Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Departamento de Engenharia Mecânica, 2010. / Submitted by Raquel Viana (tempestade_b@hotmail.com) on 2011-06-02T20:27:33Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Alvaro Antonio Patinõ.pdf: 1717328 bytes, checksum: 05e32790a3cb78498436825467b0d4fd (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(tempestade_b@hotmail.com) on 2011-07-03T20:51:42Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação_Alvaro Antonio Patinõ.pdf: 1717328 bytes, checksum: 05e32790a3cb78498436825467b0d4fd (MD5) / Made available in DSpace on 2011-07-03T20:51:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação_Alvaro Antonio Patinõ.pdf: 1717328 bytes, checksum: 05e32790a3cb78498436825467b0d4fd (MD5) / Grupos de elevadores são normalmente encontrados em edifícios comerciais e seu controle pode ser feito de diversas formas, incluindo desde o simples atendimento da chamada de pavimento pelo elevador que esteja mais próximo até a seleção, por meio da avaliação de múltiplos critérios, daquele que apresente a maior aptidão para atender à chamada. Nesse contexto, este trabalho tem por objetivo principal estudar a aplicação de técnicas de controle nebuloso para definir as prioridades de atribuição de elevadores para o atendimento de chamadas de pavimento, considerando um sistema moderno em que se tem o conhecimento prévio do destino de cada chamada e utilizando uma arquitetura de automação industrial para a implementação do sistema de controle do grupo de elevadores (EGCS – Elevator Group Control System). A metodologia adotada neste trabalho consistiu de realizar uma ampla pesquisa sobre os EGCS’s atualmente existentes, entender seu funcionamento e extrair de cada sistema analisado as vantagens específicas de cada estratégia e uni-las em um novo modelo baseado em técnicas de controle nebuloso. Desenvolveu-se então um controlador nebuloso com três entradas, relacionadas à distância, à disponibilidade de carga e ao tempo de espera dos passageiros, e uma saída relacionada à prioridade atribuída a cada elevador. Para a realização de testes de desempenho do sistema de controle, foi necessário desenvolver um simulador do comportamento de elevadores, o qual foi implementado por meio de um emulador de CLP, e um sistema gerador de chamadas de pavimento, o qual era responsável por gerar,com base em técnicas probabilísticas, os tempos de ocorrência das chamadas de pavimento. Desenvolveu-se ainda um software cliente OPC (OLE for Process Control) por meio do qual se fez possível capturar as informações da dinâmica dos elevadores, implementado no emulador de CLP, e realimentá-las. Além disso, incluíram-se no sistema cliente o controlador nebuloso e as rotinas de gerenciamento de dados necessárias à realização da simulação do tráfego de elevadores. Para o desenvolvimento do sistema cliente, utilizou-se a linguagem unificada de modelagem (UML), a qual descreve com diagramas padronizados o desenvolvimento do simulador e a interação com os diferentes componentes do sistema de simulação. Com base no sistema desenvolvido, realizaram-se simulações em um estudo de caso com diversos fluxos de passageiros e os resultados foram comparados com resultados de sistemas semelhantes publicados na literatura. O sistema de controle desenvolvido mostrou um desempenho compatível com o observado na literatura. _______________________________________________________________________________ ABSTRACT / Elevator groups are normally used in commercial buildings and their control can be carried out in different ways, for instance by using the nearest elevator for attending the hall calls or by using a selection process, which evaluates multiple criteria in order to compute the most suitable elevator. From this point of view, the main objective of this work is the analysis and application of fuzzy control techniques in order to define the attribution elevator priorities for attending the hall calls. This work considers a DCS (Destination Control System), which provides the control system with an a-priori knowledge of the desired floor for each hall call. Also, it makes use of an industrial automation architecture for implementing the elevator group control system (EGCS). The methodology applied in this work considers several stages, as follow: At the first stage, the background and the state of art regarding EGCS’s was analyzed in order to extract the main advantages of each control strategy used nowadays for proposing an unified model based on fuzzy logic. Secondly, a fuzzy controller was developed. It uses as inputs the distance, the elevator load availability and the passenger waiting time and outputs the suitable value of each elevator for attending the hall call. In order to validate the performance of the elevator system an elevator group simulator was developed. The elevator group dynamics was implemented using a PLC emulator and a hall call generation system was developed. This is responsible for creating a list of times when the hall calls are expected to occur based on probabilistic techniques. Additionally, an OPC (OLE for Process Control) client software was developed, which can be used for reading and feeding back all the dynamic information of the elevators. On the other hand, the client system includes the fuzzy controller and the data management routines used for performing the simulation traffic of the elevators. The UML (Unified Modeling Language) was used for implementing the client system. Such a language uses standard diagrams for describing the simulator development and the interaction between the different components of the simulator system. A case study with various passenger flows was used for simulation purposes and the achieved results were compared with the results reported in the literature, demonstrating a compatible performance of the proposed elevator control system.

