Metodo De Takagi Sugeno
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1. Black-Box Fuzzy Identification of a Nonlinear Hydrogen Fuel Cell Model
RESUMO Uma identificação fuzzy da dinâmica de um sistema é desenvolvida com dados gerados por um simulador de uma célula de combustível de hidrogênio. Os dados obtidos são do tipo de entrada única - sáıda única, sem conhecimento prévio do modelo do sistema, e mostrando um comportamento não-linear. A escolha do método fuzzy para identificação
TEMA (São Carlos). Publicado em: 2017-12
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2. Métodos numéricos integrados à lógica Fuzzy e método estocástico para solução de EDP s : uma aplicação à dengue / Numerical methods integrated with Fuzzy logic and stochastic method for solving PDE s : an application to dengue
Neste trabalho um modelo matemático (do tipo SIR - Suscetível, Infectado, Recuperado) integrado foi proposto para o estudo do espalhamento espaço - temporal da dengue. O modelo é descrito por Equações Diferenciais Parciais cujas soluções numéricas foram obtidas a partir de um esquema híbrido, que também incorpora lógica fuzzy e método estocásti
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 13/09/2011
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3. Aplicação da teoria dos conjuntos fuzzy em modelos farmacocinéticos multicompartimentais / Application of fuzzy sets theory in multi-compartment pharmacokinetic models
Para estudar a concentração do fármaco no organismo utiliza-se modelos farmacocinéticos multicompartimentais que, via de regra, são dados por um sistema de equações diferenciais ordinárias (EDO). Neste trabalho propomos um modelo para descrever a dinâmica da concentração a partir de um sistema baseado em regras fuzzy. Para obter a curva da concent
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 06/06/2011
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4. Estabilização de sistemas fuzzy T-S incertos usando realimentação derivativa
Em alguns problemas práticos, por exemplo, no controle de vibrações de sistemas mecânicos, é mais fácil obter o sinal da derivada dos estados que o sinal dos estados. Assim, neste trabalho é proposto um método para o projeto da realimentação derivativa aplicada à sistemas não-lineares incertos. Durante a modelagem do problema os sistemas não-lin
Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica. Publicado em: 2011-06
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5. Uma abordagem baseada em sistemas de inferência Fuzzy Takagi-Sugeno aplicada ao planejamento da operação de sistemas hidrotérmicos de geração
O planejamento da operação de sistemas hidrotérmicos de geração, em sistemas com grande participação hidráulica, como é o caso do sistema brasileiro, visa determinar uma política de operação que especifique como as usinas hidroelétricas devem ser operadas, de forma que os recursos hidroelétricos sejam utilizados com economia e confiabilidade. E
Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica. Publicado em: 2011-02
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6. Controle preditivo não-linear baseado em multimodelos aplicado ao motor de indução / Induction motor non-linear predictive control based on a multimodeling approach
Uma abordagem preditiva global-local para o controle de um motor de indução é apresentado nesta tese. O conceito de controle preditivo diz respeito a uma classe de controladores que tem se desenvolvido muito no âmbito do controle de sistemas de conversão de energia nos últimos anos, acompanhando o desenvolvimento da capacidade computacional dos sistema
Publicado em: 2010
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7. Identificação fuzzy-multimodelos para sistemas não lineares
Este trabalho apresenta uma nova técnica de identificação multimodelos baseada em ANFIS para sistemas não lineares. Nesta técnica, a estrutura utilizada é do tipo fuzzy Takagi-Sugeno cujos consequentes são modelos lineares locais que representam o sistema em diferentes pontos de operação e os antecedentes são funções de pertinência cujos ajustes
Publicado em: 2010
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8. Controle ótimo H∞ de sistemas não-lineares com modelos fuzzy takagi-sugeno
Neste trabalho é proposta uma metodologia de rastreamento de sinais e rejeição de distúrbios aplicada a sistemas não-lineares. Para o projeto do sistema de rastreamento, projeta-se os controladores fuzzy M(a) e N(a) que minimizam o limitante superior da norma H∞ entre o sinal de referência r(t) e o sinal de erro de rastreamento e(t), sendo e(t) a dif
Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica. Publicado em: 2008-09