Στην παρούσα διπλωματική εργασία προσομοιώθηκε, μέσω του προγράμματος Matlab και συγκεκριμένα μέσω της εργαλειοθήκης Simulink, ένα υβριδικό μικροδίκτυο το οποίο αποτελούνταν από μια φωτοβολταϊκή διάταξη των 85W, ένα συσσωρευτή ιόντων-λιθίου (Liion battery), δυο DC-DC μετατροπείς και ένα R-L φορτίο. Στην συνέχεια πραγματοποιήθηκαν 4 διαφορετικές τεχνικές ελέγχου σε 2 σημεία, έναν στην πλευρά του φωτοβολταϊκού και έναν στην πλευρά της μπαταρίας. Ο έλεγχος στην πλευρά του φωτοβολταϊκού στόχευε το ρεύμα του φωτοβολταϊκού κάθε χρονική στιγμή να έχει την κατάλληλη τιμή προκειμένου να επιτυγχάνεται η μέγιστη ισχύς μέσω σημείου απόδοσης της μέγιστης ισχύος (MPPT). Ο έλεγχος στην πλευρά της μπαταρίας έχει ως σκοπό την διατήρηση της τάσης του φορτίου στα 100 V.(Vload_reference=100V). Οι έλεγχοι που πραγματοποιήθηκαν ήταν με χρήση PI ελεγκτών, έλεγχοι εκμεταλλευόμενοι την παθητικότητα του Euler-Lagrange συστήματος (PBC), με χρήση ασαφών (fuzzy) ελεγκτών και με χρήση νευρο-ασαφών (neuro-fuzzy) ελεγκτών. / In this diploma thesis a DC hybrid microgrid was simulated by using the program Matlab and specifically the toolbox Simulink. The microgrid consists of a photovoltaic array, a Li-ion battery storage, two DC-DC converters and an R-L load. Four different control methods were then applied to our system in 2 places, one on the photovoltaic array and one on the battery. The one on the photovoltaic array aimed that the PV current would be such that every time the maximum power from the PV would be achieved through a maximum power point tracker. The one on the battery has the purpose of maintaining the load voltage at 100 Volts. The control methods which were implied were PI controllers, passivity based control, fuzzy controllers and neuro-fuzzy controllers.

A captação eficaz da energia eólica ocorre por meio de turbinas de três pás com ângulo de passo e velocidade de rotação ajustáveis, sendo o ajuste do ângulo de passo utilizado para limitar a captação de energia na ocorrência de ventos muito fortes e o ajuste da velocidade de rotação utilizado para maximizar a captação da energia cinética dos ventos fracos. Neste regime de operação, o gerador deve converter a energia mecânica de entrada, caracterizada por velocidade de rotação e conjugado variáveis, em energia elétrica de saída nos padrões da rede elétrica a que estão conectados, caracterizada por tensão de valor eficaz e freqüência constantes. No presente trabalho, a conversão eletromecânica de energia é realizada por um gerador de indução duplamente alimentado, excitado pelos enrolamentos rotóricos por meio de um conversor eletrônico. O comportamento estocástico dos ventos e as não linearidades significativas da turbina eólica e do gerador motivaram a utilização de controladores difusos, elaborados de acordo com a seguinte metodologia: a base de regras foi estabelecida a partir dos princípios físicos e da dinâmica desejada para o sistema em malha fechada; as funções de pertinência de entrada foram distribuídas de maneira a garantir uma maior sensibilidade nas regiões próximas ao valor de referência; a distribuição das funções de pertinência de saída proporciona um aumento significativo da intensidade da ação de controle conforme a saída do sistema se afaste do valor de referência; e, a sintonia fina foi feita pelo dimensionamento dos universos de discurso de maneira a garantir a estabilidade do sistema em malha fechada e a dinâmica desejada para a variável controlada. Os resultados das simulações computacionais de variações em degrau nos valores de referência, tanto da velocidade de rotação quanto da potência reativa, demonstram dinâmica estável, sem overshoot ou erro de regime permanente. Destaca-se que, em relação ao estado-da-arte, o controlador difuso da velocidade de rotação proporciona uma dinâmica semelhante, mas com uma ação de controle desprovida de transitórios e picos 65% menores e o controlador difuso de potência reativa impõe uma resposta 64% mais rápida. Os resultados