Questões Sistema de controle avançado (completo)

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Questões Sistema de controle digital 
SEMANA 01 
Identifique dentre as alternativas a seguir aquela que é INCOERENTE com relação ao tema “Modelagem e Identificação de Sistemas”. 
o A etapa de identificação de um sistema consiste em obter uma função de transferência que caracterize da melhor forma possível tal 
sistema, de modo a auxiliar o projeto dos ganhos do controlador a ser acoplado nesse sistema. 
o Dentre os diversos métodos existentes para a identificação de sistemas dinâmicos, podem ser destacados o de i) Ziegler-Nichols, o de ii) 
Hägglund, o de iii) Smith e o de iv) Sundaresan-Krishnaswamy. 
o O objetivo maior da modelagem e identificação de sistemas é obter um modelo matemático coerente com o sistema em questão, a partir 
de dados deste: entradas e saídas. 
o A ideia principal da modelagem de sistemas dinâmicos não é obter um modelo exato para tais sistemas, pois isso é praticamente 
impossível em ambientes práticos, mas sim encontrar uma função matemática que caracterize da melhor forma possível a dinâmica do 
processo em questão. 
 
O real objetivo da modelagem e identificação de um sistema é caracterizar seu modelo preciso e exato, visando conhecer todos os 
aspectos de sua dinâmica e para que, em um segundo momento, possam ser projetados controladores mais robustos para o sistema 
em questão. 
Analise as assertivas a seguir sobre as Redes Neurais Artificiais (RNAs). Em seguida, assinale a alternativa CORRETA. 
 
I. São modelos computacionais inspirados no sistema nervoso de seres vivos, possuindo capacidades de aquisição e manutenção do 
conhecimento. 
 
II. Uma das principais características associadas a RNAs é a capacidade de aprendizado, no qual por meio de um método de treinamento, 
a rede extrai o relacionamento existente entre as variáveis da aplicação. 
 
III. Dentre as principais aplicações das RNAs estão: aproximador universal de funções, sistemas de controle e, reconhecimento e 
classificação de padrões. 
 
I, II e III 
Apenas III 
Apenas I 
Apenas III 
I e II 
Relacione as ações de controle PID com suas principais características: 
 
(A) Ação Proporciona 
(B) Ação Integrativa 
(C) Ação Derivativa 
 
( C ) Antecipa tendências incorretas do erro atuante no sistema neutralizando-o, contudo pode causar instabilidade ao sistema. 
( A ) Acelera a resposta transitória do sistema, no entanto não elimina o erro em regime estacionário. 
( B ) Garante um pólo na origem do plano complexo, garantindo assim a redução de erros em regime. 
A alternativa que corresponde à sequência correta (de cima para baixo) é: 
 
B, A, C. 
A, B, C. 
C, B, A. 
C, A, B. 
A, C, B. 
 
Analise as assertivas a seguir sobre as Redes Neurais Artificiais (RNAs). Em seguida, assinale a alternativa CORRETA. 
I. São modelos computacionais inspirados no sistema nervoso de seres vivos, possuindo capacidades de aquisição e manutenção do 
conhecimento. 
 
II. Uma das principais características associadas a RNAs é a capacidade de aprendizado, no qual por meio de um método de treinamento, 
a rede extrai o relacionamento existente entre as variáveis da aplicação. 
III. Dentre as principais aplicações das RNAs estão: aproximador universal de funções, sistemas de controle e, reconhecimento e 
classificação de padrões. 
 
I e II 
Apenas I 
Apenas III 
Apenas III 
I, II e III 
 
 
 
 
 
SEMANA 02 
Determine a cardinalidade do conjunto Fuzzy apresentado. 
 
Y=[0.70/1, 0.40/2, 0.90/3, 0.10/4, 0.80/5] 
 
CARD(Y)=2.90 
CARD(Y)=5.90 
CARD(Y)=3.90 
CARD(Y)=-2.10 
CARD(Y)=1.90 
 
"A(o) ___________________ Fuzzy, nada mais é que o mapeamento do conhecimento sobre um determinado processo através de um 
conjunto de regras". 
 
Função de pertinência 
Complemento 
Grau de pertinência 
Inferência 
Universo de discurso 
 
 
Analise as assertivas a seguir sobre “Conjuntos Fuzzy”. 
 
