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Doctoral Thesis
DOI
10.11606/T.18.2008.tde-21012011-141452
Document
Author
Full name
Carlos Eduardo Milhor
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Carlos, 2008
Supervisor
Committee
Passarini, Luis Carlos (President)
Costa Neto, Alvaro
Kato, Edilson Reis Rodrigues
Lopes, Afonso
Valente, Carlos Magno de Oliveira
Title in Portuguese
Proposta de um controlador difuso Takagi-Sugeno com desempenho H 'INFINITO' para regulagem da marcha lenta em motores de ciclo Otto
Keywords in Portuguese
Controle de motores
Controle difuso
Marcha lenta
Motores ciclo Otto
Abstract in Portuguese
Propõe-se um controlador difuso Takagi-Sugeno com índice de desempenho H 'INFINITO' para regulagem da marcha lenta em motores de ciclo Otto. Obtém-se uma representação difusa do motor de ciclo Otto operando em marcha lenta. Esse modelo é utilizado para a síntese do controlador. O controlador difuso com desempenho H 'INFINITO' é projetado para rejeitar o efeito de distúrbios de cargas externas sobre a rotação do motor em regime de marcha lenta. As ações de controle, posição da borboleta de aceleração e ponto de ignição, são limitadas a uma faixa de operação específica para a marcha lenta. O controlador projetado apresenta ação de controle por realimentação de estados. Os ganhos de realimentação para cada regra do controlador difuso são obtidos a partir de um problema de otimização formulado através de LMIs.
Title in English
Otto cicle engine idle speed H 'INFINITE' Takagi-Sugeno fuzzy control
Keywords in English
Engine control
Fuzzy control
Idle speed
Otto cicle engine
Abstract in English
It is proposed an Otto cicle engine idle speed H 'INFINITE' Takagi-Sugeno fuzzy control. It is presented an Otto cicle engine idle speed fuzzy model. This model is then used to control design. The H 'INFINITE' fuzzy control is designed to reject external load disturbance effect at idle speed engine rotation. A specifc idle speed operation range is defined to both actions control, throttle plate position and spark advance. A state feedback control is designed. A LMI optmization problem is used to find the state feedback gains at each fuzzy control rule.
 
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Publishing Date
2011-02-07
 
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