de simulações computacionais de regimes reais de ventos ilustram as atuações do sistema de controle, no ângulo de passo e na velocidade de rotação da turbina, para proporcionar ao aerogerador uma operação suave e estável sob diversos regimes de vento, desde os mais fracos até os mais intensos e turbulentos. / The efficient capture of aeolic-energy occurs by means of three blades turbines with adjustable pitch-angle and angular-speed. The pitch-angle adjustment is utilized to limit the aeolic-energy capture when occur very strong winds and, the angular speed adjustment is utilized to maximize the capture of kinetic energy of weak winds. In this mode of operation the generator must convert the input mechanical energy, which is characterized by variable angular speed and variable torque, in the output electrical energy that must obey the standards of the electrical network with constant RMS-voltage and frequency, where the aeolic-generator is connected. In this work the electromechanical energy conversion is done by one double-fed induction generator excited by means of an electronic converter applied to the rotor winding. The air masses complex dynamics, the wind regime stochastic nature, and the turbine and generator non-linear behavior motivated the use of the fuzzy controllers, elaborated in agreement with the following methodology: the rule base was established from the system\'s physical principles and from the desired closed loop dynamics; the input membership functions was distributed so that ensure a bigger sensibility in the regions near the reference value; the output membership functions distribution provide a control action significant increase as the systems output move away from the reference value; and, the fine tuning was made via scaling universes of discourse. The computer simulation\'s results of the, rotational speed and reactive power, reference values step, demonstrated stable dynamics, without overshoot or steady state error. It is emphasize that, in relation to state-of-art, the fuzzy speed controller provide similar dynamic, but with a control action without transients and peaks 65% smaller and the fuzzy reactive power controller impose a 64% faster response. Some computer simulations of the wind real regime show the pitch-angle and turbine angular speed reactions so that to supply the wind generator with a soft and stable operation, from the weak winds up to the most strong and turbulent winds.

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.

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.

Στόχος της παρούσας διπλωματικής εργασίας είναι η εργαστηριακή εξομοίωση της μηχανικής ροπής που εμφανίζεται στο δρομέα μιας πραγματικής ανεμογεννήτριας με τη μέθοδο της ταχείας προτυποποίησης. Η μέθοδος αυτή παρέχει τη δυνατότητα εξομοίωσης του προς μελέτη αντικειμένου, στην προκειμένη περίπτωση της ανεμογεννήτριας, χωρίς να είναι απαραίτητες οι δοκιμές σε πραγματικό εξοπλισμό, διευκολύνει τη μελέτη της ανεμογεννήτριας σε διάφορες συνθήκες και με διαφορετικές κάθε φορά παραμέτρους, χωρίς να είναι απαραίτητη η αναμονή προκειμένου ο άνεμος να είναι κατάλληλος ώστε να κάνουμε δοκιμές στο πραγματικό σύστημα και τέλος δίνει το πλεονέκτημα της αποφυγής βλαβών του πραγματικού εξοπλισμού. Απαραίτητα στοιχεία για να επιτευχθεί ο στόχος της εργασίας είναι μια πειραματική διάταξη, στην οποία θα πραγματοποιηθούν οι δοκιμές και οι μετρήσεις, καθώς επίσης κάποια ανεμολογικά δεδομένα σε συνδυασμό με τα χαρακτηριστικά της πραγματικής ανεμογεννήτριας της οποίας τη ροπή θα εξομοιώσουμε υπό κλίμακα. Η πειραματική διάταξη μπορεί να περιγραφεί συνοπτικά από το σχήμα της Εικ.1. Χρησιμοποιώντας τα ανεμολογικά δεδομένα υπολογίστηκε η ροπή στον δρομέα της πραγματικής ανεμογεννήτριας συναρτήσει της ταχύτητας του ανέμου. Αυτή την ροπή την παρήγαμε υπό κλίμακα στο εργαστήριο, στον άξονα ενός ασύγχρονου τριφασικού κινητήρα, εφαρμόζοντας έλεγχο ροπής. Η πειραματική διάταξη που χρησιμοποιήθηκε περιλαμβάνει μια ασύγχρονη