Hizbullah’ta Yöntemin Dönüşümü ve Yeni Kopuşlar

No presente trabalho, foram apresentados o controle por lógica fuzzy de um manipulador robótico de dois graus de liberdade e uma breve explanação acerca de seu aspecto construtivo. O controle aplicado ao robô foi desenvolvido em ambiente LabVIEW®.

O manipulador robótico foi experimentado em situações de acompanhamento de trajetórias do tipo senoidal e cossenoidal, entradas em degrau variadas, e análise do braço com carga e sem carga.

Em relação às entradas em degrau variadas, tanto o braço quanto a base do manipulador robótico apresentaram erro em estado estacionário nulo, e percentual de ultrapassagem máximo de 0,32%. Conclui-se que, em termos de posicionamento, o controlador fuzzy Mandani apresentou ótimos resultados.

No experimento de acompanhamento de trajetória, foi verificado que a diferença entre a trajetória de referência e a posição do braço ou da base apresentou um erro máximo de 0,38o. Nessa situação, o sistema também se mostrou bastante eficiente.

O terceiro experimento estudado consistiu de uma entrada em degrau com deslocamento de 61,2o, nas situações do braço com carga e sem carga. Nesse experimento, observou-se que as alterações nas respostas do braço carregado ou descarregado foram mínimas, com diferença de 0,2s no tempo de subida. Considerando que a maior entrada em degrau ocorreu nessa etapa do estudo, o tempo de subida em todas as situações ocorreu em torno de 3,4 segundos, sem erro em estado estacionário. Portanto, mais uma vez ficou evidenciado que, em termos de posicionamento, o sistema implementado, mesmo carregado, é bastante eficiente.

Também foram realizados ensaios com o controlador PID, com o objetivo de comparar o desempenho do sistema quando controlado por outro tipo de controlador. Os resultados obtidos demonstram que, para o caso de referências do tipo degrau variável, o controlador PID apresentou um desempenho inferior ao obtido pelo controlador fuzzy. O sistema apresentou erros de regime permanente para algumas referências, visto que o controlador PID é sintonizado para uma determinada região de operação. Tal fato justifica o estudo de controladores que se ajustem a diferentes situações, como é o caso dos controladores fuzzy.

REFERÊNCIAS

AKYÜZ, I. H. et al. PID and state feedback control of a single-link flexible joint robot manipulator. In: IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON MECHATRONICS, 2011, Istanbul, Turkey. Proceedings... Istanbul: [s.n.], 2011. p. 409-414. Disponível em:

<http://akademikpersonel.kocaeli.edu.tr/zaferb/bildiri/zaferb17.02.2012_11.08.59bildiri.pdf>. Acesso em: 02 maio 2011.

ARIMOTO, S.; MIYAZAKI, F. Stability and robustness of PID feedback control for robot manipulators of sensory capability. In: INTERNATIONAL SYMPOSIUM OF ROBOTICS RESEARCH (ISRR), 1., 1984. Anais… Cambridge: MIT Press, 1984. p. 783- 799.

ASAKAWA, N.; TAKEUCHI, Y. Teachingless spray-painting of sculptured surface by an industrial robot. In: IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ROBOTICS AND AUTOMATION, 1997, Albuquerque, New Mexico. Proceedings... New York: IEEE, vol. 3, 1997. p. 1875-1879. ISBN 0-7803-3612-7.

ÅSTRÖM, K. J.; WITTENMARK, B. Adaptive Control. New York: Addison Wesley, 1989. BAZANELLA, A. S.; SILVA JR., J. M. G. Sistemas de Controle: princípios e métodos de projeto. São Paulo: Empório do Livro, 2005. ISBN 85-7025-849-6 V.1.

BORDON, M. E. Controlador Nebuloso de Arquitetura Simplificada – Estudo de Caso: Acionamento de Motor de Indução Trifásico. 2004. 197 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) _{– Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Universidade Estadual de} Campinas (UNICAMP), 2004.

CAMPOS, M. M.; SAITO, K. Sistemas Inteligentes em Controle e Automação de Processos. Rio de Janeiro: Ciência Moderna, 2004.

CARVALHO, G. C. Desenvolvimento dos três primeiros graus de liberdade de um manipulador robótico axial. Brasília: UnB, 1993.

CHEN, H. B. et al. Adaptive control on wire feeding in robot arc welding system. In: IEEE CONFERENCE ON ROBOTICS, AUTOMATION AND MECHATRONICS, 2008, Chengdu, China. Proceedings… β008, p. 119-122. ISBN: 978-1-4244-1675-2.

CHEN, H.; FUHLBRIGGE, T.; LI, X. Automated industrial robot path planning for spray painting process: A review. In: IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON AUTOMATION SCIENCE AND ENGINEERING, 4., 2008, Washington, D.C. (USA). Proceedings... [S.l.]: IEEE, 2008. p. 522-527.

