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A escolha do período de amostragem para a discretização de sistemas contínuos é uma etapa crucial no contexto do controle automático baseado em dispositivos microprocessados, pois exerce influência direta no desempenho e na eficiência do sistema de controle. O período de amostragem define o intervalo de tempo entre as medições e atualizações do controlador, afetando a capacidade do sistema de responder a mudanças dinâmicas e a precisão com que segue a trajetória desejada. Devido à inexistência de um método único e exclusivo para determinar esse parâmetro, diversas abordagens podem ser consideradas, cada uma apresentando suas próprias vantagens e limitações. Este trabalho analisa e compara os métodos mais utilizados para determinar o período de amostragem, incluindo abordagens clássicas e modernas, bem como o método Sampled-Data, no contexto de sistemas fuzzy Takagi-Sugeno. O método Sampled-Data oferece uma abordagem mais flexível, permitindo a variação do intervalo de amostragem e potencialmente reduzindo a necessidade de uma alta frequência de amostragem sem comprometer a performance do sistema. Para a comparação entre cada uma das técnicas, é utilizado um sistema de um pêndulo invertido de um grau de liberdade. Este sistema é escolhido devido à sua natureza instável e altamente não linear, representando um desafio significativo para os métodos de controle e oferecendo uma plataforma robusta para avaliação comparativa. Os resultados das simulações e experimentos confirmam as vantagens teóricas do método Sampled-Data, destacando sua flexibilidade e eficiência. Esse método permite a variação do intervalo de amostragem, reduzindo a necessidade de altas frequências de amostragem sem comprometer o desempenho do sistema. A análise possibilitou uma compreensão mais clara sobre como a escolha adequada desse parâmetro afeta a eficácia dos sistemas. Esses resultados contribuem para otimizar a seleção de períodos de amostragem em aplicações de controle automático.

Sistemas Embarcados. Sampled-Data. Período de Amostragem.