@MASTERSTHESIS{ 2024:1102771596,
 	title = {MODELAGEM E ALGORITMOS DE CONTROLE ROBUSTO NEURO-ADAPTATIVO PARA FOGUETES DE COMBUSTÍVEL SÓLIDO ESTUDO DE CASO: CONTROLADOR BASEADO EM MODELO DE REFERÊNCIA COM RNA-RBF PARA CONTROLE DE ALTITUDE},
 	year = {2024},
 	url = "https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/5756",
 	abstract = "Esta dissertação apresenta o desenvolvimento de uma metodologia para projetar controla-
 dores robustos neuro-adaptativos, baseados em um modelo de referência associado a uma
 rede neural artificial de funções de base radial (RNA-FBR) para foguetes suborbitais de
 combustível sólido. A modelagem e os algoritmos de controle robusto neuro-adaptativo
 para esses foguetes são apresentados. Inicialmente, a metodologia é avaliada para um
 controlador robusto baseado em um modelo de referência com RNA-FBR para controle de
 altitude. O principal objetivo do controle é conseguir suprimir o efeito das incertezas não
 lineares inerentes ao processo. O método envolve modelagem matemática e computacional,
 juntamente com o projeto de controladores adaptativos para análise de estabilidade e
 desempenho. Os controladores considerados incluem técnicas com MRAC (Model Reference
 Adaptive Control), e uma abordagem de MRNAC (Model Reference Neuro-Adaptive Con-
 trol). A análise, realizada por meio de simulações em computador, avalia o comportamento
 de cada controlador em relação à estabilidade e ao desempenho do sistema. O objetivo
 final é selecionar o controlador mais adequado para o foguete suborbital, levando em
 conta as restrições do sistema, os requisitos de desempenho robusto, a estabilidade robusta
 e a adaptabilidade ideal. Essa pesquisa promove o desenvolvimento de controladores
 adaptativos para foguetes suborbitais, com possíveis aplicações em pesquisa científica e
 lançamentos comerciais.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA AEROESPACIAL/CCET},
 	note = {DEPARTAMENTO  DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET}
}