Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Departamento de Engenharia Mecânica, 2010. / Submitted by Raquel Viana (tempestade_b@hotmail.com) on 2011-06-02T20:27:33Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Alvaro Antonio Patinõ.pdf: 1717328 bytes, checksum: 05e32790a3cb78498436825467b0d4fd (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(tempestade_b@hotmail.com) on 2011-07-03T20:51:42Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação_Alvaro Antonio Patinõ.pdf: 1717328 bytes, checksum: 05e32790a3cb78498436825467b0d4fd (MD5) / Made available in DSpace on 2011-07-03T20:51:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação_Alvaro Antonio Patinõ.pdf: 1717328 bytes, checksum: 05e32790a3cb78498436825467b0d4fd (MD5) / Grupos de elevadores são normalmente encontrados em edifícios comerciais e seu controle pode ser feito de diversas formas, incluindo desde o simples atendimento da chamada de pavimento pelo elevador que esteja mais próximo até a seleção, por meio da avaliação de múltiplos critérios, daquele que apresente a maior aptidão para atender à chamada. Nesse contexto, este trabalho tem por objetivo principal estudar a aplicação de técnicas de controle nebuloso para definir as prioridades de atribuição de elevadores para o atendimento de chamadas de pavimento, considerando um sistema moderno em que se tem o conhecimento prévio do destino de cada chamada e utilizando uma arquitetura de automação industrial para a implementação do sistema de controle do grupo de elevadores (EGCS – Elevator Group Control System). A metodologia adotada neste trabalho consistiu de realizar uma ampla pesquisa sobre os EGCS’s atualmente existentes, entender seu funcionamento e extrair de cada sistema analisado as vantagens específicas de cada estratégia e uni-las em um novo modelo baseado em técnicas de controle nebuloso. Desenvolveu-se então um controlador nebuloso com três entradas, relacionadas à distância, à disponibilidade de carga e ao tempo de espera dos passageiros, e uma saída relacionada à prioridade atribuída a cada elevador. Para a realização de testes de desempenho do sistema de controle, foi necessário desenvolver um simulador do comportamento de elevadores, o qual foi implementado por meio de um emulador de CLP, e um sistema gerador de chamadas de pavimento, o qual era responsável por gerar,com base em técnicas probabilísticas, os tempos de ocorrência das chamadas de pavimento. Desenvolveu-se ainda um software cliente OPC (OLE for Process Control) por meio do qual se fez possível capturar as informações da dinâmica dos elevadores, implementado no emulador de CLP, e realimentá-las. Além disso, incluíram-se no sistema cliente o controlador nebuloso e as rotinas de gerenciamento de dados necessárias à realização da simulação do tráfego de elevadores. Para o desenvolvimento do sistema cliente, utilizou-se a linguagem unificada de modelagem (UML), a qual descreve com diagramas padronizados o desenvolvimento do simulador e a interação com os diferentes componentes do sistema de simulação. Com base no sistema desenvolvido, realizaram-se simulações em um estudo de caso com diversos fluxos de passageiros e os resultados foram comparados com resultados de sistemas semelhantes publicados na literatura. O sistema de controle desenvolvido mostrou um desempenho compatível com o observado na literatura. _______________________________________________________________________________ ABSTRACT / Elevator groups are normally used in commercial buildings and their control can be carried out in different ways, for instance by using the nearest elevator for attending the hall calls or by using a selection process, which evaluates multiple criteria in order to compute the most suitable elevator. From this point of view, the main objective of this work is the analysis and application of fuzzy control techniques in order to define the attribution elevator priorities for attending the hall calls. This work considers a DCS (Destination Control System), which provides the control system with an a-priori knowledge of the desired floor for each hall call. Also, it makes use of an industrial automation architecture for implementing the elevator group control system (EGCS). The methodology applied in this work considers several stages, as follow: At the first stage, the background and the state of art regarding EGCS’s was analyzed in order to extract the main advantages of each control strategy used nowadays for proposing an unified model based on fuzzy logic. Secondly, a fuzzy controller was developed. It uses as inputs the distance, the elevator load availability and the passenger waiting time and outputs the suitable value of each elevator for attending the hall call. In order to validate the performance of the elevator system an elevator group simulator was developed. The elevator group dynamics was implemented using a PLC emulator and a hall call generation system was developed. This is responsible for creating a list of times when the hall calls are expected to occur based on probabilistic techniques. Additionally, an OPC (OLE for Process Control) client software was developed, which can be used for reading and feeding back all the dynamic information of the elevators. On the other hand, the client system includes the fuzzy controller and the data management routines used for performing the simulation traffic of the elevators. The UML (Unified Modeling Language) was used for implementing the client system. Such a language uses standard diagrams for describing the simulator development and the interaction between the different components of the simulator system. A case study with various passenger flows was used for simulation purposes and the achieved results were compared with the results reported in the literature, demonstrating a compatible performance of the proposed elevator control system.

