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Controlo Inteligente

Objetivos

Estudo de técnicas de controlo inteligente, nas suas componentes teórica e aplicada. Começa-se por introduzir alguns conceitos referentes à identificação de sistemas dinâmicos lineares e ao projecto de controladores adaptativos por colocação de pólos, passando em seguida ao estudo das redes neuronais artificiais como aproximadores de dinâmicas não lineares e da lógica difusa. O projecto de controladores neuronais e de controladores difusos constitui um dos pilares centrais da disciplina.

Caracterização geral

Código

10993

Créditos

6.0

Professor responsável

Paulo José Carrilho de Sousa Gil

Horas

Semanais - 4

Totais - 62

Idioma de ensino

Português

Pré-requisitos

Os alunos deverão ter concluído com aprovação nas unidades curriculares de Teoria de Controlo e Controlo por Computador, ou equivalentes.

Bibliografia

Bibliografia Base

  • Identificação e Controlo Adaptativo, Paulo Gil, 2002

Bibliografia Complementar

  • System Identification, Lennart Ljung, 1987
  • System Identification and Control Design, I. Landau, 1990
  • Neural Network Design, M. Hagan, 1996
  • Neuro-Fuzzy and Soft Computing, Jang, Sun e Mizutani, 1995

Método de ensino

Aulas Teórico-práticas e Aulas Práticas

Método de avaliação

A avalição será constituída por um trabalho de grupo (TG) compreendendo 3 módulos individuais (TG1.1 + TG1.2 + TG1.3) e por dois mini testes (MT).

A nova final será calculada de acordo com a seguinte expressão:

NP = (TG1.1 + TG1.2 + TG1.3)/3

Época Normal:

      NF = NP*0,4/3 + (MT 1 + MT 2)*0,3

Época de Recurso e Especial: 

      NF = NP*0,4/3 + Exame*0,6

Atenção: Requerida assiduidade mínima de 75% nas aulas práticas. Mínimos de 9,5 Valores em cada uma das compunentes da avaliação.

Conteúdo

Identificação de Sistemas Dinâmicos Lineares: Descrição do problema; Etapas do processo de identificação; Modelos lineares invariantes; Estimação de parâmetros: método dos mínimos quadráticos; Validação de modelos;Método dos mínimos quadráticos recursivos.

 Controlo Adaptativo: Alguns modelos funcionais; Projecto por colocação de pólos.

  Redes Neuronais Artificiais: O neurónio como elemento base; Funções de activação; Redes neuronais proactivas multicamada; Propriedades de aproximação; Treino supervisionado em redes multicamada; Generalização e validação; Arquitecturas de controlo neuronal.

 Técnicas de Controlo Difuso: Fundamentos dos sistemas difusos; Difusificação de variáveis temporais; Inferência com variáveis linguísticas; Desdifusificação de variáveis linguísticas; Projecto de controladores difusos.