PROPOSTA DE CONTROLE BASEADO EM CRITÉRIO DE ESTABILIDADE ROBUSTA: UMA ABORDAGEM EM TERMOS DE FUNÇÃO DE TRANSFERÊNCIA APLICADA A SISTEMAS DINÂMICOS NO TEMPO CONTÍNUO COM ATRASO

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2012
Autor(a) principal: Silva, Joabe Amaral da lattes
Orientador(a): SERRA, Ginalber Luiz de Oliveira lattes
Banca de defesa: Fonseca Neto, João Viana da lattes
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Maranhão
Programa de Pós-Graduação: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET
Departamento: Engenharia
País: BR
Palavras-chave em Português:
Controle Robusto
Controle Nebuloso
Modelagem Nebulosa
Agrupamento Nebuloso
Palavras-chave em Inglês:
Robust Control
Fuzzy Control
Fuzzy Modeling
Fuzzy Clustering
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA NAVAL E OCEANICA::MAQUINAS MARITIMAS::CONTROLE E AUTOMACAO DE SISTEMAS PROPULSORES
Link de acesso: http://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/477
Resumo: In this dissertation, a robust fuzzy PID Takagi-Sugeno control methodology based on gain and phase margins specifications for dynamic systems with time delay in continuous time domain is proposed. A fuzzy model based on the Takagi-Sugeno structure is used to represent the dynamic system to be controlled. Thus, from the input and output data of the dynamic system, the Gustafson-Kessel fuzzy clustering algorithm is used to estimate the parameters of the antecedent proposition (input space) and the rules number of the fuzzy model, while the least mean squares algorithm is used to estimate the parameters of the sub-linear models of the consequent proposition (output space) of the fuzzy model. A mathematical formulation based on PDC (parallel and distributed compensation) strategy is defined from the gain and phase margins specifications for the calculation of PID controllers sub-parameters, in the robust fuzzy PID controller rule base, the linear sub-models parameters of the dynamic system model fuzzy rule base to be controlled. An analysis of necessary and sufficient conditions for robust fuzzy PID controller design, with the proposal of one axiom and two theorems are presented. Computational results to validation of the proposal compared to others control methods widely cited in the literature, with the application in the angular position control of a robotic manipulator, are also presented.
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Thus, from the input and output data of the dynamic system, the Gustafson-Kessel fuzzy clustering algorithm is used to estimate the parameters of the antecedent proposition (input space) and the rules number of the fuzzy model, while the least mean squares algorithm is used to estimate the parameters of the sub-linear models of the consequent proposition (output space) of the fuzzy model. A mathematical formulation based on PDC (parallel and distributed compensation) strategy is defined from the gain and phase margins specifications for the calculation of PID controllers sub-parameters, in the robust fuzzy PID controller rule base, the linear sub-models parameters of the dynamic system model fuzzy rule base to be controlled. An analysis of necessary and sufficient conditions for robust fuzzy PID controller design, with the proposal of one axiom and two theorems are presented. Computational results to validation of the proposal compared to others control methods widely cited in the literature, with the application in the angular position control of a robotic manipulator, are also presented.Nesta dissertação é proposta uma metodologia de controle PID nebuloso robusto baseado nas especificações das margens de ganho e fase, para sistemas dinâmicos com atraso, no domínio do tempo contínuo. Um modelo nebuloso com estrutura Takagi-Sugeno é utilizado para representar o sistema dinâmico a ser controlado. Assim, a partir dos dados de entrada e saída do sistema dinâmico, o algoritmo de agrupamento nebuloso Gustafson-Kessel é utilizado para estimar os parâmetros da proposição no antecedente (espaço de entrada) e o número de regras do modelo nebuloso, enquanto que o algoritmo de mínimos quadrados é utilizado para estimar os parâmetros dos sub-modelos lineares da proposição no consequente (espaço de saída) do modelo nebuloso. Uma formulação matemática fundamentada na estratégia de Compensação Paralela e Distribuída (PDC) é definida, a partir das especificações das margens de ganho e fase, para o cálculo dos parâmetros dos sub-controladores PID, na base de regras do controlador PID nebuloso robusto, em função dos parâmetros dos sub-modelos lineares na base de regras do modelo nebuloso do sistema dinâmico a ser controlado. Uma análise das condições necessárias e suficientes de projeto do controlador PID nebuloso robusto, com a proposta de um axioma e dois teoremas, são apresentados. Resultados computacionais para a validação da metodologia proposta comparada a dois métodos de controle nebuloso propostos por Teixeira e Zak (1999) e Wang, Tanaka e Griffin (1996), amplamente utilizados na literatura, com aplicação ao problema de controle de posição angular de um manipulador robótico, também são apresentados.Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:19Z (GMT). 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