Utilización de la lógica borrosa en la selección de personas e ideas para la participación en programas públicos de ayuda a la creación de empresas

[ES] Se propone en este trabajo un modelo de control borroso que ayude a filtrar y seleccionar las solicitudes de subvención que pueda recibir una institución pública en un programa de fomento para la creación y desarrollo de nuevas iniciativas empresariales. Creemos que la utilización de la lógica borrosa presenta ventajas sobre los procedimientos ordinarios ya que nos movemos en un escenario de actuación complejo y vago. El control borroso introduce el conocimiento de los expertos de un modo muy natural mediante variables lingüísticas y procesos de inferencia propios del lenguaje ordinario, lo que facilita la toma de decisiones en situaciones complejas. Nuestro modelo considera por un lado la idea empresarial y por otro la persona . Los indicadores y criterios que los expertos consideran relevantes para la evaluación de la subvención son modelados mediante variables lingüísticas y tratados como antecedentes y consecuentes de un motor de inferencia borroso, cuya salida nos proporciona la valoración final de la solicitud. Al final de nuestro trabajo resolvemos un caso práctico sencillo para aclarar el procedimiento.

Um ambiente de aprendizagem em automação baseado em sistemas nebulosos

Esta dissertação trata de um estudo e o desenvolvimento de uma proposta de um ambiente de aprendizagem, para qualquer instituição de ensino superior, em três níveis de ensino da área de controle e automação: graduação, pós-graduação Lato Sensu e Stricto Sensu. Primeiramente, foram feitas visitas aos laboratórios em universidades e entrevistas com professores que ministram as disciplinas de controle e automação nos três níveis de aprendizagem. Foram constatadas virtudes e fragilidades metodológicas na questão da prática laboratorial em relação a aspectos industriais na área de engenharia elétrica de três instituições do Estado do Rio de Janeiro, sendo uma federal, uma estadual e outra privada. Posteriormente, foram analisados mecanismos e instrumentos necessários para interagir com modelos experimentais propostos nas entrevistas de maneira didática, para fins de constituir o ambiente de aprendizagem em automação, no qual foi eleito o LABVIEW como a interface mais favorável para aplicação de controles, mantendo uma analogia de cunho prático-industrial. A partir dessas análises foram sugeridos ainda elementos típicos de automação e três estudos de caso: um sistema térmico, um controle de velocidade de motores e um pêndulo invertido, por meio de controles simples e avançados como o controlador nebuloso, caracterizando-se pelo fortalecimento da atividade acadêmico-industrial

Hardware Reconfigurável para Controladores Nebulosos.

Controle de processos é uma das muitas aplicações que aproveitam as vantagens do uso da teoria de conjuntos nebulosos. Nesse tipo de aplicação, o controlador é, geralmente, embutido no dispositivo controlado. Esta dissertação propõe uma arquitetura reconfigurável eficiente para controladores nebulosos embutidos. A arquitetura é parametrizável, de tal forma, que permite a configuração do controlador para que este possa ser usado na implementação de qualquer aplicação ou modelo nebuloso. Os parâmetros de configuração são: o número de variáveis de entrada (N); o número de variáveis de saída (M); o número de termos linguísticos (Q); e o número total de regras (P). A arquitetura proposta proporciona também a configuração das características que definem as regras e as funções de pertinência de cada variável de entrada e saída, permitindo a escalabilidade do projeto. A composição das premissas e consequentes das regras são configuráveis, de acordo com o controlador nebuloso objetivado. A arquitetura suporta funções de pertinência triangulares, mas pode ser estendida para aceitar outras formas, do tipo trapezoidal, sem grandes modificações. As características das funções de pertinência de cada termo linguístico, podem ser ajustadas de acordo com a definição do controlador nebuloso, permitindo o uso de triângulos. Virtualmente, não há limites máximos do número de regras ou de termos linguísticos empregados no modelo, bem como no número de variáveis de entrada e de saída. A macro-arquitetura do controlador proposto é composta por N blocos de fuzzificação, 1 bloco de inferência, M blocos de defuzzificação e N blocos referentes às características das funções de pertinência. Este último opera apenas durante a configuração do controlador. A função dos blocos de fuzzificação das variáveis de entrada é executada em paralelo, assim como, os cálculos realizados pelos blocos de defuzzificação das variáveis de saída. A paralelização das unidades de fuzzificação e defuzzificação permite acelerar o processo de obtenção da resposta final do controlador. Foram realizadas várias simulações para verificar o correto funcionamento do controlador, especificado em VHDL. Em um segundo momento, para avaliar o desempenho da arquitetura, o controlador foi sintetizado em FPGA e testado em seis aplicações para verificar sua reconfigurabilidade e escalabilidade. Os resultados obtidos foram comparados com os do MATLAB em cada aplicação implementada, para comprovar precisão do controlador.

