Algoritmos genéticos para otimização de uma arquitetura de controle inteligente hierárquico/

Resumo: Nesse trabalho apresenta-se um esquema de controle hierárquico, utilizado para controlar um sistema eletromecânico, em que um supervisor inteligente, baseado em lógica nebulosa, faz a fusão de sinais de controle oriundos de dois controladores: um robusto e um nebuloso do tipo Takagi-Sugeno-K...

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Detalhes bibliográficos
Principais autores:	Fonseca, Carlos André Guerra., Araújo, Fábio Meneghetti Ugulino de.
Formato:	Dissertação
Publicado em:
Assuntos:	Controladores - Dissertação. Controle robusto - Lógica nebulosa - Controle inteligente - Controllers. Robust controller. Lever principle. Intelligent controller.
Endereço do item:	https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/15410/1/CarlosAGF.pdf
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spelling	oai:localhost:123456789-566632022-11-30T02:38:54Z Algoritmos genéticos para otimização de uma arquitetura de controle inteligente hierárquico/ Fonseca, Carlos André Guerra. Araújo, Fábio Meneghetti Ugulino de. Controladores - Dissertação. Controle robusto - Dissertação. Lógica nebulosa - Dissertação. Controle inteligente - Dissertação. Controllers. Robust controller. Lever principle. Intelligent controller. Resumo: Nesse trabalho apresenta-se um esquema de controle hierárquico, utilizado para controlar um sistema eletromecânico, em que um supervisor inteligente, baseado em lógica nebulosa, faz a fusão de sinais de controle oriundos de dois controladores: um robusto e um nebuloso do tipo Takagi-Sugeno-Kang. Através da combinação de sinais de controle busca-se a simplificação no projeto de controladores e a obtenção de melhores desempenhos. Nessa pesquisa o controlador robusto é projetado com base no modelo linearizado, do sistema eletromecânico. No projeto desse controlador objetivou-se uma resposta rápida, com uma rápida acomodação e uma boa rejeição a distúrbios. O controlador nebuloso é sintonizado, através de um algoritmo genético, com base no modelo não linear, buscando uma boa velocidade no rastreamento de referências, com sinais de controle dentro dos limites de saturação do servo-atuador. O supervisor também foi sintonizado por um algoritmo genético. Esse sistema de controle demonstra então, a combinação de técnicas de controle distintas para resolver um problema em que técnicas de controle linear podem não propiciar uma solução adequada, devido ao fato do problema apresentar especificações conflitantes. O objetivo principal é suprimir vibrações mecânicas obedecendo a critérios de desempenho previamente estipulados. Através de simulações digitais avaliou-se o desempenho do sistema controlado, examinou-se a supressão de vibrações no que diz respeito ao seguimento de referência na presença de distúrbios. Os resultados obtidos são comparados com os apresentados em Araújo (2002), de forma a comprovar a eficiência do método de obtenção automática dos parâmetros de sistemas nebulosos.#$&Abstract: A hierarchical fuzzy control scheme is applied to improve vibration suppression by using an electro-mechanical system based on the lever principle. The hierarchical intelligent controller consists of a hierarchical fuzzy supervisor, one fuzzy controller and one robust controller. The supervisor combines controllers output signal to generate the control signal that will be applied on the plant. The objective is to improve the performance of the electromechanical system, considering that the supervisor could take advantage of the different techniques based controllers. The robust controller design is based on a linear mathematical model. Genetic algorithms are used on the fuzzy controller and the supervisor tuning, which are based on non-linear mathematical model. In order to attest the efficiency of the hierarchical fuzzy control scheme, digital simulations were employed. Some comparisons involving the optimized hierarchical controller and the non-optimized hierarchical controller will be made to prove the efficiency of the genetic algorithms and the advantages of its use. 1 2022-10-05T14:30:12Z 2022-10-05T14:30:12Z 2005. Dissertação 62-55 F676a DISSERT 80564 https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/15410/1/CarlosAGF.pdf https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/15410/1/CarlosAGF.pdf
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description	Resumo: Nesse trabalho apresenta-se um esquema de controle hierárquico, utilizado para controlar um sistema eletromecânico, em que um supervisor inteligente, baseado em lógica nebulosa, faz a fusão de sinais de controle oriundos de dois controladores: um robusto e um nebuloso do tipo Takagi-Sugeno-Kang. Através da combinação de sinais de controle busca-se a simplificação no projeto de controladores e a obtenção de melhores desempenhos. Nessa pesquisa o controlador robusto é projetado com base no modelo linearizado, do sistema eletromecânico. No projeto desse controlador objetivou-se uma resposta rápida, com uma rápida acomodação e uma boa rejeição a distúrbios. O controlador nebuloso é sintonizado, através de um algoritmo genético, com base no modelo não linear, buscando uma boa velocidade no rastreamento de referências, com sinais de controle dentro dos limites de saturação do servo-atuador. O supervisor também foi sintonizado por um algoritmo genético. Esse sistema de controle demonstra então, a combinação de técnicas de controle distintas para resolver um problema em que técnicas de controle linear podem não propiciar uma solução adequada, devido ao fato do problema apresentar especificações conflitantes. O objetivo principal é suprimir vibrações mecânicas obedecendo a critérios de desempenho previamente estipulados. Através de simulações digitais avaliou-se o desempenho do sistema controlado, examinou-se a supressão de vibrações no que diz respeito ao seguimento de referência na presença de distúrbios. Os resultados obtidos são comparados com os apresentados em Araújo (2002), de forma a comprovar a eficiência do método de obtenção automática dos parâmetros de sistemas nebulosos.#$&Abstract: A hierarchical fuzzy control scheme is applied to improve vibration suppression by using an electro-mechanical system based on the lever principle. The hierarchical intelligent controller consists of a hierarchical fuzzy supervisor, one fuzzy controller and one robust controller. The supervisor combines controllers output signal to generate the control signal that will be applied on the plant. The objective is to improve the performance of the electromechanical system, considering that the supervisor could take advantage of the different techniques based controllers. The robust controller design is based on a linear mathematical model. Genetic algorithms are used on the fuzzy controller and the supervisor tuning, which are based on non-linear mathematical model. In order to attest the efficiency of the hierarchical fuzzy control scheme, digital simulations were employed. Some comparisons involving the optimized hierarchical controller and the non-optimized hierarchical controller will be made to prove the efficiency of the genetic algorithms and the advantages of its use.
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