[pt] O consumo de energia elétrica no Brasil tem sido amplamente discutido nos últimos tempos. A crise do abastecimento de energia em 2001, fez com que o Governo Federal tomasse uma série de medidas para tentar corrigir os erros do modelo em vigência. Hoje, entende-se que a situação do setor energético é delicada, fazendo com que o risco de um novo racionamento volte a ser considerado. Neste contexto, as companhias de energia estão se deparando com o desafio de obter previsões de carga mais precisas. Consequentemente, uma vez que esta demanda encontra-se inserida em um cenário instável de economia, estas estimativas requerem métodos mais eficientes e inovadores. O objetivo principal deste estudo é fornecer uma nova abordagem para o problema de previsão do consumo de eletricidade. A metodologia de lógica fuzzy é proposta com o objetivo de extrair regras das variáveis de entrada e fornecer previsões de longo prazo para a demanda de eletricidade no Brasil. Através da modelagem estatística, a identificação das estruturas de dependência e defasagens entre estas variáveis, fornece suporte para os modelos independentes com previsões anuais. A grande vantagem dos modelos de lógica fuzzy vem da habilidade destes de imitar o pensamento humano em cenários de incerteza e imprecisão. Na literatura recente, a formulação destes tipos de modelo tem se limitado a tratar as variáveis explicativas de maneira univariada, ou então envolvendo somente o PIB. Este trabalho propõe a extensão do modelo desenvolvido na literatura, começando com variáveis como a população do Brasil e o valor adicionado do PIB por estados e setores, juntamente com suas variações. Com isso, o modelo proposto será comparado com a formulação oficial vigente fornecida pela EPE. / [en] The consumption of electricity in Brazil has been widely discussed recently. The energy supply crisis in 2001 forced the Federal Government to take a series of measures trying to fix the actual model. Nowadays, it is understood that the energy sector is going through bad times, making the risk of a new rationg plan be considered. In this context, energy companies are facing the challenge of making more accurate load forecast. Consequently, once this need is inserted into a scenario of unstable economy, these estimates require efficient methods combined with innovative features.The aim of this study is to provide a new approach to this electricity prediction problem. A Fuzzy logic methodology is proposed in order to extract rules from the input variables and provide Brazil s Long-term annual electricity demand forecasts. From a statistical modeling point of view, an identification of dependence and lags structure between the input variables provide support for independent models with annual estimates. The advantage of the fuzzy logic model lies on the ability to mimic the human thinking in an environment of uncertainty and imprecision. In recent literature, the formulation of these types of models has been limited to treating the explanatory variables in the univariate form, or involving only the GDP. This study proposes an extension of this model, starting with the Brazilian population and the additional value of the state GDP by sectors with their variations. Then, the proposed model is compared with the official formulation provided by EPE.

Este trabalho busca o estudo da segurança em redes de computadores através da implementação de um sistema detector de intrusão embasado na captura de informações pela utilização do protocolo SNMP. Para alcançar-se a diminuição no número de falsos positivo e negativo, problema peculiar à maioria dos IDS, utiliza-se a lógica difusa para, com o auxilio dos administradores de segurança de cada rede, possibilitar a construção de um sistema detector de intrusão que melhor se adeque às características das redes monitoradas. Posteriormente, utilizando o monitoramento de uma rede de produção, avalia-se a melhora na segurança obtida com o uso do IDS implementado por esse trabalho que, atuando quase em tempo real, propicia sua adoção como mecanismo complementar à segurança de redes. / This work develops a study about Computer Network Security through the implementation of an Instruction Detection System (IDS) based on system information captured by the SNMP protocol. To reach a reduction in the number of false positive and false negative, a peculiar problem to the majority of the IDS, it is used fuzzy logic and the assistance of Network Security Administrators. Thus it is possible to build an Intrusion Detection System better adjusted to the network characteristics that must be monitored. At last, by monitoring a production network, it is evaluated the overall security improvement obtained by the IDS proposed in this work and considers its adoption as a complementary network security mechanism.

