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Hardware Reconfigurável para Controladores Nebulosos. / Reconfigurable hardware for fuzzy controllers.Paulo Renato de Souza e Silva Sandres 22 February 2013 (has links)
Controle de processos é uma das muitas aplicações que aproveitam as vantagens do uso da teoria de conjuntos nebulosos. Nesse tipo de aplicação, o controlador é, geralmente, embutido no dispositivo controlado. Esta dissertação propõe uma arquitetura reconfigurável eficiente para controladores nebulosos embutidos. A arquitetura é parametrizável, de tal forma, que permite a configuração do controlador para que este possa ser usado na implementação de qualquer aplicação ou modelo nebuloso. Os parâmetros de configuração são: o número de variáveis de entrada (N); o número de variáveis de saída (M); o número de termos linguísticos (Q); e o número total de regras (P). A arquitetura proposta proporciona também a configuração das características que definem as regras e as funções de pertinência de cada variável de entrada e saída, permitindo a escalabilidade do projeto. A composição das premissas e consequentes das regras são configuráveis, de acordo com o controlador nebuloso objetivado. A arquitetura suporta funções de pertinência triangulares, mas pode ser estendida para aceitar outras formas, do tipo trapezoidal, sem grandes modificações. As características das funções de pertinência de cada termo linguístico, podem ser ajustadas de acordo com a definição do controlador nebuloso, permitindo o uso de triângulos. Virtualmente, não há limites máximos do número de regras ou de termos linguísticos empregados no modelo, bem como no número de variáveis de entrada e de saída. A macro-arquitetura do controlador proposto é composta por N blocos de fuzzificação, 1 bloco de inferência, M blocos de defuzzificação e N blocos referentes às características das funções de pertinência. Este último opera apenas durante a configuração do controlador. A função dos blocos de fuzzificação das variáveis de entrada é executada em paralelo, assim como, os cálculos realizados pelos blocos de defuzzificação das variáveis de saída. A paralelização das unidades de fuzzificação e defuzzificação permite acelerar o processo de obtenção da resposta final do controlador. Foram realizadas várias simulações para verificar o correto funcionamento do controlador, especificado em VHDL. Em um segundo momento, para avaliar o desempenho da arquitetura, o controlador foi sintetizado em FPGA e testado em seis aplicações para verificar sua reconfigurabilidade e escalabilidade. Os resultados obtidos foram comparados com os do MATLAB em cada aplicação implementada, para comprovar precisão do controlador. / Process control is one of the many applications that benefits from fuzzy control. In this kind of application, the controller is usually embedded in the controlled device. This dissertation proposes a reconfigurable architecture for efficient embedded fuzzy controllers. The architecture is customizable, as it allows the controller configuration to be used to implement any fuzzy model. The configuration parameters are: the number of input variables (N); the number of output variables (M); the number of linguistic terms (Q); and the total number of rules (P). The proposed architecture also enables the configuration of the characteristics that define the rules and membership functions of each input and output variable, allowing for an optimal scalability of the project. The composition of the antecedent and consequent of the rules are configurable, according to the fuzzy model that is being implemented. A priori, the architecture supports triangular membership functions, but it can be extended to accommodate other forms, such as trapezium, without major modifications. The characteristics of the lines, forming the membership functions of the linguistic terms, can be adjusted according to the definition of the fuzzy model, allowing the use of non-isosceles and isosceles triangles. Virtually, there are no limits on the number of rules or linguistic terms used in the model, as well as the number of input and output variables. The macro-architecture of the proposed controller is composed of N fuzzification blocks, 1 inference block, M defuzzification blocks and N blocks to handle the characteristics of the membership functions. This block operates only during the controller setup. The work done by the fuzzification blocks of the input variables is executed in parallel, as well as the computation performed by the defuzzification blocks of the output variables. The duplication of the fuzzification and defuzzification blocks accelerates the process of yielding the final response of the controller. Several simulations were performed to verify the correct operation of the controller, which is specified in VHDL. In a second stage, to evaluate the controller performance, the architecture was synthesized into a FPGA and tested with six applications to verify the reconfigurability and scalability of the design. The results obtained were compared with the ones obtained from MATLAB for each of the implemented applications, to demonstrate the accuracy of the controller.
