PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA AEROESPACIAL

Dissertações/Teses

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2024

	Descrição
	GAWAINE LISBOA
	Controle Fuzzy dos Parâmetros-𝛂 da Matriz Anticolisão para Aplicações em VANTs
	Data : 07/10/2024
	Mostrar Resumo
	O mercado global de veículos aéreos não tripulados (VANTs) está atualmente em fase de grande desenvolvimento, com grupos de robôs autônomos atuando em conjunto para realizar tarefas e resolver problemas. Para garantir um voo seguro e satisfatório entre esses veículos é necessário desenvolver algoritmos de prevenção de colisão que sejam confiáveis e eficientes em todas as situações de atuação. Uma maneira de se lidar com essa questão se dá através do estudo e aplicação da matriz anticolisão, em que uma solução é encontrada para evitar encontros entre VANTs através de matrizes e grafos. Este trabalho confirma que abordagens de controle baseadas em grafos são a chave para permitir o controle de um enxame robusto de drones já que a comunicação centralizada em cada drone se torna computacionalmente proibitiva. Os novos algoritmos desenvolvidos têm como objetivo fazer ajustes em tempo real nos parâmetros da matriz anticolisão através das situações em que esses VANTs se encontram no momento, baseados nas informações obtidas dos sensores e utilizando algoritmos de controle fuzzy. Os princípios de incerteza e a possibilidade de inferir conclusões e gerar respostas baseadas em informações do controlador fuzzy são essenciais para um controle anticolisão robusto em situações reais de enxames de VANTs voando simultaneamente. Através desta pesquisa, busca-se fazer a otimização desses parâmetros da matriz anticolisão e evitar colisões que acontecem ao se escolher parâmetros previamente definidos de forma determinística. Para validar as teorias apresentadas, estes algoritmos desenvolvidos foram avaliados experimentalmente de forma digital e ao final do trabalho serão implementados em drones reais no laboratório, com voos simultâneos de 3 (três) drones colocados em situações de rotas de colisão, fazendo formações e evitando contatos entre si, buscando assim reduzir riscos e custos.
	CHRISTIAN DANNER RAMOS DE CARVALHO
	Modelagem e Algoritmos de Controle Robusto Neuro-Adaptativo para Foguetes de Combustível Sólido
	Orientador : JOAO VIANA DA FONSECA NETO
	Data : 08/07/2024
	Mostrar Resumo
	Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma metodologia para o projeto de controladores robustos neuro-adaptativos, baseados em modelo de referência associado com uma rede neural artificial de funções de base radial (RNA-FBR) para foguetes suborbitais de combustível sólido é apresentado neste documento. Especificamente, neste texto de qualificação de mestrado, são apresentados a modelagem e algoritmos de controle robusto neuro-adaptativo para foguetes de combustível sólido. Em uma primeira instância, a metodologia proposta é avaliada para o controlador robusto que é baseado em modelo de referência com RNA-FBR para o controle de altitude do referido foguete. Em suma, o principal objetivo dessa pesquisa é apresentar o desenvolvimento de um controlador de altitude para um foguete suborbital de combustível sólido, utilizando o controle TVC (Thrust Vector Control). O método adotado compreende a modelagem matemática e computacional, bem como o projeto de diferentes controladores adaptativos para análise de estabilidade e desempenho. Os controladores considerados incluem técnicas com controle adaptativo MRAC (Model Reference Adaptive Control), e uma abordagem de controle neuro-adaptativo MRNAC (Model Reference Neuro-Adaptive Control). A análise será realizada por meio de simulações computacionais que permitirão avaliar o comportamento de cada controlador em relação à estabilidade e ao desempenho do sistema. O objetivo final é selecionar o controlador mais adequado para o foguete suborbital, levando em consideração as restrições do sistema, requisitos de desempenho, estabilidade robusta e adaptabilidade ótima. O estudo contribuirá para o avanço do desenvolvimento de foguetes suborbitais controlados por TVC, com potenciais aplicações em áreas como pesquisas científicas e lançamentos comerciais.