Controle de processos é uma das muitas aplicações que aproveitam as vantagens do uso da teoria de conjuntos nebulosos. Nesse tipo de aplicação, o controlador é, geralmente, embutido no dispositivo controlado. Esta dissertação propõe uma arquitetura reconfigurável eficiente para controladores nebulosos embutidos. A arquitetura é parametrizável, de tal forma, que permite a configuração do controlador para que este possa ser usado na implementação de qualquer aplicação ou modelo nebuloso. Os parâmetros de configuração são: o número de variáveis de entrada (N); o número de variáveis de saída (M); o número de termos linguísticos (Q); e o número total de regras (P). A arquitetura proposta proporciona também a configuração das características que definem as regras e as funções de pertinência de cada variável de entrada e saída, permitindo a escalabilidade do projeto. A composição das premissas e consequentes das regras são configuráveis, de acordo com o controlador nebuloso objetivado. A arquitetura suporta funções de pertinência triangulares, mas pode ser estendida para aceitar outras formas, do tipo trapezoidal, sem grandes modificações. As características das funções de pertinência de cada termo linguístico, podem ser ajustadas de acordo com a definição do controlador nebuloso, permitindo o uso de triângulos. Virtualmente, não há limites máximos do número de regras ou de termos linguísticos empregados no modelo, bem como no número de variáveis de entrada e de saída. A macro-arquitetura do controlador proposto é composta por N blocos de fuzzificação, 1 bloco de inferência, M blocos de defuzzificação e N blocos referentes às características das funções de pertinência. Este último opera apenas durante a configuração do controlador. A função dos blocos de fuzzificação das variáveis de entrada é executada em paralelo, assim como, os cálculos realizados pelos blocos de defuzzificação das variáveis de saída. A paralelização das unidades de fuzzificação e defuzzificação permite acelerar o processo de obtenção da resposta final do controlador. Foram realizadas várias simulações para verificar o correto funcionamento do controlador, especificado em VHDL. Em um segundo momento, para avaliar o desempenho da arquitetura, o controlador foi sintetizado em FPGA e testado em seis aplicações para verificar sua reconfigurabilidade e escalabilidade. Os resultados obtidos foram comparados com os do MATLAB em cada aplicação implementada, para comprovar precisão do controlador. / Process control is one of the many applications that benefits from fuzzy control. In this kind of application, the controller is usually embedded in the controlled device. This dissertation proposes a reconfigurable architecture for efficient embedded fuzzy controllers. The architecture is customizable, as it allows the controller configuration to be used to implement any fuzzy model. The configuration parameters are: the number of input variables (N); the number of output variables (M); the number of linguistic terms (Q); and the total number of rules (P). The proposed architecture also enables the configuration of the characteristics that define the rules and membership functions of each input and output variable, allowing for an optimal scalability of the project. The composition of the antecedent and consequent of the rules are configurable, according to the fuzzy model that is being implemented. A priori, the architecture supports triangular membership functions, but it can be extended to accommodate other forms, such as trapezium, without major modifications. The characteristics of the lines, forming the membership functions of the linguistic terms, can be adjusted according to the definition of the fuzzy model, allowing the use of non-isosceles and isosceles triangles. Virtually, there are no limits on the number of rules or linguistic terms used in the model, as well as the number of input and output variables. The macro-architecture of the proposed controller is composed of N fuzzification blocks, 1 inference block, M defuzzification blocks and N blocks to handle the characteristics of the membership functions. This block operates only during the controller