Controlo de sistemas não lineares com redes neuronais - Antunes, José Paulo Brandão (2020)
O objetivo desta dissertação consiste no desenvolvimento de um controlador MPC baseado em redes neuronais artificiais para o controlo de sistemas não lineares. Para implementação de modelos de redes neuronais, que servem como identificador do modelo do sistema, é utilizada uma ferramenta com base na biblioteca TensorFlow que utiliza um método de treino de redes com base em SGD. Este método apresenta uma melhor estabilidade e capacidade de convergência quando aplicado em modelos com elevado número de parâmetros a identificar. Com este modelo é utilizado um método para síntese de controladores. É utilizado um método indireto baseado em MPC. Devido à natureza não linear do modelo é utilizado um método iterativo para encontrar a atuação ótima do controlador, baseado num algoritmo de otimização BFGS.