[pt] O presente trabalho apresenta um conceito para um sistema de evasão de colisões, simulado usando modelos 3D de três veículos diferentes implementados em MATLAB. Dois destes veículos foram parametrizados com dados genéricos, caracterizando automóveis de médio e grande porte. Em seguida, utilizados para realização de simulações iniciais e demonstração de conceitos. O terceiro conjunto de dados foi construído com informações do Apollo N, um veículo super esportivo. Estes diferentes conjuntos de dados foram utilizados para avaliar a capacidade do controlador de trabalhar com veículos de diferentes portes e dinâmicas de direção. A abordagem para acionar o sistema baseia-se no cálculo do tempo para a colisão (TTC; timeto- collision). O conceito foi adotado para detectar situações onde o motorista não é capaz de evitar um acidente. Depois de ser acionado, o sistema deve decidir qual manobra é a mais apropriada, dadas as condições de aderência da pista e o risco associado. O primeiro objetivo deste trabalho é desenvolver um sistema autônomo de frenagem que deve ser capaz de avaliar o risco de uma possível colisão e decidir se o condutor é capaz de evitá-la. Uma vez que o motorista não tenha tempo suficiente para reagir, o sistema deve acionar os freios automaticamente a fim de evitar um possível acidente. Além disso, o veículo possui um sistema anti-travamento (ABS), desenvolvido usando controle Fuzzy. O desempenho do controlador ABS foi avaliado em simulações usando os conjuntos de dados e testado em um veículo em escala. Em casos mais críticos, quando há baixa aderência, o veículo não é capaz de frear em uma distância razoável. Levando-se em consideração tal situação, um controle autônomo de esterçamento também foi desenvolvido, visando a possibilidade de uma manobra alternativa de evasão. Este segundo sistema foi avaliado em simulações utilizando veículos com características subesterçantes e sobreesterçantes. Os resultados mostraram que o controle de esterçamento foi capaz de realizar manobras evasivas produzindo valores razoáveis de acelerações laterais, em veículos com diferentes dinâmicas de direção. / [en] This work presents a concept for a collision avoidance system simulated using 3D-models of three different vehicles implemented in MATLAB. Two of the vehicle data sets were built with generic information, used to characterize mid-size and full-size vehicles. These standard vehicles were used in initial simulations and for demonstration of some concepts. The third data set was built with information from the Apollo N, a super sportive car. These different data sets were used to evaluate the controller s capacity to work with a range of vehicles, with different sizes and driving characteristics. The approach for triggering the system is based on the time-to-colision (TTC) estimation. This concept was adopted to recognize when the driver is not able to avoid an accident. After being triggered, the system must decide which maneuver is the most appropriate for the given friction and risk conditions. The first goal of this work is to develop an autonomous braking system which evaluates the risk of a possible collision and decides if the driver is able to avoid it. Once the driver has not enough time to react, the system must trigger the brakes automatically in order to avoid the accident. The vehicle is equipped with an embedded Anti-lock Brake System (ABS) developed using Fuzzy control. The ABS controller s performance was evaluated in simulations using the data sets and tested in a scaled vehicle. In more critical cases, when there is low friction, the vehicle is not able to brake in a reasonable distance. Considering this situation, an autonomous steering control was implemented in order to make an alternative avoidance maneuver. This second system was evaluated in simulations using vehicles with understeering and oversteering characteristics. The results pointed out that the autonomous steering control was able to perform avoidance maneuvers in a reasonable range of lateral accelerations, in vehicles with different driving tendencies. / [de] Die vorliegende Arbeit prasentiert ein Konzept fur ein Kollisionsvermeidungssystem. Dieses wird anhand von drei verschiedenen 3DFahrzeugmodellen mit Hilfe von MATLAB simuliert. Zwei der FahrzeugDatensatze basieren auf generischen Informationen, die jeweils ein Automobil der Mittelklasse und der Oberklasse reprasentieren. Diese Standardfahrzeuge wurden fur anfangliche Simulationen und zur Demonstration einiger Konzepte verwendet. Das dritte Fahrzeugmodell wurde mit Hilfe der Daten des Sportwagens Apollo N aufgebaut. Durch die Verwendung der verschiedenen Datensatze soll die Funktionsfahigkeit der Regelung auch bei verschiedenen Fahrzeugtypen mit unterschiedlichen Dimensionen und Fahreigenschaften uberpruft werden.Die Grundlage zum Auslosen des Systems ist die