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  1. Journal articles

Academic literature on the topic 'Controle ótimo'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 31 July 2024

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Journal articles on the topic "Controle ótimo"

1

Molter, A., and M. Rafikov. "Controle ótimo em agroecossistemas usando SDRE." TEMA - Tendências em Matemática Aplicada e Computacional 12, no. 3 (2011): 221–32. http://dx.doi.org/10.5540/tema.2011.012.03.0221.

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2

Molter, Alexandre, Luciana Rossato Piovesan, Rejane Pergher, and Maria Cristina Varriale. "Controle Ótimo em Epidemias de Dengue." TEMA (São Carlos) 17, no. 2 (2016): 129. http://dx.doi.org/10.5540/tema.2016.017.02.0129.

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3

Costa, Oswaldo L. V., and Susset Guerra Jiménez. "Filtros recursivos lineares e controle ótimo para sistemas lineares com variações abruptas e observações parciais." Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica 15, no. 1 (2004): 53–61. http://dx.doi.org/10.1590/s0103-17592004000100007.

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Abstract:
Neste trabalho estuda-se o problema de filtragem e controle ótimo para sistemas lineares com parâmetros sujeitos a variações abruptas e observações parciais. Assume-se que as variações abruptas são representadas por variáveis aleatórias independentes e igualmente distribuídas ao longo do tempo, tomando valores em um conjunto contável de elementos. Inicialmente apresentam-se filtros recursivos lineares de mínimo erro médio quadrático para esta família de sistemas. Este resultado generaliza alguns resultados apresentados anteriormente na literatura que apenas consideravam modelos com variações abruptas binárias nas variáveis de saída do sistema. Em seguida considera-se o problema de controle ótimo quadrático para o caso com observações parciais. Utilizando-se o filtro desenvolvido anteriormente apresenta-se uma solução sub-ótima para o problema, uma vez que o princípio da separação não se aplica neste caso.
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4

Becerra, Victor M., and Roberto Kawakami Harrop Galvão. "Um tutorial sobre métodos pseudo-espectrais para controle ótimo computacional." Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica 21, no. 3 (2010): 224–44. http://dx.doi.org/10.1590/s0103-17592010000300002.

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Abstract:
Este artigo é um tutorial introdutório sobre controle ótimo pseudo-espectral. Em métodos pseudo-espectrais, uma função é aproximada como uma combinação linear de funções de base suaves, tipicamente escolhidas como polinômios de Legendre ou Chebyshev. A colocação de equações algébrico-diferenciais é realizada em pontos de colocação ortogonal, que são selecionados de modo a minimizar o erro de interpolação. Métodos pseudo-espectrais discretizam o problema de controle ótimo original de modo a convertê-lo em um problema de programação não-linear. Um otimizador numérico é então empregado para obter soluções localmente ótimas. Este artigo também descreve sucintamente a funcionalidade e a implementação de um pacote computacional de código aberto escrito em C++ chamado PSOPT. Tal pacote emprega métodos de discretização pseudo-spectrais para resolver problemas de controle ótimo com múltiplas fase. O PSOPT permite a utilização de métodos de Legendre ou Chebyshev, e possui características úteis tais como diferenciação automática, detecção de esparsidade e escalonamento automático. O uso de métodos pseudo-espectrais é ilustrado em dois problemas retirados da literatura de controle ótimo computacional.
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5

Lourenço, Rodrigo Francisco Borges, Fabio Roberto Chavarette, Michael Dowglas de Gois Silva, Darlan Marques da Silva, and Jordania Louse Silva Alves. "Controle linear ótimo aplicado em estruturas vibro-impacto." Research, Society and Development 9, no. 7 (2020): e90973708. http://dx.doi.org/10.33448/rsd-v9i7.3708.

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Abstract:
Muitos equipamentos mecânicos, ao realizar suas funções, geram algum tipo de ruído. Esses ruídos podem se apresentar em forma de vibrações mecânicas, representadas por velocidades, acelerações e deslocamentos. Essas vibrações, na maioria das estruturas, são consideradas com algo indesejado. Mas, vale ressaltar, que em algumas aplicações elas são necessárias para manter o bom funcionamento de máquinas e equipamentos, como por exemplo em furadeiras de impacto, rolos compressores, entre outros. A fim de representar modelos físicos experimentais de forma numérica, é comum a utilização de softwares computacionais que simulem seu comportamento dinâmico. Isso ajuda a prever falhas de projeto e evitar acidentes, impactando em economia de tempo e, consequentemente dinheiro. Neste trabalho, realizou-se a análise do comportamento dinâmico de um sistema sob supressão de impacto. O parâmetro de variação utilizado foi a frequência de excitação, e de acordo com os parâmetros estudado, notou-se um comportamento caótico da estrutura. Diante disto, afim de atenuar esse comportamento caótico, desenvolveu-se um projeto de controle linear ótimo (LQR), e sua implementação apresentou-se de forma eficiente, reduzindo a amplitude dos parâmetros de resposta, e minimizando as trajetórias caóticas da estrutura.
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6

Costa, Oswaldo L. V., and Julio C. C. Aya. "Método de diferenças temporais aplicado às equações de Riccati acopladas entre si." Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica 14, no. 3 (2003): 223–34. http://dx.doi.org/10.1590/s0103-17592003000300001.