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Controladores PID auto-ajustável e nebuloso aplicados em plantas industriais / Self-tuning PID and Fuzzy controllers in industrial plantsGuimarães, Felipe de Azevedo 01 October 2007 (has links)
GUIMARÃES, F. A. Controladores PID auto-ajustável e nebuloso aplicados em plantas industriais. 100 f. 2007. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2007. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2016-03-15T18:44:33Z
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Previous issue date: 2007-10-01 / With the globalization and the competitiveness in all the levels of the industrial sector, the final product quality search became higher. On the other hand, energy saving became another important factor in modern industry. The consumption of electric energy in the industrial sector represents 45.5% of the total consumption of the country. The motor force represents most of this consumption, arriving to be superior of 80% in the textile, paper and cellulose sectors. This work presents two strategies of control, auto-adjustable PID and fuzzy controller, the objectives are a better final product quality and the energy saving. Ventilation and compression industrials process are used in this work. An analysis of limit cycles’ presence through the descriptive function of the fuzzy controller is carried through, providing a previously validation of fuzzy controller’s parameters by simulations, saving time in the adjust phase. Set-point changes are easily made and on-line, still the process is running, in the two considered controllers. Comparisons of energy consumption are made between the conventional strategies and the two strategies considered in this work. / Com a globalização e a competitividade em todos os níveis do setor industrial, a qualidade do produto final se tornou de importância crescente. Por outro lado, a conservação de energia no setor industrial se tornou outro fator importante na indústria moderna. O consumo de energia elétrica do setor industrial representa 45,5% do consumo total do país. A força motriz representa a maior parte deste consumo, chegando a ser superior a 80% nos setores têxtil, de papel e celulose. Este trabalho apresenta duas estratégias de controle, PID auto-ajustável e controlador nebuloso, e têm como objetivos tanto a qualidade do produto final quanto a eficiência energética. São utilizados processos de ventilação e de compressão em escala industriais. Uma análise da presença dos ciclos limites através da função descritiva do controlador nebuloso é realizada, de forma que os parâmetros do controlador nebuloso podem ser previamente validados através de simulações, poupando tempo na fase de ajuste dos parâmentros do controlador. Mudanças de set-point são facilmente realizadas de forma online e sem que o funcionamento do processo seja descontinuado, nos dois controladores propostos. Comparações quanto ao consumo de energia são realizadas usando as estratégias de controle convencionais e as proposta neste trabalho.
