This thesis deals with the control of nonlinear systems governed by nonlinear state equations of the form =f(x)+g(x)u with state and input constraints, and subjected to model uncertainties. Classical linearization methods lead to adequate results when the model is accurate and the reference signals are well-conditioned and have low amplitude. However, this may not be the case for inputs such as large steps or when uncertainties are not to be neglected. The problem of bounds on control and state variables is tackled by using the reference governor approach which guarantees that the constraints are satisfied for a general class of input commands while stability is also assured. The main idea behind the reference governor is to manage the reference signal which is supplied to the inner loop controller in such a way that violation of the constraints is avoided. Model uncertainties are treated by using fuzzy logic adaptation features. Fuzzy blocks are used in order to approximate the nonlinear functions f(x) and g(x) that appear in the state equations. This thesis also describes some theoretical difficulties encountered in some of previous work in the field, especially when fuzzy or neural estimators are used for the estimation of the nonlinear functions. Despite the apparent success (because the tracking error seems to be tending to zero), some subtle details related to the proof of stability are pointed out. Basically, the difficulties may stem from the fact that the Lyapunov method is used assuming that the tracking error converges to zero. Moreover, an external control signal us which acts like a sliding mode control is used to guarantee stability and it assumes that the function estimates converge to their real values. Here, it is shown that making use of this previous approach the tracking error does not tend to zero when t. An explicit equation for computing the steady-state error is presented. Moreover, despite many propositions for the introduction of an external control signal us to force stability, it is verified that its use is not necessary to assure the tracking error stability if some free parameters are properly initialized. Also, it is noted that the tracking error is bounded and can be reduced through a convenient choice of design parameters. Finally it is shown that in the method presented in the previous work, the estimates of f(x) and g(x) are not required to be accurate to achieve stability. In order to solve the detected theoretical problems, this thesis proposes a new approach for the control of the considered class of nonlinear systems. It also uses fuzzy blocks as estimators for f(x) and g(x). However, the proposed structure and the control and adaptation laws, are then applied so that the tracking error converges to zero and the function estimates converge to their real values.In order to highlight the controllers properties, a nonlinear and open-loop unstable magnetic levitation system is used as an example.

Sistemas especialistas que lidam com mundos aleatórios ou condicionados por exceções são de grande utilidade quando definidos por métodos estatísticos. Seja pela melhora da segurança na predição da aleatoriedade ou pela redução das regras que tratam as exceções, estes sistemas tem atraído grande atenção de pesquisadores e da indústria (pois existem muito mais exceções possíveis do que as enumeradas explicitamente). Como um dos sistemas especialistas probabilísticos mais difundidos atualmente, as redes bayesianas representam o conhecimento na forma de grafos e tabelas e por isto são altamente intuitivas e descritivas. Apesar de sua popularidade, as redes bayesianas possuem alguns problemas conhecidos que dificultam seu uso, seja na sua modelagem ou no uso em tempo real. Esta pesquisa propõe o formalismo de um nó codificador e decodificador que visa tratar as incertezas no conhecimento (seja por problemas de definição ou aquisição) e possibilitar a conexão entre conhecimentos heterogêneos. É proposto também um formalismo para outro mecanismo de inferência, a Rede Causal Nebulosa. Além da possibilidade de uma Rede Causal Nebulosa ser usada como substituta à rede bayesiana, há a possibilidade do uso da Rede Causal Nebulosa em controle de sistemas, no lugar dos controladores nebulosos tradicionais, possibilitando assim a modelagem de controladores nebulosos mais complexos, seja pelo acréscimo de: variáveis, dependências indiretas, regras ou graus de certeza. Estas adições à rede bayesiana permitiram: Eliminar a dependência de conhecimento; com o uso do nó codificador e decodificador há a possibilidade de inserir na rede conhecimento sobre os possíveis estados que uma variável pode assumir e as funções que definem os estados. Desta forma, a necessidade do usuário conhecer a modelagem da rede é removida, pois, o usuário não precisa mais tratar o dado bruto de forma a adequá-lo a entrada da rede; melhorar o uso da rede em tempo real; a remoção do tratamento dos dados para sua adequação à interface da rede melhora o uso em tempo real; facilitar a definição de estados às variáveis da rede; o uso de codificadores permite otimizar a definição de estados que a variável pode assumir; o aprendizado das regras e das dependências nos controladores nebulosos pode ser facilitado pelo uso das redes causais nebulosas como ambiente de trabalho.

