This Open Platform for Limit Protection guides the open design of maneuver limit protection systems in general, and manned, rotorcraft, aerospace applications in particular. The platform uses three stages of limit protection modules: limit cue creation, limit cue arbitration, and control system interface. A common set of limit cue modules provides commands that can include constraints, alerts, transfer functions, and friction. An arbitration module selects the best limit protection cues and distributes them to the most appropriate control path interface. This platform adopts a holistic approach to limit protection whereby it considers all potential interface points, including the pilots visual, aural, and tactile displays; and automatic command restraint shaping for autonomous limit protection. For each functional module, this thesis guides the control system designer through the design choices and information interfaces among the modules. Limit cue module design choices include type of prediction, prediction mechanism, method of critical control calculation, and type of limit cue. Special consideration is given to the nature of the limit, particularly the level of knowledge about it, and the ramifications for limit protection design, especially with respect to intelligent control methods such as fuzzy inference systems and neural networks. The Open Platform for Limit Protection reduces the effort required for initial limit protection design by defining a practical structure that still allows considerable design freedom. The platform reduces lifecycle effort through its open engineering systems approach of decoupled, modular design and standardized information interfaces. Using the Open Platform for Limit Protection, a carefree maneuver system is designed that addresses: main rotor blade stall as a steady-state limit; hub moment as a transient structural limit; and pilot induced oscillation as a controllability limit. The limit cue modules in this system make use of static neural networks, adaptive neural networks, and fuzzy inference systems to predict these limits. Visual (heads up display) and tactile (force-feedback) limit cues are employed. The carefree maneuver system is demonstrated in manned simulation using a General Helicopter (GENHEL) math model of the UH-60 Black Hawk, a projected, 53 degree field of view for the pilot, and a two-axis, active sidestick for cyclic control.

Baigiamajame magistro darbe nagrinėjamos neraiškiųjų verslo taisyklių naudojimo informacinėse sistemose problemos, „minkštųjų skaičiavimų“ intelektinėse informacinėse sistemose problematika, neuroninių-neraiškiųjų sistemų principai. Išnagrinėti pagrindiniai neraiškiosios logikos dėsniai, kuriais remiantis naudojamos neraiskiosios verslo taisyklės intelektinėse informacinėse sistemose. Pateiktas būdas, kaip neuroninės-neraiškiosios sistemos gali būti naudojamos verslo taisyklių sistemose naudojant RuleML, taisyklių žymėjimo kalbos, standartą. Baigiamajame darbe aprašomas eksperimentas, atliktas naudojant Matlab aplinką, XMLBeans taikomąją programą ir autoriaus sukurta neraiškaus išvedimo sistemos perkelimo į RuleML formatą taikomąją programą. Išnagrinėjus teorinius ir praktinius neuroninių-neraiškiųjų sistemų naudojimo aspektus, pateikiamos baigiamojo darbo išvados ir siūlymai. Darbą sudaro 5 dalys: įvadas, analitinė-metodinė dalis, eksperimentinė-tiriamoji dalis, išvados ir siūlymai, literatūros sąrašas. Darbo apimtis – 58 p. teksto be priedų, 30 iliustr., 30 bibliografiniai šaltiniai. Atskirai pridedami darbo priedai. / This work investigates the problems of use of fuzzy business rules in information systems, „soft computing“ in intelligent information systems issues, neuro-fuzzy systems principles. Main fuzzy logic laws are considered, which are used as the basis of fuzzy business rules in intelligent information systems. Suggested an approach, based on RuleML standard, how neuro-fuzzy systems could be used together with business rules engines. This paper describes the experiment carried out using the Matlab environment, XMLBeans application and the author created application for fuzzy inference system migration to RuleML standard format. Structure: introduction, analysis , project, conclusions and suggestions, references. Thesis consist of: 58 p. text without appendixes, 30 pictures, 30 bibliographical entries. Appendixes included.

