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dc.contributor.CRUESPUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASpt_BR
dc.descriptionOrientador: Fernando Antônio Campos Gomidept_BR
dc.descriptionDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computaçãopt_BR
dc.format.extent1 recurso online (97 p.) : il., digital, arquivo PDF.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.relation.requiresRequisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFpt_BR
dc.typeDISSERTAÇÃO DIGITALpt_BR
dc.titleSistemas linearizados por relimentação fuzzy evolutivapt_BR
dc.title.alternativeEvolving fuzzy feedback linearization systemspt_BR
dc.contributor.authorSilva, Jeferson Costa da, 1988-pt_BR
dc.contributor.advisorGomide, Fernando Antonio Campos, 1951-pt_BR
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computaçãopt_BR
dc.contributor.nameofprogramPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétricapt_BR
dc.subjectControle robustopt_BR
dc.subjectSistemas de controle por realimentaçãopt_BR
dc.subject.otherlanguageRobust controlen
dc.subject.otherlanguageEvolving systemsen
dc.subject.otherlanguageFeedback control systemsen
dc.description.abstractResumo: A linearização por realimentação é uma poderosa abordagem de controle, porém pode apresentar fragilidades diante de erros de modelagem. A falta de robustez desta abordagem de controle pode levar a um desempenho abaixo do esperado ou até mesmo à instabilidade. Esta dissertação sugere uma estratégia para melhorar a robustez em sistemas linearizados por realimentação usando um mecanismo do tipo modelo de referência e um algoritmo de aprendizagem participativa evolutiva granular fuzzy. A linearização por realimentação granular evolutiva robusta fuzzy é uma maneira de controlar sistemas não lineares com incertezas e assegurar a estabilidade da malha fechada. O resultado é uma abordagem mais robusta de controle em malha fechada em que a aprendizagem participativa evolutiva fuzzy é empregada para estimar as incertezas em tempo real e mitigar seus efeitos no sistema. A dissertação também aborda aspectos teóricos e práticos de um sistema de controle de n??vel em um tanque não linear, e mostra que o desempenho do controlador granular evolutivo robusto é superior à abordagens alternativas propostas na literatura como Classic Feedback Linearization, Fuzzy Model Reference Learning Control e Indirect Adaptive Fuzzy Control. Além disso, a dissertação discute os aspectos práticos e testes experimentais da linearização por realimentação granular evolutiva robusta fuzzy implementado em um controlador de n??vel de um tanque real de laboratóriopt
dc.description.abstractAbstract: Exact feedback linearization is a powerful approach for nonlinear control, but has poor robustness properties. Lack of robustness yields inadequate performance and instability. This dissertation introduces a novel control approach to improve robustness of nonlinear feedback linearization systems based on model reference adaptive control, and granular evolving fuzzy participatory learning. The granular evolving fuzzy robust feedback linearization approach is a way to robustly control uncertain nonlinear systems around a given operation point. The result is a robust closed-loop control approach in which participatory learning is employed to estimate unknown nonlinearities online to cancel their effects in feedback linearized systems. The dissertation develops studies using a surge level tank and shows that the performance of the granular evolving robust feedback linearization is higher than Classic Feedback Linearization, Fuzzy Model Reference Learning Control, and the Indirect Adaptive Fuzzy Control approaches. Actual implementation was done using a laboratory surge tank system. Experimental results agree with simulation results, and confirms the superior performance of the granular evolving fuzzy robust feedback linearization approachen
dc.publisher[s.n.]pt_BR
dc.date.issued2018pt_BR
dc.identifier.citationSILVA, Jeferson Costa da. Sistemas linearizados por relimentação fuzzy evolutiva. 2018. 1 recurso online (97 p.). Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/331118>. Acesso em: 3 set. 2018.pt_BR
dc.description.degreelevelMestradopt_BR
dc.description.degreedisciplineEngenharia de Computaçãopt_BR
dc.description.degreenameMestre em Engenharia Elétricapt_BR
dc.contributor.committeepersonalnameLeite, Valter Junior de Souzapt_BR
dc.contributor.committeepersonalnameRohmer, Ericpt_BR
dc.date.defense2018-02-08T00:00:00Zpt_BR
dc.date.available2018-09-03T08:52:35Z-
dc.date.accessioned2018-09-03T08:52:35Z-
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2018-09-03T08:52:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Silva_JefersonCostaDa_M.pdf: 2910244 bytes, checksum: 3a3bc6b4b8c8f15c89fadedd8e8ee3cc (MD5) Previous issue date: 2018en
dc.identifier.urihttp://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/331118-
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