Projeto de um controlador Fuzzy Takagi-Sugeno para uma estação de tratamento de esgoto por lodos ativados

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.

Técnica de projeto de controlador fuzzy aplicada ao acionamento vetorial de motor de indução

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.

GAIA - Uma proposta de agente inteligente acoplado a algoritmos evolucionários para ajuste dinâmico de parâmetros através de conceitos de design inteligente e lógica fuzzy

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”.

Controladores fuzzy aplicados ao conversor de geradores de indução duplamente excitados em sistemas eólicos integrados a sistemas de potência

Este artigo apresenta novas estratégias de controle fuzzy aplicadas ao conversor estático interligado ao rotor dos geradores de indução duplamente excitados (DFIG), em esquemas eólicos de velocidade variável, integrados a redes elétricas reais. As estratégias de controle propostas são do tipo fuzzy "look-up-table" com supervisão. O desempenho de tais reguladores, baseados em inteligência computacional, é comparado com o obtido com controladores PI's a parâmetros fixos, na ocorrência de faltas no sistema elétrico de potência. Esses controladores fuzzy são destinados a garantir a continuidade da operação dos conversores, e melhorar o desempenho transitório do sistema, em relação aos controladores convencionais. Os resultados apresentados confirmam a eficácia das estratégias de controle adotadas. O modelo físico dos aerogeradores, consistindo de um grande número de turbinas eólicas, foi implementado através de uma ferramenta de simulação dinâmica, desenvolvida no ambiente computacional MATLABTM.