Otimização de controladores Fuzzy Tipo-2 intervalares utilizando meta-heurísticas
| Ano de defesa: | 2017 |
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| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Brasil
UFRN PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃO |
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/24009 |
Resumo: | Differents stategies and control algorithms are already tested and registered by industry. Among the existing techniques, fuzzy controllers stand out for their ability to deal with nonlinearities present in real plants. Another fuzzy also allows to best represent expert knowledge, which is mathematically inaccurate. This proposal studied the two types of fuzzy controllers, based on Sugeno Model, the fuzzy type-1 is classified as conventional fuzzy and fuzzy type-2. In this study is used optimization techniques seeking to tune controllers in order to solve one of the biggest problem in fuzzy logic, its tunning. Ant colony, particle swarm and genetic algorithm are used and evaluated to this problem. A servo motor-dc is used to validate fuzzys controllers and pi controller obtained by optimization tecniques. In order to quantify and qualify each controller, three indices were used IEA, ITEA and Goodhart index. The results obtained prove that the type-2 fuzzy controller presented significant gain for the control of this plant, when optimized with the PSO method. From the results, it can also be inferred that the ant algorithm was not adequate for this problem, with the proposed evaluation function. |
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Otimização de controladores Fuzzy Tipo-2 intervalares utilizando meta-heurísticasSintonia de controladoresOtimizaçãoControlador Fuzzy tipo-2Colônia de formigasAlgoritmo genéticoEnxame de partículasCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA E DE COMPUTAÇÃODifferents stategies and control algorithms are already tested and registered by industry. Among the existing techniques, fuzzy controllers stand out for their ability to deal with nonlinearities present in real plants. Another fuzzy also allows to best represent expert knowledge, which is mathematically inaccurate. This proposal studied the two types of fuzzy controllers, based on Sugeno Model, the fuzzy type-1 is classified as conventional fuzzy and fuzzy type-2. In this study is used optimization techniques seeking to tune controllers in order to solve one of the biggest problem in fuzzy logic, its tunning. Ant colony, particle swarm and genetic algorithm are used and evaluated to this problem. A servo motor-dc is used to validate fuzzys controllers and pi controller obtained by optimization tecniques. In order to quantify and qualify each controller, three indices were used IEA, ITEA and Goodhart index. The results obtained prove that the type-2 fuzzy controller presented significant gain for the control of this plant, when optimized with the PSO method. From the results, it can also be inferred that the ant algorithm was not adequate for this problem, with the proposed evaluation function.Industrialmente, diversas estratégias e algoritmos de controle já são utilizadas e registradas na literatura. Entre as técnicas existentes, os controladores fuzzy destacam-se pela sua capacidade de tratar de severas não linearidades presentes em plantas reais e por conseguir representar o conhecimento especialista, que é impreciso e inexato matematicamente. Este trabalho estudou dois tipos de controladores fuzzy existentes, baseados no modelo Sugeno, sendo fuzzy tipo-1, aqui classificado como fuzzy convencional, e o fuzzy tipo-2. Devido a complexidade em sintonizar controladores fuzzy que apresentam uma grande quantidade de parâmetros, esse trabalho se propõe a testar diferentes métodos de otimização meta-heurísticos para a sintonia de controladores. Para validar os controladores obtidos foi utilizado um servo motor-DC da Quanser, um problema de controle que requer precisão e velocidade na correção do erro de segmento da referência. Com o intuito de comparar o comportamento dos controladores, otimizou-se um controlador PI para cada um dos sistemas. Para quantificar e qualificar cada controlador foram utilizados três índices de avaliação, ITEA, IEA e o índice de Goodhart, este último utilizado por levar em consideração também o sinal de controle aplicado na planta. Pela análise dos resultados obtidos, o controlador fuzzy tipo-2 apresentou ganho significativo para o controle dessa planta, quando otimizado com o método PSO. Pelos resultados, pode-se também inferir que o algoritmo das formigas não mostrou-se adequado para esse problema, com a função de avaliação proposta.BrasilUFRNPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃOAraújo, Fábio Meneghetti Ugulino dehttp://lattes.cnpq.br/3876176661625657http://lattes.cnpq.br/5473196176458886Maitelli, André Laurindohttp://lattes.cnpq.br/0477027244297797Fernandes, Marcelo Augusto Costahttp://lattes.cnpq.br/3475337353676349Gabriel Filho, Oscarhttp://lattes.cnpq.br/4171033998524192Cavalcante, Mário Sérgio Freitas Ferreira2017-10-09T19:35:05Z2017-10-09T19:35:05Z2017-06-27info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfCAVALCANTE, Mário Sérgio Freitas Ferreira. Otimização de controladores Fuzzy Tipo-2 intervalares utilizando meta-heurísticas. 2017. 74f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2017.https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/24009porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRN2022-04-01T19:38:46Zoai:repositorio.ufrn.br:123456789/24009Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/repositorio@bczm.ufrn.bropendoar:2022-04-01T19:38:46Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false |
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