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Aplicações de controle em processos industriais utilizando lógica fuzzy e FCM/DCN

This work presents applications of industrial process control using computational intelligent systems. Among these techniques, the objective is to use fuzzy logic and concept originated from cognitive maps, emphasizing the fuzzy cognitive map and its evolution to a dynamic cognitive network. Two cas...

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Autor principal:	Matsumoto, Douglas Eidi
Formato:	Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Idioma:	Português
Publicado em:	Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2022
Assuntos:	Controle de processo Sistemas especialistas (Computação) Lógica difusa Process control Expert systems (Computer science) Fuzzy logic CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Acesso em linha:	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/27325
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spelling	riut-1-273252022-02-23T06:06:56Z Aplicações de controle em processos industriais utilizando lógica fuzzy e FCM/DCN Matsumoto, Douglas Eidi Mendonça, Marcio Mendonça, Marcio Sumar, Rodrigo Rodrigues Shiguemoto, André Luís Controle de processo Sistemas especialistas (Computação) Lógica difusa Process control Expert systems (Computer science) Fuzzy logic CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA This work presents applications of industrial process control using computational intelligent systems. Among these techniques, the objective is to use fuzzy logic and concept originated from cognitive maps, emphasizing the fuzzy cognitive map and its evolution to a dynamic cognitive network. Two cases of industrial process are analyzed for the control design. In the first case, it is presented two evolutions of FCM, the first works like event driven that switches the sets, the second is the Hebbian learning methods for FCM. Some of the codes generated are embedded in a microcontroller electronic platform (Arduino). For the second case, it is implemented only the fuzzy logic in the plant operating on different conditions. The intention of this work is to show applications of intelligent systems in industrial processes demonstrating and comparing the use of the methods previously mentioned. Neste trabalho apresentam-se aplicações de controle de processos industriais utilizando técnicas de sistemas computacionais inteligentes. Dentre tais técnicas, busca-se utilizar lógica fuzzy e conceitos originados de mapas cognitivos, ressaltando o mapa cognitivo fuzzy e sua evolução para uma rede cognitiva dinâmica. Dois casos de processos industriais são analisados para a aplicação do controle. No primeiro caso, são apresentadas duas evoluções de FCM, a primeira, funciona como um chaveamento de conjuntos disparado por eventos, e a segunda, o aprendizado de Hebb para FCM. Em seguida, alguns dos códigos gerados são embarcados em uma plataforma eletrônica microcontrolada (Arduino). Para o segundo caso, é implementada apenas a lógica fuzzy com a planta em diferentes condições de operação. O intuito do trabalho é mostrar as aplicações de sistemas inteligentes em processos industriais demonstrando e comparando a utilização dos métodos citados anteriormente. 2022-02-22T23:48:37Z 2022-02-22T23:48:37Z 2014-12-01 bachelorThesis MATSUMOTO, Douglas Eidi. Aplicações de controle em processos industriais utilizando lógica fuzzy e FCM/DCN. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2014. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/27325 por openAccess application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Cornelio Procopio Brasil Engenharia Elétrica UTFPR
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description	This work presents applications of industrial process control using computational intelligent systems. Among these techniques, the objective is to use fuzzy logic and concept originated from cognitive maps, emphasizing the fuzzy cognitive map and its evolution to a dynamic cognitive network. Two cases of industrial process are analyzed for the control design. In the first case, it is presented two evolutions of FCM, the first works like event driven that switches the sets, the second is the Hebbian learning methods for FCM. Some of the codes generated are embedded in a microcontroller electronic platform (Arduino). For the second case, it is implemented only the fuzzy logic in the plant operating on different conditions. The intention of this work is to show applications of intelligent systems in industrial processes demonstrating and comparing the use of the methods previously mentioned.
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