helder anibal hermini [email protected]. 1.introdução 2.história 3.fundamentos de lógica...

Helder Anibal [email protected]

1. Introdução

2. História

3. Fundamentos de Lógica Nebulosa

4. Estruturação básica de Controladores Nebulosos

5. Exemplos de desenvolvimento de Sistemas Nebulosos

6. Fuzzy Control-Implementações de Controladores

Nebulosos em sistemas Robóticos

7. Aspectos construtivos de Controladores Nebulosos

(Software e Hardware)

8. Conclusões finais

Conteúdo Programático

• Conceitualmente é simples de entender

• Flexível

• Tolerante a imprecisão dos dados de entrada

• Modela funções não-lineares de complexidade arbitrária

• Aproveita o conhecimento de peritos

• Pode ser combinada com técnicas de controle convencionais

• É embasada na linguagem natural

Por que usar lógica Nebulosa?

Aplicações

•Processos muito complexos, cuja modelagem matemática seria de difícil desenvolvimento;

•Processos que apresentem alto grau de não linearidade ;

•Se o processamento de conhecimento especialista lingüisticamente formulado for executado.

A implementação do Controle Nebuloso é recomendável para:

Aplicações

•O processo apresentar resultados satisfatórios a partir da aplicação de técnicas apresentadas pelas teorias do controle convencional;

•Um sistema que tenha solução a partir de um modelo matemático simples e adequado;

•O problema não for solucionável.

A implementação do Controle Nebuloso não é recomendável quando:

Exemplos de Aplicações Reais

• Controle automático de comportas de hidroelétricas (Tokio Electric Pow.);

• Controle de robôs (Hirota, Fuji Electric, Toshiba, Omron);

• Controle de Próteses mioelétricas ativas;

• Sistemas de ar condicionado (Mitsubishi, Sharp);

• Controle de eficiencia e estabilidade de motores automotivos (Nissan);

“FUZZY LOGIC” foi desenvolvida

em 1965 pelo Lotfi A. Zadeh, professor

de Ciência da Computação da

Universidade da California em

Berkeley.

História

Desenvolver mais............

A lógica nebulosa é uma extensão da convencional (Booleana) que maneja o conceito de verdade parcial --valores de verdade entre “absolutamente certo” e “absolutamente falso”

Fundamentos de Lógica Nebulosa

Função de Pertinência (membership function)

TALL ( = 1.0)

Not TALL ( = 0.0)

Definitely a TALL person ( = 0.95)

Really not very TALL at all ( = 0.30)

Curva que define o grau de pertinência (entre 0 e 1) do valor de entrada.


Tipos de Função de Pertinência


Fundamentos de Lógica NebulosaOperações Lógicas

LógicaBooleana

LógicaNebulosa

Operações Lógicas


Operações Lógicas: Exemplo

Função de pertinência A

Função de pertinência B

União

Interseção

Sobreposição gráfica das funções de pertinência


Diagrama de inferencia nebulosa


Estrutura básica de Sistemas Nebulosos

Fuzificação das variáveis

Atribuir Graus de pertinência

Definir Funções de Pertinência

Saída Abrupta

Defuzificação das variáveis

Aplicação das regras

Entradas Abruptas Classificação

Estimar uma medida com maior precisão

VERSÃO BÁSICAVERSÃO BÁSICA: Se qualificassemos de 0 a 10 o serviço de un restaurante (10=excelente), de quanto deveria ser a gorjeta?

Exemplo de Aplicação I

“O problema da gorjeta”

VERSÃO EXTENDIDA: Se qualificassemos de 0 a 10 o serviço e a comida (10=excelente), de quanto deveria ser a gorjeta?

(Fuzzy inference process)Processo de Inferência Nebulosa

“O problema da gorjeta”

CASO GERALEntrada Saída

REGRAS

Termos de Entrada

(interpretados)

Termos de Atribuídos

(atribuídos)

Um Exemplo EspecíficoServiço Gorjeta

SE o serviço é ruím ENTÃO a gorjeta é baixa

SE o serviço é bom ENTÃO a gorjeta é média

SE o serviço é excelente ENTÃO a gorjeta é alta

Serviço é interpretado como

ruim, bom, excelente.

Gorjeta é atribuído como

baixa, média, alta.

Passo 1: Fuzificação das entradas

Implementação de um Sistema Nebuloso

Passo 2: Aplicar operadores nebulosos


Passo 3: Aplicar método de inferencia

Conseqüênte

1. Entradas Nebulosas

2. Aplicar operador Or (max)

3. Aplicar o Operador de inferência (min)

Antecedente

Resultado da implicação

serviço = 3 comida = 8

Entrada 1 Entrada 2

IF o serviço é excelênte OR a comida é deliciosa THEN gorjeta = generosa


Passo 4: Agregar todas as saídas

4. A

plic

ar m

étod

o d

e ag

rega

ção

(max

)

Resultado da agregação

1

2

3

IF o serviço está ruim OR a comida está rançosa THEN gorjeta = baixa

IF o serviço está bom THEN gorjeta = média

serviço = 3 comida = 8

Entrada 1 Entrada 2

IF serviço é excelente OR comisa é deliciosa THEN gorjeta = alta

Passo 5: Desfuzificação

Resultado da defuzificação

5. defuzificar a saída agregada (método da centróide)


Exemplo de Aplicação II

“Sistema de Controle de temperatura

de Aquecedor de Ambientes”

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Desenvolver tópicos...


Desenvolver...

IMPLEMENTAÇÕES DE CONTROLADORES NEBULOSOS EM SISTEMAS ROBÓTICOS

ROBÓTICACONTROLE DE PRÓTESES MIOELÉTRICAS DE

MEMBROS SUPERIORES

Tópicos a serem abordados1. Descrição do problema

2. Descrição da Estratégia e da estrutura do Controlador Nebuloso

3. Objetivo da Ação de Controle

4. Sistema de Controle

5. Definição das Variáveis de Entrada e de Saída

6. Desenvolvimento do programa fonte

7. Resposta Entrada/Saída

8. Análise dos resultados obtidos

ROBÓTICA Controle de Próteses Mioelétricas de Membros Inferiores









ROBÓTICAControle de Força de Servo-Motores









ROBÓTICA(Modelo do Pendulo Simples Invertido)









ROBÓTICA(Modelo do Pendulo duplo Invertido)









ROBÓTICASistema de Controle de foco de Câmaras









SOFTWARE E HARDWARE

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