Control and identification of non-linear systems using neural networks and reinforcement learning

Abstract

Este trabalho propõe um contolador adaptativo utilizando redes neuras e aprendizado por reforço para lidar com não-linearidades e variância no tempo. Para a realização de testes, um sistema de nível de líquidos de quarta ordem foi escolhido por apresentar uma gama de constantes de tempo e por possibilitar a mudança de parâmetros. O sistema foi identificado com redes neurais para prever estados futuros com o objetivo de compensar o atraso e melhorar a performance do controlador. Diversos testes foram realizados com diversas redes neurais para decidir qual rede neural seria utilizada para cada tarefa pertinente ao controlador. Os parâmetros do controlador foram ajustados e testados para que o controlador pudesse alcançar parâmetros arbitrários de performance. O controlador foi testado e comparado com o PI tradicional para validação e mostrou caracteristicas adaptativas e melhoria de performance ao longo do tempo, além disso, o controlador desenvolvido não necessita de informação prévia do sistema.