A proposta de uma metodologia para o projeto de controladores automáticos inteligente e a aplicação de tal metodologia visando o controle ativo de vibrações mecânicas, configuraram-se desde o início nos dois objetivos principais da pesquisa que resultou neste texto. O controle ativo de vibrações mecânicas seria feito através da atuação de controladores automáticos em um sistema eletromecânico proposto com base no princípio da alavanca cujo objetivo é propiciar uma significativa redução na transmissão de vibrações entre uma fundação, ou base, e uma carga útil que uma vez colocada sobre o sistema eletromecânico proposto deve ser mantida isolada de tais vibrações. O sistema eletromecânico que foi concebido é descrito e três modelos são então construídos para representá-lo. Um modelo não-linear que, por ser considerado uma representação mais fiel do sistema físico proposto, é usado durante todas as etapas de projeto de controladores como o modelo de validação. Um segundo modelo é obtido via linearização por truncamento dos termos de ordem superior da expansão em série de Taylor do modelo não-linear. Um terceiro modelo é obtido considerando-se, ao longo do processo de modelamento, certas hipóteses simplificadoras e também resulta ser um modelo linear. Pelas facilidades vastamente conhecidas em se trabalhar com sistemas lineares, os dois modelos lineares são utilizados como modelos de projeto para obtenção e análises de controladores que são posteriormente validados utilizando-se o modelo não linear. Desta forma, após uma breve descrição das metodologias envolvidas, controladores robustos do tipo LQG/LTR e controladores nebulosos são projetados utilizando-se ambos os modelos lineares e em seguida submetidos a testes de validação através de simulações computacionais que utilizam o modelo não-linear. Por fim, com base em algumas metodologias oportunamente apresentadas, a proposta de uma arquitetura de controle para fusão de múltiplos controladores através de supervisão hierárquica inteligente é apresentada e um controlador hierárquico inteligente é projetado de maneira a efetuar a fusão dos sinais gerados por um controlador LQG/LTR e um controlador nebuloso. A proposta do sistema eletromecânico para isolamento de vibrações, a obtenção dos modelos, os projetos e análises dos controladores robustos e nebulosos, além de conclusões a respeito da validade das simplificações no processo de obtenção do modelo para fins de projeto, somam-se a própria proposta da arquitetura baseada em supervisão inteligente para fusão de controladores no sentido de compor a modesta contribuição que se espera este texto possa trazer a futuras pesquisas nestas áreas.

Este trabalho dedicou-se ao estudo da síntese automática de processadores nebulosos dedicados. Inicialmente foi desenvolvido um conjunto de relações para a síntese de retas no domínio digital. O objetivo destas relações foi estabelecer quais as operações envolvidos na síntese de uma reta, para funções com um número genérico de bits. Com base nestas relações, foi proposto um gerador de funções de pertinência. Dois exemplos de geradores de função de pertinência foram desenvolvidos para ilustrar o emprego da arquitetura. Estas unidades foram codificadas em VHDL para simulação da estrutura e validação da proposta. Finalmente, a arquitetura é a flexibilidade quanto às dimensões do processador: as portas de comunicação e as funções de pertinência podem ter o seu tamanho definido no momento da síntese. Para ilustrar a possibilidade de implementação da proposta, uma aplicação específica de controlador foi codificada em VHDL. Esta descrição foi simulada e sintetizada em diferentes condições de implementação por ferramentas comerciais.