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Hardware Reconfigurável para Controladores Nebulosos. / Reconfigurable hardware for fuzzy controllers.Paulo Renato de Souza e Silva Sandres 22 February 2013 (has links)
Controle de processos é uma das muitas aplicações que aproveitam as vantagens do uso da teoria de conjuntos nebulosos. Nesse tipo de aplicação, o controlador é, geralmente, embutido no dispositivo controlado. Esta dissertação propõe uma arquitetura reconfigurável eficiente para controladores nebulosos embutidos. A arquitetura é parametrizável, de tal forma, que permite a configuração do controlador para que este possa ser usado na implementação de qualquer aplicação ou modelo nebuloso. Os parâmetros de configuração são: o número de variáveis de entrada (N); o número de variáveis de saída (M); o número de termos linguísticos (Q); e o número total de regras (P). A arquitetura proposta proporciona também a configuração das características que definem as regras e as funções de pertinência de cada variável de entrada e saída, permitindo a escalabilidade do projeto. A composição das premissas e consequentes das regras são configuráveis, de acordo com o controlador nebuloso objetivado. A arquitetura suporta funções de pertinência triangulares, mas pode ser estendida para aceitar outras formas, do tipo trapezoidal, sem grandes modificações. As características das funções de pertinência de cada termo linguístico, podem ser ajustadas de acordo com a definição do controlador nebuloso, permitindo o uso de triângulos. Virtualmente, não há limites máximos do número de regras ou de termos linguísticos empregados no modelo, bem como no número de variáveis de entrada e de saída. A macro-arquitetura do controlador proposto é composta por N blocos de fuzzificação, 1 bloco de inferência, M blocos de defuzzificação e N blocos referentes às características das funções de pertinência. Este último opera apenas durante a configuração do controlador. A função dos blocos de fuzzificação das variáveis de entrada é executada em paralelo, assim como, os cálculos realizados pelos blocos de defuzzificação das variáveis de saída. A paralelização das unidades de fuzzificação e defuzzificação permite acelerar o processo de obtenção da resposta final do controlador. Foram realizadas várias simulações para verificar o correto funcionamento do controlador, especificado em VHDL. Em um segundo momento, para avaliar o desempenho da arquitetura, o controlador foi sintetizado em FPGA e testado em seis aplicações para verificar sua reconfigurabilidade e escalabilidade. Os resultados obtidos foram comparados com os do MATLAB em cada aplicação implementada, para comprovar precisão do controlador. / Process control is one of the many applications that benefits from fuzzy control. In this kind of application, the controller is usually embedded in the controlled device. This dissertation proposes a reconfigurable architecture for efficient embedded fuzzy controllers. The architecture is customizable, as it allows the controller configuration to be used to implement any fuzzy model. The configuration parameters are: the number of input variables (N); the number of output variables (M); the number of linguistic terms (Q); and the total number of rules (P). The proposed architecture also enables the configuration of the characteristics that define the rules and membership functions of each input and output variable, allowing for an optimal scalability of the project. The composition of the antecedent and consequent of the rules are configurable, according to the fuzzy model that is being implemented. A priori, the architecture supports triangular membership functions, but it can be extended to accommodate other forms, such as trapezium, without major modifications. The characteristics of the lines, forming the membership functions of the linguistic terms, can be adjusted according to the definition of the fuzzy model, allowing the use of non-isosceles and isosceles triangles. Virtually, there are no limits on the number of rules or linguistic terms used in the model, as well as the number of input and output variables. The macro-architecture of the proposed controller is composed of N fuzzification blocks, 1 inference block, M defuzzification blocks and N blocks to handle the characteristics of the membership functions. This block operates only during the controller setup. The work done by the fuzzification blocks of the input variables is executed in parallel, as well as the computation performed by the defuzzification blocks of the output variables. The duplication of the fuzzification and defuzzification blocks accelerates the process of yielding the final response of the controller. Several simulations were performed to verify the correct operation of the controller, which is specified in VHDL. In a second stage, to evaluate the controller performance, the architecture was synthesized into a FPGA and tested with six applications to verify the reconfigurability and scalability of the design. The results obtained were compared with the ones obtained from MATLAB for each of the implemented applications, to demonstrate the accuracy of the controller.
