Como projetar um controlador lógico difuso

Os controladores lógicos difusos estão, literalmente, ao nosso redor. Dos sistemas de travagem anti-bloqueio às máquinas de lavar que limpam as nossas roupas. Mas eles funcionam mesmo? E quais são os benefícios de usá-los?

Figura 1. A usinagem moderna freqüentemente depende de lógica difusa para controlar aspectos críticos do processo. Imagem usada cortesia de Michael Schwarzenberger

Lógica Ladder e Lógica Fuzzy

Um bom ponto de partida para aprender sobre os controles de lógica difusa é determinar se a lógica ladder é compatível com a lógica difusa. A lógica Ladder é uma abordagem baseada em regras comumente usada para programar PLCs (controladores lógicos programáveis) quando a lógica sequencial é necessária. Cada uma das linhas em um programa de lógica ladder representa uma equação lógica binária ou discreta.

Lembre-se de que a lógica ladder é lida da esquerda para a direita, de cima para baixo e, em seguida, o lado direito de uma linha representa a condição de saída. A condição de saída dessa linha depende do resultado dos símbolos da lógica ladder à esquerda da saída.

Tome, como exemplo básico, o único degrau mostrado na figura 2. Observe que o A / C (ar condicionado) só está ativo quando o interruptor está ativo e HighTemp ou Úmido está ativo.

Figura 2. Linha de lógica Ladder para controlar um sistema A / C. As informações usadas são cortesia da Wikipedia

Expresso como regra, este degrau teria a seguinte forma:

A / C =Alternar E (alta temp. OU úmido)

Como a lógica ladder pode ser expressa como regras, ela se presta prontamente à adoção no controle de lógica difusa. Outra maneira de pensar nisso é que o resultado depende das condições IF representadas pelos símbolos da lógica ladder à esquerda, enquanto a saída representa o resultado ENTÃO.

SE (Alternar E [HighTemp OR úmido]) ENTÃO A / C

Figura 3. Diagrama de blocos representando um sistema de lógica difusa.

Essa abordagem pode certamente ser implementada usando regras de lógica difusa. Nesse caso, as entradas nítidas seriam temperatura e umidade relativa. A leitura desses valores pelo sensor seria transformada em entradas difusas por um difusificador. O mecanismo de inferência conteria, entre outras regras, a mostrada acima. Com base nas regras do mecanismo de inferência, um conjunto de saída fuzzy seria apresentado ao defuzzificador. A partir daí, saídas nítidas seriam fornecidas ao sistema de controle.

Resumindo, a lógica ladder pode ser implementada usando lógica fuzzy.

Etapas básicas para projetar um controlador lógico difuso

Os sistemas de controle de lógica difusa (geralmente abreviados como FLC) são uma abordagem alternativa para desenvolver e implementar sistemas de controle.

Figura 4. Sistema de controle de feedback simples implementando controle fuzzy. Imagem usada cortesia de Boffy b

Reconheça as premissas envolvidas

Antes de iniciar o processo de criação de um FLC, existem algumas suposições principais.

• Existe uma solução para o problema de controle.
• Uma solução “boa o suficiente” é aceitável no lugar de uma “solução ideal”.
• Variáveis ​​de entrada, saída e estado podem ser observadas e usadas para controle.
• Existe um conjunto de conhecimentos na forma de:
• regras linguísticas e / ou
• Um conjunto de dados de entrada-saída dos quais as regras podem ser extraídas.
• O FLC deve ser projetado para atingir uma faixa aceitável de precisão.
• Estabilidade e otimização não são abordadas explicitamente, mas são abertas.

Identifique e configure as variáveis ​​para difusificação

A primeira etapa no projeto de um FLC é identificar as variáveis ​​de entrada, saída e estado envolvidas. Em seguida, determine os subconjuntos difusos para as variáveis. Por exemplo, a entrada de temperatura pode ser dividida em cinco subconjuntos com um rótulo lingüístico descritivo para cada um:{‘frio’, frio, ‘‘ nominal ’, quente,’ ’quente’}.

Figura 5. Exemplo de uso de funções de associação para representar a temperatura.

Depois que os subconjuntos forem escolhidos para as variáveis, as funções de associação devem ser configuradas para representar esses subconjuntos. As opções para funções de associação incluem triangular, trapezoidal, sigmóide e gaussiana. Isso constitui o difusificador que converte as entradas nítidas em valores difusos. Observe que subconjuntos difusos e funções de associação associadas também precisam ser configurados para a saída do mecanismo de inferência .