Neste trabalho estuda-se a idéia de utilizar a lógica fuzzy no controle de tráfego gerado pelo serviço ABR (Available Bit Rate), proposto pelo Forum ATM. Neste tipo de controle, uma taxa explícita é calculada pelo comutador ATM e enviada de volta para a fonte através das células RM (Resource Management). Este cálculo é baseado na ocupação do fubber e no crescimento dessa ocupação utilizando um conjunto de regras lingüísticas. Utiliza-se um simulador de rede para implementar o algoritmo e são feitas várias séries de simulações. O algoritmo fuzzy apresenta melhor desempenho em relação ao tempo de transferência das células entre a fonte e o destino a partir de um determinado tamanho de buffer.

Esta dissertação objetiva estudar a estabilidade de sistemas com controladores nebulosos. A característica de saída desta classe de controladores é não linear, sendo, portanto, necessário lançar mão de métodos para análise de estabilidade para sistemas não lineares.O critério de Popov é um método de análise de estabilidade para sistemas não lineares, de aplicação prática mais simples, por utilizar análise gráfica (interpretação geométrica), sendo o método utilizado neste trabalho.Neste trabalho, há o interesse de se aplicar esse critério a sistemas que utilizam controladores nebulosos com implicação Mamdani, por ser esta, a implicação mais importante conhecida na literatura.Para controladores nebulosos com uma entrada e uma saída, apresenta-se um método de análise para a obtenção do valor da inclinação máxima da característica não linear de saída, sem a necessidade, porém, de se gerar essa característica por completo.Para sistemas que possuem um controlador nebuloso com duas variáveis de entrada e uma variável de saída, resultando numa superfície, como característica não linear de saída. Utilizando manipulações matemáticas e gráficas, nas equações de estado do sistema a controlar, e na característica não linear de saída do CN, pode-se aplicar o critério de Popov a sistemas com esta configuração.

Esta tese aborda o problema de extração de conhecimentos a partir de um conjunto de dados de entradas e saídas, afim de auxiliar um especialista no domínio do problema em um processo de tomada de decisão. O objetivo é disponibilizar para o especialista um conjunto de modelos que ofereçam diferentes compromissos de qualidade entre dois requisitos importantes e contraditórios: a acurácia do modelo e a sua interpretabilidade. O método proposto, chamado MoGFT-I, fornece um conjunto de modelos fuzzy do tipo Mamdani através das seguintes etapas: 1) a partir de um conjunto de dados de entrada/saída, um algoritmo de indução, tal como o C4.5, é utilizado para produzir as regras de uma árvore de decisão; 2) essa árvore de decisão é transformada em um modelo fuzzy; e 3) as funções de pertinência do modelo fuzzy são calibradas usando um algoritmo genético multi-objetivo que realiza uma busca bi-dimensional considerando a acurácia e a interpretabilidade dos modelos. A saída do método MoGFT-I é um conjunto de modelos fuzzy do tipo Mamdani que são distribuídos ao longo de uma curva de Pareto. Esse método foi aplicado e validado nos seguintes estudos de caso: 1) estimativa do tempo de vida restante de um motor aeronáutico; 2) reconhecimento de imagens binárias 7x7 ruidosas; e 3) controle de um carro com um pêndulo invertido. As simulações desses estudos de caso são apresentadas e seus resultados discutidos.

