Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais / This work proposes a design methodology of fuzzy controllers for systems that do not
offer any intuitive information to the control designer, in order to provide guidelines to construct
the fuzzy conventional controllers.
The design methodology involves the application of artificial intelligence techniques,
where the fuzzy controllers are obtained by an optimization process that uses genetic
algorithms. For this optimization procedure, the knowledge of the system dynamics is required.
From the experimental inputs and outputs of the system, an artificial neural network is trained
and, in that way, it is possible to model the dynamic behavior of the plant. The rule base, the
weights of the rules and the input membership functions are optimized.
The goal of this methodology is the control the vibrations of complex dynamic systems,
such as vibration control of plates instrumented with piezoelectric sensors and actuators.
In this work, the fundamentals of fuzzy control, artificial neural networks and genetic
algorithms are presented. The proposed control methodology is evaluated numerically and
experimentally on the control of a vibratory system with one degree of freedom, and on a steel
cantilever test beam. The first system is controlled by electromagnetic actuators and the beam
is controlled by piezoelectric actuators. Many controllers are evaluated in time and frequency
domains.
For the studied cases, it is concluded that the proposed methodology is efficient and
also some considerations are made about the future works based of the presented search. / Este trabalho propõe uma metodologia de projeto de controladores fuzzy para sistemas,
que não oferecem ao projetista de controle informações intuitivas suficientes para orientá-lo na
construção convencional dos controladores fuzzy.
A metodologia de projeto envolve a aplicação de técnicas de inteligência artificial, onde
os controlares fuzzy são obtidos a partir de um processo de otimização que utiliza os
algoritmos genéticos. Esse mecanismo de otimização, por sua vez, requer o conhecimento da
dinâmica do sistema. Uma rede neural artificial é então treinada para, a partir de dados de
entrada e saída do sistema, modelar o comportamento dinâmico da planta. São otimizados a
base de regras, o peso das regras e as funções de pertinência de entrada.
A motivação do trabalho é o controle de vibrações em sistemas dinâmicos complexos,
como, por exemplo, o controle de vibração em placas instrumentadas com vários sensores e
atuadores piezelétricos.
O trabalho apresenta os fundamentos do controle fuzzy, das redes neurais artificiais e
dos algoritmos genéticos. A metodologia de controle proposta é avaliada numérica e
experimentalmente no controle de mesa vibratória de um grau de liberdade e de uma viga de
aço engastada-livre. A mesa é controlada por atuadores eletromagnéticos e a viga por
atuadores piezelétricos. Diversos controladores são avaliados no domínio do tempo e da
freqüência.
O trabalho conclui que, para os casos estudados, a metodologia proposta é eficiente e
aponta, ainda, nas considerações finais, alguns desdobramentos futuros da pesquisa realizada. / Mestre em Engenharia Mecânica
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/urn:repox.ist.utl.pt:RI_UFU:oai:repositorio.ufu.br:123456789/14821 |
| Date | 18 May 2001 |
| Creators | Teixeira, Rafael Luís |
| Contributors | Ribeiro, José Francisco, Rade, Domingos Alves, Lepore Neto, Francisco Paulo, Fleury, Agenor de Toledo, Duarte, Marcus Antônio Viana |
| Publisher | Universidade Federal de Uberlândia, Programa de Pós-graduação em Engenharia Mecânica, UFU, BR, Engenharias |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFU, instname:Universidade Federal de Uberlândia, instacron:UFU |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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