Online neurofuzzy controller: aplicação, análise de parâmetros e contribuições

• Autor(a) principal: Hugo Rafael Nogueira Gomes
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/BUBD-BANMR9
• topic: Taxa de aprendizagem dinâmica; Controlador NeuroFuzzy; ONFC; Controle de processo; Engenharia elétrica; Inteligência computacional

A utilizacão de técnicas de inteligência computacional em problemas de controle de processos tem sido cada vez mais frequente. O presente trabalho faz um estudo do Online Neurofuzzy Controller (ONFC), um controlador nebuloso adaptativo com baixo custo computacional e poucos parâmetros de ajuste. Uma revisão dos controladores ja desenvolvidos ´e realizada, com simulacões computacionais das versões encontradas na literatura. ´E realizada uma an´alise dos parâmetros do controlador: a taxa de aprendizagem, parâmetro, e o erro m´aximo admiss´vel ou faixa de excursão do erro, parametro EM. ´E realizada a discussao e aplicacão do ajuste dinamico da taxa de aprendizagem, sendo proposto um novo calculo para a taxa de aprendizagem baseada no modelo do processo. ´E apresentada uma metodologia de ajuste dinamico da faixa de excursão do erro, denominada Adaptacão de Contexto, e ´e criado o controlador ONFCDwDe, uma nova abordagem para a acão derivativa no ONFC. Os controladores estudados são aplicados em uma planta com equipamentos industriais para controle de vazão de ´agua, no qual sao realizados experimentos de servomecanismo e rejeicão de dist´urbios. Os resultados são comparados entre as versões do controlador e também com o controlador PI usado na planta. Nos resultados, ´e evidenciada a contribuicão da Taxa de Aprendizagem Dinâmica e da Adaptacão de Contexto para melhoria no desempenho do controlador.