Abschatzung der Zeit bis zur Kollision (TTC; time-to-collision). Dieses Konzept wurde aufgegriffen, um zu entscheiden, wann der Fahrer nicht mehr in der Lage ist einen Unfall zu vermeiden. Nachdem das System ausgelost wird muss dieses anhand der Traktionsverhaltnisse und Gefahrensituation entscheiden, welches Manover am besten geeignet ist. Das erste Teilziel ist die Entwicklung eines autonomen Bremssystems, welches eine bevorstehende Kollision erkennen muss und entscheidet ob der Fahrer die Kollision eigenstandig vermeiden kann. Sobald der Fahrer nicht mehr genug Zeit hat selbst zu reagieren, muss das System die Bremsen automatisch betatigen um den Unfall zu vermeiden. Hierzu ist das Fahrzeug mit einem Antiblockiersystem (ABS) ausgestattet. Dieses wurde mit Hilfe eines Fuzzy-Kontrollers realisiert. Die Funktionstuchtigkeit der ABS-Regelung wurde mit Simulationen und anhand eines realen, skalierten Fahrzeugmodells getestet. In kritischen Situationen, kann es aufgrund der Traktionsverhaltnisse vorkommen, dass das Fahrzeug nicht mehr in der Lage ist innerhalb einer ausreichenden Strecke zum Stehen zu kommen. Um fur solche Situationen ein alternatives Ausweichmanöver anwenden zu konnen, wurde ein automatischer Lenkeingriff implementiert. Dieses System wurde anhand von Simulationen an Fahrzeugmodellen mit Ubersteuernden und Untersteuernden Eigenschaften uberprüft. Die Ergebnisse zeigten, dass die automatische Lenkeingriff-Regelung in der Lage war auch bei Fahrzeugen mit unterschiedlichen Fahreigenschaften Ausweichmanöver unter Einhaltung angemessener Querbeschleunigungen durchzufuhren.

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:54:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 BennoWA.pdf: 2840837 bytes, checksum: 9aeb78caaab0d5311260d71632eb20e8 (MD5) Previous issue date: 2008-02-08 / The progressing cavity pump artificial lift system, PCP, is a main lift system used in oil production industry. As this artificial lift application grows the knowledge of it s dynamics behavior, the application of automatic control and the developing of equipment selection design specialist systems are more useful. This work presents tools for dynamic analysis, control technics and a specialist system for selecting lift equipments for this artificial lift technology. The PCP artificial lift system consists of a progressing cavity pump installed downhole in the production tubing edge. The pump consists of two parts, a stator and a rotor, and is set in motion by the rotation of the rotor transmitted through a rod string installed in the tubing. The surface equipment generates and transmits the rotation to the rod string. First, is presented the developing of a complete mathematical dynamic model of PCP system. This model is simplified for use in several conditions, including steady state for sizing PCP equipments, like pump, rod string and drive head. This model is used to implement a computer simulator able to help in system analysis and to operates as a well with a controller and allows testing and developing of control algorithms. The next developing applies control technics to PCP system to optimize pumping velocity to achieve productivity and durability of downhole components. The mathematical model is linearized to apply conventional control technics including observability and controllability of the system and develop design rules for PI controller. Stability conditions are stated for operation point of the system. A fuzzy rule-based control system are developed from a PI controller using a inference machine based on Mandami operators. The fuzzy logic is applied to develop a specialist system that selects PCP equipments too. The developed technics to simulate and the linearized model was used in an actual well where a control system is installed. This control system consists of a pump intake pressure sensor, an industrial controller and a variable speed drive. The PI control was applied and fuzzy controller was applied to optimize simulated and actual well operation and the results was compared. The simulated and actual open loop response was compared to validate simulation. A case study was accomplished to validate equipment selection specialist system / O sistema de eleva??o por bombeio de cavidades progressivas, BCP, tem se tornado uma importante tecnologia de produ??o de po?os de petr?leo. Na medida em que cresce o uso desta t?cnica, torna-se cada vez mais ?til o conhecimento de seu comportamento din?mico, a aplica??o das tecnologias de controle e o desenvolvimento de sistemas especialistas para dimensionamento dos equipamentos. