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CONTROLADOR FUZZY PARA PREDIÇÃO DE SÉRIES TEMPORAIS
Alexandre Almeida de Paula1
, Edquel Bueno Prado Farias2
, Nilton Cesar Furtado Canto3
1, 2, 3
Universidade Nove de Julho, São Paulo, Brasil
alexandre.almeida@iastech.com, edyhardman@hotmail.com, nilton.canto@gmail.com
Introdução
O controle de processos industriais é uma técnica
bastante utilizada desde os anos 70 com aplicações nas
mais diferentes áreas. Na área química, o controle
preditivo tem sido utilizado para controlar e compensar
desvios de desempenho devido a características não
lineares da planta[1]. No caso particular da produção de
cervejas, a fermentação é a principal etapa do processo
de produção, a qual pode durar de 4 a 10 dias e sua
conclusão depende de várias etapas anteriores. Neste
trabalho são apresentados os resultados preliminares do
desenvolvimento de um controlador fuzzy para previsão
de término do processo de fermentação da cerveja.
Métodos/Procedimentos
Para o experimento foi utilizado um controlador lógico
programável da Rockwell, família 5000 (Controllogix)
[2]. A figura 1 descreve as etapas de execução do CLP
fuzzy:
Figura 1 – Diagrama de funcionamento do CLP fuzzy.
1: Entrada de dados - o CLP recebe os valores de
concentração do extrato (V0) e o tempo decorrido entre
a coleta do extrato para análise e a entrada dos dados no
sistema (V1).
2: Fuzzificação - as variáveis de entrada e saída são
definidas em termos de conjuntos fuzzy. A tabela I
apresenta os intervalos utilizados.
Tabela I– Intervalo das variáveis de entrada e saída
Mínimo Máximo
Concentração V1 (ºP) 0 20
Intervalo V2 (h) 0 240
Término da fermentação V3 (h) 0 240
3: processamento - consiste na análise das regras
linguísticas e inferência fuzzy. A tabela II apresenta um
conjunto de regras linguísticas que relaciona a
concentração do extrato e o instante da análise com o
tempo previsto para o término do processo.
Tabela II – Regras lingüísticas
TEMPO DECORRIDO ENTRE O INÍCIO
DO PROCESSO DE FERMENTAÇÃO E O
INSTANTE DA ANÁLISE
BAIXO MÉDIO ALTO
BAIXA Baixo Baixo Baixo
MÉDIA Alto Médio Alto
CONCENTRAÇÃO
ALTA Alto Alto Baixo
4: defuzzificação - o conjunto fuzzy resultante é
novamente convertido em um número real que
representa a estimativa em horas para o término do
processo de fermentação.
Resultados
Os resultados das simulações com o CLP demonstraram
a eficiência dos controladores fuzzy na previsão de
séries temporais aleatórias. A simulação evidenciou a
simplicidade de implementação quando comparado aos
métodos estatísticos tradicionais. Contudo, a acurácia na
previsão depende da ampliação do conjunto de regras
linguísticas do controlador.
Conclusões
A simulação evidenciou a simplicidade de
implementação do CLP Fuzzy quando comparado aos
métodos estatísticos tradicionais e demonstrou a
necessidade de ajustes nas regras do controlador. Na
próxima fase do projeto, será proposto um conjunto de
regras mais amplo e o CLP será instalado em uma
planta industrial para teste e validação.
Referências
[1] DRAGONE, G.; MUSSATTO, S.I. e SILVA,
J.B.A. Utilização de mostos concentrados na produção
de cervejas pelo processo contínuo: novas tendências
para o aumento da produtividade. Ciência e Tecnologia
de. Alimentos. 27, 1, 37-40, 2007.
[2] Mendel, J.M. "Fuzzy logic systems for engineering:
a tutorial". Proc. IEEE, 83(3): 345-377, 1995.
[3] Rindell, J. PLC Programming with RSLogix 5000 -
How to Program Allen-Bradley ControlLogix and
CompactLogix PLCs with Rockwell Automation's
RSLogix 5000, 2009.

