Este livro mostra a fundamentação de conceitos necessários para a implementação de sistemas inteligentes de controle, lógica fuzzy, redes neurais e sistemas neurofuzzy de forma teórica e prática, A lógica fuzzy (também chamada de difusa ou nebulosa) representa uma forma inovadora de traduzir informações vagas, imprecisas, em valores numéricos. Possibilita a inclusão da experiência humana em controle computadorizado, tornando possíveis decisões em problemas complexos. Ela pode ser agregada a sistemas de redes neurais (os sistemas neurofuzzy) aumentando o aprendizado e interface com dados numéricos. O sucesso mundial de sistemas de modelagem e controle em lógica fuzzy aplicados na indústria o recomendam como uma ferramenta eficiente na engenharia de controle industrial, manufatura, comunicação homem-máquina e sistemas de tomadas de decisão.
É engenheiro eletricista, na modalidade eletrônica, pela Escola Politécnica da Universidade de São Paulo em 1985 e Mestre pela mesma em 1990; Ph.D. pela The University of Tennessee, EUA em 1985 e Livre-Docente pela Escola Politécnica da Universidade de São Paulo em 1998. Foi professor da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo de 1989 a 2000 onde se envolveu em organizar cursos no Departamento de Engenharia Mecatrônica. É professor na Colorado School of Mines desde o ano 2000 onde trabalhou na área de desenvolvimento de sistemas inteligentes e eletrônica de potência em energia alternativa e sistemas de energia. É autor de dois livros publicados nos EUA, um pela Editora CRC Press, sobre a aplicação de geradores de indução em sistemas de energia renovável e outro livro com a Editora Wiley/IEEE sobre integração de sistemas alternativos de energia. Recebeu um prêmio da NSF - National Science Foundation denominado Faculty Early Career Development (CAREER) Award, o prêmio mais prestigioso da NSF para professores em início de carreira acadêmica nos EUA. Trabalhado com diversas atividades no IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers atuando como Editor Associado em vários IEEE Transactions of IEEE de diversas sociedades científicas. Tem organizado workshops, sessões técnicas e conferências internacionais. Foi coordenador do IEEE International Future Energy Challenge, Program Chair do 36th Power Electronics Specialist Conference, e General Chair do 1st PEEW'05 - Power Electronics Education Workshop. Organizou e fundou o IEEE Denver Chapter of the Power Electronics Society. É membro ativo da SOBRAEP - Sociedade Brasileira de Eletrônica de Potência e da SBA - Sociedade Brasileira de Automática.
Saiba maisÉ engenheiro eletrônico pela University of Budapest (Hungria) e Doutor-Engenheiro pela Rand Afrikaans University, RAU, (Johannesburg, África do Sul). É Professor Associado Emérito no Industrial Electronic Research Group da RAU. Ministrou disciplinas em engenharia de controle, sistemas digitais e processamento de sinais em níveis de graduação e pós-graduação. Pioneiro na África do Sul em aplicações de lógica fuzzy e redes neurais em projetos de sistemas de potência, tração elétrica, tratamento de água, processamento de minérios, engenharia de transporte e produção. Foi professor-visitante da Escola Politécnica da USP no segundo semestre de 1977. Editor Associado da Transactions of South African Institute of Electrical Engineers, Editor-Consultor da Engineering Applications of Artificial Intelligence e Senior-Member do IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers.
Saiba mais
1. INTRODUÇÃO
2. O QUE É UM SISTEMA INTELIGENTE?
3. MODELAGEM DE PLANTAS E PROCESSOS EM SISTEMAS DE CONTROLE
4. PRINCÍPIOS BÁSICOS DE LÓGICA FUZZY
5. INTRODUÇÃO À TEORIA DE CONJUNTOS
6. OPERAÇÕES ENTRE CONJUNTOS NO MESMO UNIVERSO DE DISCUR¬SO
7. OPERAÇÕES ENTRE CONJUNTOS EM UNIVERSOS DE DISCURSO DIFERENTES
8. BLOCOS FUNCIONAIS, FUNÇÕES DE PERTINÊNCIA, FUZZIFICAÇÃO E DEFUZZIFICAÇÃO PARA CONTROLADORES FUZZY
9. CONTROLADORES FUZZY BASEADOS EM REGRAS
10. CONTROLADORES FUZZY PARAMÉTRICOS
11. EQUAÇÕES RELACIONAIS FUZZY
12. IDENTIFICAÇÃO DE SISTEMAS BASEADOS EM REGRAS
13. ESTABILIDADE DE SISTEMAS DE CONTROLE FUZZY
14. CONTROLADORES NEUROFUZZY
15. PROJETO DE CONTROLADORES FUZZY NA PRÁTICA
16. EXEMPLOS DE CONTROLE FUZZY
17. MODELAGEM FUZZY DE CONTROLE POR OPERADORES HUMANOS
18. APLICAÇÃO DE LÓGICA FUZZY EM CONTROLE DE ENERGIA ALTERNATIVA
19. USANDO MATLAB PARA O PROJETO DE CONTROLADORES FUZZY
20. CONCLUSÕES
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS