Publicação: Sistemas neuro-fuzzy aplicados no controle de uma aeronave de asa fixa
Carregando...
Tipo do documento
Data
Direito de acesso
Coleções
Programa
Área do conhecimento
CNPQ::ENGENHARIAS
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Autores
Orientador
Coorientador
Resumo
A perda de controle da aeronave durante o vôo é a principal causa de morte em acidentes aéreos.
Devido a isso torna-se de suma importância o desenvolvimento de um sistema de controle eficiente,
que muitas das vezes não consegue ser obtido através das técnicas clássicas. Neste trabalho é realizado
o controle de uma aeronave de asa fixa utilizando Sistemas Neuro-fuzzy, com parâmetros obtidos
através da Evolução Diferencial e do Recozimento Simulado. Utiliza-se o software MatLab para a
obtenção do controlador e para a avaliação do desempenho e estabilidade do sistema. Os resultados
obtidos indicam que o controlador é capaz de compensar eventuais perturbações no sistema. Além
disso, o Recozimento Simulado requer um tempo menor de execução para obter a solução desejada,
em contrapartida, este método apresenta maior desvio padrão dos resultados, o que sugere maior
aleatoriedade e imprecisão que o método da Evolução Diferencial.
Abstract
The loss of the aircraft’s control during the flight is the main cause of deaths in plane crashes.
For this reason, it is of great importance to develop an efficient controller, that many times cannot
be obtained through the basic techniques. In this project it is performed the control of a fixed-wing
airplane using neuro-fuzzy systems, with parameters obtained through Differential Evolution and
from Simulated Annealing.It is used MatLab software to obtain the controller and to evaluate the
system’s performance and stability.The obtained results indicate that the controller is capable of
compensating eventual system disturbances. Furthermore, the Simulated Annealing shows a shorter
time of execution to find the optimum controller, by contrast, this method shows a higher standard
deviation of the results, which suggests a higher randomness and imprecision than the Differential
Evolution method.
Palavras-chave
Controle inteligente, Sistemas Neuro-fuzzy, Evolução Diferencial, Recozimento Simulado, Desempenho, Estabilidade
Citação
BERNARDES, Renata. Sistemas Neuro-fuzzy Aplicados no Controle de uma Aeronave de Asa Fixa. 2019. 64 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Mecatrônica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2018.