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Previous issue date: 2017-06-27 / Industrialmente, diversas estrat?gias e algoritmos de controle j? s?o utilizadas e registradas
na literatura. Entre as t?cnicas existentes, os controladores fuzzy destacam-se
pela sua capacidade de tratar de severas n?o linearidades presentes em plantas reais e por
conseguir representar o conhecimento especialista, que ? impreciso e inexato matematicamente.
Este trabalho estudou dois tipos de controladores fuzzy existentes, baseados
no modelo Sugeno, sendo fuzzy tipo-1, aqui classificado como fuzzy convencional, e o
fuzzy tipo-2. Devido a complexidade em sintonizar controladores fuzzy que apresentam
uma grande quantidade de par?metros, esse trabalho se prop?e a testar diferentes m?todos
de otimiza??o meta-heur?sticos para a sintonia de controladores. Para validar os controladores
obtidos foi utilizado um servo motor-DC da Quanser, um problema de controle
que requer precis?o e velocidade na corre??o do erro de segmento da refer?ncia. Com o
intuito de comparar o comportamento dos controladores, otimizou-se um controlador PI
para cada um dos sistemas. Para quantificar e qualificar cada controlador foram utilizados
tr?s ?ndices de avalia??o, ITEA, IEA e o ?ndice de Goodhart, este ?ltimo utilizado por
levar em considera??o tamb?m o sinal de controle aplicado na planta. Pela an?lise dos resultados
obtidos, o controlador fuzzy tipo-2 apresentou ganho significativo para o controle
dessa planta, quando otimizado com o m?todo PSO. Pelos resultados, pode-se tamb?m inferir
que o algoritmo das formigas n?o mostrou-se adequado para esse problema, com a
fun??o de avalia??o proposta. / Differents stategies and control algorithms are already tested and registered by industry.
Among the existing techniques, fuzzy controllers stand out for their ability to deal with
nonlinearities present in real plants. Another fuzzy also allows to best represent expert
knowledge, which is mathematically inaccurate. This proposal studied the two types of
fuzzy controllers, based on Sugeno Model, the fuzzy type-1 is classified as conventional
fuzzy and fuzzy type-2. In this study is used optimization techniques seeking to tune controllers
in order to solve one of the biggest problem in fuzzy logic, its tunning. Ant colony,
particle swarm and genetic algorithm are used and evaluated to this problem. A servo
motor-dc is used to validate fuzzys controllers and pi controller obtained by optimization
tecniques. In order to quantify and qualify each controller, three indices were used IEA,
ITEA and Goodhart index. The results obtained prove that the type-2 fuzzy controller presented
significant gain for the control of this plant, when optimized with the PSO method.
From the results, it can also be inferred that the ant algorithm was not adequate for this
problem, with the proposed evaluation function.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufrn.br:123456789/24009 |
| Date | 27 June 2017 |
| Creators | Cavalcante, M?rio S?rgio Freitas Ferreira |
| Contributors | 82675090468, Maitelli, Andr? Laurindo, 42046637100, Fernandes, Marcelo Augusto Costa, 02099790469, Gabriel Filho, Oscar, 11376040697, Ara?jo, F?bio Meneghetti Ugulino de |
| Publisher | PROGRAMA DE P?S-GRADUA??O EM ENGENHARIA EL?TRICA E DE COMPUTA??O, UFRN, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Unknown |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFRN, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte, instacron:UFRN |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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