Metodologia nebulosa robusta para estimação da resposta em frequência de sistemas dinâmicos incertos. - FERREIRA, Carlos Cesar Teixeira. (2013)
Nesta tese, uma metodologia nebulosa robusta para estimação da resposta em frequência de sistemas dinâmicos incertos, baseada em dados experimentais, é apresentada. A tese trata basicamente de dois aspectos fundamentais: modelagem nebulosa de sistemas dinâmicos incertos; projeto e implementação de controladores robustos para sistemas dinâmicos incertos, baseados na Resposta em Frequência Nebulosa (RFN), considerada como a principal contribuição deste trabalho. A modelagem nebulosa de sistemas dinâmicos incertos é realizada através da identificação de sistemas e de modelos dinâmicos nebulosos Takagi-Sugeno (TS), os quais permitem o seccionamento do sistema dinâmico incerto em sub-modelos lineares e a concatenação desses sub-modelos numa única estrutura de inferência nebulosa Takagi-Sugeno (TS). Para a obtenção da base de regras do modelo dinâmico nebuloso Takagi-Sugeno (TS), utiliza-se um algoritmo de agrupamento nebuloso para gerar automaticamente o espaço do antecedente e um algoritmo de mínimos quadrados para estimar os parâmetros dos sub-modelos lineares no espaço do consequente. A partir da modelagem nebulosa de sistemas dinâmicos incertos, apresenta-se uma formulação para a obtenção da resposta em frequência de modelos dinâmicos nebulosos Takagi-Sugeno (TS) e um Teorema, no qual se demonstra que a representação gráfica da Resposta em Frequência Nebulosa (RFN) é uma família de respostas em frequências, de módulo e de fase, no domínio da frequência. Como consequência do Teorema, se define a Resposta em Frequência Nebulosa (RFN) como uma região (faixa) nos gráficos de Bode de módulo e fase, obtida pelos sub-modelos no espaço do consequente e baseada nas regiões de operação no espaço do antecedente da base de regras do modelo dinâmico nebuloso Takagi-Sugeno (TS). Resultados experimentais obtidos através do projeto e da implementação, numa plataforma de controle em tempo real, de controladores robustos para sistemas dinâmicos incertos, baseados na Resposta em Frequência Nebulosa (RFN), demonstram a eficiência da metodologia na análise e/ou no projeto de controladores robustos aplicados a sistemas dinâmicos reais.