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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico An alternative nonlinear technique for decoupling and control is presented. This technique is based on a RBF (Radial Basis Functions) neural network and it is applied to the synchronous generator model. The synchronous generator is a coupled system, in other words, a change at one input variable of the system, changes more than one output. The RBF network will perform the decoupling, separating the control of the following outputs variables: the load angle and flux linkage in the field winding. This technique does not require knowledge of the system parameters and, due the nature of radial basis functions, it shows itself stable to parametric uncertainties, disturbances and simpler when it is applied in control. The RBF decoupler is designed in this work for decouple a nonlinear MIMO system with two inputs and two outputs. The weights between hidden and output layer are modified online, using an adaptive law in real time. The adaptive law is developed by Lyapunov s Method. A decoupling adaptive controller uses the errors between system outputs and model outputs, and filtered outputs of the system to produce control signals. The RBF network forces each outputs of generator to behave like reference model. When the RBF approaches adequately control signals, the system decoupling is achieved. A mathematical proof and analysis are showed. Simulations are presented to show the performance and robustness of the RBF network Neste trabalho, será apresentada uma técnica alternativa para o desacoplamento e controle de sistemas não lineares. A estratégia de desacoplamento proposta está baseada numa rede neural RBF (Radial Basis Functions) combinada com o controle adaptativo por modelo de referência. A técnica é aplicada no controle do modelo de um gerador síncrono, cujas variáveis de saída são o ângulo de carga e o fluxo concatenado no enrolamento de campo. O sistema do gerador síncrono é acoplado, ou seja, a mudança numa das variáveis de entrada do sistema altera mais de uma variável de saída. A rede RBF realizará o desacoplamento do sistema, fazendo o controle de forma independente de cada uma das saídas. Tal estratégia não exige conhecimento dos parâmetros do sistema e observa-se um comportamento estável da rede RBF, tanto na presença de incertezas na modelagem, como de perturbações no sistema. Será mostrada a simplicidade da aplicação da técnica e do projeto da rede RBF. Os pesos, que interligam as camadas oculta e de saída da rede, são ajustados utilizando uma lei adaptativa em tempo real. Essa lei adaptativa foi desenvolvida pelo método de funções de energia de Lyapunov. O sistema de controle e desacoplamento faz uso dos sinais filtrados da saída do gerador e dos sinais dos erros entre as saídas do gerador e as saídas do modelo referência. Assim, através dos sinais de controle aplicados pela rede RBF, cada saída do sistema do gerador é forçada a se comportar conforme uma dinâmica desejada, dada pelo modelo de referência. Quando a rede RBF aproxima adequadamente os sinais de controle, o desacoplamento do sistema é alcançado. Os resultados do desempenho da estratégia serão apresentados através de simulações. Também será mostrada a prova matemática de estabilidade do sistema em malha fechada para o caso escalar

A neurociência compreende o estudo do controle neural das funções vegetativas, sensoriais e motoras; dos comportamentos de locomoção, reprodução e alimentação; e dos mecanismos da atenção, memória, aprendizagem, emoção, linguagem e comunicação. Tem, portanto, uma importante área de interface com a Psicologia. Dentre seus objetivos, a neurociência busca esclarecer os mecanismos das doenças neurológicas e mentais por meio do estudo do sistema nervoso normal e patológico. Sua evolução no Brasil tem ocorrido desde meados do século passado, e seu desenvolvimento foi incentivado pela criação de sociedades científicas específicas. O presente artigo relata esse desenvolvimento e descreve os principais grupos atuantes na neurociência brasileira. Neuroscience comprises the study of the neural control of vegetative, sensory and motor functions; of the locomotion, reproduction and feeding behaviors; and of the mechanisms of attention, memory, learning, emotion, language and communication. It has, therefore, an important area of interface with Psychology. Among its goals, neuroscience seeks to explain the mechanisms of neurologic and mental diseases through the study of the normal and pathologic nervous system. Its evolution in Brazil has occurred since the middle of the past century, and its development was encouraged by the creation of specific scientific societies. The present article describes this development and the main active groups in Brazilian neuroscience.