Neste trabalho foi realizado um mapeamento de ferramentas analíticas para representação e tratamento computacional de Sistemas Fuzzy. Este mapeamento evidenciou a existência de relações e a adequação do uso da Teoria Fuzzy na construção de modelos para a solução de problemas envolvendo Sistemas Dinâmicos e, em particular, de Sistemas Dinâmicos Caóticos. Propôs-se uma diferenciação entre dois tipos de Sistemas Dinâmicos Fuzzy (SDF\'s) - os Sistemas Dinâmicos Fuzzy Intrínsecos (SDFI\'s) e os Sistemas Dinâmicos Fuzzy Extrínsecos (SDFE\'s). Foram utilizados SDFE\'s na modelagem Fuzzy para a solução de problemas de fixação de trajetórias em sistemas caóticos. Foram desenvolvidos Estudos de Caso que permitiram verificar, por meio de simulações em bilhares e testes em circuito de Chua (este último implementado em protótipo físico) a adequação do uso desta técnica na solução destes problemas. No desenvolvimento da Tese foram obtidas as seguintes realizações relacionadas ao circuito de Chua (CCH): Tratamento computacional sobre circuito real; Utilização de um conversor analógico-digital de oito bits seguido por filtro passa-baixas para compensar a baixa resolução na leitura dos sinais; Utilização de circuito girador para implementar o indutor do CCH; Proposta e realização de um circuito inédito para definir o resistor de controle, via porta paralela do PC, de modo simples e de fácil reprodução. Com relação aos bilhares foram obtidas as seguintes realizações: Definição de um novo tipo de bilhar (Bilhar Newtoniano de Garms & Andrade); Desenvolvimento da análise detalhada das equações de simulação dos bilhares empregados nos Estudos de Caso. Ao rediscutir-se a Lógica Seqüencial Fuzzy definiu-se e desenvolveu-se, por meio da aplicação de realimentação em Circuitos Seqüenciais Fuzzy nos Sistemas Dinâmicos, um Astável Fuzzy (oscilações não-periódicas), o qual exemplifica um SDFI. Finalmente realizaram-se algumas interpretações da Física pela Teoria Fuzzy, utilizando-se o conceito de SDFI\'s. / A mapping of analytical tools for representation and computational treatment of Fuzzy Systems was made in this thesis. This mapping evidenced the existence of relations and the adequacy of the use of the Fuzzy Theory in the models construction for the problems solution involving dynamic systems e, in particular, of chaotic systems. A differentiation was considered about two types of Fuzzy Dynamic Systems - the Intrinsic Fuzzy Dynamic Systems (IFDS) and the Extrinsic Fuzzy Dynamic Systems (EFDS). The EFDS in the Fuzzy modeling is used for the problems solution of trajectories setting in chaotic systems. Case Studies had been developed that allow to verify, by means of simulation in billiards and tests in circuit of Chua (implemented in physical prototype), the adequacy of the use of this strategy in the solution of these problems. Related with Chua circuit, can be mentioned the following achievements: Computational treatment on real circuit; Use of a 8-bits AD converter followed by lowpass filter to compensate this low resolution signals reading; Use of gyrator circuit to implement the inductor used in this circuit; Proposal and accomplishment of a circuit to define the control resistor, via PC parallel port, of simple reproduction. Related with billiards, the following achievements are mentioned: Definition of a new billiard - Garms & Andrade Newtonian Billiard; Development of detailed equations of the simulations billiards analysis. When discussing again the Sequential Logic Fuzzy, is defined and developed, by means of the application of feedback in Sequential Circuits Fuzzy in the Dynamic Systems, an Astable Fuzzy (non-periodic oscillations), which exemplifies an IFDS. Finally, some interpretations of the Physics for the Fuzzy Theory are also presented with the use of the IFDS concept.