setup. The work done by the fuzzification blocks of the input variables is executed in parallel, as well as the computation performed by the defuzzification blocks of the output variables. The duplication of the fuzzification and defuzzification blocks accelerates the process of yielding the final response of the controller. Several simulations were performed to verify the correct operation of the controller, which is specified in VHDL. In a second stage, to evaluate the controller performance, the architecture was synthesized into a FPGA and tested with six applications to verify the reconfigurability and scalability of the design. The results obtained were compared with the ones obtained from MATLAB for each of the implemented applications, to demonstrate the accuracy of the controller.

Controle de processos é uma das muitas aplicações que aproveitam as vantagens do uso da teoria de conjuntos nebulosos. Nesse tipo de aplicação, o controlador é, geralmente, embutido no dispositivo controlado. Esta dissertação propõe uma arquitetura reconfigurável eficiente para controladores nebulosos embutidos. A arquitetura é parametrizável, de tal forma, que permite a configuração do controlador para que este possa ser usado na implementação de qualquer aplicação ou modelo nebuloso. Os parâmetros de configuração são: o número de variáveis de entrada (N); o número de variáveis de saída (M); o número de termos linguísticos (Q); e o número total de regras (P). A arquitetura proposta proporciona também a configuração das características que definem as regras e as funções de pertinência de cada variável de entrada e saída, permitindo a escalabilidade do projeto. A composição das premissas e consequentes das regras são configuráveis, de acordo com o controlador nebuloso objetivado. A arquitetura suporta funções de pertinência triangulares, mas pode ser estendida para aceitar outras formas, do tipo trapezoidal, sem grandes modificações. As características das funções de pertinência de cada termo linguístico, podem ser ajustadas de acordo com a definição do controlador nebuloso, permitindo o uso de triângulos. Virtualmente, não há limites máximos do número de regras ou de termos linguísticos empregados no modelo, bem como no número de variáveis de entrada e de saída. A macro-arquitetura do controlador proposto é composta por N blocos de fuzzificação, 1 bloco de inferência, M blocos de defuzzificação e N blocos referentes às características das funções de pertinência. Este último opera apenas durante a configuração do controlador. A função dos blocos de fuzzificação das variáveis de entrada é executada em paralelo, assim como, os cálculos realizados pelos blocos de defuzzificação das variáveis de saída. A paralelização das unidades de fuzzificação e defuzzificação permite acelerar o processo de obtenção da resposta final do controlador. Foram realizadas várias simulações para verificar o correto funcionamento do controlador, especificado em VHDL. Em um segundo momento, para avaliar o desempenho da arquitetura, o controlador foi sintetizado em FPGA e testado em seis aplicações para verificar sua reconfigurabilidade e escalabilidade. Os resultados obtidos foram comparados com os do MATLAB em cada aplicação implementada, para comprovar precisão do controlador. / Process control is one of the many applications that benefits from fuzzy control. In this kind of application, the controller is usually embedded in the controlled device. This dissertation proposes a reconfigurable architecture for efficient embedded fuzzy controllers. The architecture is customizable, as it allows the controller configuration to be used to implement any fuzzy model. The configuration parameters are: the number of input variables (N); the number of output variables (M); the number of linguistic terms (Q); and the total number of rules (P). The proposed architecture also enables the configuration of the characteristics that define the rules and membership functions of each input and output variable, allowing for an optimal scalability of the project. The composition of the antecedent and consequent of the rules are configurable, according to the fuzzy model that is being