[pt] MODELAGEM E CONTROLE NEURO-FUZZY DE SISTEMAS DINÂMICOS
[pt] Este trabalho apresenta procedimentos de modelagem e controle neuro-fuzzy de sistemas dinâmicos. Neste contexto, é proposta e avaliada a utilização simultânea da abordagem neuro-fuzzy em todo o sistema de malha fechada controlador-planta.Na modelagem da planta, o espaço de entrada do sistema di...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2002 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:MAXWELL.puc-rio.br:2701 |
| Acceso en línea: | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=2701&idi=1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=2701&idi=2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.2701 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | [pt] REDE NEURAL [pt] CONTROLADOR NEURO-FUZZY DE COEFICIENTES VARIAVEIS [pt] LOGICA FUZZY [en] NEURAL NETWORKS [en] NEURO-FUZZY CONTROLLER WITH VARIABLE COEFFICIENTS [en] FUZZY LOGIC |
| Sumario: | [pt] Este trabalho apresenta procedimentos de modelagem e controle neuro-fuzzy de sistemas dinâmicos. Neste contexto, é proposta e avaliada a utilização simultânea da abordagem neuro-fuzzy em todo o sistema de malha fechada controlador-planta.Na modelagem da planta, o espaço de entrada do sistema dinâmico é inicialmente dividido em um número de regiões de operação fuzzy onde modelos de ordem reduzida (ARMAX) representam o comportamento do sistema dinâmico. A saída completa do sistema - modelo global - é obtida através da conjunção das saídas dos modelos locais usando uma rede neuro-fuzzy.No controle da planta, é proposto um novo controlador neuro-fuzzy chamado Controlador Neuro-fuzzy de Coeficientes Variáveis (CNFCV), que tem como objetivos melhorar a robustez do sistema de controle a perturbações e a geração automática da variável manipulada, que é uma dificuldade normalmente encontrada em controladores neurais ou neuro-fuzzy. Esse controlador é originado dos modelos de redes neurais de Mellem (1997) e Velloso (1999), e utiliza redes neuro-fuzzy para a geração dos coeficientes variáveis de um modelo ARMA da variável manipulada. Apesar de juntar modelos de séries temporais com a abordagem neuro-fuzzy, o CNFCV tem como função não a previsão, mas sim o controle de uma planta ou processo.Para avaliar o desempenho do CNFCV são utilizados, como meios de comparação,controladores neuro- fuzzy conhecidos - FALCON-H Fuzzy Adaptive Learning Control Network with Hybrid Learning e NEFCON Neuro-Fuzzy Controller - e o tradicional controlador PID Proporcional- Integral-Derivativo.As plantas utilizadas são uma planta linear Bobinador, uma planta linearizada Pêndulo Invertido e uma planta não linear %CO2. A escolha de tais plantas deve-se ao fato de serem utilizadas e modeladas em aplicações práticas e em trabalhos acadêmicos. Os resultados obtidos com o CNFCV são analisados e comparados aos proporcionados pelas outras estruturas.Ao final são apresentadas conclusões e sugestões para trabalhos futuros. |
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