Controlador de pontes rolantes - DC - UFSCarheloisa/SN2007/SIF2.pdf · ponte rolante; 3) Se você...
Click here to load reader
Transcript of Controlador de pontes rolantes - DC - UFSCarheloisa/SN2007/SIF2.pdf · ponte rolante; 3) Se você...
Sistemas de Inferência Fuzzy - Exemplos
Controlador de pontes rolantes
• Pontes rolantes: usadas para carregar e descarregar navios em portos
• pegam containers com cabos flexíveis montados na cabeça da ponte
• a cabeça da ponte rolante move em uma barra horizontal
• quando a cabeça começa mover, o container começa a balançar
• balançar não é problema durante o transporte mas um container não pode ser solto enquanto balança.
Problema:descarregar o container com segurança (sem soltá-lo
enquanto está balançando) no menor tempo possível
Soluções possíveis (simples):
• posicionar a cabeça da ponte rolante exatamente sobre a posição de descarga e esperar até que o container pare de balançar
• mover o container lentamente tal que nunca balance
tomam muito tempo.....
• Soluções anteriores (clássicas):• Manual
– operador humano controla a velocidade do motor da ponte rolante
– (deve compensar a oscilação ao mesmo tempo que tenta atingir o objetivo a tempo)
• Automáticas:– controlador linear PID– controlador baseado em modelos
Estratégia de controle lingüística:(extraída das ações do operador humano):1) Comece com potência média;2) Se você já começou a mover e está longe do alvo, ajuste a potência
do motor tal que o container fique um pouco atrás da cabeça da ponte rolante;
3) Se você está perto do alvo, reduza a velocidade tal que o container fique um pouco a frente da cabeça da ponte rolante;
4) Quando o container estiver bem perto da posição alvo, aumente a potência do motor;
5) Quando o container estiver sobre o alvo e o balanço for zero, pare o motor.
Implementação da estratégia linguística
• Variáveis de entrada (medidas por sensores):
• distância (entre a cabeça da ponte rolante e o alvo)
• ângulo (inclinação do cabo quando o container balança)
• Variável de saída:
• potência do motor
Regras
1) SE distância = longe E ângulo = zero ENTÃO potência = positivo_médio
2) SE distância = longe E ângulo = negativo_pequenoENTÃO potência = positivo_alto
3) SE distância = médio E ângulo = negativo_pequeno ENTÃO potência = positivo_alto
4) SE distância = médio E ângulo = negativo_grande ENTÃO potência = positivo_médio
5) SE distância = perto E ângulo = positivo_pequeno ENTÃO potência = negativo_médio
Regras (continuação)
6) SE distância = perto E ângulo = zero ENTÃO potência = negativo_médio
7) SE distância = perto E ângulo = negativo_pequeno ENTÃO potência = positivo_médio
8) SE distância = zero E ângulo = positivo_pequeno ENTÃO potência = negativo_médio
9) SE distância = zero E ângulo = zero ENTÃO potência = zero
Variáveis e termos linguísticos
Distância longe, média, perto, zero, muito_longe
Ângulo
positivo_grande, positivo_pequeno, zero, negativo_pequeno, negativo_grande
Potência
positivo_grande, positivo_médio, zero, negativo_médio, negativo_grande
Funções de pertinência - Distância
-10 0 10 20 30
muito_longe zero perto médio longe
Distância
Funções de pertinência - Ângulo
-90 -45 0 45 90
negativo_grande negativo_pequeno positivo_pequenozero positivo_grande
Ângulo
Funções de Pertinência -potência
-30 -15 0 15 30
negativo_altonegativo_médio zero positivo_médio positivo_alto
Potência do motor (kW)
ExemploDistância = 12
-10 0 10 20 30
muito_longe zero perto médio longe
Ângulo = +4
-90 -45 0 45 90
negativo_grandenegativo_pequeno positivo_pequeno
zero positivo_grande
12
-4
médio(12) = 0.9
longe(12) = 0.1
zero(-4) = 0.2
negativo_pequeno(-4) = 0.8
Regras habilitadas ao disparo1) SE distância = longe E ângulo = zero
ENTÃO potência = positivo_médio
2) SE distância = longe E ângulo = negativo_pequenoENTÃO potência = positivo_alto
3) SE distância = médio E ângulo = negativo_pequeno ENTÃO potência = positivo_alto
Inferêncialonge
10 20 30
10 20 30
10 20 30
médio
12
-45 0
negativo_pequeno
-4
0
zero
-4
-45 0
negativo_pequeno
-4
0 15 30
positivo_alto
0 15 30
positivo_alto
0 15 30
positivo_médio
min0.1
0.20.1
min0.1
0.8
0.1
longe
min
0.9 0.8 0.8
resultado
0 15 30
positivo_alto
0 15 30
positivo_alto
0 15 30
positivo_médio
0.1
0.1
0.8
Defuzificação:centro de máximos
valor típico de positivo_médio = 8valor típico de positivo_alto = 27
CoM =((0.1*8)+(0.8*27))/(0.8+21.6)=22,4
22,4
Exemplo
Sistema que avalia Consumo de carros
em função dos atributos:
PotênciaPesoAceleração
Regras fuzzy:
R1: SE Potência é potente E peso é pesado E aceleração é lento, ENTÃOconsumo é não econômico.