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de ferramentas de an?lise, controle e dimensionamento a serem aplicadas a este m?todo de eleva??o. O m?todo de eleva??o artificial por bombeio de cavidades progressivas ? composto por uma bomba de cavidades progressivas instalada dentro do po?o na extremidade inferior da coluna de produ??o atrav?s das quais o fluido ? bombeado. A bomba, que consiste de duas pe?as, um estator e um rotor ? acionada atrav?s da rota?ao do rotor atrav?s de uma coluna de hastes. Os equipamentos de superf?cie geram e transmitem a rota??o para esta coluna de hastes. Em primeiro lugar, apresenta-se o desenvolvimento de uma modelagem matem?tica din?mica completa do sistema de eleva??o por bombeio de cavidades progressivas. Este modelo ? simplicado para uso em diversas situa??es, inclusive a condi??o de regime permanente para fins de dimensionamento do sistema. A partir deste modelo matem?tico foi desenvolvido um simulador din?mico do sistema capaz de auxiliar na an?lise do sistema e atuar em conjunto com controladores de forma a permitir o teste e desenvolvimento de algoritmos de controle. O desenvolvimento seguinte visa aplicar as t?cnicas de controle ao sistema de eleva??o por bombeio de cavidades progressivas com a finalidade de otimizar a velocidade de bombeio de forma a se obter produtividade e durabilidade dos componentes de sub- superf?cie. ? feita a lineariza??o do modelo matem?tico, permitindo aplicar as t?cnicas convencionais de controle, incluindo a an?lise de observabilidade e controlabilidade, estabelecendo t?cnicas de projeto de controle PI. As condi??es de estabilidade s?o estabelecidas em torno do ponto de opera??o para o modelo linearizado. ?, tamb?m, desenvolvido um sistema de controle fuzzy baseado em regras a partir de um sistema de controle PI utilizando uma m?quina de infer?ncia baseada nas t-normas de Mandami. A l?gica fuzzy tamb?m ? aplicada no desenvolvimento de um sistema especialista para dimensionamento de BCP baseado em l?gica fuzzy. As t?cnicas de simula??o, lineariza??o e obten??o da fun??o de transfer?ncia linearizada foram aplicadas a um po?o real ao qual foi implementado um sistema de controle constitu?do de sensor de press?o de suc??o da bomba, controlador industrial e variador de freq??ncia. Aplicaram-se as t?cnicas de projeto de controle PI e controlador fuzzy ao po?o e comparou-se o comportamento dos dois controladores por simula??o. A resposta em malha aberta da fun??o de transfer?ncia foi comparada com a resposta em malha aberta medida no po?o, para fins de valida??o da t?cnica de modelagem matem?tica e de simula??o utilizadas. Foi realizado um estudo de caso de dimensionamento de sistema BCP para valida??o do sistema especialista

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:52:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao-EdsonBrunoMarquesCosta.pdf: 6213037 bytes, checksum: a95446ec89758c52cc2add52c4965e82 (MD5) Previous issue date: 2016-02-22 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / An adaptive fuzzy digital PID controller design methodology via multiobjective particle swarm optimization (MOPSO) based on robust stability criterion, is proposed. The plant to be controlled is modelled considering a Takagi-Sugeno (TS) fuzzy structure from input-output experimental data, by using the fuzzy C-Means clustering algorithm (antecedent parameters estimation) and fuzzy recursive least squares algorithm (consequent parameters estimation), respectively. An adaptation mechanism was formulated as a MOPSO problem for online tuning of the fuzzy digital PID controller parameters based on the fuzzy model parameters obtained recursively and the gain and phase margins specifications. Computational results for adaptive fuzzy digital PID control of a thermal plant with time varying delay is presented to illustrate the efficiency and applicability of the proposed methodology. / Nesta dissertação é proposta uma metodologia para controle PID fuzzy adaptativo com estabilidade robusta por enxame de partículas multiobjetivo, para sistemas dinâmicos não-lineares, com atraso puro de tempo. Uma estrutura de modelo fuzzy Takagi-Sugeno é definida para representação de sistemas dinâmicos não-lineares, com atraso puro de tempo, no domínio do tempo discreto. Os parâmetros do modelo fuzzy são estimados recursivamente a partir de dados experimentais, utilizando a técnica de agrupamento fuzzy C-Means (estimação do antecedente) e mínimos quadrados recursivos fuzzy (estimação do consequente). Uma estrutura de controle PID digital fuzzy Takagi-Sugeno é definida utilizando a estratégia de compensação paralela e distribuída. Um mecanismo de adaptação é formulado como um problema de otimização por enxame de partículas multiobjetivo, para ajuste online dos parâmetros do controlador fuzzy Takagi-Sugeno baseado em critério de estabilidade robusta (especificações de margem de ganho e fase). Resultados experimentais para controle PID fuzzy adaptativo baseado em critério de estabilidade robusta de um sistema térmico com atraso puro de tempo variante é apresentado para ilustrar a eficiência e aplicabilidade da metodologia proposta.

A utilização de sistemas de controle para estabilidade de conjuntos de barras para pulverizadores agrícolas é uma tendência devida principalmente aos problemas ambientais e de custo. Neste trabalho, o comportamento dinâmico de um pulverizador de arrasto é analisado através de um modelo não linear, obtido através de técnicas de modelagem de sistemas multicorpos utilizando-se o programa ADAMS. Foram utilizadas duas estratégias de controle PID e \"fuzzy\" a partir de medidas obtidas com fusão de sensores. A estratégia de controle clássica PID foi desenvolvida e implementada no modelo não linear no ADAMS através de ferramentas internas existentes no programa. Já a estratégia \"fuzzy\" foi desenvolvida e implementada no modelo não linear no ADAMS através da técnica de co-simulação ADAMS/Matlab. O comportamento dos sistemas de controle foi investigado através de simulação computacional. Foram testados alguns tipos de entradas (entrada degrau, entrada harmônica, entrada randômica e entrada randômica com descontinuidades bruscas). Em todas as simulações os resultados obtidos com os sistemas de controles ativos mostraram melhor estabilidade do conjunto de barras. Entre as leis de controle implementadas (PID e \"fuzzy\") não houve grandes diferenças entre as oscilações da barra exceto na entrada do tipo randômica com descontinuidades bruscas. Neste caso a lei de controle \"fuzzy\" apresentou uma grande melhoria com boa atenuação das oscilações do conjunto de barras quando comparadas com a aplicação do sistema de controle PID. / The use of active control systems for stability of booms in agricultural sprayers trend is mainly due to the environmental and costs question. In this work, the dynamic behavior of a trailed sprayer is analyzed using a nonlinear model, obtained through techniques of modeling multibody systems using the ADAMS. It is used two active control strategies, PID classical control and fuzzy, with measured data from sensor fusion. The classical PID control strategy was developed and implemented in a nonlinear model on ADAMS software using existing tools built into the program. Fuzzy was another strategy developed and implemented in the nonlinear model on ADAMS software using a technique of co-simulation ADAMS/Matlab. The behavior of control systems was investigated through computer simulation. It was tested some types of inputs (step input, harmonic input, random input and random input with abrupt discontinuities). All simulations data obtained from the applications of active systems showed better stability for boom assembly. Among the implemented two active control laws (PID and \"fuzzy\") there were no significant differences between the oscillations attenuation of the boom, except with the random input with abrupt discontinuities. wherein this case the application of the active control \"fuzzy\" strategy developed better stability on boom than the application of PID control.

Neste trabalho é apresentada uma abordagem fuzzy para a estabilização de uma classe de sistemas não-lineares com parâmetros descritos por saltos Markovianos. Uma nova modelagem fuzzy de sistemas é formulada para representar esta classe de sistemas na vizinhança de pontos de operação escolhidos. A estrutura deste sistema fuzzy é composta de dois níveis, um para descrição dos saltos Markovianos e outro para descrição das não-linearidades no estado do sistema. Condições suficientes para a estabilização estocástica do sistema fuzzy considerado são derivadas usando uma função de Lyapunov acoplada. O projeto de controle fuzzy é então formulado a partir de um conjunto de desigualdades matriciais lineares. Em adição, um exemplo de aplicação, envolvendo a representação da operação de um sistema elétrico de potência em esquema de co-geração por um sistema com saltos Markovianos, é construído para validação dos resultados. / This work deals with the fuzzy-model-based control design for a class of Markovian jump nonlinear systems. A new fuzzy system modeling is proposed to approximate the dynamics of this class of systems. The structure of the new fuzzy system is composed of two levels, a crisp level which describes the Markovian jumps and a fuzzy level which describes the system nonlinearities. A sufficient condition on the existence of a stochastically stabilizing controller using a Lyapunov function approach is presented. The fuzzy-model-based control design is formulated in terms of a set of linear matrix inequalities. In addition, simulation results for a single-machine infinite-bus power system in cogeneration scheme, whose operation is modeled as an Markovian jump nonlinear system, are presented to illustrate the applicability of the technique.

Neste trabalho é apresentada uma abordagem fuzzy para a estabilização de uma classe de sistemas não-lineares com parâmetros descritos por saltos Markovianos. Uma nova modelagem fuzzy de sistemas é formulada para representar esta classe de sistemas na vizinhança de pontos de operação escolhidos. A estrutura deste sistema fuzzy é composta de dois níveis, um para descrição dos saltos Markovianos e outro para descrição das não-linearidades no estado do sistema. Condições suficientes para a estabilização estocástica do sistema fuzzy considerado são derivadas usando uma função de Lyapunov acoplada. O projeto de controle fuzzy é então formulado a partir de um conjunto de desigualdades matriciais lineares. Em adição, um exemplo de aplicação, envolvendo a representação da operação de um sistema elétrico de potência em esquema de co-geração por um sistema com saltos Markovianos, é construído para validação dos resultados. / This work deals with the fuzzy-model-based control design for a class of Markovian jump nonlinear systems. A new fuzzy system modeling is proposed to approximate the dynamics of this class of systems. The structure of the new fuzzy system is composed of two levels, a crisp level which describes the Markovian jumps and a fuzzy level which describes the system nonlinearities. A sufficient condition on the existence of a stochastically stabilizing controller using a Lyapunov function approach is presented. The fuzzy-model-based control design is formulated in terms of a set of linear matrix inequalities. In addition, simulation results for a single-machine infinite-bus power system in cogeneration scheme, whose operation is modeled as an Markovian jump nonlinear system, are presented to illustrate the applicability of the technique.