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.

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.

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:56:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CarlosAGF.pdf: 527942 bytes, checksum: 0d9ef8ecd1c3f6373e19e38612cb52c2 (MD5) Previous issue date: 2005-12-19 / A hierarchical fuzzy control scheme is applied to improve vibration suppression by using an electro-mechanical system based on the lever principle. The hierarchical intelligent controller consists of a hierarchical fuzzy supervisor, one fuzzy controller and one robust controller. The supervisor combines controllers output signal to generate the control signal that will be applied on the plant. The objective is to improve the performance of the electromechanical system, considering that the supervisor could take advantage of the different techniques based controllers. The robust controller design is based on a linear mathematical model. Genetic algorithms are used on the fuzzy controller and the supervisor tuning, which are based on non-linear mathematical model. In order to attest the efficiency of the hierarchical fuzzy control scheme, digital simulations were employed. Some comparisons involving the optimized hierarchical controller and the non-optimized hierarchical controller will be made to prove the efficiency of the genetic algorithms and the advantages of its use / Nesse trabalho apresenta-se um esquema de controle hier?rquico, utilizado para controlar um sistema eletromec?nico, em que um supervisor inteligente, baseado em l?gica nebulosa, faz a fus?o de sinais de controle oriundos de dois controladores: um robusto e um nebuloso do tipo Takagi-Sugeno-Kang. Atrav?s da combina??o de sinais de controle busca-se a simplifica??o no projeto de controladores e a obten??o de melhores desempenhos. Nessa pesquisa o controlador robusto ? projetado com base no modelo linearizado, do sistema eletromec?nico. No projeto desse controlador objetivou-se uma resposta r?pida, com uma r?pida acomoda??o e uma boa rejei??o a dist?rbios. O controlador nebuloso ? sintonizado, atrav?s de um algoritmo gen?tico, com base no modelo n?o linear, buscando uma boa velocidade no rastreamento de refer?ncias, com sinais de controle dentro dos limites de satura??o do servo-atuador. O supervisor tamb?m foi sintonizado por um algoritmo gen?tico. Esse sistema de controle demonstra ent?o, a combina??o de t?cnicas de controle distintas para resolver um problema em que t?cnicas de controle linear podem n?o propiciar uma solu??o adequada, devido ao fato do problema apresentar especifica??es conflitantes. O objetivo principal ? suprimir vibra??es mec?nicas obedecendo a crit?rios de desempenho previamente estipulados. Atrav?s de simula??es digitais avaliou-se o desempenho do sistema controlado, examinou-se a supress?o de vibra??es no que diz respeito ao seguimento de refer?ncia na presen?a de dist?rbios. Os resultados obtidos s?o comparados com os apresentados em Ara?jo (2002), de forma a comprovar a efici?ncia do m?todo de obten??o autom?tica dos par?metros de sistemas nebulosos

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao Joabe Amaral.pdf: 1492594 bytes, checksum: 667940ee64ccf9cbf29cbf0ed1db27a0 (MD5) Previous issue date: 2012-02-27 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / In this dissertation, a robust fuzzy PID Takagi-Sugeno control methodology based on gain and phase margins specifications for dynamic systems with time delay in continuous time domain is proposed. A fuzzy model based on the Takagi-Sugeno structure is used to represent the dynamic system to be controlled. Thus, from the input and output data of the dynamic system, the Gustafson-Kessel fuzzy clustering algorithm is used to estimate the parameters of the antecedent proposition (input space) and the rules number of the fuzzy model, while the least mean squares algorithm is used to estimate the parameters of the sub-linear models of the consequent proposition (output space) of the fuzzy model. A mathematical formulation based on PDC (parallel and distributed compensation) strategy is defined from the gain and phase margins specifications for the calculation of PID controllers sub-parameters, in