Neste trabalho, a automação de um sistema de pulverização a taxa variada com injeção direta é apresentado. A automação do sistema de pulverização montado em uma bancada laboratorial estática foi baseado em um controlador programável com capacidade de tempo real. Os sistemas de pulverização com injeção direta possibilitam o uso de diferentes agroquímicos em uma mesma aplicação, e adicionalmente reduzem os impactos toxicológico e ambiental relacionados com o preparo e descarte da mistura de agroquímico e água. A automação deste sistema envolve o desenvolvimento de placas de interface, a modelagem do pulverizador e o controle das vazões. Um ambiente de simulação baseado no LabVIEW permitiu que os códigos fonte e as rotinas desenvolvidas fossem utilizadas diretamente no controlador programável, exigindo pouca ou nenhuma modificação. Para regular a vazão de injeção do agroquímico, que é dada por uma bomba de pistão, é utilizado um controlador proporcional-integral (PI). Já para regular a vazão da mistura de agroquímico e água, que é dada por uma válvula de controle proporcional de três vias, são implementados dois controladores: um controlador proporcional-integral-derivativo (PID) e um controlador adaptativo do tipo PID fuzzy por escalonamento de ganho. O desempenho dos controladores implementados são analisados via os resultados do erro de aplicação e das vazões. / In this work, the automation of a direct injection sprayer system for variable rate application of agrochemicals is presented. The automation of the sprayer system assembled on a laboratory static bench is based on a programmable controller with real time capabilities. Variable rate sprayer with direct injection systems allow multiple agrochemical application and additionally reduces the toxicologic and environmental risks associated with the carrier-agrochemical mix preparation and discard. The automation of this system comprises the development of interface boards, the sprayer modeling and the control of flow rates. Using a simulation environment based on LabVIEW, the developed source code and routines could be implemented directly in the programmable controller, requiring few or no changes. For the injection flow rate, which is set by a piston pump, a proportional-integral (PI) controller is used. And, to regulate the carrier-agrochemical mix flow rate, which is set by a three-way proportional control valve, two controllers are used: a proportional-integral-derivative (PID) controller and a fuzzy gain scheduling of PID controller. The performance of the implemented controllers is analyzed via the flow rates and the application error results.

O transporte pneumático de sólidos constitui uma aplicação comum em processos industriais petroquímicos, de mineração, de alimentos e agrícola. Entretanto, devido a limitações de ordem prática, a maioria das aplicações existente envolve o transporte de 1 a 400 toneladas por hora, através de distâncias de até 1000 m. Entre estas limitações, o consumo de potência provavelmente é a mais severa. Um sistema de transporte seguro e que apresente uma redução no consumo de potência pode ser implementado com técnicas não convencionais de controle. Este trabalho descreve a implementação de um controlador difuso em um circuito experimental de 45 mm de diâmetro interno utilizado para transportar sementes de Setaria Itálica ao longo de 21 metros. Informações obtidas com um estudo prévio de identificação de regimes gás - sólido através de redes neurais auto-organizáveis foram utilizadas no projeto do controlador. Os resultados mostraram uma redução significativa de 41%, em média, no consumo de potência requerida para o transporte de uma mesma carga de sólido. / The pneumatic conveying of solids in a gas stream is a recurrent process in petrochemical industries as well as in agricultural, food and mining. However, due to practical limitations the majority of existing systems have capacities ranging from 1 to 400 tones per hour over distances less than 1000 m, mainly because of a high power consumption per transported unit mass. A safe circuit with reduced power consumption can be designed using non-conventional control techniques. This work describes a fuzzy controller implementation for a 45 mm i.d. pneumatic conveying system used to transport Setaria Italica seeds over a distance of 21 m. Data obtained in a previous study about gas-solid flow regime identification through a self-organizing neural network were used in the controller design. The results show that reduction in power consumption can reach 41% when compared with classical non controller transport.

