Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/39534
ORCID:  http://orcid.org/0009-0008-3811-7745
Document type: Trabalho de Conclusão de Curso
Access type: Acesso Aberto
Title: Implementação do Q-learning no rastreamento de referências constantes em um aeropêndulo
Alternate title (s): Implementation of Q-learning in tracking constant references in an aeropendulum
Author: Morais Filho, Cleiton Kennedy de
First Advisor: Assis, Pedro Augusto Queiroz de
First member of the Committee: Andrade, João Rodrigo
Second member of the Committee: Paes, Luiz Eduardo dos Santos
Summary: O objetivo deste trabalho é aplicar um método de aprendizado de máquina no controle de um aeropêndulo. Especificamente, o método \textit{Q-Learning} de aprendizado por reforço é utilizado para fazer com que a haste do aeropêndulo seja guiada para uma referência. Para isso, primeiramente um modelo matemático não linear para descrever a dinâmica do sistema é desenvolvido. Mais ainda, o espaço de estados e ações admissíveis foram discretizados, e foi definida uma função de recompensas para fazer com que o agente aprenda a realizar a tarefa de controle. Tal função retorna recompensas positivas ao agente caso a haste permaneça em um ângulo de referência com a base. Já recompensas negativas são atribuídas quando um estado terminal é atingido. As ações possíveis de serem tomadas em um estado são acelerar ou desacelerar o motor. A magnitude da aceleração/desaceleração depende da magnitude do erro de rastreamento. Análises do número de episódios de treinamento necessários para que o agente aprenda a realizar a tarefa, e da influência dos parâmetros de ajuste no aprendizado são realizadas. Os resultados mostram que o agente aprendeu a controlar o aeropêndulo sem erro de rastreamento em regime permanente em todos os casos após o treinamento, indicando a viabilidade da aplicação deste tipo de método no controle de sistemas não lineares. Identificou-se que são necessários aproximadamente 2900 episódios para que o aprendizado seja concluído. Mais ainda, verificou-se que ao aumentar o fator de ganância e a taxa de aprendizagem, a resposta transitória do sistema melhorou. Já variando-se o fator de desconto, os melhores resultados foram obtidos com valores intermediários.
Keywords: Aprendizado por reforço
Q-learning
Aeropêndulo
Controle em malha fechada
Area (s) of CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Quote: MORAIS FILHO, Cleiton Kennedy de. Implementação do Q-learning no rastreamento de referências constantes em um aeropêndulo. 2023. 44 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Mecatrônica) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/39534
Date of defense: 14-Nov-2023
Appears in Collections:TCC - Engenharia Mecatrônica

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
ImplementaçãoQlearningRastreamento.pdfTCC14.13 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons