Decomposed fuzzy proporcional-integral-derivative controllers

Apresentação em tema: "Decomposed fuzzy proporcional-integral-derivative controllers"— Transcrição da apresentação:

1 Decomposed fuzzy proporcional-integral-derivative controllers
Autor: Marjan Golob Apresentador: Ebrahim Samer El’youssef

2 Conteúdo Descrição do controlador Outros controladores
Sistema de suspensão magnética Parâmetros do controlador Experimentos e resultados

3 Descrição do controlador
Controlador PID nebuloso Aplicável a plantas difíceis de se modelar; Utiliza heurística; Não existem procedimentos de projeto; Quanto maior o número de variáveis nebulosas mais complicada solução.

4 Descrição do controlador
Controlador PID nebuloso decomposto Possui três entradas, uma saída e um base de regra dividida em três uma para cada entrada. Possui 9 regras ao total, assumindo que cada base regra tenha três regras, diferindo do PID nebuloso que possui 27 regras – base de regras de três dimensões.

5 Descrição do controlador
O projeto controlador PID nebuloso é baseado no PID discreto, logo dependera: Erro Mudança do erro Integral do erro Lei de controle

6 Descrição do controlador
Base de regras controlador PID nebuloso E’,DE’,IE’ e U’ são variáveis nebulosas E(i), DE(i), IE(i) e U(i) são os iézimos conjuntos nebulosos

7 Descrição do controlador
Relação nebulosa R da base de regras nova saída controlador nebuloso dadas as correntes entradas nebulosa Com a decomposição

8 Descrição do controlador
Assumindo: Tem-se que:

9 Descrição do controlador
Assumindo: Tem-se que:

10 Descrição do controlador
Ou ainda:

11 Outros controladores nebulosos
PD + I FLC

12 Outros controladores nebulosos
PI FLC + controlador convencional D

13 Outros controladores nebulosos
P FLC + controlador convencional ID

14 Outros controladores nebulosos
PD FLC + PI FLC

15 Suspensão Magnética Sistema

16 Suspensão Magnética Esquema implementado

17 Suspensão Magnética Parâmetros Massa da bola de ferro (kg) 0,147
Máxima distancia entre o eletroímã e bola de ferro, D (mm) 25 Numero de voltas da bobina n 1200 Resistência da bobina  2,8 Indutância da bobina, L (mH) 520

18 Parâmetros do controlador
Método de inferência Mandami inferência nebulosa com o operador minimum a composição com o operador maximum Método de desfuzzificação é do centro de gravidade Função de associação de entrada

19 Parâmetros do controlador
Função de associação de saída (singleton) Base de regra para parte proporcional do controlador PID nebuloso

20 Parâmetros do controlador
Base de regra de duas dimensões

21 Funcionamento Encontrar os níveis de disparo de cada regra; τi

22 Funcionamento Encontrar a saída de cada regra; UE

23 Funcionamento Combinação dos três conjuntos fuzzy UE gerados;
Defuzzificação (centro de gravidade)

24 Experimentos e Resultados
Os experimentos foram realizados em tempo real Primeiro experimento - mudança de referencia (6-8 e mm)

25 Experimentos e Resultados
PD + I FLC

26 Experimentos e Resultados
PID FLC

27 Experimentos e Resultados
PD + PI FLC

28 Experimentos e Resultados
P FLC + ID

29 Experimentos e Resultados
PI FLC + D

30 Experimentos e Resultados
Índices de performance

31 Experimentos e Resultados
Segundo experimento – perturbação de carga (2V ( )) Controladores nebulosos

32 Experimentos e Resultados
Controladores nebulosos híbridos

33 Experimentos e Resultados
Índice de performance

34 Experimentos e Resultados
Analisando os dados das simulações pode-se dizer que dada aceitação o controlador nebuloso decomposto proposto é uma boa solução devido suas características de possuir bases de regras mais simples.