implemented. A priori, the architecture supports triangular membership functions, but it can be extended to accommodate other forms, such as trapezium, without major modifications. The characteristics of the lines, forming the membership functions of the linguistic terms, can be adjusted according to the definition of the fuzzy model, allowing the use of non-isosceles and isosceles triangles. Virtually, there are no limits on the number of rules or linguistic terms used in the model, as well as the number of input and output variables. The macro-architecture of the proposed controller is composed of N fuzzification blocks, 1 inference block, M defuzzification blocks and N blocks to handle the characteristics of the membership functions. This block operates only during the controller setup. The work done by the fuzzification blocks of the input variables is executed in parallel, as well as the computation performed by the defuzzification blocks of the output variables. The duplication of the fuzzification and defuzzification blocks accelerates the process of yielding the final response of the controller. Several simulations were performed to verify the correct operation of the controller, which is specified in VHDL. In a second stage, to evaluate the controller performance, the architecture was synthesized into a FPGA and tested with six applications to verify the reconfigurability and scalability of the design. The results obtained were compared with the ones obtained from MATLAB for each of the implemented applications, to demonstrate the accuracy of the controller.

Este trabalho apresenta um projeto e implementação de um sensor virtual (soft sensor) "embedded", ou seja, um módulo de hardware genérico e autônomo, o qual pode ser utilizado em diversos processos complexos, nos quais uma determinada variável de interesse não possa ser diretamente medida por sensores convencionais. O hardware é baseado em um processador digital de sinais da família TMS320, com a adição de circuitos de instrumentação, como interface de entrada e saída em padrões industriais (0..10V, 4..20mA), conversores A/D e D/A, entre outros. A implementação do sensor virtual em hardware foi constituída basicamente de três etapas. A primeira consistiu no treinamento do modelo, realizado off-line, utilizando um microcomputador PC e o software Matlab. Neste trabalho, o modelo nebuloso obtido possui uma estrutura do tipo Takagi-Sugeno e os antecedentes são definidos com base no algoritmo de clusterização FCM. Em uma segunda etapa, o modelo de sensor obtido foi validado no PC, comparando-se sua saída com a do sensor "real". Finalmente, a terceira etapa consistiu em traduzir e implementar o modelo no formato do processador digital de sinais. O firmware contém então o modelo obtido e opera on-line, estimando a variável desejada a partir de outra(s) variável(eis) disponível(eis). Os testes foram realizados empregando-se uma planta simulada de neutralização de pH. / This work presents a design and implementation of an embedded soft sensor, i. e., a generic and autonomous hardware module, which can be used in many complex plants, wherein a certain variable can not be measured directly by convencional sensors. The hardware is based on a digital signal processor of TMS320 family, with the addition of instrumentation circuits, like industrial standard i/o interface (0..10V, 4..20mA), A/D and D/A converters, among other ones. The implementation of the embedded soft sensor basically consisted of three steps. The first one was the model training, done off-line, using a PC microcomputer and Matlab software. In this work, the obtained fuzzy model has a Takagi-Sugeno structure and the antecedents are defined based on the FCM clustering algorithm. In a second step, the obtained sensor model was validated in PC environment, comparing its output with the "real" sensor output. Finally, the third step consisted of translating and implementing the model to the digital signal processor format. The firmware so contains the obtained model and runs on-line, estimating the target variable from other available ones. The tests have been performed using a simulated pH neutralization plant.

