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Em sistemas de controles industriais é muito comum o uso de controladores PID (Proporcional Integral Derivativo), devido à facilidade de implementação, manutenção e baixo custo, porém, sempre se anseia por mais robustez e melhor tempo de resposta. A lógica Fuzzy vem com o intuito de permitir que estados não quantificáveis possam também ser avaliados por dispositivos de controle, podendo ser feita interpretação de expressões ambíguas e imprecisas, e relacionar o conhecimento humano de um especialista as reações de uma máquina por meio de um conjunto de regras. Esses conjuntos de regras baseadas em condicionais se-então, são difíceis de serem examinadas perfeitamente em sistemas mais complexos. Para lidar com isso, é proposta uma sintonia dos parâmetros fuzzy utilizando uma meta-heurística evolutiva chamada algoritmo genético. O algoritmo genético é um método probabilístico, e será utilizado na otimização das regras de inferência e funções de pertinência do controlador Fuzzy, retirando o empirismo deste. Sabendo-se do atual grande crescimento dos veículos elétricos, um grande desafio se apresenta: a autonomia das baterias entre uma carga e outra. O presente trabalho traz a implementação de um controlador Fuzzy sintonizado por algoritmo genético aplicado em um sistema de armazenamento de energia baseado em bateria e supercapacitor. Percebe-se a crucial atuação do genético e conforme melhor sintonizado o controlador, maior a economia do estado de carga da bateria.

Fuzzy; Algoritmo genético; Sistema de armazenamento de energia