Aeronaves configuradas por controle do tipo preditivo neural

• Ano de defesa: 2003
• Autor(a) principal: Nei Cardoso Cardenuto
• Orientador(a): Atair Rios Neto
• Banca de defesa: Reinaldo Roberto Rosa, Valdemir Carrara, Marcelo Curvo, Takashi Yoneyama
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação do INPE em Computação Aplicada
• País: BR
• Resumo em Inglês: This work develops and tests a predictive neural control technique applied in the aircraft non-typical maneuvers known as the control configured vehicle (CCV). These maneuvers are performed with flight dynamics mode decoupling. The usual approach is the eigenstucture assignment with eigenvalues and eigenvectors placement, which is restricted to a known and linear systems model. The predictive control with neural nets approaches looks at the mode decoupling without the plant model knowledge by using neural net training in order to emulate the aircraft dynamic. The performance of the adopted approach is demonstrated and the results presented by considering and comparing: three neural nets, predictive control and neural predictive control, analytic and numeric gradient in the optimizing calculations, and prediction and control horizons.
• Link de acesso: http://urlib.net/sid.inpe.br/jeferson/2003/05.14.14.55

Este trabalho desenvolve e testa uma abordagem de controle de aeronave em manobras não típicas conhecido como "control configured vehicle", ou veículo (aeronave) configurado a controle, onde a abordagem proposta é controle preditivo neural. As manobras não típicas normalmente são obtidas desacoplando modos normalmente acoplados em dinâmica de voo de aeronaves. A técnica mais usual é a atribuição de auto-estrutura, que trata de alocar simultaneamente autovalores e autovetores, sendo estes determinados de acordo com uma referência pré-estabelecida para o desacoplamento desejado. Na técnica de auto-estrutura, o sistema é linear e seu modelo é conhecido, limitando sua aplicação. A proposta de se utilizar controle preditivo com redes neurais visa obter ao mesmo desacoplamento sem a necessidade do conhecimento do modelo da planta, treinando a rede neural para modelar os modos dinâmicos da aeronave. O desempenho desta abordagem é demonstrado e os resultados são apresentados comparando-se: três redes treinadas, resultados de controle preditivo convencional e neural, gradiente analítico e numérico para a otimização, e horizontes de predição e controle.