Este trabalho apresenta um projeto e implementação de um sensor virtual (soft sensor) "embedded", ou seja, um módulo de hardware genérico e autônomo, o qual pode ser utilizado em diversos processos complexos, nos quais uma determinada variável de interesse não possa ser diretamente medida por sensores convencionais. O hardware é baseado em um processador digital de sinais da família TMS320, com a adição de circuitos de instrumentação, como interface de entrada e saída em padrões industriais (0..10V, 4..20mA), conversores A/D e D/A, entre outros. A implementação do sensor virtual em hardware foi constituída basicamente de três etapas. A primeira consistiu no treinamento do modelo, realizado off-line, utilizando um microcomputador PC e o software Matlab. Neste trabalho, o modelo nebuloso obtido possui uma estrutura do tipo Takagi-Sugeno e os antecedentes são definidos com base no algoritmo de clusterização FCM. Em uma segunda etapa, o modelo de sensor obtido foi validado no PC, comparando-se sua saída com a do sensor "real". Finalmente, a terceira etapa consistiu em traduzir e implementar o modelo no formato do processador digital de sinais. O firmware contém então o modelo obtido e opera on-line, estimando a variável desejada a partir de outra(s) variável(eis) disponível(eis). Os testes foram realizados empregando-se uma planta simulada de neutralização de pH. / This work presents a design and implementation of an embedded soft sensor, i. e., a generic and autonomous hardware module, which can be used in many complex plants, wherein a certain variable can not be measured directly by convencional sensors. The hardware is based on a digital signal processor of TMS320 family, with the addition of instrumentation circuits, like industrial standard i/o interface (0..10V, 4..20mA), A/D and D/A converters, among other ones. The implementation of the embedded soft sensor basically consisted of three steps. The first one was the model training, done off-line, using a PC microcomputer and Matlab software. In this work, the obtained fuzzy model has a Takagi-Sugeno structure and the antecedents are defined based on the FCM clustering algorithm. In a second step, the obtained sensor model was validated in PC environment, comparing its output with the "real" sensor output. Finally, the third step consisted of translating and implementing the model to the digital signal processor format. The firmware so contains the obtained model and runs on-line, estimating the target variable from other available ones. The tests have been performed using a simulated pH neutralization plant.

Submitted by Maria Aparecida (cidazen@gmail.com) on 2017-08-24T11:30:17Z No. of bitstreams: 1 Fernanda Lima.pdf: 9275191 bytes, checksum: 7f56bba066e97503f4da03ab7ab861c9 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-24T11:30:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Fernanda Lima.pdf: 9275191 bytes, checksum: 7f56bba066e97503f4da03ab7ab861c9 (MD5) Previous issue date: 2015-08-31 / A fuzzy project Takagi-Sugeno (TS) with robust stability based on the specifications of the gain and phase margins via multi-objective genetic algorithm in continuos time domain is proposed in this master thesis. A Fuzzy C-means (FCM) clustering algorithm is used to estimate the antecedent parameters and rules number of a fuzzy TS model by means of the input and output experimental data of the plant to be controlled, while minimum squares algorithm estimate the consequent parameters. A multi-objective genetic strategy is defined to adjust the parameters of a fuzzy PID controller, so that, the gain and phase margins of the fuzzy control system are close to the specified values. Two theorems are proposed to analyse the necessary and sufficient conditions for the fuzzy PID controller design to ensure the robust stability in the close-loop control. The fuzzy PID controller was simulated in the Simulink environment and compared with lead and delay compensator. Experimental results obtained in a control platform in real time to validation the methodology proposed are presented and compared with fuzzy PID controller obtained by the Ziegler Nichols method. The results demonstrate the effectiveness and practical feasibility of the proposed methodology. / Um projeto de controle nebuloso Takagi-Sugeno(TS) com estabilidade robusta baseado nas especificações das margens de ganho e fase via algoritmo genético multiobjetivo no domínio do tempo contínuo