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.

The present work aims to expand the possibilities of PD 3 control strategies implementation and to evaluate, in a practical way, different strategies of fuzzy logic application in the control of processes of a didactic plant (PD 3). This was accomplished by adding fuzzy control strategies to the conventional industrial control strategies with which the PD 3 system is factory configured. The conventional strategies use PID controllers and its variations (P, PI and PD) which parameters are preset and "implanted" in the instruments. Three fuzzy control strategies were performed with temperature as the main process variable to be controlled and flow as the secondary variable to be controlled. The first strategy was the fuzzy-PID temperature control; it was used the local PID controller of PD 3 and a strategy was developed in fuzzy logic in an external workstation, for tuning of the PID parameters in real time. The PD 3 controller acts directly on the power of the heating resistances, which is the manipulated variable. This way, the temperature was controlled in the process. The second strategy, called temperature fuzzy-PID + flow, continued using the same fuzzy-PID temperature controller but was added a fuzzy control to regulate the process flow variable. This fuzzy control was developed at the work station and directly manipulates the actuator of the intelligent water inlet control valve to the heating tank. Finally, a completely fuzzy strategy was developed to control temperature and flow variables of the process. Of the three strategies implemented, completely fuzzy controller presented the best response when observed all metrics and performance indicators. / O presente trabalho tem como objetivos ampliar as possibilidades de implementação de estratégias de controle da PD 3 e avaliar de forma prática diferentes estratégias de aplicação da lógica difusa no controle de processos de uma planta didática (PD 3). Isto foi realizado adicionando estratégias de controle difusas às estratégias convencionais de controle industrial, com as quais o sistema da PD 3 vem configurado de fábrica. As estratégias convencionais utilizam controladores do tipo PID e suas variações (P, PI e PD) cujos parâmetros são pré-ajustados e “implantados” nos instrumentos. Foram realizadas três estratégias de controle difuso com a temperatura como variável principal a controlar e a vazão como variável secundaria a controlar. A primeira estratégia foi o controle de temperatura difuso-PID, na qual foi utilizado o controlador PID local da PD 3 e foi desenvolvida uma estratégia em lógica difusa, em uma estação de trabalho externa, para a sintonia em tempo real dos parâmetros PID. O controlador da PD 3 atua diretamente sobre a potência das resistências de aquecimento, sendo esta a variável manipulada. Desta maneira se realizou o controle da temperatura no processo. A segunda estratégia, denominada temperatura difuso-PID + vazão, continuou usando o mesmo controlador de temperatura difuso-PID, mas foi adicionado um controle difuso para regular a variável vazão do processo. Este controle difuso foi desenvolvido na estação de trabalho e manipula diretamente o atuador da válvula de controle inteligente de entrada de agua ao tanque de aquecimento. Por último, foi desenvolvida uma estratégia totalmente difusa para controlar as variáveis temperatura e vazão do processo. Das três estratégias implementadas, a que apresentou melhor performance foi a do controlador totalmente difuso quando observadas as métricas e índices de desempenho.

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.

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.

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.

Ce travail présente une nouvelle approche de synthèse de la commande non linéaire en suivi de trajectoire de robots manipulateurs. Malgré la richesse de la littérature dans le domaine, le problème n'a pas encore été traité de manière adéquate : en raison de l'existence inévitable dans les applications pratiques de perturbations et incertitudes telles que les forces de frottement, des perturbations externes ou les variations des paramètres il est difficile d'assurer un suivi de trajectoire de haute précision. Afin de résoudre ce problème, nous proposons tout d'abord une méthode de commande prenant en compte la performance H∞ pour le suivi de trajectoire d'un robot manipulateur. Deuxièmement, nous proposons un nouveau cadre pour la synthèse de lois de commande combinant une action anticipatrice et un retour d'état basée sur une représentation sous forme Takagi-Sugeno descripteur de la dynamique du manipulateur. Un avantage de la représentation choisie est de pouvoir simultanément simplifier le calcul des gains de commande à l'aide de LMI de dimension réduite et de réduire la complexité du correcteur en agissant sur le nombre de règles du modèle de Takagi-Sugeno. Basé sur la théorie de la stabilité de Lyapunov, le réglage du correcteur est formulé comme un problème d'optimisation LMI (inégalité matricielle linéaire). Les résultats obtenus en simulation effectuée avec un modèle de manipulateur série développé dans l'environnement Simscape MultibodyTM de Matlab R démontrent clairement l'efficacité de la méthode proposée en comparaison avec le régulateur PID et la commande CTC (Computed Torque Control). / This work presents a new design approach for trajectory tracking control of robot manipulators. In spite of the rich literature in the field, the problem has not yet been addressed adequately due to the lack of an effective control design. In general, it is difficult to adopt design to achieve high-precision tracking control due to the uncertainties in practical applications, such as friction forces, external disturbances and parameter variations. In order to cope this problem, we propose first control with H∞ performance to reference trajectory tracking control of two degrees of freedom robot. Secondly, we propose a new design framework with parametric uncertainties and unknown disturbances by using the feedback and the feedforward controllers. Using the descriptor Takagi-Sugeno systems, the design goal is to achieve a guaranteed tracking performance while signicantly reducing the numerical complexity of the designed controller through a robust control scheme. Based on Lyapunov stability theory, the control design is formulated as an LMI (linear matrix inequality) optimization problem. Simulation results carried out with a high-fidelity serial manipulator model embedded in the Simscape MultibodyTM environment of MatlabR clearly demonstrate the effectiveness of the proposed method by comparing with PID controller and computed torque controller.

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.

This thesis focuses on fuzzy neural networks. The combination of the fuzzy logic and artificial neural networks leads to the development of more robust systems. These systems are used in various field of the research, such as artificial intelligence, machine learning and control theory. First, we provide a quick overview of underlying neural networks and fuzzy systems to explain fundamental ideas that form the basis of the fields, and follow with the introduction of the fuzzy neural network theory, classification and application. Then we describe a design and a realization of the fuzzy associative memory, as an example of these systems. Finally, we benchmark the realization using the pattern recognition and control tasks. The results are evaluated and compared against existing systems.