Para acompanhar o atual crescimento de demanda energética mundial, novas topologias de geradores estão sendo pesquisadas, estando nesse nicho o Gerador a Relutância Chaveado. Para seu correto funcionamento é necessário que técnicas de controle sejam empregadas para garantir níveis estáveis de tensão gerada mediante variações de velocidade e/ou carga. Portanto, o objetivo deste trabalho é apresentar uma metodologia de um controlador fuzzy da tensão gerada para a máquina em questão. Uma simulação em Matlab Simulink é apresentada para um sistema de geração de energia utilizando um gerador a relutância chaveado integrada com a malha de controle fuzzy. Resultados da dinâmica do funcionamento do controlador fuzzy são apresentados. O Controlador fuzzy proposto apresentou bom desempenho ao manter a tensão gerada em níveis desejáveis frente a distúrbios de carga e de variação de velocidade no eixo do gerador. Trata-se de um controlador robusto e versátil que garante estabilidade de tensão gerada mesmo com a operação do sistema com velocidade variável e/ou variação de carga. / Due to the growing demand of electric power energy, the engineering has to evolve by producing new efficient techniques and low cost equipment. Therefore, new electric power generator topologies have been studied, mainly switched reluctance generators due to their simple structure, reliability and low cost of fabrication. In order for a good operation of a switched reluctance generator, control techniques have to be applied to guarantee stable voltage levels under variable speed and load conditions. Hence, the objective of this work is to present a methodology based on fuzzy voltage controller for switched reluctance machine. Simulations are achieved in Matlab/Simulink for a power energy generation system using a switched reluctance generator with a fuzzy control loop. Results of the dynamic response of such controller are presented. The fuzzy controller could obtain good performance maintaining voltage levels in desired range. Therefore, the proposed controller showed to be robust, versatile and guarantee the voltage stability under speed and load variations.

Para acompanhar o atual crescimento de demanda energética mundial, novas topologias de geradores estão sendo pesquisadas, estando nesse nicho o Gerador a Relutância Chaveado. Para seu correto funcionamento é necessário que técnicas de controle sejam empregadas para garantir níveis estáveis de tensão gerada mediante variações de velocidade e/ou carga. Portanto, o objetivo deste trabalho é apresentar uma metodologia de um controlador fuzzy da tensão gerada para a máquina em questão. Uma simulação em Matlab Simulink é apresentada para um sistema de geração de energia utilizando um gerador a relutância chaveado integrada com a malha de controle fuzzy. Resultados da dinâmica do funcionamento do controlador fuzzy são apresentados. O Controlador fuzzy proposto apresentou bom desempenho ao manter a tensão gerada em níveis desejáveis frente a distúrbios de carga e de variação de velocidade no eixo do gerador. Trata-se de um controlador robusto e versátil que garante estabilidade de tensão gerada mesmo com a operação do sistema com velocidade variável e/ou variação de carga. / Due to the growing demand of electric power energy, the engineering has to evolve by producing new efficient techniques and low cost equipment. Therefore, new electric power generator topologies have been studied, mainly switched reluctance generators due to their simple structure, reliability and low cost of fabrication. In order for a good operation of a switched reluctance generator, control techniques have to be applied to guarantee stable voltage levels under variable speed and load conditions. Hence, the objective of this work is to present a methodology based on fuzzy voltage controller for switched reluctance machine. Simulations are achieved in Matlab/Simulink for a power energy generation system using a switched reluctance generator with a fuzzy control loop. Results of the dynamic response of such controller are presented. The fuzzy controller could obtain good performance maintaining voltage levels in desired range. Therefore, the proposed controller showed to be robust, versatile and guarantee the voltage stability under speed and load variations.

[pt] Neste trabalho descreve-se o projeto e desenvolvimento de um controlador inteligente de unidades de disco flexível para microcomputadores. O controlador inteligente é baseado no microprocessador 8085 e no controlador de disco 8271 da INTEL. Sua finalidade é livrar o computador hospedeiro das tarefas referentes ao controle de unidades de disco flexível, introduzindo capacidade de processamento paralelo no sistema. Este projeto faz parte do projeto MULTIPUC de estudos de redes de microcomputadores, em execução no Laboratório de Engenharia e Sistema de Computação (LESC) da PUC/RJ. / [en] This work describes the Project and realisation of a floppy-disk intelligent controller. The intelligent controller is besed on the INTEL 8085 microprocessor and on the INTEL 8271 disk controller. Its main purpose is to free the host computer of all the floppy-disk controlling tasks, which results in a additional parallel processing capacity of the system. This work is part of a microcomputer network project called MULTIPUC, which is being built at the Laboratório de Engenharia e Sistemas de Computação (LESC).

Orientador: Prof. Dr. Fabrício Olivetti de França / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, 2016. / No campo de Inteligência Artficial uma dasareas de interesse é a de criação de agentes inteligentes. Essa area de estudo tem o objetivo de construir um agente capaz de tomar decisões sem intervenção humana, para cumprir determinadas tarefas. Um desafio dessa área é manter o bom cumprimento da tarefa quando o agente enfrenta situações distintas do que ele observou durante a fase do aprendizado. Uma das possíveis aplicações desses agentesé na área de Jogos Eletrronicos, em que agentes autonomos podem ser programados para vencer os desafios projetados pelos programadores, com o objetivo de verificar a viabilidade e dificuldade de cada estagio. Da mesma forma, os jogos eletrronicos podem ser utilizados como plataforma para criação de novos algoritmos de aprendizado para agentes autonomos a serem aplicados em situações diversas. Este trabalho proproe um ambiente de teste chamado EvoMan, onde os oito inimigo finais do jogo eletronico MegaMan II 1 foram reproduzidos e estão disponíveis para treinar agentes controladores articiais de diferentes formas, simulando a dinâmica de um ambiente incerto. Os experimentos compreendem o uso de algoritmos de NeuroEvolução para encontrar conjuntos de agentes autônomos capazes de enfrentar os diversos desaos interpostos no ambiente proposto de forma generalista.

The Intelligent Algorithm is designed for theusing a Battery source. The main function is to automate the Hybrid System through anintelligent Algorithm so that it takes the decision according to the environmental conditionsfor utilizing the Photovoltaic/Solar Energy and in the absence of this, Fuel Cell energy isused. To enhance the performance of the Fuel Cell and Photovoltaic Cell we used batterybank which acts like a buffer and supply the current continuous to the load. To develop the main System whlogic based controller was used. Fuzzy Logic based controller used to develop this system,because they are chosen to be feasible for both controlling the decision process and predictingthe availability of the available energy on the basis of current Photovoltaic and Battery conditions. The Intelligent Algorithm is designed to optimize the performance of the system and to selectthe best available energy source(s) in regard of the input parameters. The enhance function of these Intelligent Controller is to predict the use of available energy resources and turn on thatparticular source for efficient energy utilization. A fuzzy controller was chosen to take thedecisions for the efficient energy utilization from the given resources. The fuzzy logic basedcontroller is designed in the Matlab-Simulink environment. Initially, the fuzzy based ruleswere built. Then MATLAB based simulation system was designed and implemented. Thenthis whole proposed model is simulated and tested for the accuracy of design and performanceof the system.