Este volume descreve o trabalho multi e interdisciplinar de pesquisa realizado na área de Inteligência Artificial aplicada à Educação, tendo como objetivo principal à proposta de uma metodologia de trabalho suportada por um ambiente na Web como recurso de apoio à aprendizagem almejada pela subárea de Programação Computacional, nos cursos de graduação em Informática. O trabalho investigativo e experimental foi desenvolvido com base na teoria proposta por Ausubel e o ambiente desenvolvido possui arquitetura baseada nos Sistemas Tutores Inteligentes, onde se buscou criar um Assistente Virtual de Ensino Inteligente, cujo comportamento é modelado a partir de um conjunto de regras oriundas da Lógica Fuzzy. Esta base de regras busca estabelecer uma nova forma de análise e assistência no acompanhamento da evolução de aprendizagem do aluno, tendo por base os pressupostos da teoria ausubeliana. A organização dos conteúdos na base de domínio utiliza uma estrutura organizada na forma de Mapas Conceituais, os quais possuem relação com as funções de pertinência associadas aos objetivos destes conteúdos. O trabalho experimental foi realizado na universidade onde o autor trabalha como docente, permitindo que fossem realizadas as análises e entrevistas de forma facilitada. O protótipo, criado para validar alguns aspectos da tese, obteve sucesso e constatou um aproveitamento médio melhor na aprendizagem em Programação Computacional. / This volume describe the multi and interdisciplinary work of made research in the Artificial Intelligence area applied to Education, with the main objective to the purpose of one methodology of work that has the support by Web environment as a way of support for the expected learning by the Computational Programming sub area in the graduation courses of Informatics. The investigative and experimental work was developed based in the theory proposed by Ausubel and the developed environment has the architecture based in the Intelligent Tutoring Systems, looking for a creation of one Intelligent Teaching Assistant, which the behavior is model from the rule group with origin in Fuzzy Logic. This base of rules search to establish one new form of analysis and assistance to go along with evolution of student knowledge, basing in the presuppositions of Subsumption Theory. The organization of contents in the base of dominion use one organized structure in Conceptual Maps form, that have the relation with functions of associated relevant to the objectives of these contents. The experimental work was realized in university where the author works as a teacher, giving the permission to realize the analysis and interviews in the easy way. The prototype, created for some aspect validation of the thesis it was obtained success and it was consisted a medium development better than the learning in the Computacional Programming.

abstract: For years the automotive industry has been shifting towards hybridization and electrification of conventional powertrains due to increase in fossil fuel cost and environmental impact due heavy emission of Green House Gases (GHG) and various pollutants into atmosphere by combustion engine powered vehicles. Hybrid Electric Vehicles (HEV) have proved to achieve superior fuel economy and reduced emissions. Supervisory control strategies determining the power split among various onboard power sources are evolving with time, providing better fuel economies. With increasing complexity of control systems driving HEV’s, mathematical modeling and simulation tools have become extremely advanced and have derived whole industry into adopting Model Based Design (MBD) and Hardware-in-the-loop (HIL) techniques to validate the performance of HEV systems in real world. This report will present a systematic mythology where MBD techniques are used to develop hybrid powertrain, supervisory control strategies and control systems. To validate the effectiveness of various energy management strategies for HEV energy management in a real world scenario, Conventional rule-based power split strategies are compared against advanced Equivalent Consumption Minimization Strategy (ECMS), in software and HIL environment. Since effective utilization of the fuel reduction potential of a HEV powertrain requires a careful design of the energy management control methodology, an advanced ECMS strategy involving implementation with Fuzzy Logic to reduce computational overload has been proposed. Conventional real-time implementation of ECMS based strategy is difficult due to the involvement of heavy computation. Methods like Fuzzy Logic based estimation can be used to reduce this computational overload. Real-time energy management is obtained by adding a Fuzzy Logic based on-the-fly algorithm for the estimation of driving profile and adaptive equivalent consumption minimization strategy (A-ECMS) framework. The control strategy is implemented to function without any prior knowledge of the future driving conditions. The idea is to periodically refresh the energy management strategy according to the estimated driving pattern, so that the Battery State of Charge (SOC) is maintained within the boundaries and the equivalent fuel consumption is minimized. The performance of the presented Fuzzy Logic based adaptive control strategy utilizing driving pattern recognition is benchmarked using a Dynamic Programming based global optimization approach. / Dissertation/Thesis / Masters Thesis Engineering 2015