R2: SE Potência é pouco potente E peso é leve E aceleração é rapido, ENTÃO consumo é econômico.
R3: SE Potência é pouco potente E peso é pesado E aceleração é medio, ENTÃO consumo é médio.
R4: SE Potência é potente E peso é medio E aceleração é lento, ENTÃOconsumo é médio.
R5: SE Potência é potente E peso é medio E aceleração é médio, ENTÃOconsumo é médio.
Controlador fuzzy de tráfego
Problema de controle de fluxo de veículos em um cruzamento:– comprimento do ciclo: período de tempo requerido por uma
seqüência completa de sinais– fase verde: estado que dá luz verde (direito de passagem) a uma
das direções– tempo da fase verde: duração da fase verde
• Objetivo da estratégia de controle: mudar o tempo de verde ( e consequentemente o comprimento do ciclo) em função do tráfego que chega tal que os veículos dividam o cruzamento mais eficientemente.
• Características consideradas: layout físico, taxas de fluxo de veículos, conversões, movimentos de pedestres, etc.
Caracterização do estado de um cruzamento
• Variáveis de entrada:– Chegada de veículos na luz verde– Tamanho da fila na luz vermelha
• Variável de decisão: tempo de verde
Controlador de tráfego -componentes
Estimador•fila•chegada
Módulo Adaptativo
Máquina de estados
Interface das luzes de tráfego
Controlador Fuzzy
sensores sensores
Componentes • Sensores: dois conjuntos espaçados por uma distância d em
cada faixa• Estimador: calcula a velocidade do veículo e estima a taxa
de chegada e o tamanho da fila• controlador: calcula o tempo de verde de acordo com as
condições de tráfego• Máquina de estados: controla a seqüência de estados que o
controlador de tráfego deve passar• módulo adaptativo: muda os parâmetros do controlador para
ajustar seu desempenho• interface: responsável pelo circuito que liga e desliga as
luzes de acordo com as decisões do controlador
Controlador fuzzy• Decide se deve estender o tempo de luz verde dependendo
da quantidade de carros que chegam na direção com luz verde e do tamanho da fila que forma nas outras direções
• Variáveis de entrada:– chegada - taxa de chegada de veículos na luz verde– fila - tamanho da fila de carros nas direções com luz
vermelha
• Variável de saída:– extensão - extensão do tempo de luz verde até um limite
máximo
Conjuntos de termos
• chegada: quase_nenhuma, pouca, muita, demais
• fila: muito_pequena, pequena, média, longa
• extensão: muito_curta, curta, média, longa
Funções de pertinência
2 4 6 8 10
muito_pequenapequena média grande
Q(veículos)
FILA
2 4 6 8 10
quase_nenhumapouca muita demais
A(veículos)
CHEGADA
2 4 6 8 10
EXTENSÃO
E(segundos)
muito_curta curta média longa
Regras do controlador fuzzy
chegadafila
quase_nenhuma pouca muita demais
muito_pequena muito_curta curta média longa
pequena muito_curta muito_curta curta média
média muito_curta muito_curta muito_curta curta
longa muito_curta muito_curta muito_curta muito_curta
R1: Se chegada é quase_nenhuma e fila é muito_pequenaentão extensão é muito_curta
A tabela mostra 16 regras mas apenas 11 são necessárias
Sistema adaptativo• Adapta o controlador para diferentes condições de tráfego:
Ajusta o universo das funções de pertinência da variável de saída modificando o limite superior da variável
• Monitor baseado em regras:• estrutura semelhante a do controlador com variáveis de
entrada:– fila residual no fim da fase verde– universo de discurso D em número de veículos– variação da fila durante a fase verde– universo de discurso V em número de veículos
• saída:– variação no limite superior da variável de saída– universo de discurso U em segundos
• define quanto expandir ou comprimir as funções de pertinência da variável extensão com limite superior restrito ao intervalo [4, 20]
E(segundos)
muito_curtacurta média longa
10
E(segundos)
muito_curta curta média longa
20
Funções de pertinência - sistema adaptativo
D(veículos)
média grande
10
pequena
V(veículos)
média grande
10
U(segundos)
manter incrementar
-2 -1 210
pequena
decrementar
Regras do sistema adaptativo
Variação da fila
pequena m édia grande
pequena d im inu ir d im inu ir d im inu ir
m éd ia aum entar m anter d im inu ir
Fila
resi
dual
g rande aum entar aum entar m anter