Sistemas inteligentes adaptativos aplicados a um robô auto-equilibrante de duas rodas.

Com o avanço no desenvolvimento e utilização de veículos e robôs autoequilibrantes, faz-se necessário a investigação de controladores capazes de atender os diversos desafios relacionados à utilização desses sistemas. Neste trabalho foi estudado o controle de equilíbrio e posição de um robô auto-equilibrante de duas rodas. O interesse particular nesta aplicação vem da sua estrutura e da riqueza de sua dinâmica física. Por ser um problema complexo e não trivial há grande interesse em avaliar os controladores inteligentes. A primeira parte da dissertação aborda o desenvolvimento de um controle clássico do tipo PID, para em seguida ser comparado com a implementação de dois tipos de controladores inteligentes: On-line Neuro Fuzzy Control (ONFC) e Proportional-Integral-Derivative Neural-Network (PIDNN). Também é apresentada a implementação dos controladores em uma plataforma de hardware, utilizando o kit LEGO Mindstorm, e numa plataforma de simulação utilizando o MATLAB-Simulink. Em seguida, dois estudos de casos são desenvolvidos visando comparar o desempenho dos controladores. O primeiro caso avalia o controle de equilíbrio e posição do robô auto-equilibrante de duas rodas sobre um terreno plano tendo como interesse observar o desempenho intrínseco do sistema sob ausência de fatores externos. O segundo caso estuda o controle de equilíbrio e posição do robô em terrenos irregulares visando investigar a resposta do sistema sob influência de condições adversas em seu ambiente. Finalmente, o desempenho de cada um dos controladores desenvolvidos é discutido, verificando-se resultados competitivos no controle do robô auto-equilibrante de duas rodas.

交流电机系统中的模糊控制研究

本文对模糊控制的理论方法目前在交流电机系统中的应用作了全面的分析和总结 .针对交流电机系统控制的特点 ,重点讨论了简单模糊控制、复合模糊控制以及仿生模糊控制等几种典型的模糊控制方法和技术 ,分析了它们各自的特点和存在的问题 ,并给出了模糊控制的实现方法和手段 .最后 ,对模糊控制在交流电机系统中应用的关键问题和未来发展方向进行了展望

避免误操作的遥协作模糊控制方法

现有的遥操作系统中普遍存在的问题是受环境、心理、生理等影响,操作者在遥操作机器人过程中可能由于误操作产生不可预料的后果.为了解决操作者误操作问题,提出对基于操作者通过选择操作手法得到的模糊操作量和对基于多传感器融合决策产生的模糊控制量采取加权和的遥协作模糊控制方法.以遥操作机械手臂为例,通过单纯由操作者、单纯由多传感器融合决策和遥协作模糊控制3种方法进行实验,验证所提出方法的合理性.

网络遥操作机器人的任务产生方法研究

为了解决网络遥操作中操作者误操作问题,给出了一种在非结构环境下遥操作机器人的模糊控制方法,介绍了一种网络遥操作机器人控制系统结构,对任务产生器进行了设计,并以网络遥操作机械手抓取物品为例,通过实验验证了所设计方法的合理性。

基于视觉和超声信息的机器人行为控制

随着机器人应用范围的不断扩展,机器人所面临的工作环境也越来越复杂,多数是未知的、动态的和非结构化的。通过对基于行为的机器人控制技术的研究,设计了一种用于完成多目标任务的移动机器人行为控制系统。将基于行为的控制技术融合进模糊控制的思想中,使移动机器人的行为通过运用模糊控制和基于优先度的行为决策来实现,并且通过视觉信息使机器人能够完成面向目标的任务。

