22 resultados para Controlador Fuzzy

em Universidade Federal do Pará


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Este trabalho investiga uma estratégia de controle fuzzy Takagi-Sugeno aplicada ao controle de velocidade do motor de indução. A estratégia implementa uma interpolação ponderada entre um conjunto de controladores locais previamente projetados. Ao ocorrer variações nas condições operacionais do motor de indução, os ganhos da lei de controle são ajustados automaticamente, de modo a manter satisfatório o desempenho do sistema de controle. Para o projeto do controlador fuzzy a representação em espaço de estados da planta foi considerada sob a forma de um sistema aumentado, incluindo-se uma nova variável de estado que, nesse caso, foi selecionada como sendo a integral do erro de velocidade. Tal formulação permitiu o projeto de controladores locais com a estrutura PI, através de realimentação completa de estados, com posicionamento de pólos. Como variáveis de operação para o chaveamento fuzzy dos controladores locais, foram selecionados as variáveis velocidade angular do rotor e a componente da corrente de estator responsável pelo torque elétrico do motor. Em seguida, a estabilidade do controlador fuzzy Takagi- Sugeno projetado foi comprovada através do critério de Lyapunov, para isso o problema de estabilidade foi escrito na forma de LMIs. O desempenho do controlador fuzzy Takagi-Sugeno foi avaliado através de estudos de simulação, e seus resultados comparados ao desempenho de um controlador PI convencional, para a regulação da velocidade do rotor. Os resultados obtidos nas simulações mostram que o emprego da estratégia proposta torna o sistema mais robusto a variações paramétricas no sistema de acionamento.

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Este trabalho propõe o projeto de um controlador Fuzzy do tipo Takagi-Sugeno em uma estação de tratamento de esgoto por lodos ativados. Este tipo de tratamento ocorre na presença de oxigênio, pois microorganismos aeróbios presentes no licor misto irão proporcionar a remoção tanto da matéria carbonácea quanto nutrientes formados por compostos à base de nitrogênio. O controlador atua via mecanismo de aeração e foi projetado para interpolar os ganhos proporcionais e integrativos de três controladores fixos locais que, por sua vez, foram projetados a partir da linearização de um modelo contínuo de balanço de massa de oxigênio. O controlador auxiliará manter a concentração de oxigênio dissolvido desejável na faixa de operação do processo para que ocorra a nitrificação, reação química de oxiredução que transforma amônio em nitrito, que é fundamental para o sucesso do processo, e poderá também economizar energia elétrica utilizada pelo mecanismo de aeração. Os ensaios foram realizados via simulação computacional em quatro cenários idealizados comparando o desempenho do controlador fuzzy e o desempenho de um controlador fixo projetado em um ponto de operação diferente do qual se utilizou como valor de referência na planta. Ao aplicar um degrau no valor de referência estabelecido no cenário de análise, observou-se o tempo de subida, o tempo de acomodação e o erro em regime. Após os ensaios, observou-se que o desempenho do controlador fuzzy nos quesitos tempo de subida e tempo de acomodação em relação ao controlador fixo foi melhor, enquanto nos quesitos sobressinal e erro em regime foi semelhante. Após as análises, concluiu-se que a estratégia de controle escolhida neste trabalho é viável, pois de acordo com o valor auferido de oxigênio dissolvido na entrada da planta, o controlador fuzzy irá interpolar os ganhos proporcionais e integrativos de um controlador fixo projetado na vizinhança deste valor e assim, atuar de forma bastante satisfatória.

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O presente trabalho demonstra a aplicação de um Algoritmo Genético com o intuito de projetar um controlador Fuzzy MISO, através da sintonia de seus parâmetros, em um processo experimental de nivelamento de líquido em um tanque, cuja dinâmica apresenta características não-lineares. Para o projeto e sintonia do controlador, foi utilizado o suporte do software Matlab, e seus pacotes Simulink e Global Optimization Toolbox. O Controlador Fuzzy ora projetado teve seu desempenho avaliado através de ensaios em tempo real em um Sistema de Nível de Liquido.

