Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2017-07-03T12:46:24Z No. of bitstreams: 1 BrunnaSantanaDeVasconcellos_DISSERT.pdf: 4909084 bytes, checksum: 8df41e0e78db0c16f71dee97eee833b1 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2017-07-06T15:00:47Z (GMT) No. of bitstreams: 1 BrunnaSantanaDeVasconcellos_DISSERT.pdf: 4909084 bytes, checksum: 8df41e0e78db0c16f71dee97eee833b1 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-06T15:00:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 BrunnaSantanaDeVasconcellos_DISSERT.pdf: 4909084 bytes, checksum: 8df41e0e78db0c16f71dee97eee833b1 (MD5) Previous issue date: 2017-04-10 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior (CAPES) / Problemas pr?ticos de controle, comumente, se apresentam com muitas vari?veis a serem controladas simultaneamente e que dependam uma das outras, surgindo, com isso, a necessidade de um estudo aprofundado sobre controle multivari?vel. Analisar a capacidade e a potencialidade de diferentes estrat?gias de controle, buscando as mais adequadas para cada tipo de sistema ? fundamental. Nesse contexto, esse trabalho aborda um procedimento sistem?tico acess?vel de como se projetar um controlador fuzzy eficaz para sistema multivari?veis. O procedimento consiste em dividir o projeto em etapas claras e cont?nuas, nas quais s?o sintonizados os par?metros de controladores fuzzy multivari?veis. A primeira etapa se inicia considerando o sistema com diversas malhas que contenham uma entrada e uma sa?da, os controladores fuzzy sintonizados para cada malha, nessa etapa, s?o iguais aos comumente sintonizados para sistemas SISO; a segunda etapa compreende a uni?o das informa??es dos controladores sintonizados na etapa anterior em um ?nico controlador fuzzy MIMO, que considera todas as entradas e sa?das, mas sem acrescentar ainda a influ?ncia de cada malha nas outras; a ?ltima etapa consiste em incluir essa influ?ncia que cada vari?vel exerce sobre todo o sistema din?mico, por meio da inclus?o de um complemento na base de regras e das fun??es Sugeno de sa?da. Dessa forma, ? poss?vel se ter uma melhor compreens?o e se obter um melhor desempenho do controlador, por ser poss?vel analisar o comportamento do sistema em cada etapa do projeto. Para comprovar sua efici?ncia, o m?todo aqui abordado ? aplicado a diferentes estudos de caso pr?ticos e simulados. Ap?s isso, esse controlador fuzzy multivari?vel ? comparado com outros controladores por meio da an?lise gr?fica e do c?lculo de ?ndices de desempenho para a valida??o do procedimento utilizado. / Control?s practical problems usually appear with lots of variables to be controlled simultaneously. Its biggest problem is that frequently the variables depend on each other, making necessary a deep study about multivariable control systems. Analyze capability and potential of different control strategies is extremely important to get the most appropriate control mode to the system. In this context, this work approaches systematic procedures to project an effective fuzzy controller focused in multivariable systems. It consists in splitting the controller design in three steps, where it?s parameters are synchronized with multivariable fuzzy controllers. The first step considers a system with a single input and a single output. At second step, all the controllers are joined into a single one, with all the inputs and outputs include without accounting each loop influence?s. Last step happens including the influence of each loop on the whole system. This approach makes possible a better performance from the controller, since it?s possible to analyze the system behavior in each step. To prove this procedure efficiency, the method is applied to different cases of study, including practical and simulated cases. The outcome multivariable fuzzy controller is compared with others by using graphical analysis and calculated indexes of performance to validate the chosen procedure.