Este trabalho aborda a detecção da condição de ilhamento e de seus impactos em redes de distribuição e em gerações distribuídas que empregam conversores CC-CA. Na literatura são encontradas dois grupos de técnicas para este tipo de aplicação. As técnicas passivas, que identificam a condição de ilhamento através do ajuste dos limites de variação dos relés de proteção, e as técnicas ativas, que inserem um sinal de realimentação positiva de forma a tornar o sistema instável no momento da desconexão. As técnicas ativas, por apresentarem um menor tempo de detecção e simples implementação em hardware, são preferencialmente utilizadas, apesar da injeção de distúrbios no sistema de controle da geração distribuída. O estado-da-arte em termos de detecção de ilhamento consiste em desenvolver uma técnica que possua alta capacidade de detecção, porém sem injeção de distúrbios no sistema de geração distribuída quando conectado à rede de distribuição. Neste trabalho, são abordadas duas formas para a redução da injeção de distúrbios e do tempo de detecção. Em uma primeira abordagem é proposto um projeto ótimo para o algoritmo de sincronização PLL (phase-locked loop), o qual permite a redução do ganho de realimentação positiva para técnicas em frequência e, consequentemente, a redução da injeção de distúrbios. Em uma segunda abordagem é utilizada a metodologia fuzzy de forma a garantir a detecção da condição de ilhamento sem nenhuma injeção de distúrbios no sistema de controle. Resultados de simulação e experimentais, obtidos por meio de uma bancada experimental controlada por DSP, são apresentados para validar as propostas presentes nesta dissertação / This thesis deals with the islanding detection and its impact on distribution networks when distributed generation systems are driven by DC-AC converters. Two groups of techniques are found in the literature. The passive techniques in which adjusting the variation limits of protective relays identify the islanding condition, and the active techniques that insert a positive feedback signal in order to make the system unstable when the contingency is on progress. The active techniques present a reduced detection time and simple hardware implementation. They are preferably used in despite of the injection of disturbances in the control system. In this thesis two ways to reduce injection of disturbances and detection time are proposed. In a first approach is shown an optimal design for the synchronization algorithm PLL (Phase-Locked Loop) which allows to reduce the positive feedback gain in frequency techniques in order to decrease the injection of disturbances. In a second approach a fuzzy methodology is used to ensure the islanding detection with the aforementioned requirements. Simulation analysis and experimental results are presented to validate the proposed approach

O uso da tecnologia sensorless é uma tendência crescente para acionamentos industriais aplicados em máquinas elétricas. A estimação dos parâmetros elétricos e mecânicos envolvidos com o controle da máquina elétrica são utilizados freqüentemente para se evitar medir todas as variáveis envolvidas no processo. A redução de custos em acionamentos industriais, além do incremento da robustez do sistema, são algumas das vantagens do uso de técnicas sensorless. Este trabalho propõe o uso de lógica fuzzy para estimar a velocidade de rotação de motores de indução trifásicos. Estão presentes resultados de simulações computacionais e comparação com outras técnicas inteligentes para validação da abordagem apresentada. / The use of sensorless technologies is an increasing tendency on industrial drives for electrical machines. The estimation of electrical and mechanical parameters involved with the electric machine control is used very frequently in order to avoid measurement of all variables from this process. The cost reduction may also be considered in industrial drives, besides the increasing robustness of the system, as advantages of the use of sensorless technologies. This work proposes the use of fuzzy logic to estimate the speed in three-phase induction motors. Simulation results are presented to validate the proposed approach and comparative analyses with other intelligent techniques are also outlined.