é proposto nesta dissertação. Um algoritmo de agrupamento Fuzzy C-Means (FCM) é usado para estimar os parâmetros do antecedente e o número da regras de um modelo nebuloso TS, por meio dos dados experimentais de entrada e de saída da planta a ser controlada, enquanto que o algoritmo de mínimos quadrados estima os parâmetros do consequente. Uma estratégia genética multiobjetiva é definida para ajustar os parâmetros de um controlador PID nebuloso, de modo que, as margens de ganho e fase do sistema de controle nebuloso estejam próximos dos valores especificados. São propostos dois teoremas que analisam as condições necessárias e suficientes para o projeto do controlador PID nebuloso de modo a garantir a estabilidade robusta na malha de controle. O controlador PID nebuloso foi simulado no ambiente Simulink e comparado com compensadores de avanço e de atraso e os resultados analisados. Resultados experimentais obtidos em uma plataforma de controle, em tempo real, para validação da metodologia proposta são apresentados e comparado com controlador PID nebuloso obtido pelo método de Ziegler Nichols. Os resultados obtidos demonstram a eficácia e viabilidade prática da metodologia proposta.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao Joabe Amaral.pdf: 1492594 bytes, checksum: 667940ee64ccf9cbf29cbf0ed1db27a0 (MD5) Previous issue date: 2012-02-27 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / In this dissertation, a robust fuzzy PID Takagi-Sugeno control methodology based on gain and phase margins specifications for dynamic systems with time delay in continuous time domain is proposed. A fuzzy model based on the Takagi-Sugeno structure is used to represent the dynamic system to be controlled. Thus, from the input and output data of the dynamic system, the Gustafson-Kessel fuzzy clustering algorithm is used to estimate the parameters of the antecedent proposition (input space) and the rules number of the fuzzy model, while the least mean squares algorithm is used to estimate the parameters of the sub-linear models of the consequent proposition (output space) of the fuzzy model. A mathematical formulation based on PDC (parallel and distributed compensation) strategy is defined from the gain and phase margins specifications for the calculation of PID controllers sub-parameters, in the robust fuzzy PID controller rule base, the linear sub-models parameters of the dynamic system model fuzzy rule base to be controlled. An analysis of necessary and sufficient conditions for robust fuzzy PID controller design, with the proposal of one axiom and two theorems are presented. Computational results to validation of the proposal compared to others control methods widely cited in the literature, with the application in the angular position control of a robotic manipulator, are also presented. / Nesta dissertação é proposta uma metodologia de controle PID nebuloso robusto baseado nas especificações das margens de ganho e fase, para sistemas dinâmicos com atraso, no domínio do tempo contínuo. Um modelo nebuloso com estrutura Takagi-Sugeno é utilizado para representar o sistema dinâmico a ser controlado. Assim, a partir dos dados de entrada e saída do sistema dinâmico, o algoritmo de agrupamento nebuloso Gustafson-Kessel é utilizado para estimar os parâmetros da proposição no antecedente (espaço de entrada) e o número de regras do modelo nebuloso, enquanto que o algoritmo de mínimos quadrados é utilizado para estimar os parâmetros dos sub-modelos lineares da proposição no consequente (espaço de saída) do modelo nebuloso. Uma formulação matemática fundamentada na estratégia de Compensação Paralela e Distribuída (PDC) é definida, a partir das especificações das margens de ganho e fase, para o cálculo dos parâmetros dos sub-controladores PID, na base de regras do controlador PID nebuloso robusto, em função dos parâmetros dos sub-modelos lineares na base de regras do modelo nebuloso do sistema dinâmico a ser controlado. Uma análise das condições necessárias e suficientes de projeto do controlador PID nebuloso robusto, com a proposta de um axioma e dois teoremas, são apresentados. Resultados computacionais para a validação da metodologia proposta comparada a dois métodos de controle nebuloso propostos por Teixeira e Zak (1999) e Wang, Tanaka e Griffin (1996), amplamente utilizados na literatura, com aplicação ao problema de controle de posição angular de um manipulador robótico, também são apresentados.