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Este trabalho estuda a técnica de acionamento vetorial aplicado ao motor de indução trifásico (MIT), utilizando como estratégia de controle a combinação de controle fuzzy com controladores chaveados do tipo modo deslizante, em uma configuração aqui denominada de Controlador Fuzzy Modo Deslizante (FSMC – Do inglês: Fuzzy Sliding Mode Control). Um modelo dinâmico do MIT é desenvolvido em variáveis ‘d-q’ o que conduziu a um modelo eletromecânico em espaço de estados que exibe fortes não linearidades. A este modelo são aplicadas as condições de controle vetorial que permitem desacoplar o torque e o fluxo no MIT, de maneira que o seu comportamento dinâmico se assemelha àquele verificado em uma máquina de corrente contínua. Nesta condição, são implementados controladores do tipo proporcional e integral (PI) às malhas de controle de corrente e velocidade do motor, e são realizadas simulações computacionais para o rastreamento de velocidade e perturbação de carga, o que levam a resultados satisfatórios do ponto de vista dinâmico. Visando investigar o desempenho das estratégias não lineares nesta abordagem é apresentado o estudo da técnica de controle a estrutura chaveada do tipo modo deslizante. Um controlador modo deslizante convencional é implementado, onde se verifica que, a despeito do excelente desempenho dinâmico a ocorrência do fenômeno do “chettering” inviabiliza a aplicação desta estratégia em testes reais. Assim, é proposta a estratégia de controle FSMC, buscando associar o bom resultado dinâmico obtido com o controlador modo deslizante e a supressão do fenômeno do chettering, o que se atinge pela definição de uma camada de chaveamento do tipo Fuzzy. O controlador FSMC proposto é submetido aos mesmos testes computacionais que o controlador PI, conduzindo a resultados superiores a este último no transitório da resposta dinâmica, porém com a presença de erro em regime permanente. Para atacar este problema é implementada uma combinação Fuzzy das estratégias FSMC com a ação de controle PI, onde o primeiro busca atuar em regiões afastadas da superfície de chaveamento e o segundo busca introduzir o efeito da ação integral próximo à superfície. Os resultados obtidos mostram a viabilidade da estratégia em acionamento de velocidade variável que exigem elevado desempenho dinâmico.

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Este trabalho descreve um sistema de análise de dados com a finalidade de gerar um sistema de controle utilizando técnica inteligente para adição de fluoreto de alumínio (AlF3) em fornos de redução de alumínio. O projeto baseia-se nos conceitos de lógica fuzzy, nos quais o conhecimento acumulado pelo especialista do processo é traduzido de maneira qualitativa em um conjunto de regras linguísticas do tipo SE ENTÃO. A utilização desta técnica inteligente para o controle de adição de fluoreto busca representar explicitamente um conhecimento qualitativo, detido pelos operadores de cubas eletrolíticas. Devido o sistema convencional não contemplar as variações dos fenômenos que envolvem a dinâmica do processo, um controlador fuzzy foi implmentado no sistema real para tomadas de decisões, utilizando o modelo mínimo de Mandani. Baseado neste modelo, as variáveis de processo para a entrada do sistema fuzzy, tais como temperatura de banho e percentual de fluoreto foram manipuladas para estimar a tendência de subida e descida, respectivamente, através do método mínimos quadrados(MMQ). O controlador fuzzy é aplicado para calcular a quantidade de fluoreto de alumínio (AlF3) a ser adicionado na cuba eletrolítica de forma automática sem a necessidade da intervenção do especialista do processo. A motivação para o uso de um sistema de controle fuzzy se deve ao fato de não se ter disponível um modelo dinâmico do processo de adição do fluoreto na cuba eletrolítica. Esta falta de modelagem se deve ao fato de grande complexidade dos fenômenos envolvidos em uma cuba que são processos termodinâmicos e eletromagnéticos acoplados.

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Este trabalho propõe uma estratégia fuzzy, do tipo Rede de Controladores Locais, aplicável à melhoria da estabilidade dinâmica em sistemas elétricos de potência, visando compensar possíveis perdas de sintonia devido à ocorrência de variações nas condições operacionais da planta. A adaptação dos ganhos do controlador fuzzy é efetuada on-line, interpolando-se os ganhos de um conjunto finito de controladores locais fixos. Ao ocorrer variações nas condições operacionais da planta, os ganhos da lei de controle são ajustados automaticamente de modo a manter satisfatório o desempenho do sistema de controle. O desempenho do controle foi avaliado através de estudos de simulação, utilizando-se um modelo dinâmico não-linear, do tipo máquina barra infinita. Os resultados mostram que o emprego da estratégia proposta permite obter melhorias no desempenho dinâmico do sistema.

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Através do uso da programação em linguagem orientada a objetos e, aplicando-se uma técnica de programação específica, é possível gerar um conjunto de classes genéricas cujos objetos representam cada bloco de um controlador fuzzy e também suas variáveis linguísticas. Tais classes, sendo aplicadas de forma sistemática, facilitam a programação de uma variedade de controladores desta natureza. Este trabalho apresenta a referida técnica e mostra os resultados obtidos através de um modelo simulado de um pêndulo rotacional invertido que é controlado por um sistema de controle composto por três controladores fuzzy, projetados e construídos sob este ponto de vista.

