Controle proporcional- integral vs controle fuzzy da velocidade angular de um motor de corrente contínua

Abstract

Neste trabalho é proposto o projeto, a simulação e a implementação de controladores PI e Fuzzy para a regulação da velocidade angular de um motor de corrente contínua (CC), por meio do controle da tensão de armadura, mantendo o campo magnético constante. A motivação para o estudo está na ampla aplicação dos motores CC em diversos setores industriais, nos quais o controle preciso da velocidade é essencial para garantir a eficiência e a qualidade dos processos. Embora os controladores Proporcional-Integral (PI) apresentem bom desempenho em sistemas lineares, podem enfrentar limitações diante de não linearidades e variações de carga. Em contrapartida, controladores baseados em Lógica Fuzzy destacam-se pela maior robustez e adaptabilidade em sistemas complexos. O desenvolvimento do trabalho compreende a modelagem matemática do sistema e a realização de simulações no ambiente MATLAB/Simulink, seguidas da construção de um protótipo experimental utilizando Arduino©, ponte H e encoder para a realimentação da velocidade. Como resultado, são apresentados e comparados os desempenhos dos controladores por meio de métricas como tempo de resposta, sobresinal (overshoot) e erro em regime permanente. As análises realizadas contribuem para a seleção de estratégias de controle mais adequadas a aplicações de automação e robótica.

This work proposes the design, simulation, and implementation of PI and Fuzzy controllers for the regulation of the angular speed of a direct current (DC) motor through armature voltage control, while maintaining a constant magnetic field. The motivation for this study lies in the widespread use of DC motors in various industrial sectors, where precise speed control is essential to ensure process efficiency and quality. Although Proportional-Integral (PI) controllers exhibit satisfactory performance in linear systems, they may face limitations when dealing with nonlinearities and load variations. In contrast, controllers based on Fuzzy Logic stand out for their greater robustness and adaptability in complex systems. The development of this work includes the mathematical modeling of the system and simulations performed in the MATLAB/Simulink environment, followed by the construction of an experimental prototype using an Arduino©, an H-bridge, and an encoder for speed feedback. As a result, the performance of the controllers is presented and compared through metrics such as response time, overshoot, and steady-state error. The analyses carried out contribute to the selection of more appropriate control strategies for automation and robotics applications.