Este trabalho apresenta uma extensão do princípio de invariância para sistemas chaveados contínuos no tempo. Esta extensão fornece estimativas de atratores e suas respectivas áreas de atração para sistemas chaveados compostos por um número finito de subsistemas, a qual é obtida através de uma função auxiliar comum e múltiplas funções auxiliares que desempenham o mesmo papel que as funções de Lyapunov. As principais características desses novos resultados, são que a derivada da função auxiliar ou das múltiplas funções auxiliares podem assumir valores positivos em alguns conjuntos e também são usados para analisar o comportamento assintótico da solução do sistema chaveado. Resultados para sistemas chaveados com subsistemas com incertezas paramétricas também foram obtidos. Neste caso, as estimativas dos atratores e suas respectivas áreas de atração independem do parâmetro incerto. Analisando as propriedades da função auxiliar comum ao longo de um sistema formado pela combinação convexa de todos os subsistemas, os resultados passam a fornecer estimativas de atratores e suas áreas de atração mesmo na presença de subsistemas que não são ultimamente limitados. Este último resultado pode não evitar o chaveamento rápido, então surge o problema da existência da solução. Esta dificuldade pôde ser superada com o uso da teoria de sistemas descontínuos para garantir que sua solução seja definida para todo tempo mesmo que o chaveamento rápido ocorra. Portanto, uma escolha apropriada da lei de chaveamento possibilita o uso da solução de Krasovskii para garantir a existência da solução para todo tempo. Ainda, representando cada subsistema por um modelo fuzzy T-S, o comportamento assintótico da solução do sistema chaveado pôde ser estudado apenas verificando propriedades de alguns conjuntos do espaço de estado e a factibilidade de um conjunto de desigualdades matriciais lineares. / This work presents an extension of the invariance principle for continuous time switched systems. This extension is useful to obtain estimates of the attractor and basin of attraction for switched systems composed by a finite number of subsystems, which are obtained by using a common auxiliary function or multiple auxiliary functions which play the same hole as the Lyapunov function. The main feature of these new results are that the common auxiliary function or the multiple auxiliary functions can be positive in some sets and are used to analyze the asymptotic behavior of the switching solution. Results for switched systems with parametric uncertainties were also obtained. The estimates of the attractor and basin of attraction does not depend on the uncertain parameter. Analysing the auxiliary function along the solutions of the convex combination of the subsystems, estimates of the attractor and basin of attraction for switched systems with subsystems which are not necessarily ultimately bounded were given. This last result can not avoid the fast switching, then the switched solution may not exist for all time. This difficulty was overcome with the use of the theory of discontinuous systems to guarantee the existence of the switching system solution for all time. Furthemore, using a T-S fuzzy model approach, the asymptotic behavior of the switched solution could be analyzed only by checking properties of some sets and the feasibility of a set of linear matrix inequalities.

[pt] Sistemas Fuzzy-Genéticos compreendem uma área que une Sistemas de Inferência Fuzzy e Meta-Heurísticas prevalentes nos conceitos de seleção natural e recombinação genética. Esta é de grande interesse para a comunidade científica, pois propicia a descoberta de conhecimento em áreas onde a compreensão do fenômeno em estudo é exíguo, além de servir de apoio à decisão para gestores público-privados. O objetivo desta dissertação é desenvolver um novo Sistema Fuzzy-Genético Genérico, denominado Genetic Programming Fuzzy Inference System (GPFIS). O principal aspecto do modelo GPFIS são as componentes do seu processo de Inferência Fuzzy. Esta estrutura é composta em sua base pela Programação Genética Multigênica e pretende: (i ) possibilitar o uso de operadores de agregação, negação e modificadores linguísticos de forma simplificada; (ii ) empregar heurísticas de definição do consequente mais apropriado para uma parte antecedente; e (iii ) usar um procedimento de defuzzificação, que induzido pela forma de fuzzificação e sobre determinadas condições, pode proporcionar uma estimativa mais acurada. Todas estas são contribuições que podem ser estendidas a outros Sistemas Fuzzy-Genéticos. Para demonstrar o aspecto genérico, o desempenho e a importância de cada componente para o modelo proposto, são formuladas uma série de investigações empíricas. Cada investigação compreende um tipo de problema: Classificação, Previsão, Regressão e Controle. Para cada problema, a melhor configuração obtida durante as investigações é usada no modelo GPFIS e os resultados são comparados com os de outros Sistemas Fuzzy-Genéticos e modelos presentes na literatura. Por fim, para cada problema é apresentada uma aplicação detalhada do modelo GPFIS em um caso real. / [en] Genetic Fuzzy Systems constitute an area that brings together Fuzzy Inference Systems and Meta-Heuristics that are often related to natural selection and genetic recombination. This area attracts great interest from the scientific community, due to the knowledge discovery capability in situations where the comprehension of the phenomenon under analysis is lacking. It can also provides support to decision makers. This dissertation aims at developing a new Generic Genetic Fuzzy System, called Genetic Programming Fuzzy Inference System (GPFIS). The main aspects of GPFIS model are the components which are part of its Fuzzy Inference procedure. This structure is basically composed of Multi-Gene Genetic Programming and intends to: (i ) apply aggregation operators, negation and linguistic hedges in a simple manner; (ii ) make use of heuristics to define the consequent term most appropriate to the antecedent part; (iii ) employ a defuzzification procedure that, driven by the fuzzification step and under some assumptions, can provide a most accurate estimate. All these features are contributions that can be extended to other Genetic Fuzzy Systems. In order to demonstrate the general aspect of GPFIS, its performance and the relevance of each of its components, several investigations have been performed. They deal with Classification, Forecasting, Regression and Control problems. By using the best configuration obtained for each of the four problems, results are compared to other Genetic Fuzzy Systems and models in the literature. Finally, applications of GPFIS actual cases in each category is reported.