Controlador baseado em lógica fuzzy para sistemas de refrigeração industrial

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1 ENG NG. DA COMPUT OMPUTAÇÃO Controlador baseado em lógica fuzzy para sistemas de refrigeração industrial Raphael Garcia Moreira Pesquisador Ronaldo Willian Reis Orientador Resumo Os sistemas de refrigeração industrial apresentam aumento de demanda com o passar dos anos devido, por exemplo, à necessidade de exposição de produtos perecíveis no comércio de alimentos. O consumo de energia desses equipamentos gera alto custo para o estabelecimento, pois os refrigeradores devem permanecer ligados por 24 horas. Neste trabalho implementamos um novo controlador para motores de compressão utilizados em sistemas de refrigeração industrial visando principalmente à redução do custo energético. Esse controlador foi projetado utilizando a teoria da lógica fuzzy. A montagem do controlador foi realizada a partir do microcontrolador PIC modelo 16F877A da Microchip e de um software de controle elaborado no programa Microsoft Excel 2003, por se tratar de um software acessível e de fácil operação. Como resultado, obtivemos redução de aproximadamente 9% do consumo energético quando comparado ao sistema de refrigeração convencional. Palavras-chave: Lógica fuzzy. Refrigeração industrial. Microcontrolador PIC. 29 Abstract The Industrial refrigeration systems present an increase of lawsuit along of the last ears due, for example, to necessity of exposition of perishable products in food commerce. The energy consume of these equipments cause a high cost to store, because the refrigerators need to stay on for 24 hours. This work presents the implementation of a new compression motors controller designed to industrial refrigeration systems. The control system works based on fuzzy logic. It was used a Programmable Interrupt Controller (PIC) linked to a Microsoft Excel application working as a control panel and interface. As a result, the controller reduces the energy consumption by 9% compared to conventional refrigeration system controllers. Key words: Fuzzy logic. Industrial refrigeration. PIC.

2 Raphael Garcia Moreira 30 1 Introdução A teoria de sistemas de controle tem cooperado amplamente para o desenvolvimento das mais importantes tecnologias que, com o passar dos anos, ocasionaram verdadeira revolução na indústria. A modelagem matemática utilizada na teoria de controle de processos industriais era baseada na linearização, mas o surgimento da lógica fuzzy ou lógica nebulosa, nos anos 60, causou um grande impacto nas áreas de controle, lógica, decisão, otimização, previsão e inteligência artificial. A principal inovação foi o novo modelo matemático em que muitos conceitos de nosso dia a dia são mais bem definidos por rótulos e não por números, como estamos habituados. A metodologia utilizada na modelagem fuzzy permite caracterizar padrões num conjunto de elementos que não sejam absolutamente fixos ou exatos, ou seja, cujos limites não sejam bem definidos. Por essas características, recomenda-se este método para lidar com situações onde haja necessidade de lidar com informações ambíguas, abstrações e ambivalências dos modelos matemáticos ou conceituais. 2 Desenvolvimento Para iniciar o projeto do controlador foi necessário entrevistar técnicos que trabalham no dia a dia com controladores para motores de compressão, como prevê a teoria da modelagem fuzzy. Durante as entrevistas com os técnicos da área de instalação e manutenção de sistemas frigoríficos, foram anotadas as principais dificuldades com relação aos controladores convencionais encontrados no mercado. Dentre os pontos discutidos, destacou-se a dificuldade de programação, pois nos controladores convencionais existe uma infinidade de parâmetros necessários para adaptar o controlador à aplicação. Isso demanda muito tempo dos técnicos, e nem sempre os pontos ótimos do controle são ajustados, fazendo com que o sistema não tenha bom rendimento. Além disso, o controle visando à economia energética do sistema foi amplamente discutido. Os técnicos auxiliaram na elaboração de várias estratégias de controle para alcançar a economia energética do sistema, aproveitando ao máximo as inércias térmicas do sistema frigorífico. Na seqüência foram realizadas as etapas de fuzzificação das variáreis de processo, desfuzzificação, e a montagem do hardware utilizando o microcontrolador PIC16F877A da Microchip. - Fuzzificação : Para poder fuzzyficar a variável de entrada do controlador (pressão de sucção do compressor) foi analisada a taxa de variação da pressão ao longo do tempo de funcionamento de um sistema frigorífico, conforme a figura 1.

