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Título: Controle adaptativo de processo de nível utilizando aprendizado por reforço ator-crítico
Autor(es): Gonçalves, Daniel Vicentin
Orientador(es): Bauchspiess, Adolfo
Coorientador(es): Tognetti, Eduardo Stockler
Assunto: Controlador adaptativo
Aprendizado por reforço
Assunto: Modelagem de processos
Data de apresentação: Jul-2016
Data de publicação: 30-Set-2016
Referência: GONÇALVES, Daniel Vicentin. Controle adaptativo de processo de nível utilizando aprendizado por reforço ator-crítico. 2016. [62] f., il. Monografia (Bacharelado em Engenharia Mecatrônica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2016.
Resumo: O presente trabalho apresenta o projeto de um controlador adaptativo utilizando aprendizado por reforço para controle de nível em um processo de 4 tanques. O controlador utiliza a abordagem Ator-Crítico com aproximação de funções por redes neurais de base radial e treinamento através do gradiente descendente do erro de diferença temporal. Os resultados simulados demonstram um desempenho superior do controlador adaptativo quando comparado a um controlador PI tradicional. Os resultados obtidos pela aplicação no sistema real demonstram a posssibilidade de uso do algoritmo em um sistema de controle. São também apresentadas as di culdades dessa implementação.
Abstract: This work presents an adaptive controller project using reinforcement learning for liquid-level control in a quadruple-tank process. The controller was designed with the Actor-Critic method using radial basis networks for function approximation and training through gradient descent of the temporal di erence error. The simulation results show superior performance of the adaptive controller when compared to traditional PI controller. The results of the implementation in a real environment show the possibility of usage for this algorithm in a control system. The other challenges found are also presented.
Informações adicionais: Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Curso de Graduação em Engenharia de Controle e Automação, 2016.
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