DANILO CHAVES DE SOUSA ICHIHARA

Formação complementar

Idiomas

Participação em bancas

Produções bibliográficas

• ICHIHARA, D. C. S. ; DOREA, C. E. T. ; XAVIER-DE-SOUZA, S. . NONLINEAR MODEL PREDICTIVE CONTROL WITH ADAPTIVE STRATEGY USING COUPLED SIMULATED ANNEALING. In: Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente, 2017, Porto Alegre. Anais do XIII SBAI, 2017. v. 1. p. 1269-1274.

• ICHIHARA, D. C. S. . Controle Preditivo baseado em técnicas de otimização global. 2010. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

Projetos de pesquisa

• 2009 - 2010

  Controle Preditivo baseado em técnicas de otimização global, Descrição: Neste projeto, analisaremos a eficiência de técnicas de controle preditivo utilizando otimização global ao invés de otimização convexa, que é geralmente utilizada, evitando assim as desvantagens da otimização convexa onde for possível aplicar a otimização global. Com isso, esperamos aumentar a portabilidade e eficiência do controle preditivo nos casos onde o tempo de resposta do sistema é mais longo.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Danilo Chaves de Sousa Ichihara - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2008 - 2009

  Estudo de Predição Não Linear usando Redes Neurais Recursivas, Descrição: O estudo de predição envolve diferentes áreas, tais como a estatística, a engenharia, a medicina, a biologia e em particular a engenharia. Um de este campo de estudo, propicie métodos e aplicações no controle preditivo, na compressão de imagens, na estimativa de transportes de dados, etc. A predição é utilizada em diferentes áreas, como encontramos diversos métodos a serem modelados e com isto se fazer predições, são processos de natureza dinâmica e não lineares dinâmicas. As redes neurais recursivas possuem de forma implícita estas características, entretanto aspectos como o treinamento, a estabilidade e a robustez frente ao ruído necessitam uma rigorosa a analise para poder fornecer bons resultados. As redes treinadas com algoritmos com base em métodos do gradiente tendem a não atuar como bons preceptores de longo prazo devido a um problema denominado extinção do gradiente. Isto faz com que métodos como o filtro de Kalman pela suas características de incorporar dinâmica no processo seja mais adequado para este tipo de problema. O horizonte de predição depende da estabilidade da rede, dos dados disponíveis e do ruído presente. O presente trabalho procurará fazer um estudo levando em conta estes aspectos e desenvolvendo com isto um préditor dito robusto. Os trabalhos de pesquisa desenvolvidos pela base são integrados com os trabalhos desenvolvidos no Programa de Pós Graduação da Engenharia Elétrica. Esta ligação tem mostrado resultados positivos, observados não só pela produção científica, como também pelo fato dos alunos de iniciação científica, em sua maioria ao concluírem o curso de Graduação, darem seqüência ao Mestrado no referido Programa de Pós-Graduação.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Danilo Chaves de Sousa Ichihara - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.