Armando Jorge Miranda de Sousa asousa@fe.up.pt http://www.fe.up.pt/~asousa/sbld
Objectivos adquirir capacidades de aplicação de controlo difuso e neurodifuso em processos industriais, com características de não linearidade e de incerteza; equacionar a sua aplicação nos domínios da supervisão, da detecção de falhas e do diagnóstico; projectar sistemas de controlo e de análise com base nos novos conceitos aprendidos; contactar e praticar com algumas das ferramentas de projecto e de análise mais comuns.
Programa Introdução aos conjuntos difusos e à lógica difusa (Fuzzy Logic). Modelos difusos, sistemas difusos. Controlo baseado em lógica difusa. Incerteza e não linearidade. Projecto de controladores simples. Sistemas neuro-difusos. Sistemas MIMO. Falhas e diagnóstico. Métodos de detecção baseados em lógica difusa. Aplicações de sistemas baseados em lógica difusa. Análise de exemplos.
Fuzzy Logic with Engineering applications (2nd Ed.), Timothy J Ross Wiley, 2004 ISBN: 0-470-86075-8 http://wileyeurope.com/go/fuzzylogic
Palavras Chave Engenharia de processos > Controlo de processos Engenharia de controlo > Redes de controlo Simulação em engenharia Engenharia de sistemas > Teoria de sistemas Engenharia de projecto Tecnologia de sistemas > Analise de sistemas e desenvolvimento de modelos Engenharia de controlo > Automação
Probabilidades Fuzzy Difuso = Fuzzy Cristalino = Crespo = Crisp Fuzzy Logic = Lógica Imprecisa ou Difusa Expert System = Sistema Pericial Neural Network = Rede Neuronal Genetic Algorithm = Algoritmo Genético Sliding Mode = Modo de escorregamento
Métodos de Ensino A primeira parte da cadeira tem ênfase teórica. Seguir-se-à um Mini-Teste. A segunda fase da cadeira será primordialmente prática. Principalmente ao controlo de Kits fornecidos aos alunos. A principal ferramenta informática a utilizar será o software livre Scilab (www.scilab.org). [Matlab, Fuzzy-Tech e SieFuzzy, Delphi, etc...]
Classificação Final CF=Classificação Final TC=Trabalho(s) de Casa MT=Mini Teste TP=Trabalho Prático CF=0.1*TC+0.2*MT+0.35*TP+0.35*EF Falta justificada ao MT: CF=0.1*TC+0.45*TP+0.45*EF TE+DA: CF=0.5*TP+0.5*EF
Trabalhos SBLD 2004/5 Os objectivos dos trabalhos práticos são apresentados de forma elementar Há diferentes objectivos que envolvem quantidades muito diferentes de trabalho Uma lista de objectivos mais concretos serão apresentados depois de conhecer o número de pessoas que se constituem em grupo para determinado trabalho Obs:nível de desembaraço faz parte da avaliação Sugere-se grupos de 2 pessoas...
Equipamento disponível para trabalho com kits Microcontroladores (Atmel, etc) 2 Placas aquisição de dados (NI-PCI-6024E 8 AI + 2 AO) 4 Placas aquisição barramento ISA PCI-20428W 4 Autómatos Schneider com E/S analógicas, compilador de C (biblioteca Fuzzy?)
Trabalhos práticos sem kits de hardware: Desenvolvimento de software para controlo Hierárquico Difuso (C/Delphi/Kylix/Outro?) Desenvolvimento ( porte ) de biblioteca de software Neuro/Genético/Difuso para (C/Delphi/Kylix/Outro?) Fuzzy Data Mining Suporte a pesquisas Fuzzy Logic para Bases de Dados (C/Embedded SQL/Outro?) Simulação 2D de condução de carro (manobra de estacionamento?) (SciLab/C/Delphi/Kylix/Outro?)
Kits sugeridos (alguns não prontos... J ) 1. Localização 2 D Touch Screen + 3 servos (mecânica concluída) 2. Localização linear push pull electromagnético 2 electroíman + potenciómetro (mecânica concluída) 3. Localização linear pull electromagnético+gravidade (electroíman + potenciómetro) (mecânica muito fácil) 4. Localização linear levitação de bola ping pong por pressão de ar numa coluna vertical (mecânica não concluída)
5. Localização linear posicionar bola ping pong por pressão de ar numa calha inclinada (mecânica quase concluída, funcionou o ano passado) 6. Localização linear calha inclinada, inclinação controlada através de servo (mecânica concluída) 7.Localização linear calha inclinada, inclinação controlada através de motor (pode partilhar mecânica com anterior e seguinte) 8.Localização linear calha inclinada, inclinação controlada através de motor de passo (stepper) linear (pode partilhar mecânica com 2 anteriores)
9.Temperatura simulador de forno com 2 lâmpadas e 2 ventiladores (mecânicamente fácil mas nada feita caixa com 2 sensores de temperatura e 2 ventiladores) 10.Temperatura forno triplo com ventilador (pronto, utilizado anteriormente noutras cadeiras) 11.Levitador por pressão de ar ventilador 220V + triac + pena + sensor (nada feito M ) 12.Pêndulo Invertido (mecânica complicada M alguma coisa feita)
Função Característica Conjunto convencional, cristalino: ={ 0 se x A } A 1 se x A Função Pertença Conjunto difuso, Fuzzy Set: A ~ [0,1]
Formulas: 1- Alto 1- Baixo MIN (Alto; Baixo) MAX (Alto; Baixo) MIN (NaoAlto; NaoBaixo) MAX (NaoAlto; NaoBaixo) Altura Alto Baixo NaoAlto NaoBaixo Baixo Baixo Não Baixo 0.000 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0.200 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0.400 0.000 0.950 1.000 0.050 0.000 0.950 0.050 1.000......... 1.800 0.850 0.250 0.150 0.750 0.250 0.850 0.150 0.750 2.000 0.900 0.150 0.100 0.850 0.150 0.900 0.100 0.850 2.200 0.950 0.050 0.050 0.950 0.050 0.950 0.050 0.950 2.400 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 1.000 2.600 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 1.000 2.800 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 1.000 3.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 1.000 Alto E Alto OU Não Alto E Não Alto Ou Não Baixo
Função Pertença (Conj. Difusos) 1.000 0.900 0.800 0.700 0.600 0.500 0.400 0.300 0.200 0.100 0.000 Classificações difusas de altura Alto Baixo NaoAlto NaoBaixo Alto E Baixo Alto OU Baixo Não Alto E Não Baixo Não Alto Ou Não Baixo -0.100 0.000 0.500 1.000 1.500 2.000 2.500 3.000 Alturas (m)