XIII Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente Porto Alegre RS, 1 o 4 de Outubro de 2017

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1 SISTEMA MISO INTELIGENTE NEBULOSO PARA CONTROLE DE ILUMINAÇÃO FABRÍCIO S. LIMA 1, DANÚBIA S. PIRES Laboratório de Sisteas Digitais, Departaento de Eletroeletrônica, Instituto Federal do Maranhão - IFMA E-ail: fabriciosaul93@gail.co; danubiapires@ifa.edu.br Abstract Intelligent control systes can contribute to reducing energy waste in hoes, neighborhoods, cities, aong others. However, ost of the control systes used for lighting use control systes based on the use of presence sensors that send a signal to the control center and it takes the "decision" to activate the lighting syste (luinaires, Laps and others). Although efficient, these systes are not able to deterine the degree or intensity of illuination that should be provided to the environent through inforation such as the incidence of natural luinosity in the environent, tie and day of the week. In light of this, nebulous logic is a very iportant factor for the developent of intelligent systes, since it is possible, for exaple, to provide illuination with different intensities, whereas in ON / OFF systes this is not possible, since Which only support two stages (on / off). It is proposed the developent of a nebulous intelligent MISO syste for lighting control. Fro the input and output data of the proposed syste, the linear subodels were obtained through a nebulous clustering algorith and centroid ethod. Keywords Intelligent systes, Fuzzy Logic, Energy Efficiency, MISO syste. Resuo Os sisteas inteligentes de controle pode contribuir co a redução do desperdício de energia e casas, bairros, cidades, entre outros. Contudo, observa-se que a aioria dos sisteas de controle utilizados para iluinação usa sisteas de controle baseados no uso de sensores de presença que envia u sinal para a central de controle e este toa a decisão de ativar o sistea de iluinação (luinárias, lâpadas e outros). Apesar de sere eficientes, esses sisteas não são capazes de deterinar o grau ou intensidade de iluinação que deverá ser fornecida ao abiente através de inforações coo a incidência de luinosidade natural no abiente, horário e dia da seana. Diante disto, a lógica nebulosa se apresenta coo u fator uito iportante para o desenvolviento de sisteas inteligentes, pois, pode-se, por exeplo, fornecer iluinação co diferentes intensidades, ao passo que e sisteas ON/OFF isto não é possível, pois adite-se soente dois estágios (ligado/desligado). É proposto o desenvolviento de u sistea MISO inteligente nebuloso para controle de iluinação. A partir dos dados das entradas e da saída do sistea proposto fora obtidos os subodelos lineares através de u algorito de agrupaento nebuloso e étodo de centroide. Palavras-chave Sisteas inteligentes, Lógica nebulosa, Eficiência energética, Sistea MISO. 1 Introdução Sisteas de controle são epregados há uito tepo para diversos fins. Na indústria, fábricas, cidades, entre outros, tê-se sisteas responsáveis pela aquisição de dados, operação, anutenção e outras atividades que visa u elhor aproveitaento de tepo, recursos e elhor execução possível de ua pequena tarefa ou u processo coplexo. Neste sentido, sisteas de controle e autoação residencial e urbano vê ganhando espaço, sendo difundidos ua vez que edidas urgentes de segurança e uso eficiente de recursos e energia são solicitados. O consuo de energia auenta e grandes proporções enquanto que os recursos à disposição não se repõe ou auenta à esa taxa (Sitha; Savier; Chacko, 2013.). Co isso, os sisteas inteligentes de controle pode contribuir co a redução do desperdício de energia e casas, bairros, cidades, entre outros. Nessa conjuntura, sisteas de iluinação residencial te u grande papel. Visando o não desperdício nesses abientes, há vários esforços da counidade científica e desenvolver e ipleentar sisteas inteligentes de controle de iluinação. E (Ahuja; Peles, 2013) são apresentadas ferraentas para quantificação de incertezas na predição do consuo de energia, para redução de custos e prédios, a partir de processos estocásticos, odelados por expansão de Karhunen Loève; E (Wicaksono; Rogalski; Kusnady, 2010) é apresentada ua abordage para a elhoria da eficiência energética e edifícios residenciais e coerciais, através da utilização