Orientador: Carlos Roberto Minussi / Banca: Anna Diva Plasencia Lotufo / Banca: Sandra Cristina Marchiori de Brito / Resumo: Este trabalho tem por objetivo apresentar uma metodologia, para detecção e classificação de faltas de curto-circuito, direcionada para os eventos de alta impedância em subestações de energia elétrica. A detecção é executada por um cálculo algébrico simples via observação da diferença absoluta entre o valor eficaz médio estimado e o valor eficaz medido a partir da oscilografia das correntes trifásicas. Caso seja detectada a anomalia de corrente, procede-se a sua classificação baseada na lógica fuzzy. Trata-se de um problema que apresenta maiores dificuldades de identificação e classificação, tendo em vista que tais perturbações são sutis, o que se diferenciam em relação aos eventos caracterizados como de baixa e ou de média impedância. Os distúrbios de alta impedância, muitas vezes, não são detectados pelo sistema proteção. Neste caso, o sistema de proteção consideraos como uma operação em regime permanente, não distinguindo entre uma falta de alta impedância e um aumento/diminuição da corrente elétrica em decorrência das variações da demanda solicitada pelos consumidores. Ressalta-se que a metodologia, aqui proposta, segue os princípios formulados na referência Decanini (2008), com as devidas adaptações ao problema associado às faltas de alta impedância. A metodologia, proposta neste trabalho, usa dados oscilográficos que são processados de modo que a detecção e classificação das faltas possam ser estimadas através de um conjunto de características extraídas dos sinais de correntes. Este conjunto de característica é classificado pela lógica nebulosa e sua saída resulta na indicação do tipo da falta. Deve-se ressaltar que este algoritmo além de ser eficiente na detecção e classificação de faltas de alta impedância, sua eficiência destacase também na localização e detecção de faltas de baixa impedância... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: This work presents a methodology to detect and classify short circuit faults principally for high impedance occurrences in electrical power systems. The detection is executed by a simple algebraic calculus observing the absolute difference with the efficient medium estimated value and the efficient value measured from the oscillogram of the three-phase currents. When a current anomaly is detected the classification is based on the fuzzy logic. It is a problem that presents some difficulties in identification and classification, considering that these perturbations are little which are different from the events characterized as low or medium impedance. The high impedance perturbations sometimes are not detected by the protection system. In this case, the protection system considers as one operation in steady state, and do not distinguish with a high impedance fault or an increasing/ decreasing of the electrical current due to the demand variation requested by the users. It is emphasized that the proposed methodology follows the fundamentals according the reference Decanini (2008), with the adaptations to the associated problem to the high impedance faults. The proposed methodology use oscillogram data that are processed in a way that the detection and classification of the faults are estimated by a set of characteristics from the current signals. This set is classified by logic fuzzy and the output results on the type of the fault. It is emphasized that this algorithm besides being efficient is detecting and classifying high impedance faults, is also efficient in localizing and detecting low impedance faults. The necessary data for the diagnosis of the faults were obtained by simulation of a radial feeder model with the ATP software. Results are satisfactory and show the viability of the proposed methodology that is faster for obtaining the solutions and is able to detect... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Orientador: Samuel Euzédice de Lucena / Banca: Leonardo Mesquita / Banca: Inacio Bianchi / Banca: Germano Lambert -Torres / Banca: Neusa Maria Franco de Oliveira / Resumo: Este trabalho apresenta uma metodologia para desenvolvimento de sensores virtuais capazes de inferir variáveis de processos altamente não lineares e variantes no tempo. A metodologia proposta emprega modelagem nebulosa de sistemas dinâmicos complexos, em que a parte antecedente das regras emprega a técnica de agrupamento (clusterização) de Gustafson-Kessel (product space clustering), e os parâmetros da parte conseqüente das regras são estimados utilizando-se o algoritmo dos mínimos quadrados recursivos, com fator de esquecimento variável. O algoritmo proposto foi avaliado por meio de um modelo virtual implementado em ambiente Matlab®/Simulink® para o processo de neutralização de pH, amplamente utilizado pela literatura técnico-científica para investigação de algoritmos de identificação, controle de processos e simulação de sistemas não lineares e variantes no tempo. O algoritmo de identificação nebulosa proposto e implementado neste trabalho, utilizado como sensor virtual de pH, forneceu resultados muito coerentes, quando comparado com outras técnica de modelagem da literatura, no tocante ao tempo de resposta, erro de predição, capacidade de adaptação e número de amostras necessárias à fase de treinamento / Abstract: The design of a virtual sensor involves the choice of variables to be measured and the choice of a method for obtaining the model. This paper presents a methodology for developing virtual sensors capable of inferring process variables highly nonlinear and time varying. The proposed methodology employs fuzzy modeling of complex dynamic systems in which the antecedent part of rules employs the technique of clustering Gustafson-Kessel (product space clustering), and the parameters of consequent part of rules are estimated using the algorithm of the minimum recursive squares with variable forgetting factor. The algorithm was evaluated through a virtual model implemented in Matlab®/Simulink® for the pH neutralization process, widely used by scientific and technical literature to investigate the identification algorithms, process control and simulation of nonlinear systems and variants in time. The fuzzy identification algorithm proposed and implemented in this work, used as a virtual sensor of pH, provided very interesting results when compared with other modeling technique of the literature regarding the response time, error prediction, adaptive capacity and number of samples necessary for the training phase / Doutor

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:05:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 3863.pdf: 3890839 bytes, checksum: 2673ad557bc976e88a3245a8854caa82 (MD5) Previous issue date: 2011-05-31 / This research presents the Chem-Risk approach which is applied to chemical food safety domain, in order to circumvent a problem often encountered: data with little semantic or presenting low quality results that lead to results of low quality, unreliable and therefore inadequate to the reality of domain analyzed. In response to this purpose, the approach creates a Flexible Base Platform to properly pre-process the results of laboratory tests in agricultural food, allowing so many other variables, here considered as food risk factors, are observed in this analysis. Managed by the platform, the concepts of fuzzy logic and ontologies enable the incorporation of new risk factors, improve data quality and produce a superior technical expertise to that offered by traditional approaches used in the context of Brazilian public policies that aim to assess chemical risks and maximize the chemical safety of agricultural food. Due to the complexity and scope required for the ontology, a new approach to ontological engineering is presented. Data mining techniques used here play a key role, helping government officials and experts to extract higher risk levels of non-trivial knowledge, from the superior knowledge provided by the incorporation of fuzzy logic and ontology during the preprocessing step. The results obtained in mining step reveal a more faithfully semantic to the reality of food chemical safety, complement this reality and increase the level of expertise in favor of non-trivial decisions. By the other hand, if there were no proper preprocessing at the semantic level, the results, although apparently correct, would be concealing its false basis and, and thus presenting results completely wrong before the reality of chemical safety of agricultural food worldwide. We believe that what makes our real case study more remarkable is that it helps to improve the health of global population and, by extension, save our own lives. / Esta pesquisa apresenta a abordagem Chem-Risk a qual é aplicada ao domínio mundial da segurança química alimentar, visando contornar um problema freqüentemente encontrado: dados com pouca semântica, apresentando baixa qualidade, que levam a resultados de baixa qualidade, pouco confiáveis e, portanto, inadequados para corretamente expressarem a realidade do domínio analisado. Em atendimento a esta finalidade, a abordagem Chem-Risk cria uma Plataforma Base Flexível para adequadamente pré-processar os resultados das análises laboratoriais em alimentos agropecuários, permitindo que inúmeras outras variáveis, aqui consideradas como fatores de risco alimentar, sejam