1. CONTROLADOR FUZZY PARA PREVISÃO TEMPORAL
NO PROCESSO DE FERMENTAÇÃO DE CERVEJAS
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, nilton.canto@gmail.com
1. 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, restrições operacionais e
componentes variantes no tempo [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, sua conclusão depende de várias etapas
anteriores, incluindo o preparo das matérias-primas [2].
Desta forma, a previsão do tempo de término do
processo de fermentação é um elemento importante na
cadeia produtiva da indústria cervejeira. Neste contexto,
devido à simplicidade de implementação, os
controladores fuzzy têm sido cada vez mais utilizados
para analisar e controlar complexos sistemas não
lineares [3]. Neste trabalho, são apresentados os
resultados do desenvolvimento de um controlador fuzzy
que recebe como variáveis de entrada a concentração do
extrato fermentado e o instante da medição e como
resultado apresenta uma previsão para o término do
processo de fermentação.
2. Objetivos
Implementação de um controlador fuzzy para
previsão de duração do processo de fermentação na
indústria cervejeira.
3. Metodologia
Para o experimento foi utilizado um controlador
CLP (controlador lógico programável) da Rockwell,
família 5000 (Controllogix), programável através da
interface de software FuzzyDesigner da Rockwell
Software [4]. 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 em horas
decorrido entre a coleta do extrato para análise e a
entrada 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 48
Término da fermentação V3 (h) 0 240
3: processamento – 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 linguísticas
INSTANTE DA ANÁLISE
Baixo Médio Alto
Baixa BAIXO BAIXO BAIXO
Média ALTO MÉDIO ALTO
CONCEN-
TRAÇAO
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 da cerveja.
4. Resultados
Os resultados das simulações com o CLP
demonstraram a eficiência dos controladores fuzzy na
previsão de séries temporais aleatórias. Contudo, a
acurácia na previsão depende da ampliação do conjunto
de regras linguísticas do controlador uma vez que o erro
na previsão ficou entre 35% e 45%.
5. 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.
6. Referências
[1] K. Tanaka, An Introduction to Fuzzy for Practical
Applications – New York, EUA, (1997) Springer.
[2]G.Dragone, et. al. Utilização de mostos concentrados
na produção de cervejas pelo processo contínuo:novas
tendências para o aumento da produtividade. Ciência e
Tecnologia de. Alimentos (2007).
[3] J.M. Mendel, "Fuzzy logic systems for engineering:
a tutorial". Proc. IEEE, 83-3 (1995) 345-377.
[4] J. Rindell, PLC Programming with RSLogix 5000 -
How to Program Allen-Bradley ControlLogix and
CompactLogix PLCs with Rockwell Automation's
RSLogix 5000 (2009).