Compensação de atrito em atuadores hidráulicos utilizando redes neurais

Abstract

Este trabalho tem como enfoque o estudo do atrito de um atuador hidráulico e sua compensação em malha fechada com o controlador em cascata fixo. Mostra-se de forma teórica que o atrito causa erros de seguimento de trajetória com o controlador em cascata fixo e que estes erros são reduzidos quando a compensação de atrito é realizada. Utiliza-se o modelo do coeficiente de atrito viscoso variável, com seus parâmetros identificados experimentalmente, para representar o atrito não-linear no modelo dinâmico do atuador hidráulico e, com isto, observa-se em simulação, o efeito "stick-slip" e a influência do atrito no controle em malha aberta do atuador hidráulico. No controle em malha fechada com compensação de atrito, a força de atrito é estimada através de uma rede neural artificial feedforward Multi-Layer Perceptron treinada através do algoritmo backpropagation. Mostra-se, através resultados experimentais, que utilizando o controlador em cascata fixo e a rede neural a compensação de atrito é realizada e os erros de seguimento de trajetória são reduzidos.