the robust fuzzy PID controller rule base, the linear sub-models parameters of the dynamic system model fuzzy rule base to be controlled. An analysis of necessary and sufficient conditions for robust fuzzy PID controller design, with the proposal of one axiom and two theorems are presented. Computational results to validation of the proposal compared to others control methods widely cited in the literature, with the application in the angular position control of a robotic manipulator, are also presented. / Nesta dissertação é proposta uma metodologia de controle PID nebuloso robusto baseado nas especificações das margens de ganho e fase, para sistemas dinâmicos com atraso, no domínio do tempo contínuo. Um modelo nebuloso com estrutura Takagi-Sugeno é utilizado para representar o sistema dinâmico a ser controlado. Assim, a partir dos dados de entrada e saída do sistema dinâmico, o algoritmo de agrupamento nebuloso Gustafson-Kessel é utilizado para estimar os parâmetros da proposição no antecedente (espaço de entrada) e o número de regras do modelo nebuloso, enquanto que o algoritmo de mínimos quadrados é utilizado para estimar os parâmetros dos sub-modelos lineares da proposição no consequente (espaço de saída) do modelo nebuloso. Uma formulação matemática fundamentada na estratégia de Compensação Paralela e Distribuída (PDC) é definida, a partir das especificações das margens de ganho e fase, para o cálculo dos parâmetros dos sub-controladores PID, na base de regras do controlador PID nebuloso robusto, em função dos parâmetros dos sub-modelos lineares na base de regras do modelo nebuloso do sistema dinâmico a ser controlado. Uma análise das condições necessárias e suficientes de projeto do controlador PID nebuloso robusto, com a proposta de um axioma e dois teoremas, são apresentados. Resultados computacionais para a validação da metodologia proposta comparada a dois métodos de controle nebuloso propostos por Teixeira e Zak (1999) e Wang, Tanaka e Griffin (1996), amplamente utilizados na literatura, com aplicação ao problema de controle de posição angular de um manipulador robótico, também são apresentados.

Submitted by Maria Aparecida (cidazen@gmail.com) on 2017-08-24T11:30:17Z No. of bitstreams: 1 Fernanda Lima.pdf: 9275191 bytes, checksum: 7f56bba066e97503f4da03ab7ab861c9 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-24T11:30:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Fernanda Lima.pdf: 9275191 bytes, checksum: 7f56bba066e97503f4da03ab7ab861c9 (MD5) Previous issue date: 2015-08-31 / A fuzzy project Takagi-Sugeno (TS) with robust stability based on the specifications of the gain and phase margins via multi-objective genetic algorithm in continuos time domain is proposed in this master thesis. A Fuzzy C-means (FCM) clustering algorithm is used to estimate the antecedent parameters and rules number of a fuzzy TS model by means of the input and output experimental data of the plant to be controlled, while minimum squares algorithm estimate the consequent parameters. A multi-objective genetic strategy is defined to adjust the parameters of a fuzzy PID controller, so that, the gain and phase margins of the fuzzy control system are close to the specified values. Two theorems are proposed to analyse the necessary and sufficient conditions for the fuzzy PID controller design to ensure the robust stability in the close-loop control. The fuzzy PID controller was simulated in the Simulink environment and compared with lead and delay compensator. Experimental results obtained in a control platform in real time to validation the methodology proposed are presented and compared with fuzzy PID controller obtained by the Ziegler Nichols method. The results demonstrate the effectiveness and practical feasibility of the proposed methodology. / Um projeto de controle nebuloso Takagi-Sugeno(TS) com estabilidade robusta baseado nas especificações das margens de ganho e fase via algoritmo genético multiobjetivo no domínio do tempo contínuo é proposto nesta dissertação. Um algoritmo de agrupamento Fuzzy C-Means (FCM) é usado para estimar os parâmetros do antecedente e o número da regras de um modelo nebuloso TS, por meio dos dados experimentais de entrada e de saída