Controle semi-ativo de vibrações com fluido magnetoreológico utilizando LMis e lógica nebulosa otimizada por algoritmo genético

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:27:14Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-04-25Bitstream added on 2014-06-13T19:55:33Z : No. of bitstreams: 1 gaggfilho_la_me_ilha.pdf: 3131916 bytes, checksum: 6bc40667bc0804d4b0e78df38c549d5b (MD5) === Este trabalho estuda diversas est...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Gagg Filho, Luiz Arthur [UNESP]
Other Authors: Universidade Estadual Paulista (UNESP)
Format: Others
Language:Portuguese
Published: Universidade Estadual Paulista (UNESP) 2014
Subjects:
Online Access:http://hdl.handle.net/11449/94530
Description
Summary:Made available in DSpace on 2014-06-11T19:27:14Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-04-25Bitstream added on 2014-06-13T19:55:33Z : No. of bitstreams: 1 gaggfilho_la_me_ilha.pdf: 3131916 bytes, checksum: 6bc40667bc0804d4b0e78df38c549d5b (MD5) === Este trabalho estuda diversas estratégias de controle semi-ativo para a redução de vibração em suspensões veiculares empregando amortecedores magnetoreológicos (MR). A modelagem do amortecedor MR é feita utilizando o modelo de Bouc-Wen modificado. A fim de entender o princípio de funcionamento de um amortecedor MR, uma análise dinâmica é conduzida. Nesta análise o comportamento não linear do amortecedor MR é caracterizado através de laços histeréticos. Quando incorporado ao modelo da suspensão de ¼ de carro, outros efeitos não lineares são evidenciados. Compreendido o comportamento de todo o modelo da suspensão semi-ativa, diversos controladores são estudados e projetados. Este trabalho pode ser dividido em duas frentes. A primeira é o projeto de controladores via LMIs, que possuem uma formulação sólida e permitem o projeto de controladores com altos índices de desempenho. A segunda é o projeto de controladores nebulosos, cuja formulação teórica sobre estabilidade ainda encontra dificuldades, entretanto, é muito utilizada e tem experimentado grandes avanços devido a sua fácil implementação. O controlador nebuloso utilizado neste trabalho foi projetado por um processo automático através da otimização por algoritmo genético. Todos os controladores projetados neste trabalho são comparados com as estratégias de controle passivo. Outras comparações também foram realizadas com o controle semi-ativo utilizando um controlador LQR e um controlador nebuloso do tipo Mamdani sem otimização. Simulações numéricas com diversas excitações de entrada foram conduzidas. O trabalho termina demonstrando a superioridade do controle nebuloso via algoritmo genético e sua potencialidade para o futuro. Houve destaque também para o controlador que reduz a norma H2 via LMI. === This work studies several semi-active control strategies for vibration attenuation in vehicle suspensions employing magnetorheological dampers (MR). The modeling of MR damper is made using the Bouc-Wen modified model. In order to understand the principle of operation of an MR damper, a dynamic analysis is conducted. In this analysis the nonlinear behavior of the MR damper is characterized by hysteretic loops. When it is incorporated into the ¼ car suspension model, other nonlinear effects are evident. After this study, different controllers are designed. This work can be divided into two phases. The first one applies controllers projected via by LMIs, which has a solid formulation and allows high performances to the controllers. The second one uses a fuzzy controller, whose theoretical formulation on stability still faces difficulties. However, it is widely used and has been demonstrating great advances due to its easy implementation. The fuzzy controller used in this work was designed by an automatic process through optimization by genetic algorithm. All controllers projected are compared with passive control strategies. Other comparisons were also performed with semi-active control using a LQR controller and a Mamdani fuzzy controller without optimization. Numerical simulations with different input excitations were conducted. The work ends up demonstrating the superiority of the fuzzy controller with genetic algorithm and its potential for the future. There was also a highlight for the controller that reduces the H2 norm by LMIs.