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Controle Fuzzy e acionamento a velocidade variável de sistema resfriador de leite / Fuzzy control and variable speed drive system cooling tankCHAVES, Eric Nery 17 June 2010 (has links)
Made available in DSpace on 2014-07-29T15:08:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2010-06-17 / This work presents the application of control techniques to drive single-phase induction
motors with the aim of improving the performance of cooling systems. The control system is
based on Fuzzy Logic and is applied to a three-phase PWM inverter adapted to drive singlephase
motors with volts per hertz technique. The main feature of the work is to control the
temperature of the cooling system driven by a hermetic compressor using variable speed. A
commercial milk cooling system is used to obtain the results. / O presente trabalho demonstra os efeitos da aplicação de técnicas de controle em acionamento
de motores de indução monofásicos, visando à melhoria do desempenho e eficiência
energética, no local onde esses motores são aplicados. O trabalho em questão trata de um
sistema que engloba um controlador de temperatura baseado em Lógica Fuzzy ou Nebulosa e
um conversor de frequência trifásico, chaveado no modo PWM (modulação por largura de
pulsos na sigla em inglês) senoidal, com controle escalar do tipo V/f (tensão proporcional à
frequência) e adaptado para utilização em motores de indução monofásicos. O objetivo geral
deste trabalho é o projeto e implementação de um sistema de controle de temperatura Fuzzy,
com acionamento do compressor hermético em regime de velocidade variável. Também
chamado de VCC (compressor de capacidade variável na sigla em inglês) - pois a capacidade
é diretamente proporcional à velocidade - a estratégia de controle, a partir do acionamento do
motor monofásico em regime de velocidade variável, será aplicada a um sistema de
refrigeração que simula um tanque de resfriamento de leite e atenderá às Instruções
Normativas nº 51 e nº 53, do Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento.
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Algoritmos gen?ticos: uso de l?gica nebulosa e an?lise de converg?ncia por cadeia de MarkovCarlos, Luiz Amorim 05 November 2013 (has links)
Made available in DSpace on 2014-12-17T14:55:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2013-11-05 / In this work, the Markov chain will be the tool used in the modeling and analysis of
convergence of the genetic algorithm, both the standard version as for the other versions
that allows the genetic algorithm. In addition, we intend to compare the performance of
the standard version with the fuzzy version, believing that this version gives the genetic algorithm
a great ability to find a global optimum, own the global optimization algorithms.
The choice of this algorithm is due to the fact that it has become, over the past thirty yares,
one of the more importan tool used to find a solution of de optimization problem. This
choice is due to its effectiveness in finding a good quality solution to the problem, considering
that the knowledge of a good quality solution becomes acceptable given that there
may not be another algorithm able to get the optimal solution for many of these problems.
However, this algorithm can be set, taking into account, that it is not only dependent on
how the problem is represented as but also some of the operators are defined, to the standard
version of this, when the parameters are kept fixed, to their versions with variables
parameters. Therefore to achieve good performance with the aforementioned algorithm
is necessary that it has an adequate criterion in the choice of its parameters, especially the
rate of mutation and crossover rate or even the size of the population. It is important to
remember that those implementations in which parameters are kept fixed throughout the
execution, the modeling algorithm by Markov chain results in a homogeneous chain and
when it allows the variation of parameters during the execution, the Markov chain that
models becomes be non - homogeneous. Therefore, in an attempt to improve the algorithm
performance, few studies have tried to make the setting of the parameters through
strategies that capture the intrinsic characteristics of the problem. These characteristics
are extracted from the present state of execution, in order to identify and preserve a pattern
related to a solution of good quality and at the same time that standard discarding of
low quality. Strategies for feature extraction can either use precise techniques as fuzzy
techniques, in the latter case being made through a fuzzy controller. A Markov chain is
used for modeling and convergence analysis of the algorithm, both in its standard version
as for the other. In order to evaluate the performance of a non-homogeneous algorithm
tests will be applied to compare the standard fuzzy algorithm with the genetic algorithm,
and the rate of change adjusted by a fuzzy controller. To do so, pick up optimization
problems whose number of solutions varies exponentially with the number of variables / Neste trabalho, a cadeia de Markov ser? a ferramenta usada na modelagem e na an?lise
de converg?ncia do algoritmo gen?tico, tanto para sua vers?o padr?o quanto para as
demais vers?es que o algoritmo gen?tico permite. Al?m disso, pretende-se comparar o
desempenho da vers?o padr?o com a vers?o nebulosa, por acreditar que esta vers?o d?
