~\ 2 2 SIMPÓSIO BRASILEIRO DE AUTOMAÇÃO INTELIGENTE CEFET-PR, 13 a 15 de Setembro de 1995 Curitiba Paraná Um Seguidor Baseado em um Controlador Difuso Dedicado David Daniel e Silva Hermann A. H. Lücke-Dr. Ing. - Orientador (in memorian) Curso de Pós-Graduação em Ciências da Computação Universidade Federal de Santa Catarina Campus Universitário - Trindade - Cep. 88040-900 david@inf.ufsc.br Czeslau L. Barczak - Dr. Eng. Mec. - Orientador Curso de Pós-Graduação em Ciências da Computação Universidade Federal de Santa Catarina Campus Universitário - Trindade - Cep. 88040-900 EMCl CLB@IBM.UFSC.BR Resumo Inúmeras técnicas e ferramentas originadas do desenvolvimento da inteligência artificial estão sendo utilizadas em controle inteligente, nas mais variadas aplicações. Em particular, as técnicas baseadas na lógica difusa ("fuzzy lógic") estão contribuindo para o desenvolvimento de muitos projetos. Mais recentemente, surgiram no mercado processadores como o FCl 10 da Empresa Togai Infralogic [Tog-91a]. Este trabalho descreve o controle de um seguidor eletro-mecânico com a utilização de uma placa, "mc FUZZYLAB", projetada e confeccionada na Alemanha [Kle-91] que faz uso do processador FCl 10. A placa está acoplada a um equipamento anfitrião, PC, e o processador "fuzzy" FC 1 10 controlará uma máquina que manterá um dispositivo em uma distância constante ao contornar objetos. O controle é feito em duas dimensões, ou seja, no plano. 1. INTRODUÇÃO O documento que ora apresenta-se, busca mostrar um trabalho de pesquisa elaborado usando-se uma placa com o processador FCII0 da Togai Infralogic adquirida na Alemanha [Lücke-95]. Na primeira parte são mostrados aspectos básicos da lógica difusa, voltados para a área de controle. Segue-se a descrição do processador "fuzzy" FC 1 10 da Togai e suas características. Descreve-se, também, a constituição do sistema difuso para o controle do seguidor, e da parte física do sistema que envolve um sensor, a máquina de controle e a placa "fuzzy". 2. A LÓGICA DIFUSA OS sistemas de controle desenvolvidos até hoje, tentam resolver problemas com eficiência, ajudando o homem a obter resultados importantes em vários campos de atuação.
2! SIMPÓSIO BRASILEIRO DE A descrição da montagem do seguidor difuso é a seguinte: primeiramente, foi acoplado a uma máquina que se move tanto na direção do eixo X quanto na direção do eixo y, um sensor (resistor linear variável) com uma barra, sensível às variações do traçado no movimento e uma mola acoplada a esta barra. A barra se move quando ocorre variação na fonna ou altura do objeto em relação ao eixo Y e este movimento é sentido pelo resistor que transmite a infonnação à placa "fuzzy" através de um divisor de tensão. A placa "fuzzy" coleta os dados por meio de um conversor AID e define após o processamento difuso, o afastamento ou a aproximação do bloco que está conectado ao braço do seguidor. A mola, auxiliará para que o braço fique na posição normal. A interface coletora de dados, é justamente o conversor A/D utilizado, que está na placa "fuzzy". Um arquivo FPL - "Fuzzy Programming Language" comporta as regras e fonna a base de conhecimento para o sistema difuso. Uma interface feita em linguagem C, faz a comunicação entre o programa de controle e o programa em FPL. Desta forma, se constitui o sistema difuso que controla o seguidor. A figura 1, abaixo, representa a montagem feita em laboratório. 2S y I mola I ~ I sensor(potenci6metro) < interface> mc-fuzzylab I j r-----;----;----:--~ / roda de seguimento I - objeto fixo inclinado x z Figura 1 - Representação da montagem do seguidor difuso.
