Controle inteligente

CONTROLE DE CRUZEIRO DE UM VEÍCULO UTILIZANDO TECNICAS DE CONTROLE INTELEGENTE -PID GENETICO, FUZZY, REDES NEURAIS E NEURO FUZZY NO MATLAB

Alessandra Cardoso de Freitas – [e-mail]
Gustavo Maia de Almeida – [e-mail]
IFES – Instituto Federal do Espírito Santo – Unidade Serra
Rodovia ES-010 - Km 6,5 - Manguinhos
29173-087 - Serra – ES

Resumo: Este artigo tem por objetivo comparar 4 técnicas de controle inteligente aplicados ao controle de cruzeiro de um veículo, que podem ser aplicados à pilotos automáticos. As técnicas utilizadas foram Redes Neurais, PID, Fuzzy e Neuro Fuzzy, sendo que PID e Fuzzy foram sintonizadas com Algorítmo Genético. As técnicas de controle inteligente estão ganhando cada vez mais espaço, sendo implementadas por softwares especialistas que buscam o controle ótimo das plantas. Os resultados são apresentados por MATLAB®, um software interativo de alto desempenho voltado para o cálculo numérico.

Palavras-chave: Redes Neurais, Algoritmo Genético, PID, Fuzzy, Neuro Fuzzy.

1. introdução
A maioria dos processos de controle industrial hoje no mundo operam com controladores proporcional-integral-derivativo (PID). Isto se deve muitas vezes aos fornecedores de equipamentos que disponibilizam apenas esta opção aos operadores. Assim, processos que possuem não-linearidades, atrasos de transportes e/ou parâmetros variantes no tempo são geralmente controlados de forma insatisfatória pelos controladores PID clássicos, dependendo da expertise de seus operadores para corrigir as deficiências no controle. Controladores auto sintonizáveis e aplicação de controle avançado como lógica Fuzzy, Redes Neurais e utilização de Algoritmo Genético associados ao Fuzzy e PID têm apresentado resultados melhores que os até então obtidos com os controladores PID clássicos (Ferreira, 2009).
Pelo exposto, pode deduzir a grande motivação das grandes Empresas para o desenvolvimento de sistemas de controle avançado para a