Sintonia de controladores baseada em Sistemas de Inferência Difusa
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2012 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10400.22/2822 |
Resumo: | Este trabalho de pesquisa e desenvolvimento tem como fundamento principal o Conceito de Controlo por Lógica Difusa. Utilizando as ferramentas do software Matlab, foi possível desenvolver um controlador com base na inferência difusa que permitisse controlar qualquer tipo de sistema físico real, independentemente das suas características. O Controlo Lógico Difuso, do inglês “Fuzzy Control”, é um tipo de controlo muito particular, pois permite o uso simultâneo de dados numéricos com variáveis linguísticas que tem por base o conhecimento heurístico dos sistemas a controlar. Desta forma, consegue-se quantificar, por exemplo, se um copo está “meio cheio” ou “meio vazio”, se uma pessoa é “alta” ou “baixa”, se está “frio” ou “muito frio”. O controlo PID é, sem dúvida alguma, o controlador mais amplamente utilizado no controlo de sistemas. Devido à sua simplicidade de construção, aos reduzidos custos de aplicação e manutenção e aos resultados que se obtêm, este controlador torna-se a primeira opção quando se pretende implementar uma malha de controlo num determinado sistema. Caracterizado por três parâmetros de ajuste, a saber componente proporcional, integral e derivativa, as três em conjunto permitem uma sintonia eficaz de qualquer tipo de sistema. De forma a automatizar o processo de sintonia de controladores e, aproveitando o que melhor oferece o Controlo Difuso e o Controlo PID, agrupou-se os dois controladores, onde em conjunto, como poderemos constatar mais adiante, foram obtidos resultados que vão de encontro com os objectivos traçados. Com o auxílio do simulink do Matlab, foi desenvolvido o diagrama de blocos do sistema de controlo, onde o controlador difuso tem a tarefa de supervisionar a resposta do controlador PID, corrigindo-a ao longo do tempo de simulação. O controlador desenvolvido é denominado por Controlador FuzzyPID. Durante o desenvolvimento prático do trabalho, foi simulada a resposta de diversos sistemas à entrada em degrau unitário. Os sistemas estudados são na sua maioria sistemas físicos reais, que representam sistemas mecânicos, térmicos, pneumáticos, eléctricos, etc., e que podem ser facilmente descritos por funções de transferência de primeira, segunda e de ordem superior, com e sem atraso. |
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O controlo PID é, sem dúvida alguma, o controlador mais amplamente utilizado no controlo de sistemas. Devido à sua simplicidade de construção, aos reduzidos custos de aplicação e manutenção e aos resultados que se obtêm, este controlador torna-se a primeira opção quando se pretende implementar uma malha de controlo num determinado sistema. Caracterizado por três parâmetros de ajuste, a saber componente proporcional, integral e derivativa, as três em conjunto permitem uma sintonia eficaz de qualquer tipo de sistema. De forma a automatizar o processo de sintonia de controladores e, aproveitando o que melhor oferece o Controlo Difuso e o Controlo PID, agrupou-se os dois controladores, onde em conjunto, como poderemos constatar mais adiante, foram obtidos resultados que vão de encontro com os objectivos traçados. Com o auxílio do simulink do Matlab, foi desenvolvido o diagrama de blocos do sistema de controlo, onde o controlador difuso tem a tarefa de supervisionar a resposta do controlador PID, corrigindo-a ao longo do tempo de simulação. O controlador desenvolvido é denominado por Controlador FuzzyPID. Durante o desenvolvimento prático do trabalho, foi simulada a resposta de diversos sistemas à entrada em degrau unitário. Os sistemas estudados são na sua maioria sistemas físicos reais, que representam sistemas mecânicos, térmicos, pneumáticos, eléctricos, etc., e que podem ser facilmente descritos por funções de transferência de primeira, segunda e de ordem superior, com e sem atraso.This development and research thesis have as principal concept the Fuzzy Logic Control. Using software tools of Matlab was possible to develop a controller based on Fuzzy Inference which allowed controlling any kind of real physical system, regardless their characteristics. The Fuzzy Logic Controller is a very particular type of controller, as it allows the simultaneous use of numeric data with linguist variables that is based on heuristic knowledge on the controlling systems. Thus, it enables to quantify, for example, if a glass is “half full” or “half empty”, if a person is “tall” or “short” or if it is “cold” or “very cold”. The PID Controller is, without doubt, the most widely used controller in the control systems. Due to its simplicity of construction, the low cost implementation, maintenance and the good results that are obtained, this controller makes the first option when you intend to implement a control loop in a given system. Characterized by three adjusting parameters, which are proportional, integral and derivative components, those together allow efficient tuning of any type of system. In order to automate the process of tuning control and using what Fuzzy and PID Controllers best offer, grouped the two controllers, where together, as will be presented further, the obtained results meet the defined objectives. With the suport of Matlab Simulink, was developed a block diagram of the control system, where the Fuzzy Controller has the task of supervising the response of the PID Controller, correcting it during the simulation. The developed controller was named by FuzzyPID Controller. During the pratical development was simulated the response of several systems to unit step input. The systems studied are mostly real physical systems, which represent mechanical, thermal, pneumatic, electrical, etc, and they can be easily described by a transfer functions of first, second and higher order, with and without time delay.Instituto Politécnico do Porto. Instituto Superior de Engenharia do PortoJesus, Isabel S.Repositório Científico do Instituto Politécnico do PortoPires, Nuno Filipe Lopes Agualusa2013-11-14T13:31:25Z20122012-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.22/2822porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-03-13T12:42:23Zoai:recipp.ipp.pt:10400.22/2822Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T17:23:49.412617Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
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