Este trabalho apresenta técnicas de projeto de controle neural e controle difuso para uma plataforma de Stewart acionada hidraulicamente. O modelo dinâmico não linear da plataforma de Stewart com seis graus de liberdade foi desenvolvido no ambiente de sistemas multicorpos ADAMS. Este pacote comercial foi usado para economizar tempo e esforço na modelagem de um sistema mecânico complexo e na programação para obter a resposta no tempo do sistema. A plataforma de Stewart é um manipulador paralelo com alta relação força-peso e acuracidade de posicionamento comparada a manipuladores seriais convencionais. As desvantagens dos mecanismos seriais é que cada articulação suporta o peso da articulação seguinte e mais o objeto a ser manipulado. A plataforma de Stewart tem recebido recentemente considerável interesse de pesquisadores dado o sucesso de suas aplicações e potencial vantagens sobre os manipuladores convencionais. Uma aplicação bastante popular da plataforma de Stewart é o simulador de vôo onde a plataforma executa movimento com acelerações similares àquelas de uma aeronave. Embora muitas pesquisas na literatura tenham dedicado amplo esforço para cinemática, dinâmica e projeto mecânico de manipuladores baseados em plataforma de Stewart, pouca atenção tem sido dada ao problema de controle deste tipo de manipulador. Um esquema de controle difuso e de redes neurais foi adotado para lidar com as não linearidades, distúrbios e incertezas dos parâmetros, e precisão necessária no posicionamento e orientação da plataforma. Redes neurais artificiais e lógica difusa fornecem um paradigma computacional característico e tem demonstrado resultado para uma faixa de problemas práticos onde a técnica computacional convencional não tem sucesso. Em particular, a habilidade do controle neural e do controle difuso para representar mapeamento não linear encoraja o estudo de controle neural e difuso para representar problemas de controle não linear. Resultados de simulação são apresentados, mostrando que as técnicas propostas podem ser usadas na plataforma de Stewart. / This work presents a neural and fuzzy control design technique for a hydraulically driven Stewart platform. The non-linear dynamic model of a Stewart platform with six degrees of freedom was developed in the multibody systems environment ADAMS. This commercial package was used to save time and effort in modelling the complex mechanical system and in the programming to get the time response of the system. The Stewart platform is a parallel manipulator with high force-to-weight ratio and position accuracy compared to conventional serial manipulators. The disadvantage of serial mechanisms is that each link has to support the weigth of all the following links in addition to the object to be supported. The Stewart platform has recently received considerable research interest due to its successful applications and potential advantages over the conventional manipulators. A quite popular application of the Stewart platform is the flight simulator where the platform performs motion with accelerations similar to those of an airplane. Although much of the research in the literature has devoted extensive effort to the kinematics, dynamics and mechanisms design of the Stewart platform-based manipulators, little attention has been paid to the control problem of this type of manipulators. A fuzzy and neural network control scheme was adopted to deal with the nonlinealities, disturbances and uncertainties of the parameters, and required precision in position and orientation the platform. Artificial neural networks and fuzzy logic provide a distinctive computational paradigm and have proven to be effective for a range of practical problems where conventional computation techniques have not succeeded. In particular, the ability of neural and fuzzy control techniques to represent non-linear mappings encourages the study of these techniques to be used for controling complex non-linear control problems. Simulations results are presented, showing that the proposed technique can be used in a Stewart platform.

Este trabalho apresenta uma proposta para o controle da suspensão veicular utilizando o amortecedor magneto-reológico, sendo o controle proposto composto pela associação de duas estratégias de controle, o controle ótimo e o controle fuzzy. O Controle ótimo é utilizado para determinar a força a ser utilizada pelo amortecedor magneto-reológico, e o controle fuzzy é utilizado para determinar a corrente elétrica, a ser utilizada no amortecedor magento-reológico e é obtido considerando o modelo de Mandani. Para o controle fuzzy, são consideradas duas entradas, a velocidade de deslocamento do pistão do amortecedor e a força prevista pelo controle ótimo, e uma saída, a corrente elétrica [A]. Para demonstrar a eficiência do controle proposto são consideradas simulações computacionais, utilizando um modelo matemático não-linear de um quarto de veículo. A análise do desempenho do controle é realizada, considerando excitações provocadas por irregularidades na pista, as irregularidades são representadas por entradas tipo degrau, impulso e senoidal. As simulações computacionais são realizadas, utilizando o Matlab® e o Simulink. Os resultados das simulações demonstram que o controle proposto aumenta a segurança do veículo e melhora sua dirigibilidade, reduzindo o deslocamento vertical do conjunto eixo e roda e o espaço de trabalho do amortecedor, quando comparado como o sistema passivo. Também contribui com o conforto dos passageiros, reduzindo as oscilações da carroceria, mantendo os níveis de aceleração abaixo dos considerados desconfortáveis pela norma BS 6841, 1987. Para verificar o comportamento do controle proposto, diante de incertezas, são realizadas simulações computacionais, considerando a possibilidade de erros paramétricos. As simulações, considerando os erros paramétricos, demonstram que o controle ótimo, mesmo quando sujeito a incertezas, permanece sendo estável e ótimo. / This work presents a proposal for control of vehicular suspension using the magneto-rheological damper, the proposed control is composed by association of two control strategy, the optimal control and the fuzzy control. The optimal control is used to determine the power to be applied by the magneto-rheological damper, and the fuzzy control is used to determine the electric current to be used in the magneto-rheological damper and is obtained considering the Mandani's model. For the fuzzy control two inputs are considered, the velocity of the piston's damper and the force provided by the optimal control, and one output, the electric current [A]. To demonstrate the efficiency of the proposed control, computational simulations are considered using a nonlinear mathematical model for a quarter-car. The performance of the control is analyzed considering excitements provoked by irregularities in the track, the irregularities are represented by entrances step type, pulse and sinusoidal. The computational simulations are performed using the Matlab® and the Simulink. The results of simulations show that the proposed control increases the vehicle security and improves the drive ability by reducing the vertical wheel displacement and the workspace to be used by the damper when compared to the passive system. It also helps with the comfort of passengers, reducing the bodywork oscillations, maintaining levels of accelerating below considered uncomfortable by standard BS 6841, 1987. To verify the behavior of the proposed control, in the face of uncertainty, computational simulations are carried out, considering the possibility of parametric errors. The simulations, show that the Optimal Control, even when subject to uncertainties, remains stable and optimal.