consideradas nestas análises. Gerenciados por esta plataforma, conceitos da lógica fuzzy e ontologias viabilizam a incorporação dos novos fatores de risco, aprimoram a qualidade dos dados e produzem um conhecimento técnico superior, àquele oferecido pelas abordagens tradicionalmente empregadas no contexto das políticas públicas brasileiras, que visam avaliar os riscos químicos e maximizar a segurança química dos alimentos agropecuários. Devido à complexidade e escopo requeridos para a ontologia, uma nova abordagem de engenharia ontológica é apresentada. As técnicas de mineração de dados aqui empregadas desempenham um papel fundamental, auxiliando as autoridades governamentais e especialistas de risco a extraírem maiores níveis de conhecimentos não-triviais, a partir do conhecimento superior fornecido pela incorporação da lógica fuzzy e ontologia, durante a etapa de préprocessamento dos dados. Os resultados alcançados na etapa de mineração revelam uma semântica mais fidedigna à realidade da segurança química alimentar, complementam esta realidade e ampliam o nível de conhecimento especializado em favor de decisões não triviais. Por outro lado, se não houvesse adequado pré-processamento de dados a nível semântico, os resultados, apesar de aparentemente corretos, estariam encobrindo bases falsas e, portanto, estariam completamente equivocados perante a realidade da segurança química mundial dos alimentos agropecuários. Acreditamos que o que torna o nosso estudo de caso mais notável é que ele ajuda a melhorar a saúde da população mundial e, por extensão, salvar nossas próprias vidas.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:16:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 3831.pdf: 2808815 bytes, checksum: 10129ed59e586d4ad812c746f951e749 (MD5) Previous issue date: 2011-09-29 / This study consists in the application of three market research methodology: The Importance- Performance Matrix and the traditional Kano methods of Attractive Quality and Mandatory and the modified Kano by fuzzy logic. These methods generally are applied to characterize and categorize attributes in order to provide an improvement in such services. As a real referential it was studied the initiative of the extension project Contribuinte da Cultura , managed by Foundation of Institutional Support to the Scientific and Technological Development of the Federal University of São Carlos. The project is an initiative without lucrative ends, focused on the feasibility to carry out cultural events for the public of the São Carlos city and region. In this work the three methods combination is explored as an integrate approach of collection and data analyses, aiming at the biggest information details in the process of decision making. The Matrix Importance-performance, proposed by Martilla and James (1977), relates the importance of each one of the main characteristics associates to a product or service with the performance of each one of them, under consumer point of view. The traditional Kano methods (KANO, 1984) or modified Kano (LEE E HUANG, 2009) provides characteristics categorization in: must-be attributes (which are basics and mandatory in a product/service), unidimentional attributes (that they are those were the satisfaction of the customer is proportional to its level of performance) and attractive attributes (which are considerate the key for the customer satisfactions). The complementary analysis applying Kano method modified for the fuzzy logic was incorporated by presenting results more complete when comparative with the tradition method. The application of the three methods in the research involving 320 participants or not of extension project of Contribuinte da Cultura of the Federal University of São Carlos supplied to subsidies the improvement and magnifying of the target of the project, by means of the attainment of referring information to the perceptions of the characteristics observed for the contributors and not contributing of the extension project. This study showed that the considered methods assist for being used as instruments for the conduction and reinforcement of projects such as the Contribuinte da Cultura . Thus, the research indicated the extension project managers should keep their efforts on the characteristics free events , constant frequency in performing events , discount for contributor in events , uninterrupted electronic publicizing , shows with renowned personalities , shows with capacited artists out of the media , shows with local and regional talents , and projects in association between university and community , since those characteristics were classified as attractive or 8 unidimentional and presents well performance in the opinion of the most associate. Meanwhile the characteristic projects directed to the needy community of the city also it was evaluated as unidimentional, but it didn t result in higher performance. / Este trabalho consiste na aplicação