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:05:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2113.pdf: 882226 bytes, checksum: 022c380c1d469988d9e4617a030f17c3 (MD5) Previous issue date: 2008-08-06 / The combination of fuzzy systems with clustering algorithms has great acceptance in the scientific community mainly due to its adherence to the advantage balance principle of computational intelligence, in which different methodologies collaborate with each other potentializing the usefulness and applicability of the resulting systems. Fuzzy Modeling using clustering algorithms presents the transparency and comprehensibility typical of the linguistic fuzzy systems at the same time that benefits from the possibilities of dimensionality reduction by means of clustering. In this work is presented the Fuzzy-CCM method (Fuzzy Conditional Clustering based Modeling) which consists of a new approach for Fuzzy Modeling based on the Fuzzy Conditional Clustering algorithm aiming at providing new means to address the topic of interpretability of fuzzy rules bases. With the Fuzzy-CCM method the balance between interpretability and accuracy of fuzzy rules is dealt with through the definition of contexts defined by a small number of input variables and the generation of clusters induced by these contexts. The rules are generated in a different format, with linguistic variables and clusters in the antecedent. Some experiments have been carried out using different knowledge domains in order to validate the proposed approach by comparing the results with the ones obtained by the Wang&Mendel and conventional Fuzzy C-Means methods. The theoretical foundations, the advantages of the method, the experiments and results are presented and discussed. / A combinação de sistemas fuzzy com algoritmos de agrupamento tem grande aceitação na comunidade científica devido; principalmente, a sua aderência ao princípio de balanceamento de vantagens da inteligência computacional, no qual metodologias diferentes colaboram entre si, potencializando a utilidade e aplicabilidade dos sistemas resultantes. A modelagem fuzzy usando algoritmos de agrupamento apresenta a transparência e facilidade de compreensão típica dos sistemas fuzzy lingüísticos ao mesmo tempo em que se beneficia das possibilidades de redução da dimensionalidade por intermédio do agrupamento. Neste trabalho é apresentado o método Fuzzy-CCM (Fuzzy Conditional Clustering based Modeling), que consiste de uma nova abordagem de Modelagem Fuzzy baseada no algoritmo de Agrupamento Fuzzy Condicional, cujo objetivo é prover novos meios de tratar a questão da interpretabilidade de bases de regras fuzzy. Com o método Fuzzy-CCM, o balanço entre interpretabilidade e acuidade de regras fuzzy é tratado por meio da definição de contextos formados com um pequeno número de variáveis de entrada e a geração de grupos condicionados por estes contextos. As regras são geradas em um formato diferente, que contêm variáveis lingüísticas e grupos no seu antecedente. Alguns experimentos foram executados usando diferentes domínios de conhecimento a fim de validar a abordagem proposta, comparando os resultados obtidos usando a nova abordagem com os resultados obtidos usando os métodos Wang&Mendel e Fuzzy C-Means. A fundamentação teórica, as vantagens do método, os experimentos e os resultados obtidos são apresentados e discutidos.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:06:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissJCD.pdf: 3954079 bytes, checksum: 63ef4f081a962ca21478327fb623632d (MD5) Previous issue date: 2004-08-25 / Flexible manufacturing systems (FMS) have been designed to meet market requirements that demand products that are quality and ready to deliver. In order to meet the market requirements, the methodologies used in the FMS scheduling must consider a highly dynamic environment, where it is often necessary to meet or to react to uncertain demands and to get better use of its resources. An on-line scheduling procedure based on fuzzy logic is proposed in this work, whose main characteristic is shop floor tasks scheduling using fuzzy rules building with the support of an expert to meet several measures of performance. A simulation study was carried out with the objective to verify the applicability of the proposed approach, using a simulation tool integrated with the on-line scheduling procedure based on fuzzy logic. / Os sistemas flexíveis de manufatura (FMS) têm sido projetados para atender as necessidades do mercado, que demandam por produtos que apresentam qualidade e prazos de entrega pequenos. Para atender as necessidades do mercado, as metodologias usadas na programação de operações de FMS devem considerar um ambiente altamente dinâmico, onde é frequentemente necessário atender ou reagir a demandas incertas e fazer o melhor uso de seus recursos. Um procedimento de programação on-line baseado em lógica fuzzy é proposto neste trabalho, cuja característica principal é programar as tarefas do chão de fábrica utilizando regras fuzzy construídas com o apoio de um especialista para atender a várias medidas de desempenho simultaneamente. Um estudo por meio de simulação foi realizado com o objetivo de verificar a aplicabilidade da abordagem proposta, utilizando uma ferramenta de simulação integrada ao procedimento de programação on-line baseado em lógica fuzzy.