Este trabalho apresenta técnicas de projeto de controle neural e controle difuso para uma plataforma de Stewart acionada hidraulicamente. O modelo dinâmico não linear da plataforma de Stewart com seis graus de liberdade foi desenvolvido no ambiente de sistemas multicorpos ADAMS. Este pacote comercial foi usado para economizar tempo e esforço na modelagem de um sistema mecânico complexo e na programação para obter a resposta no tempo do sistema. A plataforma de Stewart é um manipulador paralelo com alta relação força-peso e acuracidade de posicionamento comparada a manipuladores seriais convencionais. As desvantagens dos mecanismos seriais é que cada articulação suporta o peso da articulação seguinte e mais o objeto a ser manipulado. A plataforma de Stewart tem recebido recentemente considerável interesse de pesquisadores dado o sucesso de suas aplicações e potencial vantagens sobre os manipuladores convencionais. Uma aplicação bastante popular da plataforma de Stewart é o simulador de vôo onde a plataforma executa movimento com acelerações similares àquelas de uma aeronave. Embora muitas pesquisas na literatura tenham dedicado amplo esforço para cinemática, dinâmica e projeto mecânico de manipuladores baseados em plataforma de Stewart, pouca atenção tem sido dada ao problema de controle deste tipo de manipulador. Um esquema de controle difuso e de redes neurais foi adotado para lidar com as não linearidades, distúrbios e incertezas dos parâmetros, e precisão necessária no posicionamento e orientação da plataforma. Redes neurais artificiais e lógica difusa fornecem um paradigma computacional característico e tem demonstrado resultado para uma faixa de problemas práticos onde a técnica computacional convencional não tem sucesso. Em particular, a habilidade do controle neural e do controle difuso para representar mapeamento não linear encoraja o estudo de controle neural e difuso para representar problemas de controle não linear. Resultados de simulação são apresentados, mostrando que as técnicas propostas podem ser usadas na plataforma de Stewart. / This work presents a neural and fuzzy control design technique for a hydraulically driven Stewart platform. The non-linear dynamic model of a Stewart platform with six degrees of freedom was developed in the multibody systems environment ADAMS. This commercial package was used to save time and effort in modelling the complex mechanical system and in the programming to get the time response of the system. The Stewart platform is a parallel manipulator with high force-to-weight ratio and position accuracy compared to conventional serial manipulators. The disadvantage of serial mechanisms is that each link has to support the weigth of all the following links in addition to the object to be supported. The Stewart platform has recently received considerable research interest due to its successful applications and potential advantages over the conventional manipulators. A quite popular application of the Stewart platform is the flight simulator where the platform performs motion with accelerations similar to those of an airplane. Although much of the research in the literature has devoted extensive effort to the kinematics, dynamics and mechanisms design of the Stewart platform-based manipulators, little attention has been paid to the control problem of this type of manipulators. A fuzzy and neural network control scheme was adopted to deal with the nonlinealities, disturbances and uncertainties of the parameters, and required precision in position and orientation the platform. Artificial neural networks and fuzzy logic provide a distinctive computational paradigm and have proven to be effective for a range of practical problems where conventional computation techniques have not succeeded. In particular, the ability of neural and fuzzy control techniques to represent non-linear mappings encourages the study of these techniques to be used for controling complex non-linear control problems. Simulations results are presented, showing that the proposed technique can be used in a Stewart platform.

