788 resultados para fuzzy logic controller


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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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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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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 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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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

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We propose a computational methodology -"B-LOG"-, which offers the potential for an effective implementation of Logic Programming in a parallel computer. We also propose a weighting scheme to guide the search process through the graph and we apply the concepts of parallel "branch and bound" algorithms in order to perform a "best-first" search using an information theoretic bound. The concept of "session" is used to speed up the search process in a succession of similar queries. Within a session, we strongly modify the bounds in a local database, while bounds kept in a global database are weakly modified to provide a better initial condition for other sessions. We also propose an implementation scheme based on a database machine using "semantic paging", and the "B-LOG processor" based on a scoreboard driven controller.

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An efficient approach is presented to improve the local and global approximation and modelling capability of Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model. The main aim is obtaining high function approximation accuracy. The main problem is that T-S identification method cannot be applied when the membership functions are overlapped by pairs. This restricts the use of the T-S method because this type of membership function has been widely used during the last two decades in the stability, controller design and are popular in industrial control applications. The approach developed here can be considered as a generalized version of T-S method with optimized performance in approximating nonlinear functions. A simple approach with few computational effort, based on the well known parameters' weighting method is suggested for tuning T-S parameters to improve the choice of the performance index and minimize it. A global fuzzy controller (FC) based Linear Quadratic Regulator (LQR) is proposed in order to show the effectiveness of the estimation method developed here in control applications. Illustrative examples of an inverted pendulum and Van der Pol system are chosen to evaluate the robustness and remarkable performance of the proposed method and the high accuracy obtained in approximating nonlinear and unstable systems locally and globally in comparison with the original T-S model. Simulation results indicate the potential, simplicity and generality of the algorithm.

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In this paper a fuzzy optimal control for stabilizing an upright position a double inverted pendulum (DIP) is developed and compared. Modeling is based on Euler-Lagrange equations. This results in a complicated nonlinear fast reaction, unstable multivariable system. Firstly, the mathematical models of double pendulum system are presented. The weight variable fuzzy input is gained by combining the fuzzy control theory with the optimal control theory. Simulation results show that the controller, which the upper pendulum is considered as main control variable, has high accuracy, quick convergence speed and higher precision.

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Fault diagnosis has become an important component in intelligent systems, such as intelligent control systems and intelligent eLearning systems. Reiter's diagnosis theory, described by first-order sentences, has been attracting much attention in this field. However, descriptions and observations of most real-world situations are related to fuzziness because of the incompleteness and the uncertainty of knowledge, e. g., the fault diagnosis of student behaviors in the eLearning processes. In this paper, an extension of Reiter's consistency-based diagnosis methodology, Fuzzy Diagnosis, has been proposed, which is able to deal with incomplete or fuzzy knowledge. A number of important properties of the Fuzzy diagnoses schemes have also been established. The computing of fuzzy diagnoses is mapped to solving a system of inequalities. Some special cases, abstracted from real-world situations, have been discussed. In particular, the fuzzy diagnosis problem, in which fuzzy observations are represented by clause-style fuzzy theories, has been presented and its solving method has also been given. A student fault diagnostic problem abstracted from a simplified real-world eLearning case is described to demonstrate the application of our diagnostic framework.

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This work presents a proposal to detect interface in atmospheric oil tanks by installing a differential pressure level transmitter to infer the oil-water interface. The main goal of this project is to maximize the quantity of free water that is delivered to the drainage line by controlling the interface. A Fuzzy Controller has been implemented by using the interface transmitter as the Process Variable. Two ladder routine was generated to perform the control. One routine was developed to calculate the error and error variation. The other was generate to develop the fuzzy controller itself. By using rules, the fuzzy controller uses these variables to set the output. The output is the position variation of the drainage valve. Although the ladder routine was implemented into an Allen Bradley PLC, Control Logix family it can be implemented into any brand of PLCs