A comparative study between two relaxed LMI-based fuzzy control designs

A comparative study, with theoretical analysis and digital simulations, of two conditions based on LMI for the quadratic stability of nonlinear continuous-time dynamic systems, described by Takagi-Sugeno fuzzy models, are presented. This paper shows that the methods proposed by Teixeira et. al. in 2003 provide better or at least the same results of a recent method presented in the literature. © 2005 IEEE.

Avaliação do uso da terra em micro̧bacia utilizando uma matriz de partição fuzzy

Informatics evolution presently offers the possibility of new technique and methodology development for studies in all human knowledge areas. In addition, the present personal computer capacity of handling a large volume of data makes the creation and application of new analysis tools easy. This paper aimed the application of a fuzzy partition matrix to analyze data obtained from the Landsat 5 TMN sensor, in order to elaborate the supervised classification of land use in Arroio das Pombas microbasin in Botucatu, SP, Brazil. It was possible that one single training area present input in more than one covering class due to weight attribution at the signature creation moment. A change in the classification result was also observed when compared to maximum likelihood classification, mainly when related to bigger uniformity and better class edges classification.

Efficient parametric adjustment of fuzzy inference system using unconstrained optimization

This paper presents a new methodology for the adjustment of fuzzy inference systems, which uses technique based on error back-propagation method. The free parameters of the fuzzy inference system, such as its intrinsic parameters of the membership function and the weights of the inference rules, are automatically adjusted. This methodology is interesting, not only for the results presented and obtained through computer simulations, but also for its generality concerning to the kind of fuzzy inference system used. Therefore, this methodology is expandable either to the Mandani architecture or also to that suggested by Takagi-Sugeno. The validation of the presented methodology is accomplished through estimation of time series and by a mathematical modeling problem. More specifically, the Mackey-Glass chaotic time series is used for the validation of the proposed methodology. © Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2007.

Development of a water quality index using a fuzzy logic: A case study for the sorocaba river

Due to growing urbanization and industrialization, the environment is suffering from pollution of rivers, degradation of soils and deteriorated air quality. Quality indices appear to be useful to evaluate the conditions of these media. The aim of this study was the development of a water quality index using a fuzzy inference system, since such an approach has proved advantageous in addressing problems that are subjective by nature or for which the data are uncertain. The methodology employed was based on this inference system, and considered the nine water quality parameters employed by CETESB (Companhia de Tecnologia de Saneamento Ambiental, São Paulo, Brazil) to evaluate water quality. After assessment of the data using the index, a comparison was made with the WQI (Water Quality Index), which is used for the monitoring of various water bodies, including in the study region. The results obtained using the index developed on the basis of fuzzy inference were found to be more useful than those derived from the method currently used by CETESB, since losses and/or omissions concerning individual parameters were minimized. © 2010 IEEE.

Estabilização de sistemas fuzzy T-S incertos usando realimenta̧ão derivativa

In some practical problems, for instance, in the suppression of vibration in mechanical systems, the state-derivative signals are easier to obtain than the state signals. Thus, a method for state-derivative feedback design applied to uncertain nonlinear systems is proposed in this work. The nonlinear systems are represented by Takagi-Sugeno fuzzy models during the modeling of the problem, allowing to use Linear Matrix Inequalities (LMIs) in the controller design. This type of modeling ease the control design, because, LMIs are easily solved using convex programming technicals. The control design aimed at system stabilisation, with or without bounds on decay rate. The efficiency of design procedure is illustrated through a numerical example.

Stability of nonlinear system using takagi-sugeno fuzzy models and hyper-rectangle of LMIs

This paper presents a theorem based on the hyper-rectangle defined by the closed set of the time derivatives of the membership functions of Takagi-Sugeno fuzzy systems. This result is also based on Linear Matrix Inequalities and allows the reduction of the conservatism of the stability analysis in the sense of Lyapunov. The theorem generalizes previous results available in the literature. © 2013 Brazilian Society for Automatics - SBA.