de três métodos de pesquisa de mercado: a matriz importância versus desempenho e os métodos Kano tradicional de Qualidade Atrativa e Obrigatória e o Kano modificado pela lógica fuzzy. Esses métodos são geralmente empregados para caracterizar e categorizar atributos que possibilitem a melhoria de determinados serviços. Como referencial de realidade foi estudado a iniciativa do projeto de extensão Contribuinte da Cultura , administrado pela Fundação de Apoio Institucional ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico da Universidade Federal de São Carlos. O projeto Contribuinte da Cultura é uma iniciativa sem fins lucrativos, cujo objetivo é possibilitar a realização de eventos culturais para o público da cidade de São Carlos e região. Nesta pesquisa é explorada a combinação dos três métodos como uma abordagem integrada de coleta e análise de dados, visando o maior detalhamento da informação no processo de tomada de decisões. A matriz importância versus desempenho, proposta por Martilla e James (1977), relaciona a importância de cada uma das principais características associadas a um produto ou serviço com o desempenho de cada uma delas, sob o ponto de vista do consumidor. Os métodos Kano tradicional (KANO et al, 1984) ou Kano modificado (LEE, HUANG, 2009) propiciam a categorização das características em: atributos obrigatórios (que são básicos e obrigatórios em um produto/serviço), atributos unidimensionais (que são aqueles em que a satisfação do cliente é proporcional ao seu nível de desempenho) e atributos atrativos (que são os atributos chave para a satisfação do cliente). A análise complementar utilizando o método Kano modificado pela lógica fuzzy foi incorporada por apresentar resultados mais completos quando comparados com os fornecidos pelo método tradicional. A aplicação dos três métodos na pesquisa envolvendo 312 participantes ou não do projeto de extensão Contribuinte da Cultura da Universidade Federal de São Carlos forneceu subsídios para o aprimoramento e ampliação do escopo do projeto, por meio da obtenção de informações referentes às percepções das características observadas pelos contribuintes e não contribuintes do projeto de extensão. Este estudo demonstrou que os métodos propostos auxiliam por serem utilizados como instrumentos para a condução e fortalecimento de projetos como o da extensão Contribuinte da Cultura . Assim como, a pesquisa indicou que os gestores do projeto de extensão pesquisado deveriam manter o bom trabalho nas características, eventos gratuitos , frequência constante na realização de eventos , desconto para os contribuintes nos eventos realizados , constante divulgação eletrônica , programação com personalidades consagradas , programação com artistas de qualidade que estão fora da mídia , programação com talentos locais e regionais e projetos com ligação entre a universidade e comunidade , visto que essas foram classificadas como atrativas ou unidimensionais e apresentam um bom desempenho na opinião dos filiados do projeto. Já a característica projetos direcionados a comunidade carente da cidade também foi avaliada como unidimensional, mas não apresentou um desempenho superior.

Made available in DSpace on 2016-08-17T18:39:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 1987.pdf: 5261399 bytes, checksum: 920886ee9cea1dbc89f0650419ab17e9 (MD5) Previous issue date: 2008-07-11 / Financiadora de Estudos e Projetos / Biotechnology has presented, in the last years, a rapidly growing development. New biotechnological industrial processes are constantly introduced using different microorganisms and/or enzymes. In this context, the application of process control and optimization techniques has become a need for biotechnological based industry. A technological approach was developed in this dissertation to bioreactor monitoring and control operating in fed-batch model to produce the penicillin enzyme G acilase (PGA) by means of wild cepa of the microorganism Bacillus megaterium. This enzyme is of great industrial importance, being used in the manufacture of semi-synthetic β-lactamic antibiotics. This case study presents the main difficulties faced in the control of biological processes in general: the variability of kinetic parameters and the limited availability of on-line information. In order overcome these difficulties, a unconventional architecture was proposed for a dynamic and adaptive controller using filters, some of them developed in this work, and applying Computational Intelligence (CI) methodologies both in direct and hybrid form. The inference for the microbial concentration (Cx) state variable, a very relevant objective for the logic of the controller, was performed by a softsensor that had as input the filtered values of the sensors signals of the molar fractions of CO2 (yco2) and O2 (yo2) in the effluent gases, of the air feeding flow and of agitation velocity. The respiratory quotient (RQ), calculated from these data, was