Controle ativo de vibrações usando redes neurais artificiais : Active vibration control using artificial neural networks

Orientador: Alberto Luiz Serpa === Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica === Made available in DSpace on 2018-08-23T23:04:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ArizaZambrano_WilliamCamilo_M.pdf: 5789145 bytes, checksum: 151f5e3ef1780d5448a7073b85b4715...

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Bibliographic Details
Main Author: Ariza Zambrano, William Camilo, 1989-
Other Authors: UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
Format: Others
Language:Portuguese
Published: [s.n.] 2013
Subjects:
Online Access:ARIZA ZAMBRANO, William Camilo. Controle ativo de vibrações usando redes neurais artificiais: Active vibration control using artificial neural networks. 2013. 100 p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/264927>. Acesso em: 23 ago. 2018.
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Redes neurais (Computação)
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Ariza Zambrano, William Camilo, 1989-
Controle ativo de vibrações usando redes neurais artificiais : Active vibration control using artificial neural networks
description Orientador: Alberto Luiz Serpa === Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica === Made available in DSpace on 2018-08-23T23:04:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ArizaZambrano_WilliamCamilo_M.pdf: 5789145 bytes, checksum: 151f5e3ef1780d5448a7073b85b4715f (MD5) Previous issue date: 2013 === Resumo: Este trabalho tem como objetivo principal o estudo de um método de controle baseado no uso de redes neurais artificiais aplicado ao problema de controle de vibrações em estruturas flexíveis. Este trabalho centra-se no estudo do esquema de controle inverso-direto, que consiste em identificar a dinâmica inversa da planta através de uma rede neural artificial para ser usada como controlador. Três exemplos de aplicação foram resolvidos utilizando-se controladores projetados com o método inverso-direto. A primeira aplicação é o controle de vibrações em uma estrutura mecânica de parâmetros concentrados. O segundo exemplo de aplicação é o controle de vibrações de uma placa engastada em uma de suas extremidades. Neste caso, a placa engastada foi modelada utilizando-se o método de elementos finitos. No seguinte exemplo, o modelo da placa usado no exemplo anterior foi reduzido, deixando apenas os primeiros modos de vibração. No último exemplo tratou-se o problema de controle não colocado das vibrações em uma placa engastada. Os resultados foram analisados a partir da resposta temporal e da resposta em frequência do sistema em malha fechada. Para comparar os resultados obtidos utilizando-se o método de controle baseado em redes neurais artificiais, os exemplos citados anteriormente foram também resolvidos utilizando-se o método de controle ??. Os resultados obtidos demonstram que o método de controle baseado em modelo inverso usando redes neurais foi eficaz na resolução deste tipo de problema === Abstract: The goal of this work is to study a control method based on artificial neural networks applied to the vibration control of flexible structures problem. This work focuses in the direct-inverse control scheme which consists of identifing the inverse dynamics of the plant through an artificial neural network to be used as the controller. Three application examples using the direct-inverse method were solved. The first application is the vibration control in a mechanical structure of concentrated parameters. The second application example is the vibration control of a cantilever plate. The cantilever plate was modeled using the finite elements method. In the third example, a reduction of the cantilever plate model was made. In the last example a non-collocated control problem of vibration in a cantilever plate was treated. The results of the scheme were evaluated according to the temporal response and the frequency response of the closed-loop system. In order to compare the results obtained using the control method based on artificial neural networks, the previous examples were also solved using the ?? control method. The obtained results show that the control method based on inverse model using neural networks was effective in solving this kind of problem === Mestrado === Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico === Mestre em Engenharia Mecânica
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