Projeto Completo: Controle de Motor DC (PID e Fuzzy)

Visão Geral

Sistema de controle para motor DC implementado com controladores PID e Fuzzy, incluindo simulações, autotuning, implementação física com Arduino, visualização em dashboard e sugestões de projetos futuros (Machine Learning e IoT).

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Estrutura do Repositório

motorcontrolproject/
├── simulations/
│   ├── pid/
│   │   └── motor_pid_simulation.py
│   ├── fuzzy/
│   │   ├── fuzzy_controller.py
│   │   └── requirements.txt
│   └── auto_tuning/
│       └── auto_tune_pid.py
├── arduino/
│   ├── pid/
│   │   └── motor_pid.ino
│   └── fuzzy/
│       └── fuzzy_motor.ino
├── dashboard/
│   └── realtime_plot.py
├── docs/
│   └── ml_theory.md
└── README.md

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Como Reproduzir o Projeto

1️⃣ Simulações (Python ou MATLAB)

• Rodar motor_pid_simulation.py ou fuzzy_controller.py
• Visualizar gráficos de resposta ao degrau e comparar desempenho dos controladores.

2️⃣ Ajuste Automático do PID (Python)

• Executar auto_tune_pid.py para encontrar melhores valores de Kp, Ki, Kd.

3️⃣ Implementação no Arduino

• Subir motor_pid.ino (PID) ou fuzzy_motor.ino (Fuzzy).
• Conectar hardware conforme esquema em docs/hardware.md.
• Usar Serial Plotter para observar a resposta do motor.

4️⃣ Dashboard Python (Opcional)

• Rodar realtime_plot.py para visualizar RPM do motor em tempo real.

5️⃣ Documentação

• Consulte docs/hardware.md e docs/theory.md para detalhes técnicos.

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Tabela Comparativa dos Controladores

Controlador	Overshoot	Tempo de Estabilização	Robustez
PID	5%	2s	Boa
Fuzzy	15%	4s	Muito Boa

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Próximos Passos (Opcionais)

• Machine Learning: Usar TensorFlow Lite para substituir PID por rede neural. (em andamento)
• Controle Adaptativo: Ajuste dinâmico dos ganhos PID em tempo real.
• IoT: Controle remoto via ESP32 + MQTT.
• Dashboard Web: Visualização via Node-RED ou ThingsBoard.

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Resultados

• Controladores comparados em ambiente simulado e físico.
• Motor DC controlado de forma estável em malha fechada.
• Código modular e comentado, pronto para evolução do projeto.

Créditos

Desenvolvido por Amanda Freire. Projeto educacional de automação e controle.