CHRISTALLER, T. et al. Robotik. Perspektiven für menschliches Handeln inder zukünftigen Gesellschaft. Berlin, Heidelberg: Springer, 2001.

ENDO, M. et al. A car transportation system by multiple mobile robots – iCART. In: IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON INTELLIGENT ROBOTS AND SYSTEMS, 2008, Nice, France. Proceedings… [S.l.]: IEEE, 2008. p. 2795-2801.

ESAKI, S.; UCHIYAMA, N.; TAKAGI, S. Robust Vibration Control for SCARA Robots Using Adaptive Polo Placement. In: ANNUAL CONFERENCE OF THE IEEE

INDUSTRIAL ELECTRONICS SOCIETY (IECON), 26., Nagoya, Japan. Proceedings… [S.l.]: IEEE, vol. I, 2000. p. 440-445.

FERNANDES, A. M. R. Inteligência Artificial: noções gerais. Florianópolis: Visual Books, 2005.

GAZEAU, J. P.; EON, A.; ZEGHLOUL, S.; ARSICAULT, M. New printing robot for high resolution pictures on three-dimensional wide surfaces. IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 58, Feb. 2011. p. 384-391.

GIRALT, G. A Robótica. Lisboa: Instituto Piaget, 1997. (Coleção Biblioteca Básica de Ciência e Cultura).

HAYKIN, S. Redes Neurais _{– Princípios e Prática. Tradução de Paulo Martins Engel. 2. ed.} Porto Alegre: Bookman, 2005.

HODGKIN, A. L.; HUXLEY, A. F. Currents carried by sodium and potassium ions through the membrane of the giant axon of Loligo. J. Physiol., 1952. p. 449–472.

HOLLAND, J. Adaptation in natural and artificial systems. Ann Arbor: Univ. of Michigan Press, 1975.

IOANNOU, P. A.; SUN, J. Robust Adaptive Control. [S.l.]: Prentice Hall, 1996.

JARVIS, D. E. The case for the spray painting robot. Production Engineer, IET Journals, vol. 52 (5), 1973. p. 171-174.

KELLY, R. Comments on adaptive PD controller for robot manipulator. IEEE Trans. Robotics Automation, 1993, vol. 9, p. 117–119.

KIM, D. I.; KANG, J. H.; KIM, S. Full digital joint motion controller of permanent magnet AC servo motor for industrial robot and CNC machine tool. In:

INTERNATIONAL CONFERENCE ON INDUSTRIAL ELECTRONICS, CONTROL AND INSTRUMENTATION, 20., 1994. Proceedings…1994, vol. β, p. 1015–1021.

KOMAGOME, D. et al. Robot Meme: A proposal of human-robot mimetic mutual adaptation. In: IEEE INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON ROBOT AND HUMAN INTERACTIVE COMMUNICATION, 16., Proceedings…β007, 4β7-432.

KUC, T.-Y., HAN, W.-G. Adaptive PID learning of periodic robot motion. In: IEEE CONFERENCE ON DECISION AND CONTROL, 37., 1998, Tampa, Florida.

Proceedings… Vol. 1, 1998, pp. 186-191.

KUKA. Kuka Kr 1000 Titan: power meets perfection. Gersthofen: [s.n.], 2008. Disponível em: <http://www.asimo.pl/materialy/download/kuka_kr_1000_titan.pdf>. Acesso em: 01 jul. 2011.

______. Kuka Robotics Products Overview. Disponível em: <http://www.kuka- robotics.com/en/products>. Acesso em: 10 jul. 2011.

LIU, Q.; CHAI, T.; ZHAO, L.; ZHAN, Y; ZHANG, S. Modeling and Gain Scheduling Adaptive Control of Tension Control System for Continuous Annealing Process. In: IEEE CONFERENCE ON DECISION AND CONTROL, 48., 2009, Proceedings… pp. 5598-5603, 2009.

MARSALLI, Michael. McCulloch-Pitts Neurons. In: The Mind ProjectCurriculum, [s.d.]. Disponível em: <http://www.mind.ilstu.edu/curriculum/modOverview.php?modGUI=212>. Acesso em: 18 abr. 2012.

McCULLOCH, W. S.; PITTS, W. A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. Bulletin of Mathematical Biophysics, vol. 5, n. 4, p. 115-133, 1943. ISSN 00074985. MUNSHI, C. J.; MAHALANABIS, A. K.; LEE, K. Y. Stochastic Pole Placement Control of Robot Manipulators using an Extended Kalman Filter. In: AMERICAN CONTROL CONFERENCE, 1989, Pittsburgh, PA. Proceedings… Pittsburgh: [s.n.], vol. 3, pp. 2333- 2336, 1989.

NOVÁK, V. Fuzzy sets and their application. Bristol: Adam Hilger, 1989.

PARASKEVOPOULOS, P. N. Digital Control Systems. Hemel Hempstead, Herts, England: Prentice-Hall, 1996. ISBN 0-13-341876-6.