Os Quadros de Mahoney, aqui denominados de Método de Mahoney Tradicional, quando aplicados a cidades localizadas entre duas regiões climáticas distintas apresentam recomendações de projeto contraditórias, pois para dois grupos de dados climáticos estatisticamente iguais de uma mesma cidade chegou-se a recomendações de projeto controversas, devido a uma pequena diferença entre a média dos dados climáticos dos dois grupos. A remodelagem desse método desenvolvida por Harris, através da aplicação da Teoria dos Sistemas Nebulosos, aprimorou o método, permitindo a obtenção de recomendações mais consistentes para esse tipo de cidade. Neste trabalho será apresentada a análise mais detalhada do método remodelado por Harris, denominado aqui de Método de Mahoney Nebuloso, explorando seus resultados intermediários e comparando com os do Método de Mahoney Tradicional. Para tal, foram escolhidas, como casos de estudo, quatro cidades de regiões diferentes dentro do estado de São Paulo, no intuito de se verificar a caracterização climática dessas cidades através da freqüência dos indicadores climáticos dos dois métodos. Os resultados obtidos nas comparações entre esses dois métodos possibilitaram detectar como e onde ocorrem as falhas do método tradicional e as vantagens em se utilizar o Método de Mahoney Nebuloso, além de uma caracterização mais detalhada do comportamento climático das cidades estudadas, principalmente, com relação à transição entre as estações de verão e inverno. / Mahoney’s Tables, which is denominated herein as Traditional Mahoney’s Method, when applied to the cities located in the transitional area between two different climate region, results in contradictory recommendations for the design of dwellings. This contradiction may be observed when we use two groups of climatic data, that are statistically equal, but with small difference between their mean values. In order to obtain more consistent recommendations for the design, the Mahoney’s Tables were remodeled, by Harris, and improved by applying Fuzzy Systems Theory. This work presents validation analysis of the improved method, which is denominated herein as Fuzzy Mahoney’s Method, based on the comparison between intermediated results obtained by Traditional and Fuzzy Mahoney’s Method. Four cities located in different regions of the São Paulo State are used as cases for the study. The comparisons made clear how and where the traditional method fails. It also shows the advantages of using the Fuzzy Mahoney’s Method, which is able to perform a more detailed characterization of climate, mainly, in the transition between summer and winter.

GUIMARÃES, F. A. Controladores PID auto-ajustável e nebuloso aplicados em plantas industriais. 100 f. 2007. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2007. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2016-03-15T18:44:33Z No. of bitstreams: 1 2007_dis_faguimaraes.pdf: 2002669 bytes, checksum: b4a6d453ffb278803ab30a5af0b7c928 (MD5) / Approved for entry into archive by Marlene Sousa(mmarlene@ufc.br) on 2016-03-18T18:13:59Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2007_dis_faguimaraes.pdf: 2002669 bytes, checksum: b4a6d453ffb278803ab30a5af0b7c928 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-03-18T18:13:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2007_dis_faguimaraes.pdf: 2002669 bytes, checksum: b4a6d453ffb278803ab30a5af0b7c928 (MD5) Previous issue date: 2007-10-01 / With the globalization and the competitiveness in all the levels of the industrial sector, the final product quality search became higher. On the other hand, energy saving became another important factor in modern industry. The consumption of electric energy in the industrial sector represents 45.5% of the total consumption of the country. The motor force represents most of this consumption, arriving to be superior of 80% in the textile, paper and cellulose sectors. This work presents two strategies of control, auto-adjustable PID and fuzzy controller, the objectives are a better final product quality and the energy saving. Ventilation and compression industrials process are used in this work. An analysis of limit cycles’ presence through the descriptive function of the fuzzy controller is carried through, providing a previously validation of fuzzy controller’s parameters by simulations, saving time in the adjust phase. Set-point changes are easily made and on-line, still the process is running, in the two considered controllers. Comparisons of energy consumption are made between the conventional strategies and