinamento e as simulações. Treinamento da rede neural para acomodar as não linearidades envolvidas na planta e para otimizar a integração dos múltiplos sistemas ativos focando nas especificações de desempenho do controlador e no domínio de situações a serem analisadas. Simulação de situações e manobras para validação e avaliação do desempenho do controlador com co-simulação entre Matlab e ADAMS. Resultados qualitativos e quantitativos do desempenho do controlador justificando a integração efetiva dos sistemas e o neurocontrolador não-linear.

ASSUNTO(S)

algorítimos genéticos controle de dinâmica veicular genetic algorithms neurocontrolador neurocontroller vehicle dynamics control

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