ao algoritmo gen?tico uma grande capacidade para encontrar um ?timo global, pr?prio
dos algoritmos de otimiza??o global. A escolha deste algoritmo deve-se tamb?m ao fato
do mesmo ter se tornado, nos ?ltimos anos, uma das ferramentas mais usadas para achar
uma solu??o do problema de otimiza??o. Esta escolha deve-se ? sua comprovada efic?cia
na busca de uma solu??o de boa qualidade para o problema, considerando que o
conhecimento de uma solu??o de boa qualidade torna-se aceit?vel tendo em vista que
pode n?o existir um outro algorimo capaz de obter a solu??o ?tima, para muitos desses
problemas. Entretanto, esse algoritmo pode ser definido, levando em conta que o mesmo
? dependente n?o apenas da forma como o problema ? representado, mas tamb?m como
s?o definidos alguns dos operadores, desde sua vers?o padr?o, quando os par?metros s?o
mantidos fixos, at? suas vers?es com par?metros vari?veis. Por isso, para se alcan?ar
um bom desempenho com o aludido algoritmo ? necess?rio que o mesmo tenha um adequado
crit?rio na escolha de seus par?metros, principalmente da taxa de muta??o e da
taxa de cruzamento ou, at? mesmo, do tamanho da popula??o. ? importante lembrar que
as implementa??es em que par?metros s?o mantidos fixos durante toda a execu??o, a modelagem
do algoritmo por cadeia de Markov resulta numa cadeia homog?nea, e quando
permite a varia??o de par?metros ao longo da execu??o, a cadeia de Markov que o modela
passa a ser do tipo n?o-homog?nea. Portanto, na tentativa de melhorar o desempenho
do algoritmo, alguns trabalhos t?m procurado realizar o ajuste dos par?metros atrav?s de
estrat?gias que captem caracter?sticas intr?nsecas ao problema. Essas caracter?sticas s?o
extra?das do estado presente de execu??o, com o fim de identificar e preservar algum padr?o
relacionado a uma solu??o de boa qualidade e, ao mesmo tempo, descartando aquele
padr?o de baixa qualidade. As estrat?gias de extra??o das caracter?sticas tanto podem usar
t?cnicas precisas quanto t?cnicas nebulosas, sendo neste ?ltimo caso feita atrav?s de um
controlador nebuloso. Com o fim de avaliar empiriccamente o desempenho de um algoritmo
n?o-homog?neo, apresenta-se testes onde se compara o algoritmo gen?tico padr?o
com o algoritmo gen?tico nebuloso, sendo a taxa de muta??o ajustada por um controlador
nebuloso. Para isso, escolhe-se problemas de otimiza??o cujo n?mero de solu??es varia
exponencialmente com o n?mero de vari?veis
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Controle da variação do arqueamento de um aerofólio utilizando atuadores de memória de formaFaria, Cássio Thomé de [UNESP] 27 July 2010 (has links) (PDF)
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Previous issue date: 2010-07-27Bitstream added on 2014-06-13T19:55:32Z : No. of bitstreams: 1
faria_ct_me_ilha.pdf: 2001879 bytes, checksum: 8c06397bc7d8057b53383eaa08ea1d01 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O projeto de aeronaves convencionais, em geral, apresentam uma série de dificuldades de se realizar de maneira eficiente um amplo número de missões, uma vez que para atender esses requisitos estas aeronaves deveriam ser capazes de realizar grandes alterações em sua geometria. Surge então um novo conceito de projeto de aeronaves, as chamadas aeronaves adaptativas, as quais são capazes de alterar sua geometria, de modo a adaptar a aeronave a um dado tipo de missão. Este novo conceito se tornou ainda mais atrativo com os avanços tecnológicos promovidos pelo estudo de novos materiais, os chamados materiais inteligentes, que apresentam alta densidade de energia, vantagem que leva a uma redução de peso nos mecanismos atuados desta maneira. Este trabalho apresenta um novo modelo adaptativa, utilizando fios atuadores de ligas de memória de forma para realizar uma rotação relativa entre duas seções de um aerofólio, este mecanismo possibilitaria a variação da linha de arqueamento de uma seção aeronáutica. Neste trabalho uma modelagem matemática para se descrever o comportamento deste sistema é apresentada, bem como um modelo aerodinâmico para se verificar o comportamento do sistema em funcionamento. Um controlador