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Abstract:
Neste trabalho apresentaremos uma técnica iterativa baseada em simulações de Monte Carlo para calcular o controle ótimo de um problema de regulador linear quadrático de horizonte infinito para um sistema linear com saltos Markovianos a tempo discreto, quando a matriz de transição de probabilidade não é conhecida. Sabemos que o controle ótimo deste problema é dado em termos da solução maximal de um conjunto de equações algébricas de Riccati acopladas entre si (EARA) a tempo discreto, que foram extensivamente estudadas nos últimos anos. Traçaremos um paralelo com a teoria do algoritmo TD(lambda) para Processos Markovianos de Decisão (PMD) para desenvolver o algoritmo TD(lambda) para o controle ótimo associado à solução maximal de uma EARA.
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7

Manoel, Edison De Jesus. "Optimal and adaptive controls in the acquisition of serial motor skills." Revista Paulista de Educação Física 6, no. 2 (1992): 3. http://dx.doi.org/10.11606/issn.2594-5904.rpef.1992.138067.

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Abstract:
Habilidades motoras são mantidas num estado provisório. Por um lado, elas são estáveis, padronizadas e flexíveis para atingir uma meta imediata. Por outro lado, elas podem se tornar instáveis, desordenadas e inconsistentes quando novas metas necessitam ser alcançadas. A aquisição do primeiro - controle ótimo - é restringida pela necessidade do segundo controle adaptativo. Uma série de estudos foi executada para investigar as seguintes questões: se o controle ótimo é caracterizado por um "timing" relativo invariante; se o controle adaptativo seria beneficiado pela estrutura temporal previamente adquirida; se crianças são diferentes de adultos nas duas questões prévias. Oito sujeitos participaram do estudo, cinco adultos e três crianças (6, 8, e 11 anos de idade), numa tarefa motora seriada. O tempo total de resposta e de seus componentes foram medidos. Os resultados indicaram que: (1) o controle ótimo foi adquirido com um "timing" relativo invariante para adultos e crianças; (2) o controle adaptativo foi fortemente baseado nessa estrutura, em todos os sujeitos. O contraste entre a variabilidade dos componentes e a consistência do tempo total de resposta sugere que a variação na micro-estrutura da habilidade pode ser mais importante do que a invariância na macro-estrutura em relação a aquisição de controle adaptativo
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8

Scárdua, Leonardo Azevedo, José Jaime da Cruz, and Anna Helena Reali Costa. "Controle ótimo de descarregadores de navios utilizando aprendizado por reforço." Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica 14, no. 4 (2003): 368–76. http://dx.doi.org/10.1590/s0103-17592003000400004.

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Abstract:
Este trabalho descreve o uso de Aprendizado por Reforço para a obtenção de trajetórias ótimas e controle anti-balanço de um descarregador de navios. O ciclo de descarga é dividido em seis etapas e, para cada uma delas, é definido um problema de otimização. Para a solução deste são utilizados um algoritmo TD(0) juntamente com uma rede neural do tipo perceptron multicamada como um aproximador da função valor. Os resultados obtidos são comparados com resultados de Controle Ótimo.
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9

Abreu, Ivanildo Silva, Elder Abreu Júnior, Rildenir Ribeiro Silva, et al. "Controlador ótimo H∞ aplicado ao Dexterous Hand Master – DHM." CONTRIBUCIONES A LAS CIENCIAS SOCIALES 16, no. 10 (2023): 21984–2002. http://dx.doi.org/10.55905/revconv.16n.10-195.

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Abstract:
Neste artigo utilizou a técnica de controle H infinito no sistema Dexterous Hand Master (DHM). Ela é uma abordagem avançada de controle utilizada para garantir um desempenho e estabilidade robusto em sistemas de manipulação tal como o DHM. O objetivo é projetar um controlador que minimize os efeitos das incertezas, perturbações externas e variações nos parâmetros da planta, garantindo assim simultaneamente o melhor desempenho possível em termos de atingir metas de controle específicas. O projeto de controle H infinito envolve a formulação de um problema de otimização, onde se busca encontrar um controlador que minimize a norma H infinito das funções de transferência de Sensibilidade, Sensibilidade Complementar e (Sensibilidade x Controlador) que representam como as variações na entrada afetam a saída do sistema, de modo que essa norma H infinito seja tão pequena quanto possível, o que implica minimizar a sensibilidade do sistema ás incertezas. Os resultados mostraram que os picos de ressonâncias foram pressionados para baixo de várias funções de transferência, uma vez que os requisitos de projeto tanto de robustez de estabilidade como de robustez de desempenho foram colocados na forma de limitantes superiores das respectivas funções de transferência. Com isso, conclui-se que, com a variação do parâmetro gama fornecido pelo problema de otimização, possibilitou uma redução no pico de ressonância, garantindo melhor desempenho e estabilidade robusta do sistema.
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10

Silva Fo., D., R. Ballini, S. Soares Fo., and A. A. F. M. Carneiro. "Interpretação lingüística da operação ótima de uma usina hidroelétrica através de redes neurais nebulosas adaptáveis." Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica 14, no. 3 (2003): 330–37. http://dx.doi.org/10.1590/s0103-17592003000300011.

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Abstract:
Este artigo apresenta uma metodologia para interpretação lingüística da operação ótima de uma usina hidroelétrica. Trata-se de uma abordagem de controle ótimo na qual uma Rede Neural Nebulosa trabalha em paralelo com um otimizador determinístico. Após a fase de treinamento, o conhecimento adquirido pela rede é transformado em uma base de regras do tipo se < antecedente > então < conseqüente > , o que permite que a operação ótima seja interpretada lingüisticamente através de regras simples. Os resultados mostram que a rede utilizada é capaz de aprender as decisões numéricas do otimizador e pode funcionar como uma espécie de intérprete, traduzindo os dados numéricos em sentenças que podem ser facilmente compreendidas por seres humanos.
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