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1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m16b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador6qtX3pFwXQZGivnJSY/MvGas
Repositóriosid.inpe.br/MTC-m13@80/2006/09.19.19.42   (acesso restrito)
Última Atualização2006:12.05.11.19.40 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/MTC-m13@80/2006/09.19.19.42.43
Última Atualização dos Metadados2021:12.03.16.27.12 (UTC) simone
Chave SecundáriaINPE-14168-TDI/1085
Chave de CitaçãoAraujoFo:2006:SiCoDi
TítuloSistemas de controle difuso com escalonamento de ganhos parametrizado pela referência (FRGS)
Título AlternativoFuzzy reference gain-scheduling (FRGS) control systems
CursoCAP-SPG-INPE-MCT-BR
Ano2006
Data Secundária20061205
Data2006-06-13
Data de Acesso24 abr. 2024
Tipo da TeseTese (Doutorado em Computação Aplicada)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas196
Número de Arquivos602
Tamanho29475 KiB
2. Contextualização
AutorAraujo Filho, José Ernesto de
GrupoCAP-SPG-INPE-MCT-BR
Endereço de e-Mail do Autorernesto@lit.inpe.br
BancaSilva, José Demísio Simões da (presidente)
Sandri, Sandra Aparecida (orientadora)
Kienitz, Karl Heinz
Guimarães, Lamartine Nogueira Frutuoso
Yoneyama, Takashi
Rios Neto, Atair
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2006-09-19 19:42:44 :: vinicius -> administrator ::
2006-09-27 21:20:24 :: administrator -> jefferson ::
2006-12-05 11:50:37 :: jefferson -> administrator ::
2007-01-17 18:33:42 :: administrator -> jefferson ::
2007-07-18 19:41:15 :: jefferson -> administrator ::
2008-09-05 21:22:44 :: administrator -> jefferson ::
2009-04-30 16:25:09 :: jefferson -> administrator ::
2009-07-07 20:08:34 :: administrator -> jefferson ::
2009-11-05 14:57:27 :: jefferson -> alessandra@sid.inpe.br ::
2010-01-11 19:24:24 :: alessandra@sid.inpe.br -> viveca@sid.inpe.br ::
2012-07-11 12:11:11 :: viveca@sid.inpe.br -> administrator ::
2019-04-10 12:05:04 :: administrator -> sergio :: 2006
2020-07-08 13:15:13 :: sergio -> simone :: 2006
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavesistema difuso
escalonamento de ganhos
controle adaptativo
estabilidade
função de Lyapunov
controle difuso
câmara de teste termovácuo
qualificação de satélites
sistema difuso com escalonamento de ganhos parametrizados pela referência (FRGS)
fuzzy systems
gain
scheduling
adaptive control
stability
lyapunov function
fuzzy control
thermal
vacuum test chamber
satellite qualification
fuzzy reference gain-scheduling system (FRGS)
ResumoUma nova classe de sistemas de controle difuso não-lineares e adaptativos denominada sistemas de controle difuso com escalonamento de ganhos indexados pela referência (FRGS), que combina as características adaptativas de controladores com escalonamento de ganhos e as características não-lineares do método de controladores difusos (fuzzy), a proposta. Além de incorporar a experiência de operadores humanos, esta abordagem permite incluir conhecimento sobre a variação nos conceitos relacionados nas funções de pertinência, diante de mudanças nas condições de operação do sistema com o qual se está interagindo. Este conhecimento permite que a superfície de controle se adapte, quando necessário, nas alterações das condições de operação, principalmente determinadas pela referência (set-point) ou outros sinais exógenos representando ou relacionados a objetivos, contexto, ambiente, distúrbio de carga etc. Ao ajustar os parâmetros do sistema difuso através de modificações introduzidas nas propriedades das funções de pertinência de acordo com diferentes condições de operação, esta abordagem pode ser aplicada tanto no projeto de controladores quanto em sistemas de suporte a decisão, ou na modelagem de sistemas dinâmicos. ABSTRACT: A new class of adaptive, nonlinear and fuzzy systems titled Fuzzy Reference Gain-Scheduling (FRGS) systems, which combines the adaptive features of gain-scheduling along with the nonlinear characteristics of fuzzy controllers, is presented here. Besides the experience of human operators are incorporated by the parameters of control, this approach can include knowledge about variation in the concepts un-derlying the membership functions, due to changes in operational conditions. This knowledge allows the control surfaces to adapt as required by operational conditions, mainly determined by the reference (set-point) or some exogenous signals representing or related to goals, context, environment, load disturbance etc. When setting up the parameters of the fuzzy system through the modifications introduced in the membership function properties according to different operational conditions this approach can be applied to control design as well as to fuzzy decision support systems or dynamical system modelling.
ÁreaCOMP
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4. Condições de acesso e uso
Idiomapt
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5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
DivulgaçãoNTRSNASA; BNDEPOSITOLEGAL.
Acervo Hospedeirolcp.inpe.br/ignes/2004/02.12.18.39
cptec.inpe.br/walmeida/2003/04.25.17.12
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyright creatorhistory descriptionlevel doi e-mailaddress format isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress resumeid rightsholder schedulinginformation secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype
7. Controle da descrição
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