Orientador: Rubens Maciel Filho / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Química / Made available in DSpace on 2018-08-17T11:36:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lima_NadsonMuriloNascimento_D.pdf: 3180060 bytes, checksum: f741044cb982f1d0e9d33a4f7aba7597 (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: A síntese de controladores representa uma importante vertente dos desenvolvimentos atuais no campo da pesquisa acadêmica e industrial. Um controlador bem projetado pode significar sucesso no que se refere aos objetivos de produção, sendo gerados materiais com as especificações desejadas e proporcionando que o sistema opere sob certas restrições, levando em consideração aspectos relativos à operabilidade, segurança e minimização de resíduos. Para tanto, sabe-se que as etapas de modelagem são fundamentais para a delineação de estratégias de controle. Contudo, a obtenção de representações matemáticas precisas e, ao mesmo tempo, aplicáveis para o controle da maioria dos processos de interesse da engenharia química é uma tarefa árdua, devido à presença de comportamentos dinâmicos não lineares e variantes ao longo do tempo e, por vezes, do espaço. Deste modo, busca-se a obtenção de modelos mais simples, porém dotados da imprescindível representatividade inerente aos sistemas de produção, a fim de serem projetadas estruturas de controle adequadas para cada necessidade específica. Esta tese enfoca o desenvolvimento de quatro controladores avançados híbridos preditivos não lineares multivariáveis, baseados em modelos nebulosos (fuzzy) funcionais não lineares multivariáveis, para processos de polimerização. Tais sistemas apresentam dinâmicas altamente complexas e de difícil modelagem matemática, dificultando, assim, a aplicação, com sucesso, de metodologias clássicas de controle ou avançadas baseadas em modelos convencionais. Foram considerados dois casos de estudo para a análise de desempenho das configurações de controle propostas: o processo de copolimerização em solução do metacrilato de metila com o acetato de vinila, e a copolimerização industrial do eteno/1-buteno com catalisador Ziegler-Natta solúvel. Os modelos fenomenológicos de ambos os processos já se encontram descritos na literatura, sendo considerados como plantas virtuais para a geração de dados dinâmicos e implementação dos desenvolvimentos sugeridos. A partir de simulações computacionais, os modelos nebulosos dinâmicos funcionais não lineares multivariáveis foram construídos ¿ os quais demonstraram excelentes capacidades para a predição das saídas dos processos como uma função dos dados dinâmicos de entrada ¿ sendo, posteriormente, acoplados à estrutura de controle preditivo MPC (Model-based Predictive Control). A escolha da metodologia MPC como base para o desenvolvimento das estratégias propostas deve-se ao fato de sua notória aplicabilidade industrial a processos químicos multivariáveis, além de possibilitar a incorporação de restrições operacionais nas variáveis controladas e manipuladas. Por fim, foram comparados os desempenhos entre os controladores híbridos delineados e duas estratégias de controle preditivo bastante difundidas na literatura. Os problemas regulatório e servo foram analisados, observando-se resultados satisfatórios em ambas as condições. Isto demonstra o alto potencial dos algoritmos propostos para o controle multivariável de sistemas não lineares. / Abstract: Controllers design has currently a great importance in the field of açademic and industrial research. A well-projected controller may mean the success regarding the aims of production, and it also provides the production of materials with desirable specifications and it allows that the system operates under specific restrictions, considering aspects related to operability, safety and minimization of residue. Then, it is known that modeling stages are fundamental for delineation of controller strategies. However, the obtaining of precise and applicable mathematical representations to the control of most of relevant process in chemical engineering is a challenging task, because of the presence of nonlinear dynamic behaviors and space-time mutable. Therefore, an effort is done to obtain the simpler models, but provided with the essential representativity inherent to production systems. Thus, suitable control structures could be designed for each specific necessity. This work focus on the development of four multivariable nonlinear predictive hybrid advanced controllers, based on multivariable nonlinear functional fuzzy models, to polymerization processes. Such systems present high complex dynamic and hard mathematical modeling, making difficult to apply classic controllers or advanced