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Redução de ordem por truncamento balanceado e uma rede neuronal artificial recorrente do projeto LQR aplicada no veículo lançador de satélite

2024; Servicios Academicos Intercontinentales; Volume: 22; Issue: 6 Linguagem: Português

10.55905/oelv22n6-035

1696-8352

Ivanildo Silva Abreu, Karllos Alexandre Sousa Pereira, Cristovam Filho Dervalmar Rodrigues Teixeira, Maciel dos Santos Silva, Paulo Victor Brito Araújo, Kiane Núbia Dias Muniz, Elinaldo Soares Costa, Isael Reis R. do Rosário,

Inertial Sensor and Navigation

Este trabalho de pesquisa propõe a redução de ordem de um Veículo Lançador de Satélites (VLS) pelo método de truncamento balanceado e a solução da equação algébrica de Riccati (EAR) do projeto Regulador Linear Quadrático (LQR). Uma vez que o modelo do VLS é de elevada complexidade, utiliza-se um método de redução de ordem, e em particular truncamento balanceado, com a finalidade de minimizar a ordem do sistema. A ideia geral dos métodos de truncamento é negligenciar aquelas partes do sistema original que são menos observáveis e/ou menos controláveis. Entretanto, isso levaria a um sistema de ordem inferior e que retém o comportamento dinâmico importante do sistema original. No entanto, em alguns sistemas, um modo pode ser fracamente observável mas altamente controlável, ou vice-versa. Deletar tal modo pode ser inadequado em relação às características gerais do sistema. Portanto, no método de truncamento balanceado, uma transformação de similaridade de estado é aplicada primeiro para "balancear" as características de controlabilidade e observabilidade do sistema. Parte superior do formulário A técnica de Inteligência Computacional (IC) que foi utilizada para encontrar a solução da EAR foi a RNAR. A avaliação de desempenho da rede neuronal foi baseada na norma do infinito da solução, função energia associada ao fator de Cholesky e a superfície em função dos pesos da rede. A técnica de redução de ordem foi capaz de selecionar a faixa de frequência de interesse e descartou a dinâmica fora da mesma, bem como a metodologia de IC foi capaz de resolver a EAR.