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OBJETIVO: Este trabalho avalia o desempenho de redes neurais artificiais na caracterização do comportamento dinâmico de um sistema de controle torcional. MÉTODOS: A abordagem de identificação é fundamentada em uma equação discreta para representação de sistemas não-lineares, sendo esta implementada por meio de uma estrutura neural. O modelo implementado consiste em uma rede Perceptron multicamadas com arquitetura recorrente. Tal estrutura neural é caracterizada essencialmente pela presença de camadas intermediárias e linhas de atraso de tempo nos sinais de excitação e resposta da planta. Como complemento são avaliados aspectos relacionados com a influência dos parâmetros da estrutura neural, normalização dos dados, processo de convergência do algoritmo e abordagens de treinamento com reforço. RESULTADOS: O algoritmo implementado é avaliado considerando-se dois experimentos, os quais são caracterizados por diferentes conjuntos de sinais de excitação e resposta da planta eletromecânica sob estudo, sendo que em ambos os casos são obtidas aproximações satisfatórias na caracterização do comportamento dinâmico transitório e estacionário da curva de resposta do sistema. CONCLUSÕES: A estrutura neural recorrente implementada pode ser utilizada eficientemente em procedimentos de identificação de sistemas dinâmicos.

Sistema de controle torcional; Redes neurais Artificiais; Perceptron multicamadas recorrente.