Controle pid fuzzy adaptativo com estabilidade robusta por enxame de partículas multiobjetivo

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Costa, Edson Bruno Marques
• Orientador(a): SERRA, Ginalber Luiz de Oliveira
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Maranhão
• Programa de Pós-Graduação: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET
• Departamento: Engenharia
• País: BR
• Palavras-chave em Português: Controle adaptativo; Controle fuzzy; Otimização por enxame de partículas; Margem de ganho e fase; Otimização multiobjetivo
• Palavras-chave em Inglês: Adaptive control; Fuzzy control; Particle swarm optimization; Gain and phase margins; Multiobjective optimization
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
• Link de acesso: http://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/303

An adaptive fuzzy digital PID controller design methodology via multiobjective particle swarm optimization (MOPSO) based on robust stability criterion, is proposed. The plant to be controlled is modelled considering a Takagi-Sugeno (TS) fuzzy structure from input-output experimental data, by using the fuzzy C-Means clustering algorithm (antecedent parameters estimation) and fuzzy recursive least squares algorithm (consequent parameters estimation), respectively. An adaptation mechanism was formulated as a MOPSO problem for online tuning of the fuzzy digital PID controller parameters based on the fuzzy model parameters obtained recursively and the gain and phase margins specifications. Computational results for adaptive fuzzy digital PID control of a thermal plant with time varying delay is presented to illustrate the efficiency and applicability of the proposed methodology.