Banca de DEFESA: ANDRÉ HENRIQUE MATIAS PIRES

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : ANDRÉ HENRIQUE MATIAS PIRES
DATA : 02/10/2023
HORA: 09:00
LOCAL: Sala virtual Google Meet
TÍTULO:

Otimização de Controladores Fuzzy por Algoritmos Genéticos Multiobjetivos no Domínio Wavelet

PALAVRAS-CHAVES:

Wavelet, Otimização de Controladores, MOGA, Otimização Multiob- jetivos

PÁGINAS: 103
RESUMO:

Devido à crescente competitividade na indústria, torna-se imperativo o uso de técnicas de ajuste mais eficientes e que, de fato, possam encontrar controladores com o desempenho desejado. Com essa proposta, técnicas de otimização podem ser usadas para obter os parâmetros do controlador de acordo com um critério de avaliação, que deve codificar o quão bom é um determinado controlador, expressando adequadamente as especificações desejadas, para que o algorítimo empregado possa encontrar o controlador desejado. Os métodos tradicionalmente utilizados na sintonia apresentam a dificuldade em expressar as especificações pretendidas. A dificuldade encontrada se deve a que os critérios tradicional- mente adotados, no geral, se utilizam apenas a informação do erro total, através de índices como a Integral do Erro Absoluto (Integaral Absolute Error - IAE) ou a Integral do Erro Quadrado (Integral Square Error - ISE), que não descrevem aspectos do comportamento do sistema, como se a resposta está muito agressiva e oscilatória, o erro de regime permanente, tempo de subida e tempo de estabilização, como faria um projetista humano. Algumas dessas impressões não estão bem definidas para referências diferente do degrau, carecendo de generalidade. Desse modo o algoritmo de otimização responsável por obtenção dos parâmetros do controlador de acordo com uma função de avaliação, a qual deve conseguir, de fato, codificar o quão bom é um dado controlador, expressando de forma adequada as especificações desejadas, de modo que o algoritmo de otimização empregado consiga encontrar o controlador que melhor satisfaça tal função. Em vista disso, será apresentada uma metodologia genérica de utilização da análise wavelet juntamente com técnicas de otimização multiobjetivo para se expressar o comportamento que se pretende alcançar pelo sistema controlado, de forma mais precisa e próxima da realizada pelo ser humano, permitindo uma otimização mais eficiente. Na metodologia proposta, a análise wavelet, muito presente na literatura, voltada para outras aplicações, sobretudo na análise de sinais, sons e imagens, é utilizada para obtenção de descritores que caracterizem aspectos do comportamento do sistema, como seu comportamento em regime permanente, comporta- mento no regime transitório, não amplificação de ruídos e rejeição a perturbações, esses descritores passam a constituir objetivos que serão otimizados por técnicas multiobjetivos. O estudo realizado utilizou técnicas de Algoritmo Genético Multiobjetivo (MOGAs) para a otimização, devido a serem amplamente utilizadas na literatura e por serem conhecidas por suas simplicidades e eficiências.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1451883 - FABIO MENEGHETTI UGULINO DE ARAUJO
Interno - 1328152 - CARLOS EDUARDO TRABUCO DOREA
Externo ao Programa - 3374361 - JEAN MARIO MOREIRA DE LIMA - UFRNExterno à Instituição - LEANDRO LUTTIANE DA SILVA LINHARES - IFPB
Externo à Instituição - MÁRCIO EMANUEL UGULINO DE ARAÚJO JÚNIOR - IFPB