Projeto e implementação com chaveamento de reguladores fuzzy Takagi-Sugeno para um conjunto de pontos de operação

Abstract

Foi proposto nesta dissertação um novo método para o rastreamento de sinais constantes (regulação) em sistemas não lineares através de modelos fuzzy Takagi-Sugeno. O método consiste em projetar um único controlador que torna assintoticamente estável um ponto de equilíbrio desejado, que pertence a um determinado intervalo ou região conhecida, sem a necessidade de refazer o projeto dos ganhos do controlador a cada novo ponto de operação escolhido. Neste trabalho também é proposta uma nova metodologia de controle com comutação para algumas classes de sistemas fuzzy Takagi-Sugeno. Tal metodologia projeta os ganhos do controlador baseado na Compensação Distribuída Paralela, porém é utilizado um regulador com comutação que utiliza o ganho que retorna o menor valor da derivada da função de Lyapunov. Esse procedimento evita a necessidade da obtenção das funções de pertinência normalizadas, o que pode facilitar a implementação dos controladores, pois as funções de pertinência normalizadas são, em geral, funções não lineares. Os projetos são baseados em desigualdades matriciais lineares (em inglês Linear Matrix Inequalities (LMIs)) e tem a estabilidade assintótica garantida por funções de Lyapunov. Para verificar a validade dos métodos propostos são apresentados exemplos numéricos e simulações, abordando o sistema bola-viga e levitador magnético, usando o software MATLAB

This dissertation proposes a new method based on LMIs for tracking constant signals (regulation) considering nonlinear systems described by Takagi-Sugeno fuzzy models. The method consists in designing a single controller that stabilizes the systemat an operation point belonging to a certain range or region, without the need of remaking the design of the controller gains at each new chosen operation point. This paper also proposes a new methodology to control switching for some classes of nonlinear systems described by Takagi-Sugeno fuzzy models. This methodology projects the controller gains based on the Parallel Distributed Compensation, however is used a switching regulator that uses the gain that returns the minimum value of the derivative of the Lyapunov function. This procedure can be useful in the implementations of Takagi-Sugeno fuzzy controllers, because it does not use the normalized membership function, that usually are nonlinear functions. The designs are based on Linear Matrix Inequalities (LMIs) and asymptotic stability is ensured by Lyapunov functions. To verify the validity of the proposed methods are presented numeric examples and simulations, considering the ball-beam and magnetic levitator systems, using the software MATLAB