A produção de frangos de corte vem assumindo papel de grande importância socioeconômica para o Brasil. Para o sucesso no desenvolvimento das aves, é fundamental um controle adequado de temperatura e umidade no interior do aviário, uma vez que o conforto térmico define a relação entre o consumo de ração e a produção de carne. Os métodos atuais de controle, comumente utilizados nos aviários brasileiros, não apresentam a eficiência desejável. Apesar de existirem dispositivos semiautomáticos, esses são dependentes da percepção e da intervenção do especialista humano, o que tende a ser ineficiente e propenso a erros. Esta pesquisa propõe uma abordagem integrada de controle, supervisão e suporte à tomada de decisões para aplicação no manejo avícola. Serão analisadas duas abordagens de controle apresentadas na literatura e então será proposta uma abordagem híbrida de integração. A primeira apresenta um controlador baseado na Teoria de Controle Supervisório (TCS), capaz de observar o conjunto de eventos da planta e orquestrar os atuadores de maneira minimamente restritiva, controlável, não bloqueante e de acordo com um conjunto de especificações. A segunda trata de um modelo de aprendizagem de máquina que, através de uma Rede Neuronal Artificial (RNA), fornece planos de ação para o manejo avícola, priorizando o bem-estar das aves e a produtividade. As duas abordagens serão examinadas e em seguida integradas, fornecendo ao operador três opções de gerenciamento do processo: controle puramente lógico (TCS); controle através da estratégia de inteligência artificial (RNA); e o controle lógico integrado aos planos de ação fornecidos pelo sistema especialista. Vencida a etapa de integração, é simulada uma situação real de manejo, e obtidas as respostas para as três opções de controle. Finalmente é apresentada uma análise comparativa entre os resultados obtidos por meio de cada abordagem. / The production of broilers has assumed a role of great socioeconomic importance for Brazil. For the success in the development of the poultry, an adequate control of temperature and humidity inside the aviary is essential, since the thermal comfort defines the relation between the feed consumption and the meat production. Current control methods, commonly used in Brazilian aviaries, do not have the desired efficiency. Although there are semiautomatic devices, they are dependent on the perception and intervention of the human expert, which tends to be inefficient and prone to errors. This research proposes an integrated approach to control, supervision and support to decision making for application in poultry management. Two control approaches presented in the literature will be analyzed and a hybrid integration approach will be proposed. The first one deals with a controller based on Supervisory Control Theory (TCS), able to observe the set of events of the plant and orchestrate the actuators in a minimally restrictive, controllable, non-blocking manner and according to a set of specifications. The second concerns a machine learning model that, through an artificial neural network (RNA), provides action plans for poultry management, prioritizing poultry welfare and productivity. The two approaches will be refined and then integrated, which will provide the operator with three process management options: purely logical control (TCS); control through artificial intelligence (RNA) strategy; and the logical control integrated to the action plans provided by the expert system. Once the integration stage is over, real management situations is= simulated, and responses are obtained for the three control options. Finally, a comparative analysis is presented between the results obtained through each approach.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.utfpr.edu.br:1/3252 |
| Date | 19 March 2018 |
| Creators | Schmidt, Lucas |
| Contributors | Teixeira, Marcelo, Teixeira, Marcelo, Bertotti, Fabio Luiz, Ribeiro, Richardson, Zalewski, Willian, Casanova, Dalcimar |
| Publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, UTFPR, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UTFPR, instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná, instacron:UTFPR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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