Este trabalho apresenta uma nova estratégia de acionamento para uma mesa de coordenadas XY, denominada de Controle Vetorial Neural, utilizando uma rede neural multicamada (RNMC) atuando como controlador adaptativo direto, cujo algoritmo de aprendizagem se baseia na minimização do erro entre o vetor de posição atualizado e o de referência. Duas estratégias de controle são mostradas. A primeira estratégia é baseada no uso de controladores de posição neurais, independentes, para cada eixo e a segunda é apresentada como principal contribuição deste trabalho e é baseada no uso do Controlador Vetorial Neural. A estratégia proposta é diferenciada dos conhecidos controladores de trajetória por não possuírem controladores independentes para cada eixo. A mesa de coordenadas XY, usada para validação, é uma estrutura de dois graus de liberdade considerada como um manipulador de eixos desacoplados. Resultados experimentais e de simulação mostram o desempenho superior do Controlador Vetorial Neural. Um menor tempo de processamento no uso de uma única rede neural é uma vantagem adicional do uso do Controlador Vetorial Neural em relação aos controladores independentes.

No abstract

Resumo-O presente trabalho apresenta a aplicação de um controlador neural do tipo PD2 em um manipulador robótico de dois graus de liberdade. O manipulador utilizado na pesquisa foi construído utilizando juntas rotativas, acionadas por motores de indução trifásicos. O robô desenvolvido permite a movimentação em uma área espacial equivalente a um quarto de esfera. A avaliação do desempenho geral do sistema de controle é feita com base na resposta ao acompanhamento de trajetória (sinais senoidais) e na resposta de posicionamento (sinais tipo degrau). Palavras-Chave-Controle de Posição, Redes Neurais, Manipulador Robótico 1 Introdução Nas décadas de 50 e 60 os robôs industriais foram introduzidos com a finalidade de substituir o homem na execução de tarefas repetitivas e/ou perigosas, visando uma melhoria na qualidade, aumento da produtividade e redução dos custos de produção. Algumas das tarefas mais comuns às quais os robôs se destinam são: transporte e manejo de materiais [1], montagem e manufatura [2], soldagem [3], pintura [4]. No final da década de cinquenta foi desenvolvido o que se pode chamar de primeiro robô automático, um conceito de J. K. Devol, chamado Unimate [5], instalado na Ford no ano de 1961. A partir de então, a robótica não parou de se desenvolver de maneira acelerada, ao ponto de existirem estudos com robôs que imitam movimentos humanos [6] e robôs para aplicações domésticas [7]. Na Figura 1 é representado o arquétipo do robô manipulador, inspirado no braço humano. Através da programação dos três ângulos do braço (α, β, γ) e da aplicação do comando adequado aos motores das três articulações, é possível levar o atuador a um dado ponto dentro dos limites espaciais de trabalho. De forma análoga, pode-se programar os três ângulos (ψ,θ,φ) e comandar os acionadores do pulso para levar o elemento presente na extremidade do braço a tomar a orientação desejada com base na tarefa a ser realizada [5].

Resumo -Neste trabalho, apresenta-se o projeto de um controlador fuzzy para o posicionamento de uma base de uma mesa de coordenadas X-Y. Essa base se desloca horizontalmente, acionada por um motor de indução trifásico alimentado através de um inversor de freqüência. O sistema de controle em estudo possui um encoder óptico acoplado ao eixo do motor, a fim de detectar, em tempo real, a posição atual da mesa. Uma placa de aquisição de dados realizou a interface entre um computador Pentium 1,4 GHz e a planta, para captar os sinais provenientes do encoder e fornecer os sinais de controle ao inversor de frequência. No programa computacional LabVIEW®, implementou-se o controlador fuzzy, o qual determina a variável de controle que aciona o motor. Sinais de referência do tipo pulso retangular, degrau e coseno foram utilizados para a avaliação do desempenho do sistema, no controle de posição e seguimento de trajetória. Resultados experimentais são apresentados.Palavras-chave -Controlador fuzzy, controle de posição, mesa de coordenadas. IntroduçãoUma mesa de coordenadas é uma mesa posicionadora ou de medição de coordenadas, que têm a finalidade de posicionar, adequadamente, uma peça a ser processada ou medida, assim como posicionar uma ferramenta que executará uma tarefa de usinagem, medição, soldagem, pintura, etc.A grande maioria das mesas de coordenadas acionadas por motores elétricos utiliza malhas fechadas de controle que necessitam de sensores de posição. Nesses casos, os sensores de posição (encoders), normalmente, são acoplados ao eixo dos motores, a fim de fornecerem sinais elétricos indicando a posição da mesa [1]. No setor industrial, os sistemas de controle de posição buscam uma maior exatidão de posicionamento, utilizando recursos como os proporcionados pelo controle por computador.O uso do controle digital pode levar a uma maior flexibilidade na resposta a mudanças no projeto. Quaisquer modificações que sejam necessárias na lei de controle podem ser reconfiguradas via software em vez de alterações em hardware [2]. Os controladores para acionamento de máquinas CNC (Comando Numérico Computadorizado) têm a função de minimizar a diferença entre a posição de referência e a posição medida de malha fechada, causada pelo movimento conjunto dos eixos de uma máquina. Para o controle de servomecanismos existem as técnicas de controle clássico e as de controle moderno. A primeira técnica fundamentada na relação entrada-saída ou função de transferência, como a de Ziegler-Nichols e as de avanço e atraso de fase, e a segunda técnica baseada no espaço de estados, como a do Regulador Linear Quadrático (LQR), do Regulador Linear Gaussiano (LQG) e de Controle H Infinito (H∞) [1]. A estratégia de pesquisa mais recente é inserida na área de controle inteligente, consistindo basicamente de três abordagens: sistemas especialistas baseados em conhecimento, controle por lógica fuzzy e controle por redes neurais [3].O controle por lógica fuzzy possibilita a implementação da experiência humana, intuição e heurística para controlar sist...

No abstract