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Submitted by Daniella Santos (daniella.santos@ufma.br) on 2018-04-04T12:20:22Z No. of bitstreams: 1 EvandroMartins.pdf: 5636744 bytes, checksum: 047311d3adc1903b652de8f68b9d81bb (MD5) Made available in DSpace on 2018-04-04T12:20:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 EvandroMartins.pdf: 5636744 bytes, checksum: 047311d3adc1903b652de8f68b9d81bb (MD5) Previous issue date: 2018-03-27 CAPES Many users with impaired mobility are unable to safely operate a motorized wheelchair without harming themselves and/or others due to parametric system variations, such as changing the center of mass of the system or changes in the physical road conditions in which it travels. In order to contribute to attenuate the problem of mobility, this dissertation has as main objective to present development of a methodology for the design of dynamic controllers for motorized wheelchairs. Specifically, two proposals are presented, which are based on proportional, integral and derivative (PID) controller tuning models, with optimality and adaptability properties. These properties are entered into the PID controllers through the machine learning, optimal and adaptive control approaches. The first proposal is related to the optimality property, the controller design is based on s-plane models that are customized to state-space form for linear quadratic regulator design (LQR) application, such models are exclusively developed for PID controllers tuning. Thus, the controller must deal not only with conventional performance metrics, but also must meet its operating costs. The second proposal associates the adaptive properties to the PID controller based on Artificial Neural Networks (ANN) theory, to solve problems related to the parametric system variations, since a conventional PID control algorithm does not respond well to the process disturbances. The tuning proposals are evaluated in mathematical wheelchair model in two situations. In the first, the reference signal adopted is a linear trajectory and the second case is a circular trajectory. The tests present satisfactory results. Muitos usuários que possuem a mobilidade prejudicada não conseguem operar uma cadeira de rodas motorizada com segurança, sem prejudicar a si mesmos e/ou outros por conta de variações no sistema, como por exemplo alteração do centro de massa do sistema ou alterações nas condições físicas da via a qual trafega. Tendo em vista contribuir para atenuar o problema de mobilidade, esta dissertação tem como principal objetivo apresentar o desenvolvimento de uma metodologia para projeto de controladores dinâmicos para cadeira de rodas motorizadas. Especificamente, duas propostas são apresentadas, que se baseiam em modelos para sintonia de controladores proporcional, integral e derivativo (PID), com propriedades de otimalidade e adaptabilidade. Estas propriedades são inseridas nos controladores PID por meio das abordagens de aprendizado de máquina, controles ótimo e adaptativo. A primeira proposta é relacionada com a propriedade de otimalidade, em que o projeto do controlador baseia-se em modelos no plano-s que são customizados para forma em espaço de estados para aplicação do projeto linear quadrático (LQR). Os referidos modelos são exclusivamente desenvolvidos para sintonia de controladores PID. Desta forma, o controlador deve lidar não só com as métricas convencionais de desempenho, mas também devem atender os seus custos operacionais. A segunda proposta associa as propriedades de adaptabilidade ao controlador PID baseado na teoria Redes Neuronais Artificiais (RNA), para resolver problemas vinculados às variações paramétricas do sistema, visto que um algoritmo de controle do tipo PID convencional não responde bem aos distúrbios do processo. As propostas de sintonia são avaliadas em modelo matemático da cadeira de rodas em duas situações. Na primeira, o sinal de referência adotado é uma trajetória linear e o segundo caso é uma trajetória circular, os testes apresentam resultados satisfatórios.