de sisteas de autoação predial, co a finalidade de proporcionar u sistea inteligente que auxilia no onitoraento e controle, ao eso tepo e que identifica potenciais ferraentas para redução do consuo de energia; E (Kurte, et al., 2013) é descrito o projeto e ipleentação de u sistea inteligente híbrido de counicação aplicado e geração e distribuição de energia e pequena escala. Observa-se que a aioria dos sisteas de controle utilizados para iluinação usa sisteas de controle baseados no uso de sensores de presença que envia u sinal para a central de controle e este toa a decisão de ativar o sistea de iluinação (luinárias, lâpadas e outros). Assi, os estados possíveis do sistea são: ligado e desligado. Apesar de sere eficientes, esses sisteas não são capazes de deterinar o grau ou intensidade de iluinação que deverá ser fornecida ao abiente através de inforações coo a incidência de luinosidade natural no abiente, horário e dias da seana. A toada de ISSN

2 decisão está baseada apenas na presença de pessoas (SOUSA; SOUSA, 2014). Ainda a crescente utilização da lógica nebulosa e identificação e controle pode ser observada através de diversas publicações nesta área nos últios anos, dentre as aplicações da lógica nebulosa, teos: controle de tolerância a falta e sisteas de energia eólica (Kaal, et al., 2012) e e sisteas de energia de grande porte (Yuan, et al., 2012); onitoraento on-line de baterias inteligentes e autoóveis (Kuar; Khare, 2012); elhoria na precisão sensorial e coordenação de ovientos e robótica (Jayasiri, et al., 2011). Diante disto, a lógica nebulosa se apresenta coo u fator uito iportante para o desenvolviento de sisteas inteligentes. Na literatura, observa-se trabalhos co resultados relevantes e relação ao eprego da lógica convencional (lógica boolena) nos sisteas de controle (Pires; Serra, 2013a) (Pires; Serra, 2013b) (Serra, 2012) (Azee, 2012) (Michels; Klawonn; Kruse; Nürnberger, 2006) (Nagarale; Patre, 2013). 2 Propósito Grande parte dos gastos e energia elétrica e residências, epresas, escolas, hospitais, cidades, entre outros, deve-se à iluinação. E eio a ua tendência undial e buscas por alternativas que reduza o consuo e/ou auente a econoia de energia, há u grande esforço da counidade científica e proporcionar eios viáveis para tal objetivo. Neste sentido, inserir nestas abordagens, inúeras variáveis que influencia no sistea de iluinação (incidência de luinosidade natural no abiente, horários, dias da seana), auxilia na toada de decisão de u sistea inteligente, de odo ais eficiente. A relação entre as diversas variáveis que precisa ser controladas deve ser considerada no projeto de controle. Na literatura, os sisteas MISO (últiplas entradas e ua saída, do inglês, ultiple input and single output), deve ser considerados no projeto de controle, e sisteas onde há interação de diversas entradas e ua única saída, o que auenta a coplexidade do processo, inserindo dificuldades no projeto de controle (Zhang, et al., 2010). 3 Métodos 3.1 Sistea MISO nebuloso É proposto u sistea de controle de iluinação baseado e u sistea inteligente MISO (Multiple Input And Single Output) nebuloso. A incidência de luz natural e horas fora selecionadas coo variáveis de entrada. Prieiro, fez-se u estudo de coo estas variáveis estão relacionadas na toada de decisão do sistea de controle de iluinação. A partir 859 deste estudo, os conjuntos nebulosos e as regras do sistea nebuloso Madani fora definidos. Na ipleentação, foi utilizada a platafora Arduino para a aquisição de dados e controle e tepo real. Foi utilizado u circuito usando dispositivos eletrônicos e o Arduino Uno para a aquisição de ua das variáveis de entrada iluinação abiente. E seguida, odelos de conjuntos nebulosos do contexto luinosidade fora obtidos. A aquisição de valores de iluinação foi realizada através de u sensor LDR resistor cuja resistência varia de acordo co a intensidade de luz abiente. O LDR é ligado a entrada analógica do Arduino que, por sua vez, faz o processaento da inforação recebida do sensor e, de acordo co o código (prograa co as instruções a sere executadas pelo Arduino), acende/apaga ua lâpada do tipo foquito de 12V. A anipulação da variável tepo foi realizada através do ódulo RTC DS1307. Na Figura 1-a, te-se o circuito protótipo utilizado. Na Figura 1-b, observa-se os coponentes utilizados na ontage do circuito: (i) Arduino UNO; (ii) Sensor LDR; (iii) Módulo RTC; (iv) Transistores usados para chaveaento; (v) Lâpadas do tipo foquito. Fora utilizados resistores para adequações de tensão e corrente. Figura 1. Circuito protótipo (a) e dispositivos usados (b). 