μηχανή, μια μηχανή συνεχούς ρεύματος, ένα μονοφασικό ωμικό φορτίο, έναν τριφασικό αντιστροφέα πηγής τάσης και έναν μικροεπεξεργαστή με τον οποίο υλοποιείται η διαδικασία του ελέγχου. Ο έλεγχος της ασύγχρονης μηχανής γίνεται ρυθμίζοντας την τάση εξόδου του αντιστροφέα κατά πλάτος και συχνότητα, παλμοδοτώντας κατάλληλα τα διακοπτικά στοιχεία του. Το κύκλωμα παλμοδότησης υλοποιείται μέσω του μικροεπεξεργαστή, χρησιμοποιώντας τη μέθοδο ημιτονοειδούς διαμόρφωσης εύρους παλμών (Sinusoidal Pulse Width Modulation, SPWM). Ανάλογα με την τιμή του σφάλματος της ροπής ρυθμίζονται κατάλληλα οι παράμετροι της παλμοδότησης χρησιμοποιώντας τη μέθοδο του ασαφούς ελέγχου (Fuzzy Control). Για τη μέτρηση της ροπής στον άξονα του ασύγχρονου κινητήρα, που αποτελεί το σήμα ανάδρασης του ελέγχου, χρησιμοποιήθηκε ένα ροπόμετρο. Ιδιαίτερα ενδιαφέρουσα είναι η παραγωγή του κώδικα με τον οποίο γίνεται η εξομοίωση και ο έλεγχος. Αρχικά γίνεται μοντελοποίηση του κυκλώματος στο περιβάλλον Simulink και στη συνέχεια, χρησιμοποιώντας τα κατάλληλα εργαλεία, ακολουθείται μια αυτόματη διαδικασία παραγωγής του κώδικα και εκτέλεσή του από τον μικροεπεξεργαστή (DSP). Η χρήση του μικροεπεξεργαστή προσέφερε επίσης αρκετά πλεονεκτήματα και διευκόλυνε την πειραματική διαδικασία. Χρησιμοποιώντας τον μικροεπεξεργαστή για τη διεξαγωγή του ελέγχου, αποφεύχθηκε η χρήση επιπλέον διατάξεων ελέγχου. Επίσης, οι περιφερειακές μονάδες του ήταν ιδιαίτερα χρήσιμες κατά τη δειγματοληψία των μεταβλητών ανάδρασης, κατά την παραγωγή των παλμών της SPWM αλλά και κατά την καταγραφή των δεδομένων. / The main objective of this thesis is the implementation of the mechanical torque that appears on the rotor of a real wind turbine, using the method of rapid prototyping. That method has many advantages. The main advantage is that the use of a real wind turbine was avoided and that minimized the cost of research. A second advantage is that it was not necessary to wait for convenient weather conditions in order to carry out the experiments. In addition, damages of equipment were avoided using the method of rapid prototyping In order to accomplice this objective it is necessary to have an experimental construction, which will be used for tests and measurements, as well as the use of wind speed data and the characteristics of a real wind turbine, which will be used to calculate in scale the real torque that appears on the rotor. The experimental construction is shown in Pic.2. The torque on the rotor of the real wind turbine was calculated as a function of wind speed. That torque was implemented in scale using torque control of an induction motor in the laboratory. The experimental construction includes an induction machine, a constant current machine, a single-phase resistive load, a three-phase voltage source inverter and a digital signal processor, which is used to accomplice the control procedure. The torque control of the induction machine is achieved by regulating the amplitude and the frequency of the output voltage of the inverter, using the appropriate pulses to drive the IGBTs. The microprocessor produces the pulses using the method of Sinusoidal Pulse Width Modulation (SPWM). The parameters of the pulses are proportional to the torque error and are appropriately calculated using the method of Fuzzy Control. A torque meter was used in order to measure the torque on the shaft of the induction motor, which was the feedback signal for the control procedure. The code generation is achieved using a microprocessor (DSP). Initially, a simulation model is made using the program Simulink and then, using the right tools, the code is generated and run using the microprocessor. Using the microprocessor had many advantages and made the experiment procedure easier. Initially, additional control devices were not necessary during the experiments. Also, the microprocessor peripherals were useful during the sampling of feedback signals, during the calculation of SPWM pulses and during data recording.