control methodologies based on conventional models. Two study cases for the performance analysis of the proposed controllers were considered: the copolymerization process of methyl methacrylate and vinyl acetate, and industrial copolymerization of ethene/1 butene with Ziegler-Natta catalysis. The phenomenologic models of the two processes already are described in relevant literature, and they are considered as virtual plants to create dynamic data and to implement the suggested developments. Based on computational simulations, multivariable nonlinear functional dynamic fuzzy models were made - they demonstrated excellent capacity for outputs prediction from input dynamic data - and they were, subsequently, inserted in the MPC (Model-based Predicitve Control) control structure. The choice of MPC methodology to develop the proposal structures is because of its wellknown industry applicability to multivariable chemical processes, beyond it makes possible the incorporation of restrictions in controlled and manipulated variables. Finally, the performance among outlined hybrid controllers and two predictive control strategies fairly widespread in the literature were compared. The regulatory and servo problems were analyzed and satisfactory results were observed in both conditions. This demonstrates the high potential of proposed algorithms to control multivariable nonlinear systems. / Doutorado / Desenvolvimento de Processos Químicos / Doutor em Engenharia Química

Orientadores: Gilmar Barreto, Ginalber Luiz de Oliveira Serra / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-09T18:49:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Godoy_AndrePereirade_M.pdf: 5878897 bytes, checksum: e24b9a4ace4612b1e7cc56ccc677932f (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: Este estudo objetiva identificar e ajustar um modelo nebuloso (Fuzzy) para a predição de um passo a frente dos processos de acumulação de biomassa e de açúcar da cana-de-açúcar com índices de erro inferiores aos obtidos pelo modelo QCANE. Os processos fisiológicos de acumulação da cana-de-açúcar são estudados para determinação dos fatores mais influentes a serem tratados no procedimento de identificação do modelo. Algumas técnicas de identificação disponíveis são estudadas e experimentos computacionais são realizados para selecionar e avaliar a representação matemática e a estrutura de modelo mais dequadas. Durante o procedimento de identificação procura-se obter modelo com o menor número de parâmetros possível, que permita ao usuário compreender de forma mais clara o resultado da simulação do modelo. Para estes processos são apresentados resultados para modelos contínuos, modelos ARX e modelos nebulosos discretos. A opção pela utilização dos modelos nebulosos para estes processos deve-se a expectativa confirmada de que esta estrutura matemática obtivesse um melhor desempenho nas predições utilizando uma quantidade reduzida de parâmetros. Os resultados computacionais indicam a obtenção de respostas mais precisas e exatas para os modelos nebulosos do que para o modelo QCANE, tido como o modelo mais preciso da literatura para estimação de acumulação de biomassa e de açúcar na cana-de-açúcar, em todos os aspectos desejados para este trabalho / Abstract: The aim of this master thesis is to identify and adjust a fuzzy model for the one step ahead prediction of the process of biomass and sugar accumulation of the sugarcane with a level of errors inferior to those gotten by the QCANE model. The physiological processes of accumulation in sugar cane are studied for determination of the most influent factors to be dealt within the procedure of model identification. Some available identification techniques are studied and computer experiments are done to select and evaluate the mathematical representation and the structure of a more suitable model. During the process of identification, the search is for a model with a smaller number of parameters, that allows the user to understand in a simple, clear way, the result of the simulation of the model. To these processes results for continuous, ARX and discrete fuzzy models are presented. The option for the use of the fuzzy model for these processes is due to confirmation of the expectation that this mathematical structure could have a better performance in the prediction using a reduced amount of parameters. The computer results indicate the obtention of more accurate and precise answers to the fuzzy models than to the QCANE model considered the most precise model from the literature in biomass and sugar accumulation of the sugar cane estimation according to all the aspects set for this work / Mestrado / Automação / Mestre em Engenharia Elétrica