do tipo nebuloso é ainda projetado para se controlar a forma do perfil, e ensaios experimentais são conduzidos para se verificar a modelagem termo-mecânica apresentada. / Conventional airplane design, in general, has a large difficulty to attend in an efficient way several mission requirements, once that to attend these requirements the airplane has to perform great shape changes in its structure. Motivated by this problem a new concept in airplane design arise, one called morphing airplanes, which are air vehicles capable of changing its shape to adapt it self to a defined mission. This new concept became even more attractive with the development of active smart material, which can be a high power density actuator, reducing the weight of such morphing mechanism. This work proposes a novel model for morphing wings, using a pair of shape memory alloy wires to create a rotation between two wing sections, this mechanism allows the airfoil to change its camber line. A mathematical model is derived to describe the thermo-mechanical structure behavior, and also an aerodynamic model is investigated. A fuzzy controller is designed to control the system shape, and some experimental tests are used to verify the thermo-mechanical modeling proposed.
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Self-tuning PID and Fuzzy controllers in industrial plants / Controladores PID auto-ajustÃvel e nebuloso aplicados em plantas industriaisFelipe de Azevedo GuimarÃes 01 October 2007 (has links)
FundaÃÃo Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Cientifico e TecnolÃgico / With the globalization and the competitiveness in all the levels of the industrial sector, the final product quality search became higher. On the other hand, energy saving became another important factor in modern industry. The consumption of electric energy in the industrial sector represents 45.5% of the total consumption of the country. The motor force represents most of this consumption, arriving to be superior of 80% in the textile, paper and cellulose sectors. This work presents two strategies of control, auto-adjustable PID and fuzzy controller, the objectives are a better final product quality and the energy saving. Ventilation and compression industrials process are used in this work. An analysis of limit cyclesâ presence through the descriptive function of the fuzzy controller is carried through, providing a previously validation of fuzzy controllerâs parameters by simulations, saving time in the adjust phase. Set-point changes are easily made and on-line, still the process is running, in the two considered controllers. Comparisons of energy consumption are made between the conventional strategies and the two strategies considered in this work. / Com a globalizaÃÃo e a competitividade em todos os nÃveis do setor industrial, a qualidade do produto final se tornou de importÃncia crescente. Por outro lado, a conservaÃÃo de energia no setor industrial se tornou outro fator importante na indÃstria moderna. O consumo de energia elÃtrica do setor industrial representa 45,5% do consumo total do paÃs. A forÃa motriz representa a maior parte deste consumo, chegando a ser superior a 80% nos setores tÃxtil, de papel e celulose. Este trabalho apresenta duas estratÃgias de controle, PID auto-ajustÃvel e controlador nebuloso, e tÃm como objetivos tanto a qualidade do produto final quanto a eficiÃncia energÃtica. SÃo utilizados processos de ventilaÃÃo e de compressÃo em escala industriais. Uma anÃlise da presenÃa dos ciclos limites atravÃs da funÃÃo descritiva do controlador nebuloso à realizada, de forma que os parÃmetros do controlador nebuloso podem ser previamente validados atravÃs de simulaÃÃes, poupando tempo na fase de ajuste dos parÃmentros do controlador. MudanÃas de set-point sÃo facilmente realizadas de forma online e sem que o funcionamento do processo seja descontinuado, nos dois controladores propostos. ComparaÃÃes quanto ao consumo de energia sÃo realizadas usando as estratÃgias de controle convencionais e as proposta neste trabalho.
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