Made available in DSpace on 2016-08-31T13:33:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CarlosATJ_DISSERT.pdf: 1400259 bytes, checksum: 184796e233464e3bc2273006b4336ffc (MD5) Previous issue date: 2014-07-18 / Given the recent technological advances in the area of control engineering, advances many studies were performed to develop more precise and efficient controllers. According to the classical control theory, the main method currently used in process control is the Proportional Integrative Derivative controller (PID). Other technologies have also been developed to achieve similar results under other theoretical point of view. A specific tool that allows its application in process control is fuzzy logic. Besides allowing modeling in accordance with the PID controller, fuzzy logic also provides their use in nonlinear systems or in cases who do not admit mathematical modeling. Results obtained in academic studies that showed improvements in control systems, when the unification of classical control theory with fuzzy logic, there is a need to assess such effects. For this purpose, it is proposed mathematical modeling of a plant controlled by the level of a tank, in order to allow simulation and analysis from the point of view of the application of two different controllers: Fuzzy PD+I and the conventional PID. The results of this study demonstrated that the Fuzzy PD+I controller presented a satisfactory performance during the task of regulating the plant from standard input signals / Diante dos recentes avanços tecnológicos na área de engenharia de controle, muitas pesquisas foram realizadas no sentido de desenvolver controladores cada vez mais precisos e eficientes. De acordo com a teoria de controle clássica, o principal método utilizado atualmente no controle de processos é o controlador Proporcional Integrativo Derivativo (PID). Outras tecnologias também foram desenvolvidas para alcançar resultados semelhantes, sob outro ponto de vista teórico. Uma ferramenta específica que permite a sua aplicação em controle de processos é a Lógica Fuzzy. Além de permitir a modelagem em conformidade com o controlador PID, a Lógica Fuzzy também proporciona a sua utilização em sistemas não lineares ou em casos que não admitem modelagem matemática. Diante dos resultados obtidos em estudos acadêmicos que apontaram melhorias em sistemas de controle, quando da unificação da teoria de controle clássica com a Lógica Fuzzy, verificou-se a necessidade de avaliar tais efeitos. Com este objetivo, é proposta a modelagem matemática de uma planta, controlada pelo nível de um tanque, de forma a permitir a simulação e análise sob o ponto de vista da aplicação de dois controladores diferentes: O Fuzzy PD+I e o PID convencional. Os resultados obtidos neste trabalho demonstraram que o controlador Fuzzy PD+I apresentou desempenho satisfatório durante a tarefa de regulação da planta a partir de sinais de entrada padrão

[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.

[pt] Nesta dissertação foram desenvolvidas técnicas de controle por aprendizado acelerado e Neuro-Fuzzy, aplicadas em um sistema servo-hidráulico para ensaio de fadiga. Este sistema tem o propósito de fazer ensaios em materiais para prever a resistência à fadiga dos materiais. O trabalho envolveu quatro etapas principais: levantamento bibliográfico, desenvolvimento de um controle por aprendizado acelerado, desenvolvimento de um controle por aprendizado Neuro-Fuzzy, e implementação experimental dos modelos de controle por aprendizado proposto em uma máquina de ensaios de materiais. A implementação do controle por aprendizado acelerado foi feita a partir do modelo de controle desenvolvido por Alva, com o objetivo de acelerar o processo de aprendizagem. Esta metodologia consiste em fazer um controle do tipo bang-bang, restringindo a servo-válvula a trabalhar sempre em seus limites extremos de operação, i.e., procurando mantê-la sempre completamente aberta em uma ou outra direção. Para manter a servo-válvula trabalhando em seus limites de seu funcionamento, os instantes ótimos para as reversões são obtidos pelo algoritmo de aprendizado, e armazenados em tabelas específicas para cada tipo de carregamento. Estes pontos de reversão dependem de diversos fatores, como a amplitude e carga média da solicitação, e são influenciados pela dinâmica do sistema. Na metodologia proposta, a lei de aprendizado inclui um termo de momentum que permite acelerar a aprendizagem dos valores das tabelas constantemente durante a execução dos testes, melhorando a resposta a cada evento. O desenvolvimento de um controle por aprendizado Neuro-Fuzzy foi motivado pela necessidade de ter um agente com a capacidade de aprendizado e armazenamento dos pontos ótimos de reversão. Este modelo de controle também consiste na implementação de um controle do tipo bang-bang, trabalhando com a servo-válvula sempre nos seus limites extremos de operação. O instante de reversão é determinado pelo sistema Neuro-Fuzzy, o qual tem como entradas a gama (dobro da amplitude) e o valor mínimo do carregamento solicitado. O processo de aprendizado é feito pelas atualizações dos pesos do sistema Neuro-Fuzzy, baseado nos erros obtidos durante a execução dos testes, melhorando a resposta do sistema a cada evento. A validação