Gere as regras de lógica difusa

A conversão de um controlador de lógica ladder tradicional em um controlador de lógica difusa começa com a geração de regras de lógica difusa.

Aludido nas premissas, isso pode assumir a forma de regras linguísticas já existentes ou podem ser desenvolvidas com a ajuda de um especialista no assunto. As regras também podem ser geradas a partir de um conjunto de dados de entrada e saída. E, no caso da lógica ladder, as regras da lógica difusa podem ser lidas diretamente do diagrama ladder.

O resultado é a base de regra para o sistema difuso.

Implementando o mecanismo de inferência e defuzzifier

Existem várias abordagens diferentes para implementar o mecanismo de inferência . Nos controles, as duas abordagens mais populares são Mamdani e Sugeno. Ambos os tipos de mecanismos de inferência combinam a saída difusa da base de regra usando um operador OR e, subsequentemente, defuzzifica essa saída para obter um valor nítido.

Aplicações de controladores de lógica difusa

Os controladores de lógica difusa encontraram uso extremamente difundido. Por exemplo, os elevadores costumam ter controladores lógicos difusos que diminuem o tempo de espera, minimizam as viagens entre os andares e reduzem o uso de energia. Um benefício adicional para minimizar viagens entre pisos é o desgaste reduzido em componentes críticos e vida útil mais longa.

Outro exemplo fascinante de sistemas de controle difusos envolve câmeras de vídeo digital e filmadoras. Os operadores podem mover ou sacudir a câmera enquanto filmam uma cena consistente, mas o controle de lógica difusa pode compensar automaticamente.

Em um ambiente industrial, a lógica difusa é frequentemente usada para controlar processos e sistemas industriais. Por exemplo, a lógica difusa funciona bem com controladores de temperatura e de processo, como aqueles usados ​​com tratamento térmico de metais. Os tratamentos térmicos típicos envolvem ciclos de rampa e imersão altamente precisos para atingir as propriedades metalúrgicas corretas.

Aplicações semelhantes que se beneficiam do FLC incluem a cura de borracha ou solventes de secagem em superfícies pintadas. Além disso, todos esses são exemplos de processos de controle que normalmente utilizam um controlador PID (derivado integral proporcional). A usinagem CNC (controle numérico do computador) geralmente depende de controladores lógicos difusos, assim como muitos robôs autônomos, visão de máquina e sensoriamento remoto.

Figura 6. Diagrama de blocos para um controlador Fuzzy PID. Imagem usada cortesia da Mathworks

Vantagens e desvantagens do controle de lógica difusa

O controle de lógica difusa ainda pode funcionar quando confrontado com dados imprecisos e também com não linearidade no sistema. Ele também permite que a experiência e o conhecimento humanos sejam integrados em um sistema de controle e é altamente personalizável. Os sistemas de controle de lógica difusa são geralmente mais baratos de desenvolver em comparação com as abordagens mais tradicionais e tendem a ser mais eficientes, robustos e confiáveis.

Especificamente, em controles, o FLC não exige que o modelo e / ou objetivo seja formulado em termos precisos, como é exigido em uma abordagem mais tradicional para sistemas de controle. Além disso, os controles difusos podem ser facilmente combinados com outros sistemas de controle.

Existem, é claro, desvantagens em usar sistemas de controle difusos. Embora a lógica difusa seja um subconjunto da inteligência artificial (IA), não é um tipo de aprendizado de máquina e não pode, portanto, se adaptar e aprender. Existem controladores lógicos difusos adaptativos, mas seu projeto e complexidade vão muito além do tipo de controlador difuso em discussão.

Além disso, as atualizações eventualmente precisarão ser feitas nas regras das quais o controlador depende, e os controladores de lógica difusa requerem testes e validação extensivos antes de serem considerados prontos para implementação.

Quando um controlador lógico difuso deve ser usado? São uma excelente opção para controlar problemas extremamente complexos e difíceis de representar por meio de modelos e objetivos precisos. Eles funcionam bem quando dados imprecisos e comportamento não linear estão envolvidos. Eles também são uma boa escolha quando a experiência e o conhecimento humanos podem contribuir para o sistema. Como você usa a lógica difusa em seu sistema de controle? Ou você usa apenas controladores PID?