Fundamentos de redes neurais aplicados ao controle - Optativas Avançadas I Engenheiros Elétricos
Introdução
As redes neurais artificiais (RNA) são modelos matemáticos que são inspirados no sistema nervoso humano. Elas são compostas de neurônios artificiais, que são conectados entre si por meio de sinapses.
As RNA podem ser usadas para uma ampla gama de aplicações, incluindo controle. No controle por redes neurais, uma RNA é usada para gerar o sinal de controle. A RNA é treinada usando dados do sistema controlado.
Fundamentos das RNA
Uma RNA é composta de neurônios artificiais. Cada neurônio artificial recebe um conjunto de entradas e produz uma saída. A saída de um neurônio artificial é calculada usando uma função de ativação.
As sinapses conectam os neurônios artificiais entre si. A força de uma sinapse é representada por um peso.
O treinamento de uma RNA envolve ajustar os pesos das sinapses para que a RNA aprenda a gerar o sinal de controle desejado.
Controle por redes neurais
No controle por redes neurais, a RNA é usada para gerar o sinal de controle. A RNA é treinada usando dados do sistema controlado.
Os dados de treinamento incluem a entrada e a saída do sistema controlado. A RNA é treinada para gerar uma saída que corresponda à entrada desejada.
O controle por redes neurais oferece várias vantagens em relação aos métodos de controle tradicionais, incluindo:
- Resistência a perturbações: as RNA podem ser treinadas para serem robustas a perturbações.
- Capacidade de aprendizado: as RNA podem aprender a controlar sistemas complexos.
- Adaptabilidade: as RNA podem se adaptar a mudanças no sistema controlado.
Exemplos de controle por redes neurais
O controle por redes neurais é aplicado em uma ampla gama de sistemas, incluindo:
- Controle de motores elétricos: o controle por redes neurais pode ser usado para controlar a velocidade e o torque de motores elétricos.
- Controle de processos industriais: o controle por redes neurais pode ser usado para controlar processos industriais, como a temperatura de um forno ou a pressão de um reator químico.
- Controle de robótica: o controle por redes neurais pode ser usado para controlar o movimento de robôs.
Exemplos específicos de aplicações do controle por redes neurais em engenharia elétrica:
Controle de um motor elétrico
Um motor elétrico pode ser controlado usando uma rede neural artificial para gerar o sinal de controle. A rede neural pode ser treinada usando dados do motor elétrico, incluindo a velocidade do motor, o torque do motor e a carga no motor.
A rede neural pode aprender a gerar um sinal de controle que mantém o motor operando dentro dos limites de segurança, mesmo quando a carga no motor varia.
Controle de um processo industrial
Um processo industrial pode ser controlado usando uma rede neural artificial para gerar o sinal de controle. A rede neural pode ser treinada usando dados do processo industrial, incluindo a temperatura, a pressão e a composição do processo.
A rede neural pode aprender a gerar um sinal de controle que mantém o processo operando dentro das especificações, mesmo quando os parâmetros do processo variam.
Controle de um robô
Um robô pode ser controlado usando uma rede neural artificial para gerar o sinal de controle. A rede neural pode ser treinada usando dados do robô, incluindo a posição, a velocidade e a aceleração do robô.
A rede neural pode aprender a gerar um sinal de controle que mantém o robô operando dentro dos limites de segurança, mesmo quando o robô é exposto a perturbações externas.
Vantagens e desvantagens do controle por redes neurais
O controle por redes neurais oferece várias vantagens em relação aos métodos de controle tradicionais, incluindo:
- Resistência a perturbações: as RNA podem ser treinadas para serem robustas a perturbações.
- Capacidade de aprendizado: as RNA podem aprender a controlar sistemas complexos.
- Adaptabilidade: as RNA podem se adaptar a mudanças no sistema controlado.
No entanto, o controle por redes neurais também apresenta algumas desvantagens, incluindo:
- Complexidade: o projeto e o treinamento de redes neurais podem ser complexos.
- Exigência de dados: o treinamento de redes neurais requer um grande conjunto de dados.
- Interpretabilidade: pode ser difícil interpretar o comportamento das redes neurais.
Conclusão
O controle por redes neurais é uma ferramenta promissora para o controle de sistemas complexos.