I. A principal diferença entre a teoria de conjuntos fuzzy, em relação à convencional, é o fato de que um elemento pode pertencer mais a 
um conjunto do que de outro. 
II. Quando se fala em conjuntos fuzzy é comum a utilização das terminologias: universo de discurso, função de pertinência, grau de 
pertinência e pesos sinápticos. 
III. Segundo a teoria clássica de conjuntos numéricos, um elemento pode pertencer totalmente ou parcialmente a um dado conjunto. 
IV. O termo “grau de pertinência” indica o quanto um elemento pode ser compatível com um determinado conjunto. 
A alternativa que apresenta apenas sentenças corretas é: 
 
I, III e IV 
I e IV 
I e III 
I e II 
Todas as alternativas 
 
 
 
 
 
SEMANA 03 
 
No decorrer do capítulo, foram analisados aspectos do desenvolvimento de um exemplo de sistema fuzzy que realiza o pagamento de 
gorjetas a um dado garçom. Assinale a alternativa que melhor expressa o raciocínio fuzzy adotado para este sistema fuzzy. 
 
o Inicialmente, todos os valores de entrada são somados e relacionados a um único conjunto fuzzy, determinando assim seus graus de 
pertinência. Logo após, o conjunto fuzzy de saída será composto a partir da análise das regras e dos operadores definidos para os 
conectivos lógicos e para a função de agregação. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido por meio da análise da função de implicação. 
 
o Inicialmente, todos os valores de entrada são somados e relacionados a um único conjunto fuzzy, determinando assim seus graus de 
pertinência. Logo após, o conjunto fuzzy de saída será composto a partir da análise das regras e dos operadores definidos para os 
conectivos lógicos e para a função de implicação. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido através da análise da função de agregação. 
 
o Inicialmente, todos os valores de entrada são relacionados aos seus respectivos conjuntos fuzzy, determinando assim seus graus de 
pertinência. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido por meio da análise da função de agregação. 
 
o Inicialmente, todos os valores de entrada são relacionados aos seus respectivos conjuntos fuzzy, determinando assim seus graus de 
pertinência. Logo após, o conjunto fuzzy de saída será composto a partir da análise das regras e dos operadores definidos para os 
conectivos lógicos e para a função de agregação. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido através da análise da função implicação. 
 
o Inicialmente, todos os valores de entrada são relacionados aos seus respectivos conjuntos fuzzy, determinando assim seus graus de 
pertinência. Logo após, o conjunto fuzzy de saída será composto a partir da análise das regras e dos operadores definidos para os 
conectivos lógicos e para a função de implicação. Ao fim, tem-se o valor de saída, obtido por meio da análise da função de agregação. 
Considere os seguintes conjuntos fuzzy, resultantes de um processo de inferência de um dado sistema: 
 
 
Considerando que o operador da função de agregação seja o “max”, qual será o formato do conjunto fuzzy resultante dessa operação? 
 
 
 
 
 
SEMANA 04 
 
Considere o resultado do terceiro teste de simulação realizado no “Xcos” para o sistema de controle fuzzy de posição do cartucho de 
uma impressora, ilustrado a seguir: 
I. A curva resultante apresenta características de um sistema com comportamento subamortecido. 
 
II. Melhorias de desempenho do sistema de controle fuzzy, como por exemplo, um tempo de estabilização mais rápido, poderiam ser 
obtidos alterando ou acrescentando regras linguísticas ou termos linguísticos às variáveis “erro” e “tensao”, sendo esta uma etapa de 
refinamento do sistema fuzzy, realizada com o auxílio de vários testes empíricos. 
 
III. Tal resposta apresenta um leve “overshoot”, seguido deum pequeno “undershoot”, mas que após aproximadamente 13 segundos se 
estabiliza próximo do valor desejado de referência. 
 
A(s) sentença(s) que está(ão) CORRETA(S) é(são): 
 
I, II e III 
apenas III 
apenas I 
I e II 
apenas II 
 
A seguir estão listadas as principais etapas consideradas para o projeto de um sistema de controle fuzzy do tipo Mamdani. Qual delas 
NÃO se aplica para tal projeto? 
Determinação de operadores e método de defuzzificação que serão considerados. 
Definição dos conjuntos fuzzy de entrada e de saída. 
Definição do conjunto de regras linguísticas. 
Definição de funções lineares de saída. 
Execução de testes e ajustes para verificação do sistema. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
SEMANA 07 
Assinale V para verdadeiro e F para falso, e em seguida marque a alternativa com a sequência CORRETA: 
 
( ) as funções de ativação utilizadas nas estruturas de RNAs podem ser divididas em dois grandes grupos: as parcialmente diferenciáveis 
e as totalmente diferenciáveis; 
( ) Funções Degrau, Degrau bipolar e Linear compõem o grupo de funções de ativação denominadas parcialmente diferenciáveis; 
( ) as Funções Logística, Tangente Hiperbólica e Gaussiana são as únicas expoentes do grupo de funções de ativação denominadas 
totalmente diferenciáveis; 
( ) tanto a Função Logística quanto a Tangente Hiperbólica apresentam um parâmetro β relacionado ao nível de inclinação da curva que 
necessariamente deve ser configurado pelo usuário, quando empregadas em RNAs. 
 
o V-F-F-V. 
o F-F-F-F. 
o V-F-F-F. 
o V-V-V-V. 
o V-V-F-V. 
Um dos tipos de sistemas fuzzy constantemente considerado em aplicações de engenharia é a estrutura de Takagi-Sugeno (TS), devido 
às suas características exclusivas. Em relação à estrutura Mamdani, a TS apresenta algumas simplificações, principalmente no que se 
refere às operações de implicação e agregação, que nesse caso são inexistentes. Quais das sentenças a seguir descreve um 
procedimento considerado na estrutura Sugeno? 
 
