Use este identificador para citar ou linkar para este item:
https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/39534
ORCID: | http://orcid.org/0009-0008-3811-7745 |
Tipo do documento: | Trabalho de Conclusão de Curso |
Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
Título: | Implementação do Q-learning no rastreamento de referências constantes em um aeropêndulo |
Título(s) alternativo(s): | Implementation of Q-learning in tracking constant references in an aeropendulum |
Autor(es): | Morais Filho, Cleiton Kennedy de |
Primeiro orientador: | Assis, Pedro Augusto Queiroz de |
Primeiro membro da banca: | Andrade, João Rodrigo |
Segundo membro da banca: | Paes, Luiz Eduardo dos Santos |
Resumo: | 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. |
Palavras-chave: | Aprendizado por reforço Q-learning Aeropêndulo Controle em malha fechada |
Área(s) do CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
Referência: | 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 |
Data de defesa: | 14-Nov-2023 |
Aparece nas coleções: | TCC - Engenharia Mecatrônica |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
---|---|---|---|---|
ImplementaçãoQlearningRastreamento.pdf | TCC | 14.13 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Este item está licenciada sob uma Licença Creative Commons