Pneumatic artificial muscles: model, design, fabrication, sensing and control strategies for electromagnetic risk applications (2023)
- Authors:
- Autor USP: SCAFF, WILLIAM - EP
- Unidade: EP
- Sigla do Departamento: PMR
- Subjects: CONTROLE ÓTIMO; OTIMIZAÇÃO NÃO LINEAR; RESSONÂNCIA MAGNÉTICA; REABILITAÇÃO
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: Músculos artificiais são materiais ou dispositivos que mudam de forma com um estímulo. Esses atuadores bioinspirados estão se tornando populares pelas suas vantagens sobre atuadores convencionais, como motores elétricos e cilindros hidráulicos e pneumáticos. Os músculos artificias pneumáticos, por exemplo, possuem diversas vantagens em relação aos atuadores convencionais como a complacência, flexibilidade de atuação e alta razão de potência-peso, além de permitirem uma fabricação livre de materiais condutores de energia elétrica e ferromagnéticos. Estas características os tornam aptos para aplicações onde atuadores convencionais não podem ser utilizados ou teriam sua performance limitada, como é o caso de ambientes de ressonância magnética, com risco de explosão e com presença de campos elétricos intensos. Contudo, a utilização dos músculos artificiais pneumáticos é limitada pela complexibilidade de sua implementação, dado pelo seu comportamento altamente não linear. Além disso, um sistema atuado por músculos artificiais pneumáticos nunca foi construído com materiais totalmente compatíveis com ambientes de ressonância magnética, por exemplo. Para contribuir no avanço da utilização dos músculos pneumáticos, esta tese desenvolve uma metodologia para o projeto, sensoriamento e controle de dispositivos para aplicações de risco eletromagnético. Para endereçar o problema do controle, uma abordagem de controle ótimo é utilizada, considerando diversos algoritmos de otimização para ajuste do controlador, tanto em ambiente simulado, como em ambiente experimental. Desta forma, o ajuste dos parâmetros pode ser feito de maneira customizada para cada aplicação traduzindo-se os requisitos para uma função objetivo a ser otimizada. Um novo algoritmo de otimização foi proposto e utilizadopara sintonizar os parâmetros do controlador, resultando em um aprendizado 48,15% mais rápido e uma melhora de 8% na qualidade dos parâmetros, comparado à Otimização Bayesiana, um algoritmo considerado estado da arte para otimizações estocásticas.
- Imprenta:
- Data da defesa: 21.03.2023
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ABNT
SCAFF, William. Pneumatic artificial muscles: model, design, fabrication, sensing and control strategies for electromagnetic risk applications. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-25052023-081533/. Acesso em: 30 set. 2024. -
APA
Scaff, W. (2023). Pneumatic artificial muscles: model, design, fabrication, sensing and control strategies for electromagnetic risk applications (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-25052023-081533/ -
NLM
Scaff W. Pneumatic artificial muscles: model, design, fabrication, sensing and control strategies for electromagnetic risk applications [Internet]. 2023 ;[citado 2024 set. 30 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-25052023-081533/ -
Vancouver
Scaff W. Pneumatic artificial muscles: model, design, fabrication, sensing and control strategies for electromagnetic risk applications [Internet]. 2023 ;[citado 2024 set. 30 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-25052023-081533/
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