Robust Evolving Granular Feedback Linearization

Controle Granular Fuzzy Evolutivo para Sistemas MIMO Não Lineares

“…em que R ié a i-ésima regra fuzzy, c ké o número de regras no instante k, z k ∈ [0,1] qé o vetor de entrada, q e a dimensão do espaço vetorial, y k ié a saída da i-ésima regra, A k i ∈ [0,1] q a função de pertinência do antecedente e f i z k é uma função da entrada z k . A cada passo o ePL incorpora os dados de entradaà base de regras fuzzy através do processo de agrupamento ou clusterização (Oliveira et al, 2019). Dessa forma, cada regra fuzzyé representada por um agrupamento ou cluster cujo antecedenteé associado a uma função gaussiana e o consequenteé um modelo local definido por uma função afim.…”

“…) A pertubação ∆S, uma vez presente na malha fechada de controle, pode promover efeitos inesperados na dinâmica do sistema e/ou mesmo levá-loà instabilidade (Sastry, 1999;Oliveira et al, 2019).…”

“…A abordagem, no entanto, requer um esforço bastante elevado para determinação da faixa das incertezas em todos os parâmetros do sistema resultante da linearização. Em (Oliveira et al, 2019),é apresentada uma linearização por realimentação robusta que utiliza um algoritmo de aprendizagem participativa para estimar as incertezas de modelagem e mitigar seus efeitos na malha fechada de controle. Porém, a técnica proposta restringe-se ao caso SISO.…”

“…Neste trabalhoé proposta uma extensão da abordagem apresentada em (Oliveira et al, 2019), de forma a permitir malhas MIMO robustas com incertezas de parâmetros ou dinâmicas negligenciadas. O controlador proposto baseia-se no controle granular fuzzy evolutivo e faz uso do algoritmo evolutivo de aprendizagem participativa no procedimento de estimação das incertezas de parâmetros e erro de modelagem.…”

Parametric and Non-parametric Mathematical Modelling Techniques: A Practical Approach of an Electrical Machine Identification

“…However, most of the industrial systems are non-linear and the need to be implemented in advanced hardware platforms with programming complexity. Other alternatives such as non-linear modeling or a linear approximation in a process operating point are used to reduce mathematical complexity (Oliveira et al, 2019).…”