Otimização por Algoritmo Genético Multi-Objetivo baseada em Controlo Fuzzy
Controlo Fuzzy Ótimo de uma Ponte Rolante usando Algoritmo Genético de Múltiplos Critérios
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Propõe-se um controlador fuzzy para o controlo do posicionamento e do anti-balanço de uma ponte rolante com base no modelo de inferência fuzzy ligado dinamicamente SIRMs (Single Input Rule Modules). A posição e a velocidade do carrinho, o ângulo de oscilação do cabo e a velocidade angular são seleccionados como itens de entrada e a aceleração do carrinho como item de saída. Com uma estrutura simples, o controlador pode ajustar autonomamente a influência de cada item de entrada. O sistema de controlo revela-se ainda assintoticamente estável perto do destino. A otimização por alg...
Propõe-se um controlador fuzzy para o controlo do posicionamento e do anti-balanço de uma ponte rolante com base no modelo de inferência fuzzy ligado dinamicamente SIRMs (Single Input Rule Modules). A posição e a velocidade do carrinho, o ângulo de oscilação do cabo e a velocidade angular são seleccionados como itens de entrada e a aceleração do carrinho como item de saída. Com uma estrutura simples, o controlador pode ajustar autonomamente a influência de cada item de entrada. O sistema de controlo revela-se ainda assintoticamente estável perto do destino. A otimização por algoritmo genético multi-objetivo é implementada com êxito para encontrar os ganhos do controlador. Os resultados da simulação do controlo mostram que o controlador é robusto para diferentes comprimentos de corda e tem capacidade de generalização para diferentes posições iniciais. Em comparação com o controlador de feedback de estado linear, o controlador difuso pode conduzir a grua até ao destino num curto espaço de tempo com um pequeno ângulo de oscilação.
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