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Este trabalho utiliza a metodologia six sigma com o objetivo de aumentar a produtividade da Linha de LCD (Liquid Crystal Display) em uma fábrica do Pólo Industrial de Manaus - PIM e um sistema de inferência fuzzy para mensurar o aumento dessa produtividade, onde foram identificados vários parâmetros baseados na metodologia six sigma. Dentre os quais, conforme grau de relevância dos especialistas deste estudo, pode-se destacar: desperdícios, capacidade produtiva e estudo de tempos. Ressaltando ainda que o sistema proposto seja de grande importância para profissionais e pesquisadores da gestão da produção, os quais desejam resultados que reduzam custos e conseqüentemente aumente os lucros da organização.

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Neste trabalho são apresentados os resultados de uma técnica que permitiu implementar a estratégia de controle de temperatura do aquecedor de óleo térmico da fabrica de Anodo Verde da Albrás Alumínio Brasileiro S/A. No projeto utilizou-se um sistema hierarquizado baseado em conjuntos e lógica Fuzzy. O uso dessa metodologia fez com que o sistema fosse capaz de reagir adequadamente diante das variações do ponto de operação do aquecedor, pois o controle Fuzzy exibe algumas características do aprendizado humano, sendo considerado um exemplo de inteligência artificial. O aquecedor de óleo térmico é fundamental no processo de fabricação de blocos inódicos, utilizados como pólo positivo no processo de eletrólise na obtenção do alumínio primário. O sistema de óleo térmico aquece os misturadores e pré-aquecedor de coque, mantendo a temperatura desses equipamentos dentro dos limites estabelecidos pela engenharia de processo. A variável temperatura impacta diretamente na energia de mistura da pasta e na qualidade do produto final, que é o bloco anódico. A metodologia apresentada permitiu alcançar um controle de temperatura que atendeu satisfatoriamente os parâmetros de processo. O programa foi desenvolvido em linguagem ladder é executado em controladores lógicos programáveis (CLP’S) da Rockwell Automation. O controle já está em plena operação nas fábricas de anodos e os resultados obtidos demonstram a eficácia e viabilidade do sistema, que futuramente estará sendo implementado no controle de outros equipamentos da Albrás.

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Este trabalho ressalta a importância de monitorar e diagnosticar a qualidade de energia elétrica sob a ótica das distorções harmônicas presente nas instalações elétricas em sistema trifásico de baixa tensão através de uma proposta metodológica para analisar e diagnosticar o nível dos distúrbios harmônico avaliando o indicador total de distorção harmônica (THD), apoiado por um sistema especialista baseado em um sistema de inferência Fuzzy.

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Em um sistema elétrico existem vários circuitos e equipamentos industriais que se comportam como dispositivos não-lineares. Esse comportamento geram sinais que causam distorções dentro desse sistema. Essas distorções são chamadas de Harmônicas, que calculada de forma ampla nos fornece o valor do THD (do inglês Total Harmonic Distortion ou Distorção Harmônica Total). Este trabalho apresenta uma das várias soluções para minimizar esse indicador através da detecção por um algoritmo computacional instalado no medidor de THD apropriado e pela utilização de filtros harmônicos passivos. Este algoritmo computacional detecta e calcula em quais frequências o valor do THD está elevado em comparação a um índice normativo definido utilizando para isso a Lógica Fuzzy. Uma vez definido a necessidade da aplicação do filtro harmônico esse será projetado pelo algoritmo computacional. O filtro harmônico entregado neste trabalho será o filtro passivo devido a sua fácil instalação e ao seu baixo custo. Dessa forma, o algoritmo computacional proposto funciona no início da medição do THD, no equipamento medidor, indicando uma faixa classificatória de THD medido, utilizando para isso a Lógica Fuzzy, identifica a necessidade ou não da instalação do filtro harmônico passivo e seu projeto, e finaliza efetuando um novo cálculo de THD.

