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ORCID:  http://orcid.org/0000-0001-5684-4526
Tipo do documento: Trabalho de Conclusão de Curso
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Título: Sistemas neuro-fuzzy aplicados no controle de uma aeronave de asa fixa
Autor(es): Bernardes, Renata
Primeiro orientador: Finzi Neto, Roberto Mendes
Primeiro membro da banca: Neto, Roberto Mendes Finzi
Segundo membro da banca: Pereira, Bruno Luiz
Terceiro membro da banca: Marques, Felipe Machini Malachias
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
Área(s) do CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS
Idioma: por
País: Brasil
Editora: Universidade Federal de Uberlândia
Referência: 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.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/24566
Data de defesa: 19-Fev-2019
Aparece nas coleções:TCC - Engenharia Mecatrônica

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