Um controlador robusto LQR/LQG e filtro de Kalman em um manipulador robótico via modelo genético neural

Abstract

Neste trabalho o objetivo é descrever o projeto do controlador robusto LQR/LQG e Filtro de Kalman e analisar o desempenho no domínio do tempo e da frequência utilizando um modelo Genético Neural. Para a resolução das estruturas de otimização restrita e irrestrita, usam-se técnicas de Inteligência Artificial, tais como Algoritmos Genéticos e Rede Neural Recorrente de múltipla camadas fundamentado nas interações de respostas no domínio do tempo e da frequência, bem como, as ilustrações da função energia. Através dos pesos da RNR pode-se concluir que a abordagem apresentada é uma boa proposta para a solução do problema.