Adaptive Model Predictive Control for Engine-Driven Ducted Fan Lift Systems using an Associated Linear Parameter Varying Model

Ducted fan lift systems (DFLSs) powered by two-stroke aviation piston engines present a challenging control problem due to their complex multivariable dynamics. Current controllers for these systems typically rely on proportional-integral algorithms combined with data tables, which rely on accurate models and are not adaptive to handle time-varying dynamics or system uncertainties. This paper proposes a novel adaptive model predictive control (AMPC) strategy with an associated linear parameter varying (LPV) model for controlling the engine-driven DFLS. This LPV model is derived from a global network model, which is trained off-line with data obtained from a general mean value engine model for two-stroke aviation engines. Different network models, including multi-layer perceptron, Elman, and radial basis function (RBF), are evaluated and compared in this study. The results demonstrate that the RBF model exhibits higher prediction accuracy and robustness in the DFLS application. Based on the trained RBF model, the proposed AMPC approach constructs an associated network that directly outputs the LPV model parameters as an adaptive, robust, and efficient prediction model. The efficiency of the proposed approach is demonstrated through numerical simulations of a vertical take-off thrust preparation process for the DFLS. The simulation results indicate that the proposed AMPC method can effectively control the DFLS thrust with a relative error below 3.5%

Novel Modified Elman Neural Network Control for PMSG System Based on Wind Turbine Emulator

The novel modified Elman neural network (NN) controlled permanent magnet synchronous generator (PMSG) system, which is directly driven by a permanent magnet synchronous motor (PMSM) based on wind turbine emulator, is proposed to control output of rectifier (AC/DC power converter) and inverter (DC/AC power converter) in this study. First, a closed loop PMSM drive control based on wind turbine emulator is designed to generate power for the PMSG system according to different wind speeds. Then, the rotor speed of the PMSG, the voltage, and current of the power converter are detected simultaneously to yield better power output of the converter. Because the PMSG system is the nonlinear and time-varying system, two sets online trained modified Elman NN controllers are developed for the tracking controllers of DC bus power and AC power to improve output performance of rectifier and inverter. Finally, experimental results are verified to show the effectiveness of the proposed control scheme

Proposta metodológica de análise de opiniões: um estudo sobre a prova do Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM)

Orientador: Denise Fukumi TsunodaMonografia(Graduação) - Universidade Federal do Paraná,Setor de Ciências Sociais Aplicadas, Curso de Gestão da InformaçãoResumo: Trata-se de um estudo sobre mineração de opinião que utilizará de algoritmos de mineração de dados para descoberta de padrões e conhecimento nesta base de dados. O objetivo geral deste estudo é criar uma metodologia de análise de opiniões sobre a prova do Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM). Para atingir esse objetivo, foram executadas as seguintes etapas: prospectar estudos relacionados ao tema da pesquisa por meio de pesquisa exploratória; propor uma base de dados para armazenar as opiniões coletadas de alunos e usuários do Facebook e Twitter de cursos preparatórios para a prova do ENEM da região central de Curitiba; e descobrir padrões de opiniões entre alunos e usuários do Facebook e Twitter pelo uso de métodos e técnicas de mineração de dados. A coleta de dados foi realizada de duas formas: por meio da aplicação de questionário para levantamento de opiniões e recuperação de opiniões em redes sociais (Facebook e Twitter). A proposta da metodologia de análise e mineração de opiniões permite a reaplicação deste estudo em outras pesquisas. Os resultados obtidos apresentaram tendenciosidade devido ao número de respostas pequeno. As amostras desejadas não foram atingidas e para não manter a tendenciosidade foram retirados alguns atributos. Pode-se identificar que os alunos tanto de cursos preparatório quanto da UFPR não se preparam menos de um ano para o ENEM e aqueles que se preparam mais aplicaram melhor o conhecimento adquirido na prova. As sentenças coletadas no Facebook e Twitter apresentaram em opiniões negativas dos usuários em relação ao (a): tempo de prova, questões cobradas, site de inscrição, resultado da prova e nível de dificuldade da prova dentre outros. As sentenças que apresentaram sentimentos positivos estavam relacionadas ao tema da redação do ENEM 2015: "a persistência da violência contra a mulher na sociedade brasileira". Como proposta de trabalhos futuros sugere-se replicar a metodologia aqui proposta em outras pesquisas envolvidas na área de análise de sentimento, mineração de opiniões e mineração de dados. Outra sugestão é ampliar a amostra da pesquisa para outras regiões brasileira

Elman network with embedded memory for system identification

This paper presents a new recurrent neural network (RNN) structure called ENEM for dynamic system identification. ENEM structure is based on Elman network and NARX neural network. In order to show the performance of ENEM for system identification, the results were also compared to the results of Elman network, Jordan network and their modified models. The identification results of linear and nonlinear systems have shown that the proposed ENEM structure is better than the other results of RNN models