GERENCIA DE RISCO

A sociedade industrial contemporânea opera em grande escala com diversos recursos. Desde a antiguidade foram desenvolvidas formas de definir conceitos que poderiam simplificar uma série de conhecimentos que se interligam das mais variadas formas, a fim de alcançar uma solução funcional para determinados problemas. Com tais necessidades, foi sendo desenvolvido o conceito concreto de lógica, fazendo-se, portanto, estudos formais e sistemáticos ao longo da história.

Considerando os constantes problemas que são encontrados em processos de automação, fica cada vez mais clara a ausência de certezas absolutas. Visto isso foi pensado por L.A. Zadeh um modelo conhecido como lógica fuzzy, a qual fornece ferramentas matemáticas para o tratamento de informações de caráter impreciso ou vago. Essa lógica procura solucionar os problemas a partir de uma tomada de decisão muito semelhante à forma de raciocínio dos seres humanos. A lógica fuzzy aplica-se bem a questões subjetivas, já que qualifica termos, pode quantificá-los e pode ter funções de controle para um sistema. Sua aplicação nas áreas de controle tem sido de grande importância.

Na indústria automotiva o uso da lógica fuzzy tem sido de grande impacto, porque foi dada a responsabilidade de sistemas de controle do veículo como freios, suspensão, direção e motor. Na aplicação veicular fizeram progressos significativos e desde então tem aumentado a eficiência do uso de combustível e potência do motor dos veículos, sistema de freio otimizado impedindo o deslizamento durante a frenagem. No presente trabalho será usado o software MATLAB e suas extensões para a aplicação da lógica fuzzy para o controle de um sistema mecânico clássico.

Nas seções seguintes serão apresentados alguns conceitos fundamentais de lógica fuzzy, assim como algumas definições e operações que permitem abordar os mecanismos de inferência que servem de base para o que se convencionou chamar de Raciocínio aproximado. Será estudado também o sistema de amortecimento utilizado em veículos automotores e sua formulação matemática a qual será aplicado à lógica fuzzy e seus parâmetros de entrada e saída que serviram para controlar a função de transferência de estado.