also used by the algorithms of the software developed here. For the Cx inference, the softsensor employed a hybrid intelligent system (HIS) composed by a neural networks ensemble (RNE) and a fuzzy rule based system (FRBS). These techniques were structured to complement each other such that the RNE infers the microbial concentration (Cx) capturing real-time process data (empirical knowledge) and the FRBS corrects this inferred value using phenomenological based knowledge. The obtained results demonstrated a more robust inference by using this architecture, even supporting some degree of extrapolation. Another important operational parameter is the definition of the initial and final instants of feeding flow of supplemental. In order to meet this goal, a logic was employed that is able to accurately predict this moments, using the CO2 (yco2) molar fraction signal, filters and adaptive fuzzy sets. / A Biotecnologia tem apresentado nos últimos anos um grande e rápido desenvolvimento. Constantemente novos processos biotecnológicos industriais são introduzidos, utilizando diferentes microrganismos e/ou enzimas. Neste contexto, a aplicação de técnicas de otimização e controle de processos tornou-se uma necessidade para a indústria de base biotecnológica. Uma abordagem tecnológica foi desenvolvida nesta dissertação para monitoração e controle de um biorreator, operando em batelada alimentada ( fed-batch ), para produção da enzima penicilina G acilase (PGA) por cepa selvagem do microrganismo Bacillus megaterium Essa enzima é de grande importância industrial, sendo empregada na manufatura de antibióticos β-lactâmicos semi-sintéticos. Este estudo de caso apresenta as principais dificuldades encontradas no controle de processos biológicos em geral: variabilidade dos parâmetros cinéticos e limitada disponibilidade de informação on-line. Para superar estas dificuldades foi proposta uma arquitetura não convencional para um controlador dinâmico e adaptativo utilizando filtros, alguns desenvolvidos neste trabalho, e aplicando metodologias da Inteligência Computacional (IC), tanto de forma direta como híbrida. A inferência da variável de estado concentração microbiana (Cx), objetivo muito importante para a lógica do controlador, foi realizada por um softsensor que teve como entrada valores filtrados dos sinais dos sensores das frações molares de CO2 (yco2) e O2 (yo2) nos gases efluentes, da vazão de alimentação de ar e da velocidade de agitação. O quociente respiratório (RQ), calculado a partir desses dados, foi também utilizado pelos algoritmos do software aqui desenvolvido. Para a inferência de Cx, o softsensor empregou um sistema híbrido inteligente (SHI) composto por um comitê de redes neurais artificiais (CRNAs) e por um sistema fuzzy baseado em regras (SFBR). Essas técnicas foram estruturadas de modo a se complementarem, pois o CRNAs infere a concentração microbiana (Cx) capturando dados do processo em tempo real (conhecimento empírico), e o SFBR corrige esse valor inferido utilizando conhecimento com base fenomenológica. Os resultados obtidos mostraram uma inferência mais robusta ao se utilizar esta arquitetura, suportando inclusive algum grau de extrapolação. Outro parâmetro operacional importante é a definição dos momentos de início e fim da vazão de alimentação de meio suplementar. Para alcançar esse objetivo, foi empregada lógica que foi capaz de prever estes momentos com acuidade, utilizando o sinal de fração molar de CO2 (yco2), filtros e conjuntos fuzzy adaptativos.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:56:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissRCT.pdf: 1458533 bytes, checksum: 6c1138afcca0a441294e37a2f4feaffb (MD5) Previous issue date: 2007-08-08 / Sugar cane can be considered one of the main crop in the state of São Paulo, both for its contribution to the gross profits of the entire state harvest and the extent of the agricultural land it occupies. Recent figures show that the Brazilian sugar and alcohol industry park has 304 active industries, in addition to 40 new ones in implementation phase. The enlargement of that sector and its growing interest in new technologies represent a favorable context in developing and studying processes related with sugar and alcohol production among universities. This study focuses on the main stage in the sugar production process, the crystallization stage, in an attempt to better understand the deficiencies associated to the equipment where such stage is processed, known as crystallizer (or batch vacuum pan). In addition, more effective control strategies are also sought. A dynamic model of an industrial batch crystallizer was designed using the mass balance classical approach. The open-loop dynamic model simulation results were compared to real data taken from the supervisory system and laboratorial analysis, both information got in an industry located in the middle west of São Paulo state, the Usina Barra Grande. The