ROV模糊控制导航方法

本文提出一种水下 ROV(Remotely Operated Vehicles)的模糊导航方法和基于该方法的控制器结构 .通常由于水下环境光照不足或是水质混浊 ,很难依赖摄像机准确地为 ROV导航 ,引导 ROV到达预定目标 ,尤其是工作空间存在障碍物时 ,ROV很可能发生碰撞 .文中提出的模糊控制方法 ,将 ROV在 3D空间运动的状态、局部环境信息以及导航规划数据表示为多重模糊条件 ,然后结合 ROV的导航特点 ,建立了一个三级模糊控制器 ,该控制器使用同一种控制模式完成 ROV有障碍和无障碍的导航任务 .仿真实验结果验证了所提出方法的有效性

一种自治水下机器人垂直面避碰规划方法

为提高自治水下机器人在垂直面跨越坡型、台阶型障碍的能力,提出了一种基于模糊控制的垂直面避碰规划方法。该方法以避碰声纳的输出作为输入,垂直面的深度调节量作为输出,直接建立了从障碍感知到避碰行为的映射。半物理仿真实验表明,该方法有效提高了某型自治水下机器人垂直面操纵性能,具有反应迅速、稳定性好、便于工程实现的优点。

滑模模糊控制应用于自治水下机器人的实验研究

分析了自治水下机器人 (AUV )的控制特点 ,论述了滑模模糊控制 (SMFC)的基本原理 ,并在6 0 0 0 m自治水下机器人“CR- 0 2”上进行了仿真和水池实验。结果表明 ,滑模模糊控制的性能明显优于PID控制 ,在强干扰时表现出良好的鲁棒性

模糊控制在现场总线控制系统中的应用

介绍了如何把模糊控制算法与现场总线中的CAN总线结合起来应用于控制系统 ,并设计了一种智能型模糊控制算法 ,给出了系统的整体结构和现场模糊控制单元的硬件实现电路及其软件设计思路 ;系统的仿真结果表明 ,该系统实时性好 ,控制精度较高 ,鲁棒性强 ,在现场控制中有效可行

基于模糊控制的紧头自动跟踪系统

模糊控制是模糊数学和控制理论相结合的产物，也是智能控制的重要组成部分。文章结合香烟生产中的烟支紧头位置问题，设计并实现了一种基于模糊控制的高速数据采集系统。该系统可自动跟踪检测烟支的紧头位置。

基于CAN总线的分布式数据采集与控制系统

随着电子技术和计算机技术的不断发展，工业生产过程的控制系统正在向着智能化、数字化和网络化的方向发展。传统的集散控制方式和计算机分层控制方式已经开始让位于智能终端与网络结合的总线网络控制方式。当今，在工厂中过程控制环境下的分布式自动化系统变得越来越复杂，尤其系统内部的各设备之间需要快速交换大量的信息，以便实现对被控系统更为精确的控制和提供一些辅助的评价函数。这就意味着要不断增加带宽和提高通信速率以满足网络通信的需要。在现有的多种可利用网络设备中，CAN总线以其清晰的定义、极高的可靠性及其独特的设计，被认为是最能有效地解决这一问题的途径之一。而且市场上基于通信技术的产品中，就实时性考虑，由于CAN总线采用的非表意性的通信方式，因此其结构更为简单，实时性更好。基于此背景，我们以CAN总线作为通信媒介，将分布于各控制现场的传感器、执行器和控制器有序地连接起来，构成了一个基于CAN总线的分布式局域网络控制系统。本文首先介绍了基于CAN总线的分布式数据采集与控制系统的总体结构。然后从硬件方面描述了基于CAN总线的通信协议转换单元、数据采集单元和输出控制单元的功能、硬件配置及各单元功能的具体实现过程，给出了各单元的性能指标。软件方面，以C语言作为平台，开发了基于CAN总线的上位计算机管理与监控软件，实现了对整个网络设备的系统管理和系统控制功能。对于该总线系统，作者运用了PID控制和模糊控制算法实现了对水箱液位的控制，达到了理想的效果。基于CAN总线的控制系统很好地解决了集散控制系统难以解决的难题，模糊控制的应用能很好地把总线控制系统应用到具有非线性、大时滞和难于获得精确模型的控制系统中。