Sistemas linearizados por relimentação fuzzy evolutiva

Abstract

de Souza, que tanto apoio me deram durante esta longa jornada e à quem eu os dedico este trabalho. Aos colegas e amigos do Laboratório de Sinais e Sistemas do CEFET-MG campus Divinópolis, em especial o Professor Msc. Lucas Silva Oliveira e ao Professor Dr Valter Júnior de Souza Leite pela valiosa contribuição na parte experimental desta pesquisa. Aos colegas do LCA/FEEC pelos momentos de alegria compartilhados. Aos colegas da Universidade Federal de Roraima pela confiança, respeito e profissionalismo em especial à Professora Dra. Gioconda Santos e Souza Martinez. Um agradecimento especial à TODOS os professores do DCA/FEEC, em particular, ao Professor Dr Fernando Antônio Campos Gomide pelo compromisso e confiança na orientação desta pesquisa. À Universidade Estadual de Campinas, pela oportunidade. ResumoA linearização por realimentação é uma poderosa abordagem de controle, porém pode apresentar fragilidades diante de erros de modelagem. A falta de robustez desta abordagem de controle pode levar a um desempenho abaixo do esperado ou até mesmo à instabilidade. Esta dissertação sugere uma estratégia para melhorar a robustez em sistemas linearizados por realimentação usando um mecanismo do tipo modelo de referência e um algoritmo de aprendizagem participativa evolutiva granular fuzzy. A linearização por realimentação granular evolutiva robusta fuzzy é uma maneira de controlar sistemas não lineares com incertezas e assegurar a estabilidade da malha fechada. O resultado é uma abordagem mais robusta de controle em malha fechada em que a aprendizagem participativa evolutiva fuzzy é empregada para estimar as incertezas em tempo real e mitigar seus efeitos no sistema. A dissertação também aborda aspectos teóricos e práticos de um sistema de controle de nível em um tanque não linear, e mostra que o desempenho do controlador granular evolutivo robusto é superior à abordagens alternativas propostas na literatura como Classic Feedback Linearization, Fuzzy Model Reference Learning Control e Indirect Adaptive Fuzzy Control. Além disso, a dissertação discute os aspectos práticos e testes experimentais da linearização por realimentação granular evolutiva robusta fuzzy implementado em um controlador de nível de um tanque real de laboratório.Palavras-chaves: Controle robusto; Sistemas evolutivos, Sistemas de controle por realimentação.