Rede Neural Auto-Regressiva Com Entradas Exógenas (NARX) Aplicada ao Controle de Velocidade em Veículos Elétricos

Abstract

Resumo-Este artigo propõe uma estratégia de controle de velocidade para veículos equipados com motores elétricos de corrente contínua e ímã permanente (PMDC-Permanent Magnet DC). Esta estratégia tem como base um controlador nãolinear auto-regressivo com entradas exógenas (NARX-Nonlinear Autoregressive Exogenous) baseado em Redes Neurais Artificiais (RNA) do Tipo Perceptron de Multiplas Camadas (MLP-Multilayer Perceptron) treinado com algoritmo da retropropagação (BP-Backpropagation). O controlador neural atua de forma direta no PMDC, tendo como entrada o erro entre a velocidade atual e a velocidade de referência do veículo, estados passados da saída e finalmente o ângulo de inclinação longitudinal do veículo. Resultados obtidos, a partir de simulações para várias situações de percurso, são apresentados e mostram a eficiência do controlador proposto.