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@InProceedings{CarvalhoChag:2020:AbAtRe,
               author = "Carvalho, Thadeu Augusto Medina de and Chagas, Ronan Arraes 
                         Jardim",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)}",
                title = "Controle de atitude: uma abordagem atrav{\'e}s das redes 
                         reurais",
            booktitle = "Anais... do 11º Workshop em Engenharia e Tecnologia Espaciais",
                 year = "2020",
               editor = "Rodrigues, Aline Castilho and Barbosa, Anderson Luis and Teixeira, 
                         Andr{\'e} Ferreira and Batista, Carlos Leandro Gomes and 
                         Oliveira, Caroline Mateus de and Cuellar, Dairo Antonio",
         organization = "Workshop em Engenharia e Tecnologia Espaciais, 11. (WETE)",
            publisher = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
             keywords = "Redes neurais, Controle inteligente, Controle de atitude, 
                         PD-Neural, Flux.jl.",
             abstract = "Neste trabalho buscamos desenvolver e aplicar t{\'e}cnicas 
                         baseadas em redes neurais artificiais (RNAs) como estrat{\'e}gia 
                         de controle para o problema de apontamento de um corpo 
                         r{\'{\i}}gido em uma dimens{\~a}o. Sendo proposta uma RNA capaz 
                         de substituir um controlador proporcional derivativo cl{\'a}ssico 
                         (PD) em malha fechada. Tal rede foi constitu{\'{\i}}da por 
                         neur{\^o}nios do tipo proporcionais e derivativos, e treinada 
                         atrav{\'e}s do algoritmo de backpropagation encontrado na 
                         biblioteca de machine learning, Flux.jl. Os resultados obtidos com 
                         o neuro-controlador proposto (PD-Neural) demonstraram sua 
                         capacidade de aprendizagem e generaliza{\c{c}}{\~a}o, sendo 
                         capaz de anular o erro de apontamento para diversas 
                         condi{\c{c}}{\~o}es de estados iniciais, ap{\'o}s 10000 
                         treinamentos a partir de um vetor de estado inicial. Tamb{\'e}m 
                         foi realizada uma compara{\c{c}}{\~a}o do ponto de vista 
                         computacional entre o PD-Neural e PD cl{\'a}ssico, permitindo 
                         discutir sua viabilidade e sua implementa{\c{c}}{\~a}o em 
                         computadores de bordo de sat{\'e}lites.",
  conference-location = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
      conference-year = "18 -20 ago. 2020",
                 issn = "2177-3114",
             language = "pt",
         organisation = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                  ibi = "8JMKD3MGPDW34R/433LSLL",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPDW34R/433LSLL",
           targetfile = "11 - [ARTIGO][INPE] Thadeu Augusto Medina de Carvalho.pdf",
                 type = "CMC",
        urlaccessdate = "29 mar. 2024"
}


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