model comprised a non-linear system of differential-algebraic equations. The mass balance that was adopted, in spite using severe hypotheses, generated good predictions for the equipment s state variables. The analysis of the data from the mentioned industry has shown that the operational stability of the equipment is affected by the crystallizer s automatic control routines. Besides the model, a control software was also build, aiming initially closedloop dynamic model simulation and the firsts adjusts in the new control strategies. After that, the control software had its behavior assessed in real operation time, replacing the more problematic controls in the equipment s programmable logical controller. The control software was encoded in VISUAL BASIC and comprised two control modes: a proportional-integral (PI) mode and a fuzzy mode. The crystallization stage was followed up by means of a graphical interface, where the main process informations were visually available. The informations were stored during the crystallization stage and, in the end, were saved in a text file, to guarantee future analysis. The fuzzy algorithm was created on MATLAB and it was compiled in a dynamic linked library format, which allowed its access by the control software. The tests with the control software were developed in two periods of time. The first period tests were made with the proportional-integral control mode and the second period tests were made with the fuzzy control mode. Both control modes generated extremely satisfying results. There were savings in the batch times, a reduction in the oscillation of the manipulated variables and a decrease in the error between the main controlled variable and its setpoint, when the tests results were compared with data from the actual control. / A cana-de-açúcar pode ser considerada uma das principais culturas do estado de São Paulo, devido à sua contribuição para o valor bruto da produção agrícola e também para a ocupação da área de plantio. Dados recentes informam que o parque sucroalcooleiro nacional é formado por 304 indústrias em atividade e mais 40 novas indústrias em fase de implantação. A expansão do setor e o interesse crescente do mesmo por novas tecnologias são fatores que contribuem para o desenvolvimento e o estudo de processos relacionados com a produção de açúcar e álcool dentro das universidades. Este trabalho faz um estudo sobre a principal etapa do processo de produção de açúcar, a etapa de cristalização, na busca do entendimento das deficiências relacionadas à operação do equipamento onde se dá a mesma, o cristalizador (ou cozedor a vácuo), e também na busca de estratégias de controle mais eficazes. Um modelo dinâmico de cristalizador industrial batelada foi concebido usando a abordagem clássica de balanço de massa. Os resultados da simulação do modelo em malha aberta foram comparados com dados reais retirados do sistema de supervisão e com análises laboratoriais de amostras, ambas as informações obtidas em uma indústria do interior do estado de São Paulo, a Usina Barra Grande. O modelo era formado por um sistema não-linear de equações algébrico-diferenciais. O balanço de massa adotado, apesar de utilizar hipóteses severas, conseguiu gerar boas predições para as variáveis de estado do equipamento. A análise dos dados da indústria indicou que a estabilidade operacional estava sendo prejudicada pelas rotinas de controle automático do cristalizador. Além do modelo, desenvolveu-se também um programa de controle que possibilitou, inicialmente, simulações do modelo dinâmico em malha fechada e ajustes iniciais nas novas estratégias de controle. Depois, o programa de controle teve seu desempenho testado em tempo real de operação, substituindo parte dos controles existentes no controlador lógico-programável do equipamento. O programa de controle foi codificado no aplicativo VISUAL BASIC e consistiu de dois modos de controle: modo proporcional-integral (PI) e modo fuzzy. O acompanhamento da etapa de cristalização foi feito pela interface gráfica do programa, onde as principais informações do processo estavam visualmente disponíveis. As informações eram armazenadas ao longo da etapa e, ao final, eram salvas num arquivo texto para permitir análise posterior. O algoritmo fuzzy foi criado no MATLAB e compilado em forma de biblioteca de ligação dinâmica, o que possibilitou seu acesso pelo programa de controle. Os testes com o programa de controle foram realizados em dois períodos. Os testes do primeiro período foram feitos com o modo de controle proporcional-integral e os testes do segundo período foram feitos com o modo de controle fuzzy. Ambos os modos do programa de controle apresentaram resultados bastante satisfatórios. Houve encurtamento dos tempos de ciclo, redução da oscilação da variável manipulada e diminuição do erro entre a principal variável controlada e seu setpoint, quando os resultados dos testes são comparados com dados do controle atual.