Pesquisa de professora do IFMA-Campus Monte Castelo é destaque em livro internacional

Parabéns, professores Danúbia Pires, Ginalber Serra e Orlando Donato

A professora Danúbia Pires do Departamento de Eletroeletrônica do IFMA Campus São Luís Monte Castelo teve sua dissertação de mestrado (sob orientação do Prof. Ginalber Serra) aprovada e transformada em um capítulo do livro “Artificial Intelligence Techniques and Algorithms”, que é de nível internacional e muito bem conceituado pelos especialistas e estudiosos da área. A dissertação de mestrado, que rendeu o capítulo 8 no livro, estuda a lógica nebulosa aplicada a processos industriais, que pode ser notada em diversas áreas, como nas tecnologias aeroespacial e de navegação, na indústria, mercado acionário (bolsa de valores), biomedicina, robótica e automação. Como ex-aluna de nível médio e superior do IFMA, Danúbia destaca que “é uma satisfação poder contribuir com meu departamento e com o IFMA como um todo, pois a publicação de artigos e capítulos de livros nos ajuda a elevar o patamar científico da instituição”.

O grupo de pesquisa em inteligência computacional do Campus Monte Castelo, ao qual Danúbia faz parte, vem desenvolvendo estudos e análises práticas na área da inteligência computacional, mais especificamente lógica nebulosa(lógica fuzzy). Essa lógica permite uma melhor previsão e controle no funcionamento de máquinas, como helicópteros e guindastes, por exemplo. “Na teoria essas lógicas são muito utilizadas, mas na prática elas são pouco exploradas”, afirma o professor do IFMA Ginalber Serra, orientador de doutorado da professora Danúbia. No laboratório, existem plantas (espécies de miniaturas) de helicóptero, guindaste, pêndulo invertido e outros aparelhos que trabalham com a lógica nebulosa, e que funcionam na busca dos resultados práticos.

É proposta uma metodologia para projeto de controle PID digital nebuloso robusto baseado nas especificações das margens de ganho e fase. É desenvolvida uma formulação matemática, baseada nas especificações das margens de ganho e fase, no modelo nebuloso Takagi-Sugeno da planta a ser controlada, na estrutura do controlador PID digital e o atraso de tempo do sistema incerto. A partir dos dados de entrada e saída da planta, o algoritmo de agrupamento nebuloso Fuzzy C-Means (FCM), estima os parâmetros do antecedente (regiões de operação) e o número de regras do modelo nebuloso Takagi-Sugeno. O algoritmo de mínimos quadrados fornece os parâmetros dos submodelos lineares do consequente.

Utiliza-se uma estratégia genética multi objetiva para encontrar os parâmetros do controlador PID digital nebuloso, de modo que as margens de ganho e fase especificadas para o sistema de controle nebuloso sejam alcançadas.

Faz-se uma Análise das condições necessárias e suficientes para o projeto do controlador PID digital nebuloso com estabilidade robusta, a partir da proposta de dois teoremas, é apresentada. O controlador PID digital nebuloso projetado foi implementado numa plataforma para supervisão e controle em tempo real, baseada no CompactRIO 9073 e no software LabVIEW, da National Instruments, do Laboratório de Inteligência Computacional Aplicada à Tecnologia (ICAT/DEE/IFMA), com aplicação ao controle de temperatura de uma planta térmica.

Fonte: Reproduzido do Portal IFMA
http://portal.ifma.edu.br/2015/07/17/pesquisa-sobre-inteligencia-computacional-rende-capitulo-de-livro-a-professores-do-ifma/