experimental dos modelos propostos é feita em uma máquina servohidráulica de ensaios de fadiga. Para este fim, o algoritmo de controle proposto foi implementado em tempo real em um módulo de controle CompactRIO da National Instruments. Os testes efetuados demonstraram a eficiência da metodologia proposta. / [en] In this thesis, accelerated learning and Neuro-Fuzzy control techniques were developed and applied to a servo-hydraulic system used in fatigue tests. This work involved four main stages: literature review, development of an accelerated learning control, development of a Neuro-Fuzzy control, and implementation of the learning control models into a fatigue testing machine. The accelerated learning control was implemented based on a learning control developed in previous works, introducing a faster learning law. Both learning control methodologies consist on implementing a bang-bang control, forcing the servovalve to always work in its operational limits. As the servo-valve works in its operational limits, the reversion points to achieve every peak or valley in the desired history are obtained by the learning algorithm, and stored in a specific table for each combination of minimum and mean load. The servo-valve reversion points depend on a few factors, such as alternate and mean loading components, while they are as well influenced by the system dynamics. In the proposed accelerated methodology, the learning law includes one momentum term that allows to speed up the learning process of the table cell values during the execution of the tests. The developed Neuro-Fuzzy control also consists on a bang-bang control, making the servo-valve work in its operational limits. However, here the instant of each reversion is determined by the Neuro-Fuzzy system, which has the load range and minimum load required as inputs. The learning process is made by the update of the Neuro-Fuzzy system weights, based on the errors obtained during the execution of the test.The experimental validation of the proposed models was made using a servo-hydraulic testing machine. The control algorithm was implemented in real time in a C-RIO computational system. The tests demonstrated the efficiency of the proposed methodology.

Submitted by Alison Vanceto (alison-vanceto@hotmail.com) on 2017-01-03T12:57:22Z No. of bitstreams: 1 DissMRS.pdf: 7075641 bytes, checksum: 8e6f815544b7f6f2ce4a1a5a47b25482 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2017-01-16T16:33:09Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissMRS.pdf: 7075641 bytes, checksum: 8e6f815544b7f6f2ce4a1a5a47b25482 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2017-01-16T16:33:38Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissMRS.pdf: 7075641 bytes, checksum: 8e6f815544b7f6f2ce4a1a5a47b25482 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-16T16:33:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissMRS.pdf: 7075641 bytes, checksum: 8e6f815544b7f6f2ce4a1a5a47b25482 (MD5) Previous issue date: 2016-12-14 / Não recebi financiamento / In recent years, companies have used Artificial Intelligence (AI) techniques to facilitate the decisionmaking process in manufacturing systems. The use of these techniques allows increased performance of Flexible Manufacturing System (FMS). The automation of the process using computational resources allows a deeper analysis of the system conditions, which sometimes result in a better decision taking. In this sense, the Fuzzy Logic has been engaged to carry out this task, because it has the characteristic of dealing easily with inaccurate information and encoding knowledge specialist in Fuzzy rules. However, as soon as the system complexity increases, the task of generating a Fuzzy Rule Base (FRB) appropriate to the proposed system becomes increasingly difficult. To assist this process of generation of the FRB, several techniques can be used and among them stand out the search technique called Evolutionary Algorithm (EA). The EA is used, for example, for tuning the FRB of the FMS through the reduction of the optimization variables values as Makespan or Tardiness. In the case of variable called Makespan, the tuning occurs when the EA generates an FRB that reduces the makespan values of a FMS. However, the construction of the EA that effectively generates a tuning FRB is not trivial. It is required to be in the process, the construction of various EA with different selection methods and different mutation rates among other settings until an appropriate EA for a given situation appears. Therefore, in this study we aim to build an environment configuration and performance analysis of EAs in order to define the tuning FRB of the Fuzzy Control System of an FMS, i.e., it is intended to investigate how the EA ideal parameter scenario used for tuning the FRB of the said control system. In this study, the used EA was an extension of Genetic Algorithm (GA). For implementing the proposal, an evolutionary system for configuration and analysis of this variant of the GA was created. In this system, entitled "EvolSys - Evolutionary System" parameters of the system as Number of Input Variables of FRB, Number of Output Variables of FRB, Population Size, Mutation Rate and the EA Crossover Rate, among others are configured and then, one FRB is