Tese: Identificação de modelo híbrido baseado em Redes Neurais para dinâmica lateral de veículos militares
Aluno(a) : Camila Leão PereiraOrientador(a): Helon Ayala
Área de Concentração: Mecânica Aplicada
Data: 28/04/2023
Link para tese/dissertação: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.62898
Resumo: O estudo da dinâmica lateral é de grande importância para análise do comportamento de um veículo durante manobras e fundamental para a implementação de sistemas de controle de estabilidade e de trajetória em veículos autônomos. Nesse contexto, baseado em medições experimentais de um veículo militar de três eixos durante manobras de mudança dupla de faixa a diferentes velocidades, o presente trabalho apresenta métodos de identificação de sistemas para obtenção de modelos lineares por meio da ferramenta CONTSID, disponível no MATLAB; de modelos não lineares baseados em Redes Neurais; e, por fim, a proposta de emprego de modelos híbridos com o intuito de minimizar o erro associado à primeira abordagem, somando-se ao modelo linear, o valor estimado do resíduo com a aplicação de redes neurais. Por se tratarem de modelos obtidos a partir de dados observados, como parâmetros de entrada e de saída do sistema foram selecionados o ângulo do volante e a taxa de guinada do veículo, respectivamente. Com a utilização do CONTSID, foi realizada a identificação das funções de transferência para cada velocidade, o que possibilitou a análise da influência dessa variável no comportamento dinâmico do sistema. Em seguida, empregou-se uma abordagem via redes neurais ao mesmo conjunto de dados, com a construção de arquiteturas distintas por meio da modificação do número de neurônios, número de camadas e função de ativação. Por fim, um modelo híbrido é combinado utilizando-se a modelagem linear e não linear para obtenção de melhorias na resposta do modelo final estimado. De acordo com os resultados, as técnicas empregadas apresentaram viabilidade de aplicação e resultados satisfatórios, destacando-se o aprimoramento do modelo linear por meio de sua substituição pelo modelo híbrido baseado em redes neurais. Do exposto, objetiva-se apresentar os potenciais dos métodos apresentados e, posteriormente, esses estudos podem ser aprofundados para implementação de malhas de controle veicular, com o intuito de contribuir com o aumento da segurança, melhoria do conforto e no desenvolvimento de veículos autônomos. Link da defesa: https://puc-rio.zoom.us/j/98219518083?pwd=RUZ6V25zYlh1Y0VPcFFoamRmQ2JmZz09