Análise da estabilidade de sistemas fuzzy Takagi-Sugeno utilizando as desigualdades de Lyapunov-Metzler

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Estimação do diâmetro de furos em processo de furação utilizando sistemas de inteligência artificial: uma análise comparativa entre diferentes técnicas

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Kappa-PSO-ARTMAP Fuzzy: uma metodologia para detecção de intrusos baseado em seleção de atributos e otimização de parâmetros numa rede neural ARTMAP Fuzzy

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Contribuições aos estudo da compensação de harmônicos em sistemas de energia elétrica

Esta tese enfoca o estudo de métodos para compensação de harmônicos em sistemas de energia elétrica e aborda diversos aspectos relacionados à presença de harmônicos nos mesmos, como a apresentação de conceitos e definições em sistemas não-senoidais e estratégias de compensação de potência. Enfatiza-se neste estudo, exemplificado por meio de medições e simulações realizadas, a influência da forma de onda de alimentação sobre cargas não-lineares; a interação harmônica entre a tensão de suprimento e a corrente das cargas, devido à impedância série do sistema; e a influência mútua entre cargas não-lineares em paralelo, como possível forma de atenuação de harmônicos. Para simular e predizer o impacto causado por cargas não-lineares em um sistema, assim como a implementação de ações para mitigar esses impactos, visando à melhoria da qualidade da energia, é necessário o conhecimento das respostas das mesmas. Como produto do presente trabalho, destacam-se as técnicas desenvolvidas para a modelagem de cargas nãolineares sob diferentes condições de alimentação, em especial o uso de técnicas de inteligência computacional, como o sistema neuro-fuzzy e as redes neurais artificiais; assim como o emprego da série de Volterra para predição do comportamento das cargas.

Redes neurais aplicadas em processos de usinagem da madeira

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEG

Metodologia baseada em sistema fuzzy intervalar do tipo-2 para detecção e identificação de faltas de incipientes em motores de indução

Desde a incorporação da automação no processo produtivo, a busca por sistemas mais eficientes, objetivando o aumento da produtividade e da qualidade dos produtos e serviços, direcionou os estudos para o planejamento de estratégias que permitissem o monitoramento de sistemas com o intuito principal de torna-los mais autônomos e robustos. Por esse motivo, as pesquisas envolvendo o diagnóstico de faltas em sistemas industriais tornaram-se mais intensivas, visto a necessidade da incorporação de técnicas para monitoramente detalhado de sistemas. Tais técnicas permitem a verificação de perturbações, falta ou mesmo falhas. Em vista disso, essa trabalho investiga técnicas de detecção e diagnostico de faltas e sua aplicação em motores de indução trifásicos, delimitando o seu estudo em duas situações: sistemas livre de faltas, e sobre atuação da falta incipiente do tipo curto-circuitoparcial nas espiras do enrolamento do estator. Para a detecção de faltas, utilizou-se analise paramétrica dos parâmetros de um modelo de tempo discreto, de primeira ordem, na estrutura autoregressivo com entradas exógenas (ARX). Os parâmetros do modelo ARX, que trazem informação sobre a dinâmica dominante do sistema, são obtidos recursivamente pela técnica dos mínimos quadrados recursivos (MQR). Para avaliação da falta, foi desenvolvido um sistema de inferência fuzzy (SIF) intervala do tipo-2, cuja mancha de incerteza ou footprint of uncertainty (FOU), características de sistema fuzzy tipo-2, é ideal como forma de representar ruídos inerentes a sistemas reais e erros numéricos provenientes do processo de estimação paramétrica. Os parâmetros do modelo ARX são entradas para o SIF. Algoritmos genéricos (AG’s) foram utilizados para otimização dos SIF intervalares tipo-2, objetivando reduzir o erro de diagnóstico da falta identificada na saída desses sistemas. Os resultados obtidos em teste de simulação computacional demonstram a efetividade da metodologia proposta.

Análise dos indicadores biométricos e nutricionais da cultura da alface (Lactuca sativa L.) irrigada com água tratada magneticamente utilizando modelagem fuzzy

Pós-graduação em Agronomia (Irrigação e Drenagem) - FCA

Neural models for predicting hole diameters in drilling processes

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Neural models for predicting hole diameters in drilling processes

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)