Controle pid fuzzy adaptativo com estabilidade robusta por enxame de partículas multiobjetivo

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2016
Autor(a) principal: Costa, Edson Bruno Marques lattes
Orientador(a): SERRA, Ginalber Luiz de Oliveira lattes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
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 adaptativo
Controle fuzzy
Otimização por enxame de partículas
Margem de ganho e fase
Otimização multiobjetivo
Palavras-chave em Inglês:
Adaptive control
Fuzzy control
Particle swarm optimization
Gain and phase margins
Multiobjective optimization
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Link de acesso: http://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/303
Resumo: An adaptive fuzzy digital PID controller design methodology via multiobjective particle swarm optimization (MOPSO) based on robust stability criterion, is proposed. The plant to be controlled is modelled considering a Takagi-Sugeno (TS) fuzzy structure from input-output experimental data, by using the fuzzy C-Means clustering algorithm (antecedent parameters estimation) and fuzzy recursive least squares algorithm (consequent parameters estimation), respectively. An adaptation mechanism was formulated as a MOPSO problem for online tuning of the fuzzy digital PID controller parameters based on the fuzzy model parameters obtained recursively and the gain and phase margins specifications. Computational results for adaptive fuzzy digital PID control of a thermal plant with time varying delay is presented to illustrate the efficiency and applicability of the proposed methodology.
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