26 5. O SISTEMA SEGUIDOR DIFUSO DO A figura 2, a seguir, mostra o sistema difuso com a utilização do processador FC 11 0, apresentando a 2' SIMPÓSIO BRASILEIRO DE ~.~ arquitetura básica do sistema, contudo, há outras arquiteturas que devido ao tipo de aplicação, diferenciam-se da arquitetura apresentada, mas o modelo básico é visível mesmo nas aplicações mais complexas. Processador Anfitrião ou Interface de 1/0 mc-fuzzylab Endereço.., < Dados I Base de Conhecimento (ROM, RAM ou EPROM} Via de Comunicação Aplicação Sensores/ Atuadores Figura 2 - Arquitetura do sistema de controle do seguidor difuso utilizando processador FeIIO. o sistema está sendo desenvolvido com um bloco que se move em sentido bidirecional, cujo acionamento é realizado através de motores elétricos de passo. Esses motores atuam diretamente nos eixos x-y. Desta forma, ao mesmo tempo que o objeto é contornado, é feito o recuo ou a aproximação do braço que irá seguir a peça (objeto), conforme indicado, anteriormente, na figura 1. 6. PROCESSO DE INFERÊNCIA PARA O SEGUIDOR DIFUSO Na execução da estratégia de controle, representada pelo conjunto de regras, o primeiro passo é a classificação das variáveis de entrada com relação as respectivas variáveis linguísticas. Feita a classificação ( correspondente ao módulo de "fuzzyficação"), o procedimento de inferência (lógica de decisão) avalia as regras da seguinte forma: para cada regra, o grau de ativação da ação de controle é calculada de acordo com o resultado da combinação de antecedentes, que constitue a parte "IF". Se a regra de. inferência é MÍN -MÁx, o resultado da inferência, para uma regra, é obtido pelo mínimo entre o grau de combinação dos antecedentes e consequêntes [Gom- 92]. Desta forma, mostra-se na figura 3 o processo de inferência para três regras do controlador do seguidor difuso.
2 2 SIMPÓSIO BRASILEIRO DE 27 / ~.9... 1 '------~--..;...-~--.... 10mm DISTÂNCIA BAIXA...?lz~9.... ~~.~~... ~... '-0.40 :. 10%) VARIAÇÃO BAIXA_POS ---... BRAÇO DO SEGUIDOR APROXIMADO DO OBJETO.?fin...;... 0.338....;.../..... I\fÍ~~f:).~...'-0.33 iomm DISTÂNCIA ZERO t{)0/o BRAÇO DO SEGUIDOR MANTIDO NA POSIÇÃO DISTÂNCIA BAIXA 08mm' 10% V ARIAÇÃOBAIXA_NEG BRAÇO DO SEGUIDOR AFASTADO DO OBJETO Figura 3 - Apresentação de três regras para controle do seguidor e o processo de inferência. Terminada a inferência, a ação final é calculada a partir da união das contribuições proporcionadas por cada regra ativada. O último passo consiste na determinação do sinal de controle a ser enviado ao processo, que neste caso seria um sinal (valor resultante) que ordenará a diminuição, o aumento ou a manutenção da distância do braço do seguidor ao objeto. O valor resultante,. será calculado. através da "defuzzification", utilizando-se um método que aplica-se usualmente, o método do centróide. A figura 4, a seguir, mostra a estrutura real montada em laboratório.
28 2 1 SIMPÓSIO BRASILEIRO DE ~.~ Figura 4 - Montagem física do seguidor difuso. 7. CONCLUSÃO O seguidor difuso implementado, é uma demonstração da simplicidade de solução que pode-se ter em problemas mais complexos. Entre muitas aplicações possíveis desta instalação pode-se citar pintura de objetos, fresamento de placas~ em cirurgias de precisão monitoradas~ etc. Embora o sistema montado seja muito simples, constitui a base para a solução de problemas mais elaborados. Será desejável, em certos casos, que o controle seja feito em três dimensões~ podendo-se analisar um objeto (tridimensional) e como ele está disposto no espaço....
2' SIMPÓSIO BRASILEIRO DE 8. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁ FICAS Bezdek, James C., (1979). Pattem Recognition With Fuzzy Objective Function AIgorithms. Utah State Universyty. Logan, Utah. Brubarker, David L., Ph.D., President the Huntington Group., (1990). Fuzzy logic works with degrees of truth. Computer Design, March, 1, 1991, pp 98-102. Gomide, F., Gudwin, R., Netto, M. L.. Andrade, (1992). Controle de Processos por Lógica Fuzzy, Unicamp - FEE - DCA, Campinas - SP. Han, Jia-Yuan and McMurray, Vicent, (1993). Transactions On Systems, Man, and Cybemetics. IEEE, vol. 23, n Q 01, pp 277-285. Kaufrnann, A., (1975). Introduction to the Theory of fuzzy subsets, Vol. 1, Academic Press, New York. Klein, Rolf Dieter., Schinner, Alexander Dipl. Ing., (1991). mc-fuzzylab ri. 1. Munich Germany. PaIm, R., Hellendoom, H., Reinfrank, M., (1993). F~zzy-Control.. rur Echtzeitanwendugen: EmfUhrung und Ubersicht. pp. 107-129. Togai Infralogic, Inc. Artificial Intelligence On A Chip, (1991). Document ID: TIL-READ-OIE. Last Revised: Tuesday, September 10, 1991. Revision 1.2. Togai, Maski Ph.D, chairman and CEO, Togai Infralogic (1990). An Example of fuzzy logic control. Computer Design, March, 1, 1991, pp 93-97. Viot, Grg., (1993). Fuzzy Logic in C. Dr. Dobb's Joumal, February, pp 40-49. Lücke, H. A. H, (1995). Comunicação pessoal - UFSC. Florianópolis,SC. 29