Técnicas inteligentes hídridas para o controle de sistemas não lineares

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2006
Autor(a) principal: Rodrigues, Marconi Câmara
Orientador(a): Araújo, Fábio Meneghetti Ugulino de
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Departamento: Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações
País: BR
Palavras-chave em Português:
Palavras-chave em Inglês:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/15349
Resumo: A neuro-fuzzy system consists of two or more control techniques in only one structure. The main characteristic of this structure is joining one or more good aspects from each technique to make a hybrid controller. This controller can be based in Fuzzy systems, artificial Neural Networks, Genetics Algorithms or rein forced learning techniques. Neuro-fuzzy systems have been shown as a promising technique in industrial applications. Two models of neuro-fuzzy systems were developed, an ANFIS model and a NEFCON model. Both models were applied to control a ball and beam system and they had their results and needed changes commented. Choose of inputs to controllers and the algorithms used to learning, among other information about the hybrid systems, were commented. The results show the changes in structure after learning and the conditions to use each one controller based on theirs characteristics