Neste trabalho foi realizado um mapeamento de ferramentas analíticas para representação e tratamento computacional de Sistemas Fuzzy. Este mapeamento evidenciou a existência de relações e a adequação do uso da Teoria Fuzzy na construção de modelos para a solução de problemas envolvendo Sistemas Dinâmicos e, em particular, de Sistemas Dinâmicos Caóticos. Propôs-se uma diferenciação entre dois tipos de Sistemas Dinâmicos Fuzzy (SDF\'s) - os Sistemas Dinâmicos Fuzzy Intrínsecos (SDFI\'s) e os Sistemas Dinâmicos Fuzzy Extrínsecos (SDFE\'s). Foram utilizados SDFE\'s na modelagem Fuzzy para a solução de problemas de fixação de trajetórias em sistemas caóticos. Foram desenvolvidos Estudos de Caso que permitiram verificar, por meio de simulações em bilhares e testes em circuito de Chua (este último implementado em protótipo físico) a adequação do uso desta técnica na solução destes problemas. No desenvolvimento da Tese foram obtidas as seguintes realizações relacionadas ao circuito de Chua (CCH): Tratamento computacional sobre circuito real; Utilização de um conversor analógico-digital de oito bits seguido por filtro passa-baixas para compensar a baixa resolução na leitura dos sinais; Utilização de circuito girador para implementar o indutor do CCH; Proposta e realização de um circuito inédito para definir o resistor de controle, via porta paralela do PC, de modo simples e de fácil reprodução. Com relação aos bilhares foram obtidas as seguintes realizações: Definição de um novo tipo de bilhar (Bilhar Newtoniano de Garms & Andrade); Desenvolvimento da análise detalhada das equações de simulação dos bilhares empregados nos Estudos de Caso. Ao rediscutir-se a Lógica Seqüencial Fuzzy definiu-se e desenvolveu-se, por meio da aplicação de realimentação em Circuitos Seqüenciais Fuzzy nos Sistemas Dinâmicos, um Astável Fuzzy (oscilações não-periódicas), o qual exemplifica um SDFI. Finalmente realizaram-se algumas interpretações da Física pela Teoria Fuzzy, utilizando-se o conceito de SDFI\'s. / A mapping of analytical tools for representation and computational treatment of Fuzzy Systems was made in this thesis. This mapping evidenced the existence of relations and the adequacy of the use of the Fuzzy Theory in the models construction for the problems solution involving dynamic systems e, in particular, of chaotic systems. A differentiation was considered about two types of Fuzzy Dynamic Systems - the Intrinsic Fuzzy Dynamic Systems (IFDS) and the Extrinsic Fuzzy Dynamic Systems (EFDS). The EFDS in the Fuzzy modeling is used for the problems solution of trajectories setting in chaotic systems. Case Studies had been developed that allow to verify, by means of simulation in billiards and tests in circuit of Chua (implemented in physical prototype), the adequacy of the use of this strategy in the solution of these problems. Related with Chua circuit, can be mentioned the following achievements: Computational treatment on real circuit; Use of a 8-bits AD converter followed by lowpass filter to compensate this low resolution signals reading; Use of gyrator circuit to implement the inductor used in this circuit; Proposal and accomplishment of a circuit to define the control resistor, via PC parallel port, of simple reproduction. Related with billiards, the following achievements are mentioned: Definition of a new billiard - Garms & Andrade Newtonian Billiard; Development of detailed equations of the simulations billiards analysis. When discussing again the Sequential Logic Fuzzy, is defined and developed, by means of the application of feedback in Sequential Circuits Fuzzy in the Dynamic Systems, an Astable Fuzzy (non-periodic oscillations), which exemplifies an IFDS. Finally, some interpretations of the Physics for the Fuzzy Theory are also presented with the use of the IFDS concept.

Engenheiros têm introduzido um melhor suporte para procedimentos de monitoramento de condições complexas através da aplicação de sistemas descentralizados inteligentes usando uma variedade de técnicas de inteligência artificial. Agora é largamente reconhecido que estes problemas decorrentes da complexidade funcional do monitoramento de condições podem ser resolvidos com arquiteturas que contenham muitos módulos distribuídos e inteligentes, que interajam dinamicamente, os quais são chamados de agentes inteligentes. A tecnologia baseada em agentes tem gerado muita agitação nos últimos anos por causa da promessa de ser um novo paradigma na hora de definir os conceitos para modelar e implementar sistemas de controle. O objetivo do presente estudo é implantar esta tecnologia no controle de uma caldeira de recuperação com a finalidade de gerenciar e integrar produção, qualidade e segurança no processo. A caldeira de recuperação tem dois objetivos bem definidos, cada um com suas restrições operacionais: (1) geração de vapor vivo a ser utilizado no processo, e, (2) redução de reagentes inorgânicos para recuperar sulfeto e carbonato de sódio, necessários no ciclo do processo de fabricação de celulose. Cada um destes objetivos é um sistema com funções independentes dentro da caldeira, mas que, no entanto tem seus desempenhos interligados entre si através das variáveis comuns existentes no processo. Esta é exatamente a definição de um sistema agente, ou melhor, de um Sistema Multi-Agente (SMA), no qual não existe uma otimização e sim a busca de uma solução possível. O modelo dinâmico da Caldeira foi simulado em Matlab(TM) Simulink(TM) baseado no modelo matemático da caldeira de recuperação de licor negro B&W (Babcock&Wilcox). O SMA