Controle Direto de Torque do Motor de Indução ... - D.s.c.e. - Unicamp

72 Controle Direto de Torque Fuzzy
Kp = (Kp,max −Kp,min)K ′
p +Kp,min
(4.11)
No entanto, para diferentes valores de referência a faixa de valores do ganho proporcional foi
escolhido como sendo [0,Kp,max], por tantoKp,min = 0, então a expressão anterior resulta em:
Kp = Kp,maxK ′
p
(4.12)
Devido as não-linearidades do sistema, para evitar o sobressinal indesejado para valores de refer-
ência (r) grandes, foi necessário uma redução do ganho proporcional Kp. Então se escolhe um co-
eficiente de ganho escalonado ρ = 1/(1 + 0.002 × r), que depende do valor de referência. Este
coeficiente foi usado para um ajuste em tempo real da faixa de valores deKp, isto é:
Kp = ρ×Kp,max0K ′
p
(4.13)
Sendo que Kp,max = ρ × Kp,max0, e Kp,max0 = 1.24, estes valores foram obtidas através da
experiência adquirida na simulação.
Observa-se que tanto ρ como Kp,max diminuem quando o valor de referência aumenta. Isto quer
dizer que para valores grandes de r o ganho proporcional diminui proporcionalmente, entanto que
para valores pequenos der o ganho proporcional aumenta.
Funções de Pertinência
Na Fig. 4.8, o primeiro bloco de raciocínio fuzzy tem duas entradas "eN,∆eN", cada uma delas
tem três conjuntos fuzzy definidas de forma semelhante. Então só precisaremos descrever os conjun-
tos fuzzy da primeira entrada. A primeira entrada tem três conjuntos fuzzy cujos termos linguísticos
associados a eles são: N-Negativo, ZE-Zero e P-Positivo respectivamente, cada conjunto fuzzy tam-
bém tem uma função de pertinência associada a ele, neste caso em particular as funções de pertinência
dos conjuntos fuzzy dos cantos tem forma trapezoidal, entanto que, a função de pertinência do con-
junto fuzzy do meio tem forma triangular como mostrado na Fig. 4.9. Observa-se também que o
universo de discurso destes conjuntos fuzzy está no intervalo[−1.5,1.5].
Por outro lado, para o caso da saída tem-se dois conjuntos fuzzy cujos termos linguísticos asso-
ciados a eles são: P-Pequeno e G-Grande respectivamente, os dois conjuntos fuzzy têm funções de
pertinência de forma trapezoidal como é apresentado na Fig. 4.10, e o universo de discurso destes
conjuntos está no intervalo [−0.5,1.5]. Neste bloco foi implementado o sistema de inferência Man-
dani.
Por outro lado, os conjuntos fuzzy das entradas para o segundo bloco de raciocínio fuzzy foi
definido da mesma forma que o bloco anterior. Entanto que, para a saída foi considerado valores