generated. Using this, there is an EA analysis of the possibility for choosing a FRB that will provide the reduction of makespan in FMS. Consequently, through this study, we may conclude that the use of EAs in collaboration with Fuzzy system may become an important tool for turning the system responsibility to the sequences of an FMS operation. Accordingly, the environment created meets the configuration step and analysis of EAs. / Nos últimos anos, empresas tem usado técnicas de Inteligência Artificial (AI) para auxiliar o processo de tomada de decisão em sistemas de manufatura. O uso dessas técnicas possibilita o aumento do desempenho dos Sistemas Flexíveis de Manufatura (FMS), uma vez que a automatização do processo com o uso de recursos computacionais permite uma análise mais profunda das condições do sistema o que, por vezes, resulta em uma melhor tomada de decisão. Neste sentido, a Lógica Fuzzy vem sendo usada para realizar essa tarefa, pois ela tem a característica de lidar facilmente com informações imprecisas, codificando o conhecimento do especialista nas chamadas Regras Fuzzy. Entretanto, à medida que a complexidade do sistema aumenta, a tarefa de gerar uma Base de Regras Fuzzy (FRB) adequada ao sistema proposto se torna cada vez mais difícil. Para auxiliar esse processo de geração da FRB, várias técnicas podem ser usadas e dentre elas destaca-se a técnica de busca denominada Algoritmo Evolutivo (EA). O EA pode ser usado, por exemplo, para a sintonia da Base de Regras Fuzzy do Sistema de Controle de um FMS por intermédio da redução de valores de variáveis de otimização como Makespan ou Tardiness. No caso da variável denominada Makespan, a sintonia ocorre quando o EA gera uma FRB que reduz os valores do makespan do FMS em questão. Entretanto, a construção do EA que efetivamente gera uma FRB sintonizada para um FMS não é trivial, pois é necessário que haja, nesse processo, a construção de vários tipos de EA com métodos de seleção diferentes, taxas de cruzamento e mutação diferentes dentre outras configurações, até que se encontre o EA adequado à uma dada situação. Sendo assim, no presente trabalho, o objetivo é a construção de um ambiente de configuração e análise de desempenho de EAs para sintonia da FRB do Sistema de Controle de um FMS, ou seja, pretende-se investigar qual o cenário de parâmetros ideal do EA usado na sintonia da FRB do referido sistema de controle. No presente trabalho, o EA usado foi uma extensão do Algoritmo Genético (GA). Para implementação da proposta, um Sistema Evolutivo para configuração e análise dessa variante do GA foi criado. Nesse sistema, intitulado “EvolSys - Evolutionary System”, parâmetros dos sistema como Número de Varáveis de Entrada da FRB, Número de Variáveis de Saída da FRB, Tamanho da População, Taxa de Mutação e Taxa de Cruzamento do EA, dentre outros são configurados e, por consequência, uma FRB é gerada. Com isso, há a possiblidade da análise do EA para a escolha de uma FRB que venha propiciar a redução do makespan em FMSs. Portanto, é possível concluir, a partir desse trabalho, que o uso de EAs em colaboração com os sistemas Fuzzy pode vir a se tornar uma importante ferramenta para sintonia da Base de Regras do sistema responsável pelo sequenciamento das operações de um FMS e, nesse sentido, o ambiente criado cumpre a etapa de configuração e análise do desempenho de EAs.

CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Esse trabalho propõe a modelagem e o controle neuro-fuzzy aplicados na estabilidade estática de um veículo de duas rodas do tipo pêndulo invertido, utilizando como método de otimização a evolução diferencial. Durante a fase de modelagem, determinam-se as incertezas relacionadas aos parâmetros e também à resposta do modelo neuro-fuzzy. Verifica-se que este é capaz de se ajustar satisfatoriamente aos dados extraídos experimentalmente do veículo. Na determinação do controlador neuro-fuzzy, testam-se três estratégias de ajuste de parâmetros, sendo duas delas propostas neste texto, e os resultados são comparados entre si e aos obtidos através de controladores clássicos, e verifica-se experimentalmente e por meio de testes estatísticos que as abordagens propostas apresentam grande capacidade de adaptação às restrições impostas à planta, garantindo a estabilidade estática e a eficiência energética do sistema. / This work proposes the neuro-fuzzy modeling and control applied to the static stability of a two-wheeled inverted pendulum vehicle, using differential evolution as optimization technique. During the modeling phase, the uncertainties related to the parameters and also to the neuro-fuzzy model response are determined. It is possible to verify that the neuro-fuzzy system is capable of satisfactorily adjusts to the data experimentally extracted from the vehicle. In the determination of the neuro-fuzzy controller, three strategies of parameter adjustment are tested, two of them being proposed in this text, and the results are compared between them and those obtained through classical controllers, and it is verified experimentally and through tests that the proposed approaches present a great capacity to adapt to the constraints imposed on the plant, guaranteeing the static stability and the energy efficiency of the system. / Dissertação (Mestrado)