Navegando por Autor "Fonseca, Carlos André Guerra"
Agora exibindo 1 - 3 de 3
- Resultados por página
- Opções de Ordenação
Dissertação Algoritmos genéricos para otimização de uma arquitetura de controle inteligente híerárquico(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2005-12-19) Fonseca, Carlos André Guerra; Araújo, Fábio Meneghetti Ugulino de; ; http://lattes.cnpq.br/5473196176458886; ; http://lattes.cnpq.br/1248769578796092; Araújo, Clivaldo Silva de; ; http://lattes.cnpq.br/9391199147153785; Maitelli, André Laurindo; ; http://lattes.cnpq.br/0477027244297797Nesse trabalho apresenta-se um esquema de controle hierárquico, utilizado para controlar um sistema eletromecânico, em que um supervisor inteligente, baseado em lógica nebulosa, faz a fusão de sinais de controle oriundos de dois controladores: um robusto e um nebuloso do tipo Takagi-Sugeno-Kang. Através da combinação de sinais de controle busca-se a simplificação no projeto de controladores e a obtenção de melhores desempenhos. Nessa pesquisa o controlador robusto é projetado com base no modelo linearizado, do sistema eletromecânico. No projeto desse controlador objetivou-se uma resposta rápida, com uma rápida acomodação e uma boa rejeição a distúrbios. O controlador nebuloso é sintonizado, através de um algoritmo genético, com base no modelo não linear, buscando uma boa velocidade no rastreamento de referências, com sinais de controle dentro dos limites de saturação do servo-atuador. O supervisor também foi sintonizado por um algoritmo genético. Esse sistema de controle demonstra então, a combinação de técnicas de controle distintas para resolver um problema em que técnicas de controle linear podem não propiciar uma solução adequada, devido ao fato do problema apresentar especificações conflitantes. O objetivo principal é suprimir vibrações mecânicas obedecendo a critérios de desempenho previamente estipulados. Através de simulações digitais avaliou-se o desempenho do sistema controlado, examinou-se a supressão de vibrações no que diz respeito ao seguimento de referência na presença de distúrbios. Os resultados obtidos são comparados com os apresentados em Araújo (2002), de forma a comprovar a eficiência do método de obtenção automática dos parâmetros de sistemas nebulososDissertação Estratégia de desenvolvimento socioeconômico inovacity - metodologia de gestão de inovação governamental para o desenvolvimento de cidades inteligentes e humanas(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2018-07-31) Santos, Irani; Carvalho, Zulmara Virginia de; Oliveira, Álvaro Duarte de; ; ; ; Brandão, Gláucio Bezerra; ; Fonseca, Carlos André Guerra;Baseado no estudo de tecnologias existentes, especificamente a partir de uma análise descritiva de conceitos, metodologias e ferramentas europeias, este trabalho tem por objetivo apresentar uma Metodologia de Gestão de Inovação Governamental, dentro da abordagem inteligente e humana, que pode configurar-se como estratégia de desenvolvimento socioeconômico sustentável para as cidades brasileiras. Com a finalidade de operacionalizar a metodologia desenvolvida foi idealizada a empresa InovaCity, como uma Spin-off que surgiu no âmbito do Mestrado Profissional do Programa de Pós-Graduação em Ciência, Tecnologia e Inovação- PPGCTI da Universidade Federal do Rio Grande do Norte- UFRN, a partir da validação metodológica no município de Natal RN para o desenvolvimento de Cidades Inteligentes e Humanas no território brasileiro. O estudo de caso validado ocorreu no período de setembro de 2015 a novembro de 2017. A proposta pretende contribuir para orientar gestores públicos sobre os novos modelos de governança que visam dar respostas aos problemas urbanos, levando em conta a realidade e as tendências tecnológicas e sociais, tais como o aumento da expectativa de vida e a conexão e acesso a informação que amplifica o acesso a pessoas, produtos, serviços e mercados.Tese Estrutura ANFIS modificada para identificação e controle de plantas com ampla faixa de operação e não linearidade acentuada(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2012-12-21) Fonseca, Carlos André Guerra; Araújo, Fábio Meneghetti Ugulino de; ; http://lattes.cnpq.br/5473196176458886; ; http://lattes.cnpq.br/1248769578796092; Cavalcanti, Anderson Luiz de Oliveira; ; http://lattes.cnpq.br/7224754476792019; Maitelli, André Laurindo; ; http://lattes.cnpq.br/0477027244297797; Casillo, Danielle Simone da Silva; ; http://lattes.cnpq.br/2111858571672626; Yoneyama, Takashi; ; http://lattes.cnpq.br/9201712893785499Neste trabalho propõe-se uma modificação na estrutura neurofuzzy ANFIS (Adaptive Network Based Fuzzy Inference System) para a obtenção de um método sistemático para identificação e controle de plantas com ampla faixa de operação e não linearidade acentuada, a partir de técnicas lineares de identificação e controle. Este método se baseia na metodologia de múltiplos modelos. Dessa forma, obtêm-se modelos lineares locais e esses são combinados pela estrutura neurofuzzy proposta. Uma métrica que permite combinar adequadamente esses modelos é obtida após o treinamento dessa estrutura, resultando na identificação global da planta. Para cada um desses modelos é projetado um controlador. O controle global é obtido a partir da combinação dos sinais dos controladores locais. Essa mistura é feita pelo ANFIS modificado. A modificação na arquitetura do ANFIS permite o compartilhamento do conhecimento adquirido pelo treinamento da estrutura empregada na combinação de modelos locais. Assim não se faz necessário o treinamento da estrutura empregada na mistura de controladores. Avaliaram-se as estruturas modificadas através de dois estudos de caso. Verificou-se que é possível treinar apenas um ANFIS, para a obtenção de uma métrica que permita a combinação adequada dos modelos lineares, válidos localmente, e essa estrutura, já ajustada, pode ser aplicada na combinação de controladores lineares, projetados para cada um dos modelos, resultando em um sistema de controle que satisfaz as especificações de desempenho previamente estabelecidas. O método proposto possibilita a utilização de quaisquer técnicas de identificação e controle para a obtenção dos modelos e controladores locais, e a redução da complexidade de utilização do ANFIS para identificação e controle. Neste trabalho priorizaram-se as técnicas mais simples de identificação e controle de sistemas de forma a simplificar a utilização do método