Metodologia nebulosa robusta para estimação da resposta em frequência de sistemas dinâmicos incertos.

• Ano de defesa: 2013
• Autor(a) principal: FERREIRA, Carlos Cesar Teixeira.
• Orientador(a): SERRA, Ginalber Luiz de Oliveira. , SOUZA, Benemar Alencar de.
• Banca de defesa: LIMA, Antonio Marcus Nogueira., BARROS, Péricles Rezende., BARRETO, Gilmar., SANDRI, Sandra Aparecida.
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
• Programa de Pós-Graduação: PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA
• Departamento: Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Metodologia nebulosa; Frequência de sistemas dinâmicos - estimação; Sistemas dinâmicos incertos; Sistemas nebulosos Tagaki-Sugeno; Resposta em frequência nebulosa; Algoritmo de agrupamento nebuloso; Identificação nebulosa; Controle robusto; Uncertain dynamic systems; Fuzzy identification; Robust control; Takagi-Sugeno (TS) fuzzy systems; Fuzzy frequency response; Fuzzy clustering algorithm
• Área do conhecimento CNPq: Engenharia Elétrica.
• Link de acesso: https://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/18187

Nesta tese, uma metodologia nebulosa robusta para estimação da resposta em frequência de sistemas dinâmicos incertos, baseada em dados experimentais, é apresentada. A tese trata basicamente de dois aspectos fundamentais: modelagem nebulosa de sistemas dinâmicos incertos; projeto e implementação de controladores robustos para sistemas dinâmicos incertos, baseados na Resposta em Frequência Nebulosa (RFN), considerada como a principal contribuição deste trabalho. A modelagem nebulosa de sistemas dinâmicos incertos é realizada através da identificação de sistemas e de modelos dinâmicos nebulosos Takagi-Sugeno (TS), os quais permitem o seccionamento do sistema dinâmico incerto em sub-modelos lineares e a concatenação desses sub-modelos numa única estrutura de inferência nebulosa Takagi-Sugeno (TS). Para a obtenção da base de regras do modelo dinâmico nebuloso Takagi-Sugeno (TS), utiliza-se um algoritmo de agrupamento nebuloso para gerar automaticamente o espaço do antecedente e um algoritmo de mínimos quadrados para estimar os parâmetros dos sub-modelos lineares no espaço do consequente. A partir da modelagem nebulosa de sistemas dinâmicos incertos, apresenta-se uma formulação para a obtenção da resposta em frequência de modelos dinâmicos nebulosos Takagi-Sugeno (TS) e um Teorema, no qual se demonstra que a representação gráfica da Resposta em Frequência Nebulosa (RFN) é uma família de respostas em frequências, de módulo e de fase, no domínio da frequência. Como consequência do Teorema, se define a Resposta em Frequência Nebulosa (RFN) como uma região (faixa) nos gráficos de Bode de módulo e fase, obtida pelos sub-modelos no espaço do consequente e baseada nas regiões de operação no espaço do antecedente da base de regras do modelo dinâmico nebuloso Takagi-Sugeno (TS). Resultados experimentais obtidos através do projeto e da implementação, numa plataforma de controle em tempo real, de controladores robustos para sistemas dinâmicos incertos, baseados na Resposta em Frequência Nebulosa (RFN), demonstram a eficiência da metodologia na análise e/ou no projeto de controladores robustos aplicados a sistemas dinâmicos reais.