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

4.2 Projeto de Controladores Fuzzy 63
A função de pertinência converte o grau de nebulosidade num intervalo normalizado [0,1] onde
os valores limites 0 e 1 lembram o grau de pertinência dos membros do conjunto crisp. As funções
de pertinência podem ter diferentes formas, no entanto, as mais usadas são as formas: triangular,
trapezoidal, Gaussiano e curvas de gauss, como mostrado na Fig. 4.1.
grau de pertinência
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
2
Funções de Pertinência
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
Fig. 4.1: Funções de pertinência (1) trapezoidal (2) triangular (3) gaussiano e (4) curva Bell-shaped.
Centro e Núcleo do Conjunto Fuzzy
O único valorx = cF = c x F ∈ F com o máximo valor de pertinênciaµF(cF) = 1, é denominado
o centro do conjunto fuzzy F. Se existe um conjunto de valores com o máximo grau de pertinência,
core(F) = {x ∈ X : µF(x) = 1}, então core(F) é denominado núcleo do conjunto fuzzy F. O
centro do conjunto fuzzy F com um núcleo é calculado através dec x F
xb são os limites do núcleo.
União, Intersecção e Complemento de Conjuntos Fuzzy
4
3
1
= (xa+xb)/2, sendo quexa e
Há muitas formas diferentes de determinar a função de pertinência do conjunto fuzzy resultante
da união e intersecção de conjuntos fuzzy, assim como também para determinar o complemento de
um conjunto fuzzy. Zadeh [23] tem proposto as seguintes definições para estas operações:
µB∩C(x) = min(µB(x),µC(x))