3.2 Forulação dos conjuntos nebulosos As variáveis incidência de luz natural no abiente e horas do dia fora selecionadas coo variáveis de entrada do sistea; u estudo de coo essas variáveis estão relacionadas na toada de decisão do sistea de controle de iluinação foi realizada a fi de definir os conjuntos nebulosos e as regras do sistea nebuloso Madani ostrado na Figura 2. A i- ésia regra do sistea nebuloso é definida a partir da expressão, dada a seguir:

3 R ( i) : SE x ENTÃO y É B 1 É A j* 1 * E E x n É A j* n (1) onde x 1,,n corresponde às variáveis linguísticas (as variáveis definidas coo entradas) do antecedente da regra nebulosa; A 1 j* corresponde às partições nebulosas das variáveis linguísticas; y é a saída do odelo Madani, representada pela partição nebulosa B n *. O étodo de defuzzificação utilizado foi o do centro de gravidade ou centroide, definido pela seguinte equação: Figura 3. Conjuntos nebulosos para variável Iluinação. y * N y 1 N y ( y ) y 1 ( y 0 0 ) (2) onde y é o valor central da regra e N y corresponde ao núero de regras do sistea nebuloso. Definida a partição do universo de discurso de cada variável e conjuntos nebulosos, fora obtidas as regras nebulosas. Figura 4. Conjuntos nebulosos para variável Tepo. Figura 2. Sistea nebuloso Madani: variáveis de entrada, sistea de inferência e variável de saída. Os conjuntos nebulosos para cada variável linguística do sistea, a saber, iluinação, tepo e potência, pode ser observados nas Figuras 3, 4 e 5, respectivaente. Ebora alguns trabalhos coo e (Zhang et al., 2005) usa-se o lux (unidade de edida de luinosidade), na odelage do controlador fuzzy, apresentada neste projeto não foi usado o lux coo unidade de edida para variável de entrada. Fora usados os valores resultantes do apeaento realizado pelo Arduino a partir da tensão detectada no pino utilizado pelo sensor LDR. A placa Arduino trabalha co pinos próprios para leitura de sinais analógicos. Estes sinais pode ter sua tensão variando de 0 a 5V que, por eio de u conversor analógico-digital de 10 bits de resolução, são apeados para u faixa de 0 a 1023 unidades, onde cada ua corresponde a 4,9V de tensão ( 2016). Figura 5. Conjuntos nebulosos para variável Potência. Os conjuntos nebulosos para a variável linguística Iluinação (Figura 3) fora definidos arbitrariaente através do conheciento do especialista, os quais estão descritos na Tabela 1. Tabela 1. Conjuntos nebulosos para variável linguística Iluinação Variável Iluinação (x) Conjunto Univ. de discurso Muito Baixa x < 200 Baixa 100 < x < 300 Noral 200 < x < 600 Alta 500 < x < 700 Muito Alta 600 < x <

4 Fora definidos três conjuntos para a variável Tepo (Figura 4), descritos e horas do dia, confore a Tabela 2. Tabela 2. Conjuntos nebulosos para variável linguística Tepo. Variável Tepo (x) Conjunto Univ. de discurso Madrugada 0 < x < 7 Dia 5 < x < 19 Noite 17 < x < 24 E, por fi, os conjuntos da variável Potência (Figura 5) encontra-se na Tabela 3. Para definição dos liites superior e inferior do universo de discurso da variável referente à potência elétrica, fora levados e consideração os valores, ínios e áxios, aceitáveis para regulação da largura de pulso no Arduino. Para odulação da largura de pulso, PWM, ou seja, o tepo e que o sinal deve se anter e 5V, durante u ciclo do período regular, a placa Arduino aceita valores de 0 a 255, respectivaente de 0 a 100% do ciclo de trabalho (duty cycle) ( 2016). Tabela 3. Conjuntos nebulosos para variável linguística Potência. Variável Potência (x) Conjunto Univ. de discurso Muito Baixa 0 < x < 25.5 Baixa < x < Média 80 < x < 180 Alta 150 < x < 240 Muito Alta 230 < x < 255 I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII XIII XIV XV Tabela 4. Base de regras do Sistea fuzzy. Base de regras SE Iluinação Muito Baixa E Tepo é Madrugada SE Iluinação Muito Baixa E Tepo é Noite ENTÃO Potência Muito Alta. SE Iluinação Baixa E Tepo é Madrugada SE Iluinação Muito Alta E Tepo é Madrugada SE Iluinação Muito Baixa E Tepo é Noite SE Iluinação Noral E Tepo é Noite SE Iluinação Baixa E Tepo é Noite ENTÃO Potência Alta SE Iluinação Muito Baixa E Tepo é Dia SE Iluinação Baixa E Tepo é Dia ENTÃO Potência Muito Baixa. SE Iluinação Muito Alta E Tepo é Dia SE Iluinação Noral E Tepo é Madrugada SE Iluinação Noral E Tepo é Dia SE Iluinação Alta E Tepo é Madrugada SE Iluinação Alta E Tepo é Dia ENTÃO Potência Muito Baixa. SE Iluinação Alta E Tepo é Noite ENTÃO Potência Muito Baixa. Observa-se que o sistea deanda ais potência e períodos noturnos, os quais caracteriza-se por pouca iluinação abiente. Os intervalos de cada parâetro pode udar de acordo co o local e que o sistea pode ser epregado e suas variações áxias e ínias de iluinação. 