PASSOLD, F. Controle Neural de Posição e Força em Manipuladores Robóticos. Tese (Doutorado) – UFSC, Florianópolis-SC, Brasil, 2003.

PARK, M. H.; LEE, D. C.; SUL, S. K. High performance current regulator for a field- oriented controlled induction motor drive. IEEE Transactions on Industry Applications, 1994, vol. 30, n. 5, pp. 1247 – 1257.

RAMESH, R.; MANNAN, M. A.; POO, A. N. Tracking and contour error control in CNC servo systems. International Journal of Machine Tools and Manufacture, p. 301-326, 2005. ROSÁRIO, J. M. Princípios de Mecatrônica. São Paulo: Prentice-Hall, 2005.

SANTOS, V. M. F. Robótica Industrial. Departamento de Engenharia Mecânica. Universidade de Aveiro, 2004.

SATO, N. et al. Map-based Navigation Interface for Multiple Rescue Robots. In: IEEE INTERNATIONAL WORKSHOP ON SAFETY, SECURITY AND RESCUE ROBOTICS (SSRR), 2008, Sendai. Proceedings... 2008, p. 152-157.

SENA, A. P. C. Implementação Experimental de Sistemas de Controle de Posição de Mesa de Coordenadas. 2008. Monografia (Graduação em Automação Industrial) – Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Paraíba (IFPB), João Pessoa: 2008.

SHAW, I. S.; SIMÕES, M. G. Controle e Modelagem Fuzzy. São Paulo: Edgard Blucher, 2004.

SHHEIBIA, T. A. A. Controle de um Braço Robótico Utilizando uma Abordagem de Agente Inteligente. 2001. 84f. Dissertação (Mestrado em Informática) – Universidade Federal da Paraíba, Campina Grande, 2001.

SHIOMI, M. et al. Field trial of networked social robots in a shopping mall. In: IEEE/RSJ INTERNATIONAL CONFERENCE ON INTELLIGENT ROBOTS AND SYSTEMS. Proceedings… 2009, pp. 2846-2853.

SNYDER, W. E. Industrial Robots: Computer Interfacing and Control. New Jersey: Prentice-Hall, 1985.

SPONG, M. W.; ORTEGA, R. On adaptive inverse dynamics control of rigid robots. In: IEEE Transactions on Automatic Control, vol 35, n. 1, p. 92-95, 1990.

SPONG, M. W.; VIDYASAGAR, M. Robot Dynamics and Control. New York: John Wiley & Sons, 1989.

TAKAGI, S.; UCHIYAMA, N. Robust Control System Design for SCARA Robots Using Adaptive Pole Placement. 2005. Vol. 52. Issue III, pp. 915-921.

TAKEGAKI, M.; ARIMOTO, S. A new feedback method for dynamic control of

manipulators. J. Dyn. Sys.Meas. Control Transaction. ASME, 1981, vol. 103, pp. 119-125. TANG, Z.; YANG, M.; PEI, Z. Self-Adaptive_PID Control Strategy Based on RBF Neural Network for Robot Manipulation. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON PERVASIVE COMPUTING, SIGNAL PROCESSING AND APPLICATIONS (PCSPA), 1., 2010; pp: 932-935.

TSAI, M.-C.; TOMIZUKA, M. Model Reference Adaptive Control and Repetitive Control for Robot Manipulators. In: IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ROBOTICS AND AUTOMATION, 1989. Proceedings… Vol. III, 1998, pp. 1650- 1655.

WANG, D. et al. A Deconvolutive Neural Network for Speech Classification With Applications to Home Service Robot. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 59, issue 12, pp. 3237-3243, 2010.

WAWERLA, J.; VAUGHAN, R. T. A fast and frugal method for team-task allocation in a multi-robot transportation system. In: IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ROBOTICS AND AUTOMATION (ICRA), 2010. Proceedings… 2010, pp. 1432-1437. WEN, J. T.; MURPHY, S. Stability analysis of position and force control problems for robot arms. In: IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ROBOTICS AND

AUTOMATION, 1990. Proceedings… 1990, vol. 1, p. 252-257.

YANG, X.; MOALLEM, M.; PATEL, R.V. Motion planning for mobile robots using a fuzzy layered goal-oriented approach. In: IEEE CONFERENCE ON CONTROL APPLICATIONS. Proceedings… 2005, p. 78-83.

YANPING, L; HAIJIANG, L. Welding multi-robot task allocation for BIW based on hill climbing genetic algorithm. In: INTERNATIONAL TECHNOLOGY AND INNOVATION CONFERENCE (ITIC), 2009, Xian China. Proceedings... 2009, p. 1-8.

ZIEGLER, J. G.; NICHOLS, N. B. Optimum Settings for Automatic Controllers. Trans. ASME, 1942, pp. 759-768. Disponível em:

APÊNDICE A

O programa para o controle fuzzy do manipulador robótico foi desenvolvido no software computacional LabVIEW®, e está representado na Fig. A.1.

Figura A.1 Implementação do programa de controle de posição para aplicação dos sinais de referência.