Considerando a segurança e extensão da vida de uma planta industrial, especificamente das válvulas de controle de processo, o estudo de confiabilidade de componentes é um ponto importante a ser investigado em usinas nucleares e em outras áreas, tais como refinaria ou plataforma de petróleo offshore. O desenvolvimento de monitorização não intrusiva e método de diagnóstico possibilita a identificação de defeitos em componentes da planta durante sua operação normal. O objetivo deste trabalho é apresentar uma análise e diagnóstico de válvulas de controle de uma planta de vapor que simula parte do circuito secundário de um reator de água pressurizada. Esta instalação faz parte do laboratório de testes de equipamentos de propulsão da Marinha do Brasil, em Iperó-SP. A metodologia utilizada no projeto é baseada na análise gráfica de dois parâmetros: a pressão de ar do atuador da válvula e o deslocamento de seu obturador. Estes dados são extraídos por um posicionador inteligente do Sistema de Automação Delta VTM. É implementada uma análise para detecção de anomalias por meio de uma abordagem que utiliza Sistemas Especialistas baseados na Lógica Fuzzy, considerando regras e conhecimento de inteligência artificial (IA). Uma vez que as medidas de base de válvulas de controle são tomadas, é possível detectar sintomas de falha, vazamento, atrito, fricção, danos, etc. O monitoramento e o sistema de diagnóstico foram projetados utilizando o programa MATLAB® versão 2009a com o FUZZY LOGIC TOOLBOX, que é um pacote integrante de subrotinas dedicado à lógica nebulosa. A monitoração e o diagnóstico das válvulas de controle são realizados por meio de uma técnica não-invasiva. Desta maneira, é possível conhecer o real status da válvula. O software ValveLink® (desenvolvido pela empresa EMERSON) recebe sinais do componente de hardware, posicionador inteligente, o qual é instalado ao lado da válvula de controle de processos. Estes sinais (corrente eléctrica) transformados em informação são utilizados como parâmetros de entrada: Pressão de ar do atuador e deslocamento do obturador da válvula. Com o uso da lógica fuzzy, esses parâmetros são interpretados. Eles sofrem inferências por regras escritas por especialistas em válvulas. Após essas inferências, as informações são tratadas e enviadas como sinais de saída. Esses sinais contém a informação de diagnóstico do estado da válvula. / The question of components reliability, specifically process control valves, has become an important issue to be investigated in nuclear power plants and other areas such as refinery or offshore oil rig, considering the safety and life extension of the plant. The development of non-intrusive monitoring and diagnostic method allows the identification of defects in components of the plant during normal operation. The objective of this dissertation is to present an analysis and diagnosis of control valves of a steam plant part that simulates the secondary circuit of a pressurized water reactor. This installation is part of propulsion equipment testing laboratory of the Brazilian Navy, at Iperó-SP. The methodology for design is based on graphical analysis of two parameters, the valve air pressure actuator and the displacement of the valve plug. These data are extracted by a smart positioner, part of Delta VTM Automation System. An analysis is implemented in detecting anomalies by an approach using Expert Systems by the technique of fuzzy logic. Once the basic measures of control valves are taken, it is possible to detect symptoms of failure, leakage, friction, damage, etc. The monitoring and diagnostic system has been designed in MATLAB® version 2009th by the complement \"FUZZY LOGIC TOOLBOX \". It is a noninvasive technique. Thus, it is possible to know what is happening with the chosen components, just analyzing the parameters of the valve. The software called ValveLink® (developed by Emerson) receives signals from hardware component (intelligent positioner) installed next to the control valve. These signals (electrical current) are transformed into information which are used input parameters: air pressure valve actuator and valve plug displacement. With the use of fuzzy logic, these parameters are interpreted. They suffer inferences by rules written by experts in valves. After these inferences, the information is processed and sent as output signals. These signals lead to diagnostic information of the state of the valve.