the two strategies considered in this work. / Com a globalização e a competitividade em todos os níveis do setor industrial, a qualidade do produto final se tornou de importância crescente. Por outro lado, a conservação de energia no setor industrial se tornou outro fator importante na indústria moderna. O consumo de energia elétrica do setor industrial representa 45,5% do consumo total do país. A força motriz representa a maior parte deste consumo, chegando a ser superior a 80% nos setores têxtil, de papel e celulose. Este trabalho apresenta duas estratégias de controle, PID auto-ajustável e controlador nebuloso, e têm como objetivos tanto a qualidade do produto final quanto a eficiência energética. São utilizados processos de ventilação e de compressão em escala industriais. Uma análise da presença dos ciclos limites através da função descritiva do controlador nebuloso é realizada, de forma que os parâmetros do controlador nebuloso podem ser previamente validados através de simulações, poupando tempo na fase de ajuste dos parâmentros do controlador. Mudanças de set-point são facilmente realizadas de forma online e sem que o funcionamento do processo seja descontinuado, nos dois controladores propostos. Comparações quanto ao consumo de energia são realizadas usando as estratégias de controle convencionais e as proposta neste trabalho.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:06:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissFCB.pdf: 1374305 bytes, checksum: cba6e7a987e007ee1406a780864f550d (MD5) Previous issue date: 2005-08-26 / The Quality of Service (QoS) available in the network is the most important parameter for the guarantee of the success in a multimedia transmission [Dressler 2003a]. In the current context of multimedia systems, handle systems to QoS control are essential to the applications have the desired quality in the service accomplishment. The human user of a multimedia application is the initial point of all the considerations regarding QoS, having this that worry about the perceivable effect to this user. Usually, users are not aware on how to specify low-level parameters, such bandwidth, not even to understand numerical values related to measurements of these. Thus, it is necessary that the system provides an abstraction level, so that the user can understand which is the quality of service which the network can offer in a certain instant. Then, the user can decide if he will place the application in execution or not. This work presents a new method to express the Quality of Service (QoS) in a multimedia connection. This method uses discrete values of QoS parameters, establishing a relationship among them through the use of a Fuzzy Genetic Rule-Based System (FGRBS) to obtain a single value that expresses the QoS of the connection. This final value is classified within a predefined QoS specification standard consisting of three sets: Optimal, Acceptable and Unacceptable, resulting in a definition of the Quality of Service in a user-level language. / A Qualidade de Serviço (QoS) disponível na rede é o principal fator para a garantia do sucesso em uma transmissão multimídia [Dressler 2003a]. No contexto atual dos sistemas multimídia, mostra-se imprescindível sistemas que dêem suporte ao controle de QoS, de forma que as aplicações tenham a qualidade desejada na efetivação do serviço. O usuário humano de uma aplicação multimídia é o ponto inicial de todas as considerações a respeito de QoS, tendo esta que se preocupar com os efeitos perceptíveis a esse usuário. Sabe-se que ele normalmente não tem condições de especificar parâmetros de baixo nível, como largura de banda, nem mesmo de entender valores numéricos relativos a medições dos mesmos. Assim sendo, é necessário que o sistema forneça um nível de abstração para que o usuário compreenda qual a qualidade de serviço que a rede pode oferecer em um determinado instante. Cabe ao usuário, então, decidir se colocará sua aplicação em execução ou não. Este trabalho apresenta um novo método para avaliação de QoS em uma conexão multimídia. Esse método utiliza valores discretos dos parâmetros de QoS estabelecendo uma relação entre eles, pelo uso de um Sistema Genético Nebuloso Baseado em Regras, de forma a obter um único valor resultante que expresse o nível de QoS da conexão. Este valor final é classificado dentro de um padrão de especificação de QoS pré-definido, que inclui três conjuntos: Ótimo, Aceitável e Não Tolerado; tendo como resultante deste processo uma definição da Qualidade de Serviço em uma linguagem em nível de usuário.