Realimentação de estados baseada em regras fuzzy tipo-2 para servocontrole de sistemas não lineares

Araújo, Fábio Meneghetti Ugulino de

2019-12-09

Lógica fuzzy tipo-2

Realimentação de estados

Servocontrole

Sistemas não lineares

Base de regras fuzzy

Muitas pesquisas usam modelos fuzzy Takagi-Sugeno para representar com precisão sistemas dinâmicos não lineares. No entanto, modelos fuzzy Takagi-Sugeno tornam a implementação do controlador fuzzy mais complexa à medida que a ordem do sistema e as não linearidades aumentam. Assim, o presente trabalho tem como objetivo superar essas limitações usando um sistema baseado em regras fuzzy tipo-2 intervalar, no qual as funções de pertinência e o número de regras podem ser escolhidas livremente, simplificando a implementação da técnica. Para esse fim, é estabelecido um servocontrole fuzzy tipo-2 direto por realimentação de estados para gerar a ação de controle não linear usando técnicas de compensação paralela distribuída, sem a necessidade de incluir modelos fuzzy para descrever o sistema dinâmico. A estratégia proposta é aplicada a um gerador síncrono e também a um sistema de levitação magnética. A partir dos resultados, verificou-se que o servocontrolador fuzzy proposto é capaz de estabilizar os sistemas analisados em diferentes pontos de equilíbrio, com maior desempenho e menor tempo de estabilização em relação aos demais servocontroladores analisados, dadas as incertezas no modelo linearizado. De fato, o sistema de controle fuzzy desenvolvido provou ser uma maneira adequada e eficaz de realizar essa tarefa, uma vez que o controle lógico fuzzy em si não depende de um modelo preciso.

Many researches use Takagi-Sugeno fuzzy models to accurately represent nonlinear dynamic systems. However, Takagi-Sugeno fuzzy makes the implementation of fuzzy controller more complex as system order and nonlinearities increase. Thus, the present work is aimed to overcome these limitations by using an interval type-2 fuzzy rule-based system in which the membership functions and the number of rules can be freely chosen simplifying the implementation of the technique. To this end, it is established a direct state feedback servo control to generate the nonlinear control action using parallel distributed compensation techniques with no need to include fuzzy models to describe the dynamic system. The proposed strategy is applied to a synchronous generator and also to a magnetic levitation system. From the results, it was verified that the proposed fuzzy servo control is able to stabilize the systems analyzed at different equilibrium points with higher performance and less settling times compared to the other servo controllers analyzed, given the uncertainties in the linearized model. In fact, the developed fuzzy control proved to be a proper way to accomplish this task, because fuzzy logic control itself does not depend on an accurate model.