Relatório de Fuzzy

CENTRO FEDERAL DE EDUCAÇÃO TECNOLÓGICA DE MINAS GERAIS
INTÊLIGENCIA ARTIFICIAL

CONTROLE FUZZY

GABRIEL MELO DE PAULA

DIVINÓPOLIS
2014

1 – Introdução

O uso de controladores baseados na Lógica Fuzzy proporciona a possibilidade de supervisão inteligente usando apenas informações qualitativas sobre a operação do sistema, não havendo necessidade de modelagem. A Lógica Fuzzy (que significa algo como vago ou impreciso e é tratada também como Lógica Nebulosa ou Difusa) propõe uma análise diferente da análise proposta pela Lógica Clássica.
Ao contrário dos controladores convencionais em que o algoritmo de controle é descrito analiticamente por equações algébricas ou diferenciais, por meio de um modelo matemático, no controle fuzzy utilizam-se de regras lógicas no algoritmo de controle, com a intenção de descrever numa rotina a experiência humana, intuição e heurística para controlar o processo. Os controladores nebulosos são robustos e de grande adaptabilidade, incorporando conhecimento que outros sistemas nem sempre conseguem acomodar.
Também são versáteis, principalmente quando o modelo físico é complexo e de difícil representação matemática.

2 – Objetivos
Verificar a estabilidade de um sistema de pêndulo invertido utilizando técnicas de controle fuzzy. Uma vez realizado o controle, deseja-se melhorar o controlador através da adição de novas regras e limites no controlador fuzzy previamente implementado.
O controle e bem como sua análise é feta utilizando o software MATLAB e seu toolbox de simulações, Simulink.

3 – Procedimentos
No primeiro momento, as variáveis e regras utilizadas em no trabalho de conclusão de curso (MOZZER, 2009) para a estabilização de um pêndulo invertido, foram introduzidas no toolbox de controle fuzzy, no software MATLAB. As variáveis utilizadas se encontram na tabela abaixo.

Variável
Entradas
Saídas

Posição da Barra (rad)

Range
[-0.8 0.8]

Velocidade Angular(rad/s)

[-2 2]

Força