Fuzzy

FUNDAMENTOS DE LÓGICA FUZZY E CONTROLE FUZZY
Ricardo Tanscheit DEE-PUC-Rio CONTEÚDO
1. INTRODUÇÃO 2. CONJUNTOS FUZZY 2.1. 2.2. FUNDAMENTOS OPERAÇÕES COM CONJUNTOS FUZZY 2.2.1. 2.2.2. 2.2.3. 2.3. 2.4. 2.5. 2.6. 3.1. 3.2. OPERADORES MAX E MIN DEFINIÇÕES E OPERAÇÕES PROPRIEDADES ALGÉBRICAS

VARIÁVEIS LINGUÍS TICAS FUNÇÕES DE IMPLICAÇÃO REGRA DE INFERÊNCIA COMPOS ICIONAL S IS TEMA DE INFERÊNCIA FUZZY INTRODUÇÃO INTERFACE COM O PROCES S O 3.2.1. 3.2.2. 3.2.3. VARIÁVEIS DE CONTROLE ESCALONAM ENTO E QUANTIZAÇÃO M ÉTODOS DE DEFUZZIFICAÇÃO

3. CONTROLADORES FUZZY

3.3. 3.4.

EXPRES S ÃO DE REGRAS DE CONTROLE EM TERMOS MATEMÁTICOS ALGORITMO DE CONTROLE 3.4.1. 3.4.2. 3.4.3. 3.4.4. ARM AZENAM ENTO DE REGRAS CONTRIBUIÇÃO DE CADA REGRA INFLUÊNCIA DAS FUNÇÕES DE PERTINÊNCIA INFLUÊNCIA DAS FUNÇÕES DE IM PLICAÇÃO E DOS M ÉTODOS DE DEFUZZIFICAÇÃO

3.5.

CONCLUS ÕES

4. COMENTÁRIOS FINAIS
Referências

1. INTRODUÇÃO
Operadores humanos são capazes de controlar processos bastante complexos, baseados em informações imprecisas ou aproximadas a respeito desses processos. A estratégia adotada pelos operadores humanos é também de natureza imprecisa e geralmente possível de ser expressa em termos linguísticos. A Teoria de Conjuntos Fuzzy [1] e os Conceitos de Lógica Fuzzy [2] podem ser utilizados para traduzir em termos matemáticos a informação imprecisa expressa por um conjunto de regras linguísticas. Se um operador humano for capaz de articular sua estratégia de ação como um conjunto de regras da forma SE ENTÃO, um algoritmo passível de ser implementado em computador pode ser construído, conforme demonstrado já nos anos 70 [3,4,5]. 0 resultado é um sistema de inferência baseado em regras, no qual a Teoria de Conjuntos Fuzzy fornece o ferramental matemático para se lidar com as tais regras linguisticas. É importante notar que, nesse tipo de sistema, não é necessário conhecer- se o modelo matemático do processo, o que se constitui em uma vantagem sobre outros