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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/24566
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.creator | Bernardes, Renata | - |
dc.date.accessioned | 2019-03-13T20:11:32Z | - |
dc.date.available | 2019-03-13T20:11:32Z | - |
dc.date.issued | 2019-02-19 | - |
dc.identifier.citation | 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. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/24566 | - |
dc.description.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. | pt_BR |
dc.description.sponsorship | CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Uberlândia | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject | Controle inteligente | pt_BR |
dc.subject | Sistemas Neuro-fuzzy | pt_BR |
dc.subject | Evolução Diferencial | pt_BR |
dc.subject | Recozimento Simulado | pt_BR |
dc.subject | Desempenho | pt_BR |
dc.subject | Estabilidade | pt_BR |
dc.title | Sistemas neuro-fuzzy aplicados no controle de uma aeronave de asa fixa | pt_BR |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | Finzi Neto, Roberto Mendes | - |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/3792275882221002 | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | Neto, Roberto Mendes Finzi | - |
dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/3792275882221002 | pt_BR |
dc.contributor.referee2 | Pereira, Bruno Luiz | - |
dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/8009308835909749 | pt_BR |
dc.contributor.referee3 | Marques, Felipe Machini Malachias | - |
dc.contributor.referee3Lattes | http://lattes.cnpq.br/1185640820902572 | pt_BR |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/7425999453838862 | pt_BR |
dc.description.degreename | Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) | pt_BR |
dc.description.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. | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.course | Engenharia Mecatrônica | pt_BR |
dc.sizeorduration | 67 | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::ENGENHARIAS | pt_BR |
dc.orcid.putcode | 98869340 | - |
Appears in Collections: | TCC - Engenharia Mecatrônica |
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SistemasNeuro-fuzzyAplicados | 2.26 MB | Adobe PDF | View/Open |
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