3 Controlador baseado em lógica fuzzy para sistemas de refrigeração industrial Figura 1 - Taxa de variação da pressão. A primeira estratégia selecionada para controlar o sistema, de forma a garantir a eficiência, foi a de analisar a velocidade de variação da pressão. Conforme visto na figura 1 é possível analisar a derivada da pressão, isso é mais bem compreendido analisando a figura Figura 2 - Äp/ Ät Velocidade da variação da pressão.

4 Raphael Garcia Moreira De posse das variáveis lingüísticas elaboradas conforme a figura anterior, podemos então apresentar nossas funções para fuzzificação da variável de entrada, conforme apresentado na figura Figura 3 - Fuzzificação Outra circunstância a ser analisada como parte da estratégia de controle tomada pelo controlador, conforme as entrevistas com os técnicos, é a de analisar a distância da pressão instantânea com relação ao setpoint configurado no sistema. Isso porque podem acontecer situações em que a pressão esteja subindo muito rápido, entretanto esteja muito distante do setpoint, portanto não será necessário o acionamento do sistema; por outro lado, a distância da pressão instantânea pode estar tão próxima da pressão de setpoint que mesmo que a velocidade esteja muito lenta, ainda assim será necessário acionar o compressor do sistema. Essas e outras regras serão mais bem examinadas posteriormente. Diante da análise das possíveis situações em que a pressão instantânea pode encontrar-se com relação ao setpoint configurado, podemos estabelecer as funções fuzzy para esta variável conforme a figura 4 mostra a seguir.

5 Controlador baseado em lógica fuzzy para sistemas de refrigeração industrial Figura 4 - Fuzzificação da distância entre pontos medidos Conforme as estratégias tomadas, seguem algumas regras que o controlador deverá analisar durante o funcionamento: - Defuzzificação As máquinas não possuem capacidade de trabalhar com valores lingüísticos como o ser humano, nem com conjuntos tão bem definidos. Em função desse axioma, quando utilizamos lógica fuzzy, devemos transformar os resultados de saída inferidos pelas regras fuzzy em valores discretos, e é exatamente isso que a técnica de defuzzificação permite que o façamos. Agora será detalhado o método de defuzzificação centro-do-máximo (C-o-M) que foi selecionado para este projeto. Este método baseia-se no fato de que cada função de pertinência apresenta peso sobre o universo de discurso que passa a ser considerado como espécie de gangorra, e cujo resultado é obtido através do ponto onde a gangorra (universo de discurso) pode ser apoiada de forma que fique em equilíbrio constante; a Figura 5 pode exemplificar melhor o método. 33

6 Raphael Garcia Moreira Figura 5 - Analogia para defuzzificação pelo Centro-do-Máximo Esse método foi selecionado por ser recomendável para aplicações em malha fechada com suporte à decisão. - Implementação do controlador 34 Para a construção do projeto utilizou-se um microcontrolador PIC16F877A de fácil acesso e de baixo custo da Microchip, que possui todos os periféricos necessários à implementação do projeto, bem como o espaço necessário de memória de programa. O esquema eletrônico do projeto foi elaborado no software PSIM e simulado de forma a garantir o correto funcionamento da aplicação. O projeto mecânico da placa foi esboçado no software Solid Egde V19, conforme figura 6. Figura 6 - Esboço mecânico Para programação do microcontrolador foi utilizado o compilador de C da CCS implantado no software MpLab IDE v7.31 da Microchip.

7 Controlador baseado em lógica fuzzy para sistemas de refrigeração industrial 3 Resultados - Controlador convencional Para a etapa de testes utilizamos um compressor da Bitzer Compressores Ltda. num laboratório para testes termodinâmicos. Inicialmente os testes foram feitos com controlador convencional encontrado no mercado. Foram coletados dados do sistema durante 24 horas, em funcionamento com o controlador convencional que apresentou os seguintes comportamentos, conforme apresentado na figura Figura 7 - Dados do sistema utilizando um controlador convencional. Podemos notar no gráfico da figura 7 que houve grande variação da temperatura de saída do líquido do sistema, o que sugere também que houve muitas partidas do compressor, situação que causa grande consumo elétrico devido à energia necessária para vencer a inércia do sistema que se encontra em altas pressões. - Controlador Fuzzy O mesmo sistema utilizado nos testes do controlador convencional foi utilizado nos testes de desempenho do controlador fuzzy. O sistema esteve em funcionamento durante 24 horas exatamente como foi realizado com o controlador convencional. Os resultados podem ser vistos na figura 8.

