CONTROLADOR FUZZY SINTONIZADO POR ALGORITMO GENÉTICO EM SISTEMA DE ARMAZENAMENTO DE ENERGIA
Em sistemas de controles industriais
é muito comum o uso de controladores PID
(Proporcional Integral Derivativo), devido à
facilidade de implementação, manutenção
e baixo custo, porém, sempre se anseia por
mais robustez e melhor tempo de resposta. A
lógica Fuzzy vem com o intuito de permitir que
estados não quantificáveis possam também ser
avaliados por dispositivos de controle, podendo
ser feita interpretação de expressões ambíguas
e imprecisas, e relacionar o conhecimento
humano de um especialista as reações de uma
máquina por meio de um conjunto de regras.
Esses conjuntos de regras baseadas em
condicionais se-então, são difíceis de serem
examinadas perfeitamente em sistemas mais
complexos. Para lidar com isso, é proposta
uma sintonia dos parâmetros Fuzzy utilizando
uma meta-heurística evolutiva chamada
algoritmo genético. O algoritmo genético é
um método probabilístico, e será utilizado na
otimização das regras de inferência e funções
de pertinência do controlador Fuzzy, retirando o
empirismo deste. Sabendo-se do atual grande
crescimento dos veículos elétricos, um grande
desafio se apresenta: a autonomia das baterias
entre uma carga e outra. O presente trabalho
traz a implementação de um controlador Fuzzy
sintonizado por algoritmo genético aplicado
em um sistema de armazenamento de energia
baseado em bateria e supercapacitor. Percebese
a crucial atuação do genético e conforme
melhor sintonizado o controlador, maior a
economia do estado de carga da bateria.
CONTROLADOR FUZZY SINTONIZADO POR ALGORITMO GENÉTICO EM SISTEMA DE ARMAZENAMENTO DE ENERGIA
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DOI: 10.22533/at.ed.32019250621
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Palavras-chave: controle fuzzy; algoritmo genético; sistema de armazenamento de energia; veículos elétricos.
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Keywords: Fuzzy control; Genetic Algorithm; energy storage system; electric vehicles.
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Abstract:
In industrial control systems it
is very common PID (Proportional Integral
Derivative) controller systems, due to the easy
implementation, maintenance and low cost,
but it has always wanted more robustness and
better response time. The Fuzzy logic comes to
allow no quantified states can be also evaluated
by control devices, so that can be made an
interpretation of ambiguous and imprecise
expressions, and to relate the specialist human knowledge with the machines reactions
by a rule structure. These rule structure based on if-then conditional, are hard to be
perfectly examined in systems that are more complex. To deal with that, it is proposed
a tuning of the fuzzy parameters using an evolutionary meta-heuristic called genetic
algorithm. The genetic algorithm is a probabilistic method, and will be used on the
optimization of the inference rules and pertinence functions of the fuzzy controller,
removing its empiricism. Knowing the recent huge developing of the electrics vehicles,
a great challenge is shown: the autonomy of the battery bank between a charge and
other. This paper brings the implementation of a fuzzy controller tuned by a genetic
algorithm applied to a battery and supercapacitor based energy storage system. It has
seen the crucial actuation of the genetic algorithm and as better the controller is tuned,
greater is the economy of the battery charge state.
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Número de páginas: 15
- Lenon Diniz Seixas
- Diego Solak Castanho
- Hugo Valadares Siqueira
- Fernanda Cristina Corrêa