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  • 1. CONTROLADOR FUZZY PARA PREDIÇÃO DE SÉRIES TEMPORAIS Alexandre Almeida de Paula1 , Edquel Bueno Prado Farias2 , Nilton Cesar Furtado Canto3 1, 2, 3 Universidade Nove de Julho, São Paulo, Brasil alexandre.almeida@iastech.com, edyhardman@hotmail.com, nilton.canto@gmail.com Introdução O controle de processos industriais é uma técnica bastante utilizada desde os anos 70 com aplicações nas mais diferentes áreas. Na área química, o controle preditivo tem sido utilizado para controlar e compensar desvios de desempenho devido a características não lineares da planta[1]. No caso particular da produção de cervejas, a fermentação é a principal etapa do processo de produção, a qual pode durar de 4 a 10 dias e sua conclusão depende de várias etapas anteriores. Neste trabalho são apresentados os resultados preliminares do desenvolvimento de um controlador fuzzy para previsão de término do processo de fermentação da cerveja. Métodos/Procedimentos Para o experimento foi utilizado um controlador lógico programável da Rockwell, família 5000 (Controllogix) [2]. A figura 1 descreve as etapas de execução do CLP fuzzy: Figura 1 – Diagrama de funcionamento do CLP fuzzy. 1: Entrada de dados - o CLP recebe os valores de concentração do extrato (V0) e o tempo decorrido entre a coleta do extrato para análise e a entrada dos dados no sistema (V1). 2: Fuzzificação - as variáveis de entrada e saída são definidas em termos de conjuntos fuzzy. A tabela I apresenta os intervalos utilizados. Tabela I– Intervalo das variáveis de entrada e saída Mínimo Máximo Concentração V1 (ºP) 0 20 Intervalo V2 (h) 0 240 Término da fermentação V3 (h) 0 240 3: processamento - consiste na análise das regras linguísticas e inferência fuzzy. A tabela II apresenta um conjunto de regras linguísticas que relaciona a concentração do extrato e o instante da análise com o tempo previsto para o término do processo. Tabela II – Regras lingüísticas TEMPO DECORRIDO ENTRE O INÍCIO DO PROCESSO DE FERMENTAÇÃO E O INSTANTE DA ANÁLISE BAIXO MÉDIO ALTO BAIXA Baixo Baixo Baixo MÉDIA Alto Médio Alto CONCENTRAÇÃO ALTA Alto Alto Baixo 4: defuzzificação - o conjunto fuzzy resultante é novamente convertido em um número real que representa a estimativa em horas para o término do processo de fermentação. Resultados Os resultados das simulações com o CLP demonstraram a eficiência dos controladores fuzzy na previsão de séries temporais aleatórias. A simulação evidenciou a simplicidade de implementação quando comparado aos métodos estatísticos tradicionais. Contudo, a acurácia na previsão depende da ampliação do conjunto de regras linguísticas do controlador. Conclusões A simulação evidenciou a simplicidade de implementação do CLP Fuzzy quando comparado aos métodos estatísticos tradicionais e demonstrou a necessidade de ajustes nas regras do controlador. Na próxima fase do projeto, será proposto um conjunto de regras mais amplo e o CLP será instalado em uma planta industrial para teste e validação. Referências [1] DRAGONE, G.; MUSSATTO, S.I. e SILVA, J.B.A. Utilização de mostos concentrados na produção de cervejas pelo processo contínuo: novas tendências para o aumento da produtividade. Ciência e Tecnologia de. Alimentos. 27, 1, 37-40, 2007. [2] Mendel, J.M. "Fuzzy logic systems for engineering: a tutorial". Proc. IEEE, 83(3): 345-377, 1995. [3] Rindell, J. PLC Programming with RSLogix 5000 - How to Program Allen-Bradley ControlLogix and CompactLogix PLCs with Rockwell Automation's RSLogix 5000, 2009.