o Na estrutura do tipo TS o resultado do processamento das proposições dos antecedentes das regras será um grau de pertinência 
associado à um conjunto fuzzy. Uma função é considerada para interpretar tal grau de pertinência de cada regra, de modo a serem 
obtidos vários resultados. Por fim, o valor de saída será uma soma de todos estes valores. 
 
o Na estrutura do tipo TS o resultado do processamento de todas as proposições dos antecedentes das regras será um peso. Logo, a soma 
de todos os pesos relacionados às regras produzirá um valor de saída para o sistema. 
 
o Na estrutura do tipo TS os resultados do processamento de todas as proposições dos antecedentes das regras serão pesos, que serão 
relacionados no cálculo da função de saída definida para o sistema que, por sua vez, deve multiplicar tais pesos por um peso geral 
definido pelo usuário. Logo, as operações de implicação e agregação tornam-se desnecessárias. 
 
o Na estrutura do tipo TS os resultados do processamento de todas as proposições dos antecedentes das regras serão graus de pertinência, 
que serão associados à uma função específica. Para o cálculo do valor de saída do sistema, uma função de ativação deve ser considerada. 
 
o Na estrutura do tipo TS os resultados do processamento das proposições dos antecedentes das regras serão pesos (ou graus de 
pertinência), que serão relacionados no cálculo da função de saída definida para o sistema, que por sua vez pondera os pesos obtidos 
por cada regra. Logo, as operações de implicação e agregação tornam-se desnecessárias. 
 
 
 
 
 
 
 
 
SEMANA 08 
 
1) Considere novamente a seguinte topologia de RNA Perceptron Multicamadas: 
Sabendo que o valor de entrada da rede seja x1= 0,2, e que a função de ativação adotada para os neurônios seja a tangente hiperbólica, qual 
será o valor de saída aproximado da rede? 
o 0,60. 
o -0,50. 
o 0,50. 
o -0,80. 
o -0,60. 
 
2) O Perceptron é um classificador linear, ou seja, os problemas solucionados por ele devem ser linearmente separáveis. O gráfico que melhor 
representa o conjunto de pontos bi-dimensional para o neurônio apresentado abaixo é: 
 
 
 
 
 
SEMANA 09 
13)_ Considere os seguintes trechos do algoritmo utilizado para a obtenção do conjunto total de amostras para a implementação da 
RNA PMC: 
 
 
O que está sendo executado, respectivamente, nas linhas 7 e 16 desse algoritmo? 
o Na linha 7, o sistema criado no ambiente Xcos e salvo no diretório “D:\sim_RNA\controle_pid.zcos” está sendo importado para o 
algoritmo. Por sua vez, na linha 16, é executado um comando que irá realizar a simulação do sistema importado. 
o Na linha 7, o diagrama criado no ambiente SciNotes e salvo no diretório “D:\sim_RNA\controle_pid.zcos” está sendo exportado para o 
Xcos. Por sua vez, na linha 16, é executado um comando que irá realizar a simulação do sistema exportado. 
o Na linha 7, o sistema criado no ambiente SciFLT e salvo no diretório “C:\sim_RNA\controle_pi.zcos” está sendo importado para o 
algoritmo. Por sua vez, na linha 16, é executado um comando que irá realizar a simulação do sistema importado. 
o Na linha 7, é executado um comando que irá realizar a simulação do diagrama importado. Por sua vez, na linha 16, o diagrama de blocos 
criado no ambiente Xcos e salvo no diretório “C:\sim_RNA\controle_pi.zcos” está sendo importado para o algoritmo. 
o Na linha 7, o diagrama de blocos criado no ambiente Xcos e salvo no diretório “C:\sim_RNA\controle_pi.zcos” está sendo importado para 
o algoritmo. Por sua vez, na linha 16, é executado um comando que irá realizar a simulação do diagrama importado. 
14) Analise o seguinte trecho do algoritmo desenvolvido para o treinamento da rede PMC, descrito durante o Capítulo: 
 
Qual das alternativas a seguir relaciona motivos para a realização da etapa de normalização das amostras para o processo de treinamento de uma 
RNA? 
o A normalização dos dados não é um processo realmente necessário a ser considerado para a etapa de treinamento de uma RNA, visto que 
não garante uma boa eficiência nesta etapa. 
o O processo de normalização de dados é uma etapa necessária para garantir uma melhor eficiência da etapa de treinamento de uma RNA. 
Nesse caso, as amostras irão assumir valores entre 0 e 1. 
o O processo de normalização de dados não é realmente necessário para a etapa de treinamento de uma RNA. 
o A normalização dos dados é um processo alternativo a ser considerado para a etapa de treinamento de uma RNA, visando garantir uma 
melhor eficiência de tal etapa. Nesse caso, as amostras irão assumir valores entre 0 e 1. 
o A normalização dos dados é um processo alternativo a ser considerado para a etapa de treinamento de uma RNA, que não garante uma boa 
eficiência nesta etapa.