da planta a ser controlada, enquanto que o algoritmo de mínimos quadrados estima os parâmetros do consequente. Uma estratégia genética multiobjetiva é definida para ajustar os parâmetros de um controlador PID nebuloso, de modo que, as margens de ganho e fase do sistema de controle nebuloso estejam próximos dos valores especificados. São propostos dois teoremas que analisam as condições necessárias e suficientes para o projeto do controlador PID nebuloso de modo a garantir a estabilidade robusta na malha de controle. O controlador PID nebuloso foi simulado no ambiente Simulink e comparado com compensadores de avanço e de atraso e os resultados analisados. Resultados experimentais obtidos em uma plataforma de controle, em tempo real, para validação da metodologia proposta são apresentados e comparado com controlador PID nebuloso obtido pelo método de Ziegler Nichols. Os resultados obtidos demonstram a eficácia e viabilidade prática da metodologia proposta.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao Danubia.pdf: 4153198 bytes, checksum: f8dd2d9ab5e8fbfa00744bcff5dce73b (MD5) Previous issue date: 2013-09-30 / In this master thesis, a robust fuzzy digital PID control methodology based on gain and phase margins specifications, is proposed. A mathematical formulation, based on gain and phase margins specifications, the Takagi-Sugeno fuzzy model of the plant to be controlled, the structure of the digital PID controller and the time delay uncertain system, was developed. From input and output data of the plant, the fuzzy clustering Fuzzy C-Means (FCM) algorithm estimates the antecedent parameters (operation areas ) and the rules number of Takagi-Sugeno fuzzy model. The least squares algorithm provides the consequent parameters linear submodels. A multiobjective genetic strategy is defined to tune the fuzzy digital PID controller parameters, so the gain and phase margins specified to the fuzzy control system are get. An analysis of necessary and sufficient conditions for fuzzy digital PID controller design with robust stability, with the proposal of the two theorems are presented. The digital fuzzy PID controller was implemented on a platform designed for monitoring and control in real time, based on CompactRIO and LabVIEW 9073, National Instruments, of the Laboratory of Computational Intelligence Applied to Technology (ICAT/DEE/IFMA), applying the temperature control of a thermal plant. Experimental results show the efficiency of the proposed methodology, through tracking of the reference and the gain and phase margins keeping closed of the specified ones. / Nesta dissertação é proposta uma metodologia para projeto de controle PID digital nebuloso robusto baseado nas especificações das margens de ganho e fase. É desenvolvida uma formulação matemática, baseada nas especificações das margens de ganho e fase, no modelo nebuloso Takagi-Sugeno da planta a ser controlada, na estrutura do controlador PID digital e o atraso de tempo do sistema incerto. A partir dos dados de entrada e saída da planta, o algoritmo de agrupamento nebuloso Fuzzy C-Means (FCM), estima os parâmetros do antecedente (regiões de operação) e o número de regras do modelo nebuloso Takagi-Sugeno. O algoritmo de mínimos quadrados fornece os parâmetros dos submodelos lineares do consequente. Uma estratégia genética multiobjetiva é utilizada para encontrar os parâmetros do controlador PID digital nebuloso, de modo que as margens de ganho e fase especificadas para o sistema de controle nebuloso sejam alcançadas. Uma análise das condições necessárias e suficientes para o projeto do controlador PID digital nebuloso com estabilidade robusta, a partir da proposta de dois teoremas, é apresentada. O controlador PID digital nebuloso projetado foi implementado numa plataforma para supervisão e controle em tempo real, baseada no CompactRIO 9073 e no software LabVIEW, da National Instruments, do Laboratório de Inteligência Computacional Aplicada à Tecnologia (ICAT/DEE/IFMA), com aplicação ao controle de temperatura de uma planta térmica. Resultados experimentais mostram a eficiência da metodologia proposta, uma vez que a trajetória de referência é seguida e as margens de ganho e fase permanecem próximas às especificadas.