Navegando por Assunto "Lógica Fuzzy"

Agora exibindo 1 - 2 de 2

Alternativas de controle aplicadas ao sistema de propulsão de veículos elétricos
(2025-03-13) Macêdo Neto, João Pedro de; Cervantes, Ania Lussón; https://lattes.cnpq.br/5793691069517813; http://lattes.cnpq.br/5816830365314607
Há décadas os veículos elétricos vêm chamando a atenção dos produtores e condutores de automóveis. As suas vantagens, principalmente em relação a emissão de gases poluentes, fizeram destes uma alternativa sempre a ser considerada para a substituição dos carros que fazem uso do motor a combustão. Assim como esses, os veículos elétricos são compostos por diversos sistemas, um deles, de extrema importância, é o sistema de propulsão que é composto basicamente pelo motor, conversor de potência e o controlador, de modo que os estudos a respeito dos automóveis se concentram na maioria das vezes na modelagem e simulação desse sistema. Nesse contexto, o presente trabalho tem por objetivo realizar a modelagem e controle do sistema de propulsão de um veículo elétrico, apresentando diferentes estratégias de controle e uma comparação entre elas. Para isso, foram elaborados os modelos dinâmicos do veículo para um movimento longitudinal e do motor de indução trifásico, bem como o modelo do conversor usado para fazer o acionamento do motor junto ao seu sistema de controle. O motor de indução usado no veículo é acionado por meio de um inversor de frequência, que sintetiza a tensão alternada para a máquina através da Modulação por Largura de Pulso. Para o controle de velocidade do motor, como alternativas são apresentadas o controle escalar, Fuzzy e preditivo. Para o emprego do controle escalar, é utilizado um controlador Proporcional-Integral na velocidade de referência. Junto a esse sistema de controle é acrescentado ainda um controlador Fuzzy com intuito de otimizar a resposta do sistema. Além disso, utilizando os conceitos do controle vetorial orientado por campo, se desenvolve um controlador preditivo para a velocidade do motor, mediante a técnica de controle preditivo de Torque e Fluxo. Os resultados das simulações demonstram a eficácia dos controladores, destacando-se com um desempenho satisfatório o controle Fuzzy e o preditivo no controle de velocidade do motor. As simulações foram realizadas por meio do software Matlab.
Controle de sistemas dinâmicos não lineares via linearização por realimentação com compensação Fuzzy de incertezas
(2019-07-11) Montenegro, Marcelo Costa; Medeiros, Philippe Eduardo de; Martins, Weliton Soares; http://lattes.cnpq.br/9333618261815257; http://lattes.cnpq.br/5594617038786753; http://lattes.cnpq.br/8933714162193368
Com o avanço da tecnologia, e consequentemente da computação, os métodos de controle não lineares estão se desenvolvendo cada vez mais no meio científico, promovendo uma sólida base teórica e experimental nesta área. O objetivo deste trabalho consiste na aplicação da técnica de controle não linear Feedback Linearization (Linearização por Realimentação) para o controle de sistemas dinâmicos não lineares. Como essa técnica possui uma grande limitação, que é a necessidade do conhecimento preciso dos parâmetros e da dinâmica da planta a ser controlado, foi desenvolvido um compensador fuzzy para fornecer um esforço adicional de controle de modo a compensar todas incertezas presente no sistema. O compensador fuzzy se destaca pelo fato de não ser necessário um conhecimento prévio do modelo do sistema. Além do desenvolvimento teórico de técnica Feedback Linearization e do compensador fuzzy, um controlador linear do tipo PID será utilizado para fins de comparação com as técnicas não lineares abordadas. Para comprovar a eficácia da técnica apresentada, ela será aplicada no problema de controle de posição de um sistema seesaw propeller, que de maneira simplificada, possui uma certa analogia com um dos graus de liberdade de um veículo aéreo não tripulado. Simulações numéricas e resultados experimentais serão apresentados para mostrar as performances dos controladores abordados no presente trabalho.