Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2003 |
Autor(a) principal: |
Areolino de Almeida Neto |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Tese
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Instituto Tecnológico de Aeronáutica
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=2732
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Resumo: |
Esta tese trata da aplicação de múltiplas redes neurais em sistemas mecatrônicos. É mostrado que as múltiplas redes neurais devem ser treinadas em seqüência, tal que aprendizado acumulativo possa ser obtido sem a necessidade de um coordenador geral. Este método de treinamento pode manter o aprendizado já adquirido pelas redes neurais, que foram treinadas primeiramente, enquanto novo aprendizado pode ser obtido pelas redes neurais, que foram adicionadas e treinadas posteriormente. A saída de todas as redes é simplesmente somada para produzir a saída da estrutura neural. A estrutura proposta de múltiplas redes neurais é aplicada em dois tipos de sistemas mecatrônicos: a) para controlar a posição de um sistema com uma haste flexível e b) para criar uma matriz de representação comprimida, que é usada no planejamento de trajetórias de um robô móvel considerando o desvio de obstáculos dinâmicos. Para o sistema com uma haste flexível, o uso de múltiplas redes neurais em três tipos de estruturas de controle do tipo Feedback-Error-Learning é investigado: IDML (Inverse Dynamic Model Learning), NRL (Nonlinear Regulator Learning) e Referência Atrasada. Para o problema de planejamento de trajetórias de um robô móvel, primeiramente a técnica Reinforcement Learning é usada para adquirir o aprendizado necessário na decisão de como desviar de obstáculos dinâmicos. Este aprendizado é codificado em uma matriz. Então as múltiplas redes neurais são usadas para criar uma representação mais comprimida desse aprendizado com uma pequena degradação da resolução. |