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Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.unb.br/handle/10482/32804
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Title: Control and identification of non-linear systems using neural networks and reinforcement learning
Authors: Matos, Lucas Guilhem de
Orientador(es):: Bauchspiess, Adolfo
Assunto:: Redes neurais (Computação)
Aprendizagem por reforço
Controle adaptativo
Controladores
Issue Date: 24-Aug-2018
Citation: MATOS, Lucas Guilhem de. Control and identification of non-linear systems using neural networks and reinforcement learning. 2018. vi, 70 f., il. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas Eletrônicos e Automação)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018.
Abstract: Este trabalho propõe um contolador adaptativo utilizando redes neuras e aprendizado por reforço para lidar com não-linearidades e variância no tempo. Para a realização de testes, um sistema de nível de líquidos de quarta ordem foi escolhido por apresentar uma gama de constantes de tempo e por possibilitar a mudança de parâmetros. O sistema foi identificado com redes neurais para prever estados futuros com o objetivo de compensar o atraso e melhorar a performance do controlador. Diversos testes foram realizados com diversas redes neurais para decidir qual rede neural seria utilizada para cada tarefa pertinente ao controlador. Os parâmetros do controlador foram ajustados e testados para que o controlador pudesse alcançar parâmetros arbitrários de performance. O controlador foi testado e comparado com o PI tradicional para validação e mostrou caracteristicas adaptativas e melhoria de performance ao longo do tempo, além disso, o controlador desenvolvido não necessita de informação prévia do sistema.
Abstract: This work presents a proposal of an adaptive controller using reinforcement learning and neural networks in order to deal with non-linearities and time-variance. To test the controller a fourth-order fluid level system was chosen because of its great range of time constants and the possibility of varying the system parameters. System identification was performed to predict future states of the system, bypass delay and enhance the controller’s performance. Several tests with different neural networks were made in order to decide which network would be assigned to which task. Various parameters of the controller were tested and tuned to achieve a controller that satisfied arbitrary specifications. The controller was tested against a conventional PI controller used as reference and has shown adaptive features and improvement during execution. Also, the proposed controller needs no previous information on the system in order to be designed.
Description: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2018.
Licença:: A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.
Agência financiadora: Fundação de Apoio a Pesquisa do Distrito Federal (FAP-DF).
Appears in Collections:ENE - Mestrado em Engenharia de Sistemas Eletrônicos e de Automação (Dissertações)

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