Aplicação de redes neurais artificiais ao controle de atuadores robóticos do tipo moto-redutores - Vitor Irigon Gervini; Sebastião Cícero Pinheiro Gomes (Vetor, 2008)
Foi investigada, neste trabalho, a possibilidade de identificação do torque de atrito em atuadores do tipo moto-redutores de robôs manipuladores, usando uma rede neural artificial (RNA). A motivação principal para este trabalho é a dificuldade de obtenção de um modelo dinâmico para atuadores robóticos, principalmente devido aos atritos não-lineares internos aos atuadores. Além deste fato, o atrito não-linear muda com o tempo ou condições de operação, como por exemplo, variações na inércia de carga anexada à saída do atuador. Esta aplicação (RNA para identificação de atrito em robótica) começou a ser estudada recentemente, tendo sido publicado um artigo interessante em IEEE (Transaction on Automatic Control, April 2000). Uma vez identificado o atrito não-linear, propôs-se um mecanismo de compensação deste, objetivando linearizar o atuador. A estratégia de identificação do atrito e o mecanismo de compensação constituem a contribuição principal do presente trabalho. Pode ser extraído, como conclusão principal, que uma RNA de configuração simples pode ser eficiente na identificação do torque não-linear de atrito. Como o modelo de atrito utilizado no treinamento da RNA mostrou-se bastante realista, acredita-se que a estratégia de compensação de atrito pode produzir bons resultados em uma implementação prática, sendo respeitadas todas as fases aqui desenvolvidas, além da mesma estratégia de treinamento da RNA, a qual utiliza resultados em malhas abertas e fechadas.