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A inovação tecnológica tem sido um dos fatores fundamentais que levam grandes empresas a permanecerem no topo do ranking mundial do mercado globalizado, de acordo com o avanço tecnológico o setor de engenharia tem buscado soluções que ofereçam resultados positivos em prol do crescimento de sua empresa ou organização. Métodos de simulação para avaliação do comportamento mecânico de produtos submetidos a cargas estáticas e cargas dinâmicas são extremamente necessárias para redução dos custos de fabricação dos produtos. O uso de ensaios mecânicos e virtuais é de vital importância para avaliação do produto. O presente trabalho teve como objetivo a utilização da lógica fuzzy em um produto chamado canote do garfo da bicicleta, onde foi analisado além do grau de pertinência variado entre 0 e 1, o grau de veracidade também variado entre 0 e 1, tendo como foco principal o comportamento do produto canote do garfo e sua validação.

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Os hidrogeradores são peças chaves no circuito brasileiro de energia, sua indisponibilidade e mau funcionamento podem causar multas altíssimas a concessionárias aplicadas pela ANEEL por não atenderem a demandas e até por paradas impróprias para efetivar manutenções, além de agravar confiabilidade na garantia do fornecimento aos consumidores finais. Para garantir que isso não venha acontecer, a manutenção preditiva fornece técnicas que podem apontar as falhas analisando os “sinais vitais” originados pelo próprio equipamento. Desta forma as condições mecânicas e operacionais são periodicamente monitoradas e quando as tendências são detectadas insalubres, as peças incômodas na máquina são identificadas e programadas para manutenção. Para que essa tendência seja encontrada, utiliza-se da lógica fuzzy para modelar o comportamento dos hidrogeradores, sendo mais especifico: mancais, estator e anel coletor, inferindo conclusões prováveis de falhas. Neste trabalho, mostra o processo de construção do sistema que auxilia no diagnóstico da manutenção preditiva, desde sua metodologia de desenvolvimento por macro-atividades, definição arquitetural, conformidade dos requisitos e análise do conhecimento inserido a inteligência do sistema. O sistema foi desenvolvido em plataforma labview para servir como ferramenta de apoio. Todo o conhecimento inserido no sistema foi obtido com o corpo especialista de Eletronorte e outra parte na literatura, foi necessário aplicar o conceito de regras ao maquina de inferência fuzzy, para uma forma linguística de fácil compreensão, para que os próprios especialistas ampliem e evolua o software.

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A legislação ambiental cada vez mais rigorosa tem forçado as indústrias a investirem em soluções de controle inovadoras buscando diminuir as emissões de gases poluentes pelas fontes móveis e fixas, exercendo melhor controle e tratamento desses poluentes como forma de atender os limites impostos pela lei. Apresenta-se neste trabalho, a implementação de uma melhoria no sistema de controle de exaustão de fornos de cozimento de anodos da indústria de alumínio ALBRAS-Alumínio Brasileiro S.A., localizada em Barcarena no estado do Pará, visando minimizar a poluição causada pela queima de combustíveis nos fornos sem comprometer a eficiência do processo. Para isso foi utilizado um sistema baseado em lógica fuzzy, buscando na experiência de engenheiros, técnicos e operadores de processo, uma forma de se obter um melhor controle e confiabilidade na gestão das emissões de gases poluentes.

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Há muitos anos, técnicas de Computação Evolucionária vem sendo aplicadas com sucesso na solução dos mais variados tipos de problemas de otimização. Na constante procura pelo ótimo global e por uma melhor exploração da superfície de busca, as escolhas para ajustar estes métodos podem ser exponencialmente complexas e requerem uma grande quantidade de intervenção humana. Estes modelos tradicionais darwinianos apóiam-se fortemente em aleatoriedade e escolhas heurísticas que se mantém fixas durante toda a execução, sem que acompanhem a variabilidade dos indivíduos e as eventuais mudanças necessárias. Dadas estas questões, o trabalho introduz a combinação de aspectos da Teoria do Design Inteligente a uma abordagem hibrida de algoritmo evolucionário, através da implementação de um agente inteligente o qual, utilizando lógica fuzzy, monitora e controla dinamicamente a população e seis parâmetros definidos de uma dada execução, ajustando-os para cada situação encontrada durante a busca. Na avaliação das proposições foi construído um protótipo sobre a implementação de um algoritmo genético para o problema do caixeiro viajante simétrico aplicado ao cenário de distância por estradas entre as capitais brasileiras, o que permitiu realizar 580 testes, simulações e comparações entre diferentes configurações apresentadas e resultados de outras técnicas. A intervenção inteligente entrega resultados que, com sucesso em muitos aspectos, superam as implementações tradicionais e abrem um vasto espaço para novas pesquisas e estudos nos aqui chamados: “Algoritmos Evolucionários Híbridos Auto-Adaptáveis”, ou mesmo, “Algoritmos Evolucionários Não-Darwinianos”.