Controle de vibração torcional em sistemas rotativos usando redes neurais multicamadas

• Main Author: Khater, Evaldo
• Other Authors: UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: [s.n.] 1998
• Subjects: Vibração; Redes neurais (Computação); Torção; Vibration; Neural networks (Computer science); Torsion
• Online Access: KHATER, Evaldo. Controle de vibração torcional em sistemas rotativos usando redes neurais multicamadas. 1998. 126f. Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/264050>. Acesso em: 24 jul. 2018.; http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/264050

Orientador: Euripedes G. O. Nobrega === Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica === Made available in DSpace on 2018-07-24T03:12:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Khater_Evaldo_D.pdf: 6371414 bytes, checksum: 2bbb7e16fb992bc5ae751840e548a367 (MD5) Previous issue date: 1998 === Resumo: O presente trabalho visa o desenvolvimento de estratégias de controle de vibração torcional em sistemas rotativos, com o objetivo de atenuar os modos significativos da vibração em regime. O controle ativo é empregado através de um controlador neural multicamada, usando o método da retropropagação do erro. O sistema é realimentado através do próprio motor elétrico (CC) do acionamento. Uma bancada experimental de um sistema rotativo é utilizada para o ajuste do modelo, teste do controlador ótimo (LQR) e na emulação do modelo experimental usando rede neural multicamada para treinar o controlador adequado ao sistema real. Um circuito eletrônico embarcado na extremidade do eixo flexível, transmite o sinal amplificado da deformação angular indicada por uma ponte de extensômetros elétricos. Resultados satisfatórios foram encontrados tanto na simulação computacional como nos testes experimentais, demonstrando que um controlador neural pode ser uma boa alternativa para os sistemas rotativos reais === Abstract: The purpose of this work is the development of control strategies of torsional vibration in rotating systems, with the objective of minimizing the significant modes of torsional vibration in steadystate. The active control was employed through a multilayer neural network controler, using back-propagation, feeding the system with the same driving electric motor (DC). A experimental model of the rotating system was employed to adjust the theorical model, test the optimal controler (LQR) and emulation the experimental model using a multilayer neural network to train the appropriate controler to the real system. A electronic circuit attached at the end of flexible shaft sends the amplified signal of angular strain measured. Satisfactory results were found both in the computacional simulation and in the experimental tests, showing that a neural controler can be a good choice for real rotating systems === Doutorado === Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico === Doutor em Engenharia Mecânica