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Publicação
Controlo Neuro Difuso com Consequentes no Espaço de Estados
| Nome: | Descrição: | Tamanho: | Formato: | |
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| 6.12 MB | Adobe PDF |
Orientador(es)
Resumo(s)
A presente dissertação tem como principal objectivo a implementação de um protótipo
de controlo que visa solucionar o problema de controlo de seguimento, utilizando
uma abordagem neuro difusa baseada no modelo Adaptive Neuro Fuzzy System-ANFIS e
em Linear Matrix Inequality-LMI. Com este fim desenvolveu-se o protótipo que utiliza a
aproximação por modelos locais lineares recorrendo à inferência difusa de Takagi Sugeno
representada por uma rede neuronal recursiva. Assim utiliza-se as LMI’s sob o conceito
Parallel Distributed Compensation-PDC para calcular as matrizes de retroacção associadas
a cada modelo local. De forma a poder validar o protótipo desenvolvido nesta dissertação
utilizou-se o sistema Multiple Input Multiple Output-MIMO Amira DTS200, sendo este
constituído por um sistema de 3 tanques. A solução mostrou-se válida para este processo,
apresentando um erro em regime permanente nulo, e um RMSE inferior a 5 % e um MSI
inferior a 0,1 %. O protótipo de controlo foi ainda comparado com um controlador PID
difuso com inferência do tipo Mandami, tendo-se revelado superior no que diz respeito à
análise de erros. O Controlador desenvolvido nesta dissertação permitiu assim solucionar
o problema de controlo de seguimento, de uma forma considerada robusta.
Descrição
Palavras-chave
Controlo Neuro Difuso ANFIS LMI’s Inferência T-S Redes neuronais PDC