Fuzzy Adaptive Speed and Position Control for Permanent Magnet Synchronous Motors

Resumo

O uso de reguladores linguísticos baseados em conhecimento constitui uma ferramenta poderosa para o controle de processos complexos. A síntese da maioria desses reguladores baseia-se principalmente na experiência do operador ou engenheiro de processo, da qual o desempenho do regulador depende fortemente. Grande parte da pesquisa dedicada a reguladores baseados em conhecimento linguístico tem se concentrado no desenvolvimento de reguladores especializados para aplicações específicas. Esses estudos não fornecem uma metodologia de síntese que permita uma análise geral do desempenho de esquemas de controle, particularmente de sua estabilidade. Estudos sobre sistemas fuzzy demonstraram que certas classes possuem a qualidade de serem aproximações de funções universais. Essa propriedade significativa abriu novos caminhos para a aplicação de sistemas fuzzy em controle. Consequentemente, muitos esforços de pesquisa têm sido direcionados à combinação de sistemas fuzzy com técnicas de controle, como o controle adaptativo. Nesses esquemas de controle, o sistema fuzzy serve para aproximar funções não lineares. Nos últimos anos, contribuições fundamentais em controle adaptativo — tanto teóricas quanto práticas — forneceram insights essenciais para uma melhor compreensão dos sistemas adaptativos. O objetivo principal do controle adaptativo é a síntese de leis de adaptação para ajustar automaticamente os reguladores de loop, garantindo que um nível de desempenho desejado seja alcançado ou mantido, apesar dos parâmetros de processo desconhecidos, pouco conhecidos ou variáveis ​​​​ao longo do tempo. As simulações do ambiente MATLAB/SIMULINK do presente trabalho mostram a eficácia