Esta dissertação apresenta um estudo da viabilidade de aplicação de ferramentas de Inteligência Artificial, em especial da aplicação da lógica nebulosa preditiva (lógica fuzzy), em sistemas de controle automático de trens. Para isto, um panorama do contexto de aplicação do estudo é apresentado, incluindo a problemática dos transportes nas grandes cidades e a utilização de técnicas de computação em sistemas metroferroviários. Também são apresentados os princípios básicos de controle automático de trens, de lógica nebulosa preditiva e de sistemas de controle, particularmente os sistemas especialistas e as aplicações críticas de controle. Um modelo de um sistema de controle utilizando lógica nebulosa preditiva é então proposto e detalhado. Em seguida, estudos de caso para os trens do metropolitano de Sendai (Japão) e de São Paulo são efetuados. Simulações, testes comparativos e a análise dos resultados são realizados, levando às considerações finais sobre a viabilidade da aplicação. A conclusão é que, mesmo se tratando de uma aplicação crítica de controle, envolvendo a segurança dos passageiros, a utilização de ferramentas de Inteligência Artificial, especialmente a lógica nebulosa preditiva, é perfeitamente viável, desde que uma atenção especial com a segurança do sistema seja tomado. Neste caso, esta atenção é tomada por meio da implantação de um módulo supervisor (módulo ATP) que realiza uma monitoração constante das entradas e saídas do sistema de controle. O ATP atua, preferencialmente, ao sistema de controle para garantir a sua segurança. Embora as normas européias (IEE e CENELEC) não recomendem a utilização de ferramentas de Inteligência Artificial em aplicações críticas de controle, este estudo demonstra que é possível efetuar a aplicação destas ferramentas, aproveitando os benefícios por elas proporcionados, sem comprometer a segurança do sistema. / This dissertation presents a study on the viability of applying Artificial Intelligence tools, especially predictive fuzzy logic application, in automatic train control systems. For this purpose, an overview of the study application context is presented, including transportation troubling in big cities and computational techniques used in subway and railway systems. The basic principles of automatic train control, predictive fuzzy logic and control systems, particularly specialist and control critical systems applications are also presented. A model for a control system using predictive fuzzy logic is then proposed and detailed. Next, study cases for Sendai (Japan) and São Paulo subway trains are conducted. Simulations, comparative tests and results analysis are carried out, leading to the final considerations about the application viability. The conclusion is that, even being a critical control application, involving passenger safety, the use of Artificial Intelligence tools, especially predictive fuzzy logic, is perfectible viable, since special attention is given to the safety of the system. In this case, this attention is given by means of the implementation of a supervisory module (ATP module) that constantly monitors control system inputs and outputs. The ATP acts preferably on the control system in order to guarantee its safety. Although European standards (IEE and CENELEC) do not recommend the use of Artificial Intelligence tools in critical system applications, this study shows that it is possible to apply these tools, enjoying the benefits provided by them, without compromising the system safety.

Um problema que as empresas distribuidoras de energia elétrica convivem são as quedas repentinas no fornecimento, causando inúmeros prejuízos tanto para essas empresas quanto para seus consumidores. Essa dissertação apresentará uma ferramenta que utilizará conhecimentos de sistemas de informações geográficas junto com o uso de inferência nebulosa para orientar a disposição de veículos híbridos (elétricos e à combustão) que podem operar como mini-usinas elétricas no abastecimento de localidades que esteja necessitando de energia em um determinado momento. Para isso, será levantada uma base de dados com características dos veículos híbridos e locais necessitados, dados esses que alimentarão um sistema nebuloso agregado à ferramenta MapServer e a um SIG (Sistema de Informações Geográficas) para, dessa forma, mostrar como saída do sistema qual veículo estará mais apto naquele instante para abastecer o local da demanda de energia. / A problem that electric energy companies have to face is the power outage, which causes innumerable damages for both companies and consumers. This dissertation describes a tool that joins Geographic Information Systems knowledge to Fuzzy Logic knowledge to guide the distribution of hybrid vehicles (electric and combustion) that can operate as mini electric power plants to supply places that need electrical power. For this, a database will be built with the characteristics of vehicles and places in need. The data will supply a Fuzzy system joined to a MapServer tool and a GIS (Geographic Information System), showing which vehicle will be more capable in that moment to supply the place in energy demand.