foi desenvolvido utilizando a linguagem de programação JAVA e a plataforma de agentes JADE. / Engineers have been introducing better support for procedures of monitoring complex conditions through the application of intelligent decentralized systems, implementing a variety of artificial intelligent techniques. Nowadays it is vastly known that these problems that are consequence of the functional complexity of monitoring conditioning can be solved trough architectures, built by many intelligent distributed modules, which interact dynamically, known as intelligent agents. Technology based on agents have been creating excitement over the last years because of its promise of being a new paradigm that can be used to define modeling and implementing concepts for control systems. The goal of this thesis is to implement this new technology on controlling a recovery boiler, aiming to manage and integrate production, quality and security to the process. The operation of the recovery boiler has two well defined objectives, each one with its operational constraints: (1) steam production, an important asset in the pulp and paper process, and, (2) reduction of inorganic reagents to recover sulfate and sodium carbonates, the necessary chemicals in the Kraft pulp production. Each one of these functions, is an independent system inside the recovery boiler, however they have their performances connected to each other by common variables present in the process. This is exactly the definition of an agent system, in other words, a definition of a Multi-Agent System (MAS), for which there is not an optimization, but the search for the best possible outcome. The recovery boiler dynamic model was simulated using Matlab(TM) Simulink(TM) based on the mathematic model of B&W (Babcock&Wilcox) recovery boiler of black liquor. The MAS was implemented using JAVA(TM) programming language and JADE(TM) agent platform.

Engenheiros têm introduzido um melhor suporte para procedimentos de monitoramento de condições complexas através da aplicação de sistemas descentralizados inteligentes usando uma variedade de técnicas de inteligência artificial. Agora é largamente reconhecido que estes problemas decorrentes da complexidade funcional do monitoramento de condições podem ser resolvidos com arquiteturas que contenham muitos módulos distribuídos e inteligentes, que interajam dinamicamente, os quais são chamados de agentes inteligentes. A tecnologia baseada em agentes tem gerado muita agitação nos últimos anos por causa da promessa de ser um novo paradigma na hora de definir os conceitos para modelar e implementar sistemas de controle. O objetivo do presente estudo é implantar esta tecnologia no controle de uma caldeira de recuperação com a finalidade de gerenciar e integrar produção, qualidade e segurança no processo. A caldeira de recuperação tem dois objetivos bem definidos, cada um com suas restrições operacionais: (1) geração de vapor vivo a ser utilizado no processo, e, (2) redução de reagentes inorgânicos para recuperar sulfeto e carbonato de sódio, necessários no ciclo do processo de fabricação de celulose. Cada um destes objetivos é um sistema com funções independentes dentro da caldeira, mas que, no entanto tem seus desempenhos interligados entre si através das variáveis comuns existentes no processo. Esta é exatamente a definição de um sistema agente, ou melhor, de um Sistema Multi-Agente (SMA), no qual não existe uma otimização e sim a busca de uma solução possível. O modelo dinâmico da Caldeira foi simulado em Matlab(TM) Simulink(TM) baseado no modelo matemático da caldeira de recuperação de licor negro B&W (Babcock&Wilcox). O SMA foi desenvolvido utilizando a linguagem de programação JAVA e a plataforma de agentes JADE. / Engineers have been introducing better support for procedures of monitoring complex conditions through the application of intelligent decentralized systems, implementing a variety of artificial intelligent techniques. Nowadays it is vastly known that these problems that are consequence of the functional complexity of monitoring conditioning can be solved trough architectures, built by many intelligent distributed modules, which interact dynamically, known as intelligent agents. Technology based on agents have been creating excitement over the last years because of its promise of being a new paradigm that can be used to define modeling and implementing concepts for control systems. The goal of this thesis is to implement this new technology on controlling a recovery boiler, aiming to manage and integrate production, quality and security to the process. The operation of the recovery boiler has two well defined objectives, each one with its operational constraints: (1) steam production, an important asset in the pulp and paper process, and, (2) reduction of inorganic reagents to recover sulfate and sodium carbonates, the necessary chemicals in the Kraft pulp production. Each one of these functions, is an independent system inside the recovery boiler, however they have their performances connected to each other by common variables present in the process. This is exactly the definition of an agent system, in other words, a definition of a Multi-Agent System (MAS), for which there is not an optimization, but the search for the best possible outcome. The recovery boiler dynamic model was simulated using Matlab(TM) Simulink(TM) based on the mathematic model of B&W (Babcock&Wilcox) recovery boiler of black liquor. The MAS was implemented using JAVA(TM) programming language and JADE(TM) agent platform.