El presente proyecto detalla el desarrollo de un sistema de control que tiene como objetivo mejorar el performance de aplicaciones solares para electrificación rural. La idea fundamental es que el sistema realiza el seguimiento del máximo punto de potencia en paneles solares estabilizando su funcionamiento en esta zona. Para poder diseñar y construir el sistema, se hará uso de técnicas de control, conocimientos de conversores DC-DC y además de programación de microcontroladores. Esta tesis consta de cinco capítulos. En el primer capítulo se presenta la problemática y justificación del desarrollo del proyecto, así como los objetivos buscados. En el segundo capítulo se trata el marco teórico de la tesis, una explicación de las técnicas de control utilizadas, conceptos aplicados a fuentes DC-DC y una descripción de los elementos que conforman Sistema Fotovoltaico. En el tercer capítulo se trata de la descripción del hardware, en el cual se describe el diseño del conversor DC-DC elegido. En el cuarto capítulo se presenta la descripción de la etapa de control, la cual muestra el algoritmo usado para el control, así como la simulación y los resultados. Por último, en el quinto capítulo, se muestra los resultados experimentales de la construcción del circuito y su operación, así como un informe de costos de la tesis. / The present project details the development of a control system that aims to improve the performance of solar applications for rural electrification. The designed system monitors the maximum power point in a solar panel stabilizing its operation in this area. In order to design and build the system, control techniques, knowledge of DC-DC converters and programming of microcontrollers were use. This thesis consists of five chapters. In the first chapter the problem and justification of the development of the project is presented, as well as the objectives sought. The second chapter deals with the theoretical framework of the thesis, an explanation of the control techniques used, concepts applied of DC-DC sources and a description of the elements that make up the Photovoltaic Autonomous System. The third chapter deals with the hardware description, in which the design of the chosen DC-DC converter is detail. In the fourth chapter the description of the control stage is presented, which shows the fuzzy algorithm used for the control, as well as the simulation and the results. Finally, in the fifth chapter, the experimental results of the developed prototyped are shown in a 100W photovoltaic panel control scenario then conclusion of the development process are presented as well. / Tesis

In recent years, the type-2 fuzzy sets theory has been used to model and minimize the effects of uncertainties in rule-base fuzzy logic system. In order to make the type-2 fuzzy logic system reasonable and reliable, a new simple and novel statistical method to decide interval-valued fuzzy membership functions and a new probability type reduced reasoning method for the interval-valued fuzzy logic system are proposed in this thesis. In order to optimize this particle system’s performance, we adopt genetic algorithm (GA) to adjust parameters. The applications for the new system are performed and results have shown that the developed method is more accurate and robust to design a reliable fuzzy logic system than type-1 method and the computation of our proposed method is more efficient.

Robotic science can be defined as a modern multi-disciplinary branch of science, which hosts many technological elements with a huge theoretic base. From electrical and electronics engineering point of view, construction of intelligent agents that produce and/or collects information by interacting the surrounding environment and that can achieve some goal via learning, is investigated in robotic science. In this scope, behavior-based robotic control has emerged in recent years, which can be defined as a hierarchically higher control mechanism over classical control theory and applications. In this thesis, software which is capable of producing behavior-based control over mobile robots is constructed. Research encapsulates an investigation on behavior-based robotic concept by comparison of different approaches. Although there are numerous commercial and freeware software products for robotics, the number of open source, detail documented software on behavior-based control concept together with easy usage is limited. Aimed to fulfill a necessity in this field, an open source software environment is implemented in which different algorithms and applications can be developed. In order to evaluate the effectiveness and the capabilities of the implemented software, a fully detailed simulation is conducted. This simulation covers multi-behavior coordination concept for a differential drive mobile robot navigating in a collision free path through a target point which is detected by sensors, in an unstructured environment, that robot has no priori information about, in which static and moving obstacles exists. Coordination is accomplished by artificial neural network with back-propagation training algorithm. Behaviors are constructed using fuzzy control concept. Mobile robot has no information about sizes, number of static and/or dynamic obstacles. All the information is gathered by its simulated sensors (proximity, range, vision sensors). Yielded results are given in detail.