8 Raphael Garcia Moreira Figura 8 - Dados do sistema utilizando o controlador fuzzy. 36 Pode-se verificar no gráfico da figura 8 que a variação encontrada no teste com o controlador convencional foi drasticamente amenizada no sistema, o que proporciona grande economia energética (aproximadamente 9%) já que foi reduzido o número de partidas do compressor, ao longo das 24 horas de funcionamento. Outro beneficio foi a estabilidade da temperatura, isso é vantagem relevante para aplicações onde se deseja manter a qualidade de alimentos armazenados a baixas temperaturas, pois sua variação compromete a qualidade dos alimentos como, coloração, odor, paladar e desintegração das fibras. - Software Foi construído um software em Microsoft Office Excel 2003 com interface, com a porta serial RS232 para monitor em tempo real à aplicação do sistema, conforme pode ser visto nas figura 9.

9 Controlador baseado em lógica fuzzy para sistemas de refrigeração industrial 37 Figura 9 - Software elaborado no programa Microsoft Office Excel 2003 mostrando o status da aplicação. 4 Conclusão Através deste trabalho podemos concluir que a implementação da lógica fuzzy, corretamente coordenada em aplicações industriais, em que a lógica bivalente é utilizada, pode trazer grandes benefícios ao sistema do ponto de vista técnico, bem como do ponto de vista econômico, durante a operação do sistema. Outro aspecto importante é a facilidade com que os técnicos da área, onde os controles fuzzy são aplicados, encontram para operar o sistema, já que se utilizam variáveis lingüísticas como base de funcionamento. Podemos concluir que muitas inovações tecnológicas podem ser concebidas ainda no setor de controle, utilizando novas abordagens da inteligência artificial, como este trabalho nos serve de exemplo, com a utilização da lógica fuzzy. Referências CIRSTEA, Marcian; DINU, Andrei; KHOR, Jeenghee. Neural and fuzzy logic control of drives and power. 1. ed. Butterworth-Heineman, COX, Earf D. Fuzzy modelling tools for data mining & knowledge. 1. ed. Morgan Kaufmann, LEE, Raymond S. T. Fuzzy-neuro approach to agent applications. 1. ed. Springer Verlag NY, 2005.

10 Raphael Garcia Moreira MA, Zongmin. Fuzzy database modeling with xml. 1.ed. Springer Verlag NY, NICOLETTI, Maria do Carmo; CAMARGO, Heloisa de Arruda. Fundamentos da teoria de conjuntos fuzzy. 1. ed. Edufscar, ROSS, Timothy J. Fuzzy logic with engineering applications 2. ed. John Wiley Professio, SILVA, José de Castro. Refrigeração comercial/climatizaçao industrial 1. ed. Hemus, SIMÕES, Marcelo Godoy. Controle e modelagem fuzzy. Edgard Blucher, SONNTAG, Richard E. Introdução a termodinamica para engenharia. 1. ed. LTC, SOUZA, David José de; LAVINIA, Nicolas César. Conectando o pic: recursos avançados. Érica, STOECKER, Wilbert F. Industrial refrigeration handbook 1. ed. MCGRAW-HILL PROFESSIONAL, STOECKER, Wilbert F.; JABARDO, J. M. S. Refrigeração industrial. 2. ed. Edgard Blucher. VANDEWALLE, Joos; ESPINOSA, Jairo; WERTZ, Vincent. Fuzzy logic, identification, and predictive control. 1. ed. Springer Verlag NY, WEBER, Leo; KLEIN, P. A. T. Aplicação da lógica fuzzy em software e hardware. 1. ed. Ulbra, ZADEH, L. A. Fuzzy logic and approximate reasoning. Synthese Journal, v. 30, n. 3-4, 1975.

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