Controle Granular Fuzzy Evolutivo para Sistemas MIMO Não Lineares

Abstract

A linearização por realimentação entrada-saída é uma técnica de controle não linear que permite cancelar as não linearidades do sistema e obter um sistema linear canônico por cadeia de integradores. No entanto, divergências de modelagem, como por exemplo, incertezas de parâmetros e dinâmicas negligenciadas pode deteriorar esse objetivo e comprometer o desempenho da malha de controle. Neste trabalho é proposta uma nova abordagem de robustificação para a linearização por realimentação de sistemas não lineares com múltiplas entradas e múltiplas saídas, permitindo o uso da técnica em sistemas incertos. A topologia de controle proposta faz uso do algoritmo evolutivo de aprendizado participativo para estimação online das incertezas e consequentemente mitigar seus efeitos na malha de controle. Simulações foram realizadas para um sistema robótico planar de dois links, com o objetivo de demonstrar e avaliar o controlador proposto. O desempenho da malha de controle foi quantificado com auxílio dos principais índices de desempenho e os resultados sugerem que o controlador proposto proporcionou uma significativa melhora no desempenho do sistema comparado à linearização por realimentação exata.