Η αυτόματη πλοήγηση πλοίων αποτελεί ένα αντικείμενο ιδιαίτερης μελέτης κατά τα τελευταία χρόνια. Αυτό οφείλεται αφενός στην μεγάλη χρησιμότητα της εφαρμογής της, αφετέρου στην δυσκολία μαθηματικής περιγραφής και μοντελοποίησης των αντίστοιχων συστημάτων. Κατά την διπλωματική εργασία αυτή, σχεδιάστηκε ένας ελεγκτής ανοικτού βρόχου εμπροσθογενούς δράσης, με τη βοήθεια πειραματικών μετρήσεων, που σε συνδυασμό με τους συνήθεις πλέον PD και ασαφείς ελεγκτές, υλοποιήθηκε με σκοπό τον πειραματικό έλεγχο της θέσης και του προσανατολισμού του μοντέλου ενός πραγματικού πλοίου. / Control in ship navigation is a field of excess research during the last few years. The increasing need for automated ship navigation, combined with the challenging to describe and model systems of ships and other vessels, has led to many great works on this area. In this diploma thesis an open loop feedforward controller was designed using experimental data. This controller was used together with PD and Fuzzy controllers to control the position and the orientation of a model ship.

Este trabalho apresenta uma proposta para o controle da suspensão veicular utilizando o amortecedor magneto-reológico, sendo o controle proposto composto pela associação de duas estratégias de controle, o controle ótimo e o controle fuzzy. O Controle ótimo é utilizado para determinar a força a ser utilizada pelo amortecedor magneto-reológico, e o controle fuzzy é utilizado para determinar a corrente elétrica, a ser utilizada no amortecedor magento-reológico e é obtido considerando o modelo de Mandani. Para o controle fuzzy, são consideradas duas entradas, a velocidade de deslocamento do pistão do amortecedor e a força prevista pelo controle ótimo, e uma saída, a corrente elétrica [A]. Para demonstrar a eficiência do controle proposto são consideradas simulações computacionais, utilizando um modelo matemático não-linear de um quarto de veículo. A análise do desempenho do controle é realizada, considerando excitações provocadas por irregularidades na pista, as irregularidades são representadas por entradas tipo degrau, impulso e senoidal. As simulações computacionais são realizadas, utilizando o Matlab® e o Simulink. Os resultados das simulações demonstram que o controle proposto aumenta a segurança do veículo e melhora sua dirigibilidade, reduzindo o deslocamento vertical do conjunto eixo e roda e o espaço de trabalho do amortecedor, quando comparado como o sistema passivo. Também contribui com o conforto dos passageiros, reduzindo as oscilações da carroceria, mantendo os níveis de aceleração abaixo dos considerados desconfortáveis pela norma BS 6841, 1987. Para verificar o comportamento do controle proposto, diante de incertezas, são realizadas simulações computacionais, considerando a possibilidade de erros paramétricos. As simulações, considerando os erros paramétricos, demonstram que o controle ótimo, mesmo quando sujeito a incertezas, permanece sendo estável e ótimo. / This work presents a proposal for control of vehicular suspension using the magneto-rheological damper, the proposed control is composed by association of two control strategy, the optimal control and the fuzzy control. The optimal control is used to determine the power to be applied by the magneto-rheological damper, and the fuzzy control is used to determine the electric current to be used in the magneto-rheological damper and is obtained considering the Mandani's model. For the fuzzy control two inputs are considered, the velocity of the piston's damper and the force provided by the optimal control, and one output, the electric current [A]. To demonstrate the efficiency of the proposed control, computational simulations are considered using a nonlinear mathematical model for a quarter-car. The performance of the control is analyzed considering excitements provoked by irregularities in the track, the irregularities are represented by entrances step type, pulse and sinusoidal. The computational simulations are performed using the Matlab® and the Simulink. The results of simulations show that the proposed control increases the vehicle security and improves the drive ability by reducing the vertical wheel displacement and the workspace to be used by the damper when compared to the passive system. It also helps with the comfort of passengers, reducing the bodywork oscillations, maintaining levels of accelerating below considered uncomfortable by standard BS 6841, 1987. To verify the behavior of the proposed control, in the face of uncertainty, computational simulations are carried out, considering the possibility of parametric errors. The simulations, show that the Optimal Control, even when subject to uncertainties, remains stable and optimal.