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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2:tede/1861 |
| Date | 31 August 2015 |
| Creators | LIMA, Fernanda Maria Maciel de |
| Contributors | SERRA, Ginalber Luiz de Oliveira |
| Publisher | Universidade Federal do Maranhão, PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET, UFMA, Brasil, DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Unknown |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFMA, instname:Universidade Federal do Maranhão, instacron:UFMA |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0018 seconds