Controle neural para marcha lenta de veiculos

• Main Author: Monnerat Junior, Pedro Henrique
• Other Authors: UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: [s.n.] 2000
• Subjects: Automóveis - Motores; Motores a gasolina; Redes neurais (Computação)
• Online Access: MONNERAT JUNIOR, Pedro Henrique. Controle neural para marcha lenta de veiculos. 2000. 95p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/259559>. Acesso em: 26 jul. 2018.; http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/259559

Orientador: Marcio Luiz de Andrade Netto === Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação === Made available in DSpace on 2018-07-26T04:43:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MonneratJunior_PedroHenrique_M.pdf: 3286266 bytes, checksum: ef419cb4869efea23fe6fa0429d6c230 (MD5) Previous issue date: 2000 === Resumo: Para o controle da marcha lenta em motores de automóveis podem ser encontrados diversos modelos matemáticos baseados em técnicas lineares. O motor é um sistema tipicamente não-linear e tais modelos são obtidos por processos de linearização que, em geral, resultam em aproximações pouco realistas para boa parte do espaço de suas variáveis de estado. O presente trabalho busca diminuir este distanciamento da realidade, utilizando um modelo neural do motor obtido por identificação e, por meio deste, treinando um controlador neural para atingir o desempenho desejado em marcha lenta. Todas as etapas são descritas e apresentam-se os resultados obtidos com a implementação do controlador na injeção eletrônica de dois veículos distintos === Abstract: For the automotive Idle Speed Control one can find a number of mathematical models based on linear techniques. The engine is a typical non-linear system and these models are obtained by a linearization process resulting, in general, in a poor aproximation for a large part of its state-space variables. This work tries to reduce the distance ITom reality, using a neural model of the engine obtained by identification and, based on this model, training a neural controller to attain a desired performance for Idle Speed. Every step is described and results are shown for this controller as implemented inside the eletronic fuel injection system of two different vehicles === Mestrado === Mestre em Engenharia Elétrica