TREINAMENTO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA O CONTROLE DE MOTORES DE CORRENTE CONTÍNUA

Autores

  • José Ricardo da Silva Ferreira
  • José Homero Feitosa Cavalcanti
  • José Homero Feitosa Cavalcanti
  • Pablo Javier Alsina
  • Pablo Javier Alsina

Resumo

Apresenta-se neste artigo o treinamento de uma rede neural multicamada para o controle de motor de corrente contínua. Apresenta-se também um breve estudo sobre os neurônios artificiais, as redes neurais artificiais e controle adaptativo, destacando-se o controle adaptativo direto baseado em redes neurais. São descritos detalhadamente o algoritmo de propagação das entradas e o algoritmo de propagação retroativa do erro para o treinamento da rede neural, utilizando-se como exemplo o controle de 'um pêndulo na posição de 302, no qual um -motor de corrente contínuaApresenta-se neste artigo o treinamento de uma rede neural multicamada para o controle de motor de corrente contínua. Apresenta-se também um breve estudo sobre os neurônios artificiais, as redes neurais artificiais e controle adaptativo, destacando-se o controle adaptativo direto baseado em redes neurais. São descritos detalhadamente o algoritmo de propagação das entradas e o algoritmo de propagação retroativa do erro para o treinamento da rede neural, utilizando-se como exemplo o controle de 'um pêndulo na posição de 302, no qual um -motor de corrente contínua (atuador) é utilizado para movimentar o pêndulo.

Biografia do Autor

José Ricardo da Silva Ferreira

Professor Adjunto I da UNAMA — Mestre em Informática pela UFPB

 

José Homero Feitosa Cavalcanti

Professor Adjunto IV da UFPB — Doutor em Eng. Elétrica pela UFPB

 

José Homero Feitosa Cavalcanti

Professor Adjunto IV da UFPB — Doutor em Eng. Elétrica pela UFPB

 

Pablo Javier Alsina

Professor Adjunto da UFRN — Doutor em Eng. Elétrica pela UFPB

 

Pablo Javier Alsina

Professor Adjunto da UFRN — Doutor em Eng. Elétrica pela UFPB

 

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Publicado

2017-11-16

Edição

Seção

Artigos