Controlo Inteligente
Código
10993
Unidade Orgânica
Faculdade de Ciências e Tecnologia
Departamento
Departamento de Engenharia Electrotécnica
Créditos
6.0
Professor responsável
Paulo José Carrilho de Sousa Gil
Horas semanais
4
Total de horas
62
Língua de ensino
Português
Objectivos
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.
Pré-requisitos
Preferencialmente os alunos deverão apresentar frequência das disciplinas de Teoria de Controlo e Controlo por Computador, ou equivalentes.
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.
Bibliografia
Bibliografia Base
- Identificação e Controlo Adaptativo, Paulo Gil, 2002
- Controlo Neuronal, Hermínio Duarte-Ramos, 2002
- Controlo Difuso, Hermínio Duarte-Ramos, 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:
NF = (TG1.1 + TG1.2 + TG1.3)*0,5/3 + (MT 1 + MT 2)*0,25