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Avançada


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Título: NEURO-FUZZY MODELLING AND CONTROL OF DYNAMIC SISTEMS
Autor: GIOVANE QUADRELLI
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  RICARDO TANSCHEIT - ADVISOR
MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO - ADVISOR

Nº do Conteudo: 2701
Catalogação:  19/06/2002 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=2701@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=2701@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.2701

Resumo:
In this work procedures for neuro-fuzzy modelling and control of dynamic systems are reviewed and a new structure is proposed. In this, modelling and closed-loop control are performed simultaneously by using a neuro-fuzzy approach. In the modelling stage the input space of a dynamic system (plant) is initially divided into a number of fuzzy operating regions within which reduced order models are able to represent the system. The complete system model output - the global model - is obtained through the conjunction of the outputs of the local models. A new structure, called Neuro-Fuzzy Controller with Variable Coefficients (NFCVC) is proposed and evaluated. Its main objectives are to improve the system s robustness and to provide automatic generation of the manipulated variable in order to overcome a difficulty of neural and neuro-fuzzy controllers in general. The NFCVC is originated from models proposed by Mellem (1997) and Velloso (1999) and makes use of neuro-fuzzy networks to generate variable coefficients of an ARMA model. Despite combining times series models with a neuro-fuzzy approach, the main function of NFCVC is to perform the control of the plant.In order to evaluate the performance of NFCVC two well-known neuro-fuzzy controllers - FALCON-H (Fuzzy Adaptive Learning Control Network with Hybrid Learning) and the NEFCON (Neuro-Fuzzy Controller) - as well as the traditional PID controller are used as means of comparison.A linear plant (Rotor Winder), a linearized plant (Inverted Pendulum) and a nonlinear plant (%CO2) are used in the experiments. These plants are well-known and generally used in practical applications and/or academic works. The results for the NFCVC are analyzed and compared to those obtained with the others structures. Finally, conclusions and suggestions for future work are presented.

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