3.3 Obtenção das regras nebulosas A partir das variáveis de entrada (iluinação e tepo), fora definidos os conjuntos nebulosos e, por conseguinte, as regras baseadas no conheciento prévio da aplicação do sistea. Para esse sistea, fora definidas 15 regras listadas na Tabela 4. 4 Resultados Resultados preliinares sugere u elhor desepenho do sistea nebuloso e relação a u sistea ON/OFF. Contudo seu elhor desepenho darse-á confore seu lugar ou abiente de aplicação. É ostrada, na Figura 6, a superfície (potência e função da iluinação e do tepo) obtida co a aplicação do étodo proposto, a partir de u odelo nebuloso Madani e étodo do centroide. Figura 6. Superfície representando a potência e função da iluinação e do tepo. São ostradas nas figuras 7 e 8, respectivaente, duas situações propostas: ua e que se siula u período noturno e co baixa iluinação; outra e que é siulada ua situação de iluinação razoável e u período do dia. 861

5 Figura 7. Sistea fornecendo potência à lâpada para ua situação de baixa iluinação e período noturno. Grande parte dos gastos e energia elétrica e residências, epresas, escolas, hospitais, cidades, entre outros, deve-se à iluinação. E eio a ua tendência undial e buscas por alternativas que reduza o consuo e/ou auente a econoia de energia, há u grande esforço da counidade científica e proporcionar eios viáveis para tal objetivo. Neste sentido, inserir nestas abordagens, inúeras variáveis que influencia no sistea de iluinação (incidência de luinosidade natural no abiente, horários, dias da seana), auxilia na toada de decisão de u sistea inteligente, de odo ais eficiente. O controle de iluinação proposto foi ipleentado através da platafora Arduíno para aquisição de dados e controle e tepo real. As siulações realizadas ostra a eficiência da etodologia proposta, ua vez que o sistea apresentou resultados satisfatórios para o controle de iluinação inteligente. Agradecientos Os autores agradece a FAPEMA e ao Instituto Federal do Maranhão IFMA pelo apoio financeiro. Referências Figura 8. Sistea fornecendo potência à lâpada para ua situação de iluinação razoável e período do dia. 5 Discussões Aplicando alguns ajustes, pode-se obter elhores resultados, ua vez que a abordage do sistea utilizou o odelo Madani e étodo do centroide. Investigando outras abordagens e outros étodos de deffuzzificação, pode-se obter outro coportaento. A função de pertinência escolhida neste projeto foi do tipo trapezoidal. A função de pertinência proposta no início era a triangular. No entanto, a udança de triangular para a nova configuração trouxe benefícios a resposta do sistea, corrigindo alguas incoerências presentes na outra configuração. Alé disso, o conjunto de regras da inferência fuzzy foi elhorado. Estuda-se, ainda, a possibilidade de inserir ua nova variável de entrada no sistea. Usando sensor de presença, espera-se elhorar o desepenho utilizando a variável presença de pessoas no abiente, fazendo co que o sistea toe decisões ais precisas quanto a deanda de potência. 6 Conclusão 862 Ahuja, S.; Peles, S. Building energy odels: quantifying uncertainties due to stochastic processes. IEEE Conference on Decision and Control, p , Azee, M. F. Fuzzy Inference Syste - Theory and Applications. Croácia: InTech, Disponível e: < Acessado e: Junho de Jayasiri, A.; Mann, G. K. I.; Gosine, R. G. Behavior coordination of obile robotics using supervisory control of fuzzy discrete event systes. IEEE Transactions on Systes, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics, vol. 41, p , Kaal, E.; Aitouche, A.; Ghorbani, R.; Bayart, M. Robust fuzzy fault-tolerant control of wind energy conversion systes subject to sensor faults, vol. 3, p , Kuar, R.; Khare, N. Sart instruent for autootive battery application. Fourth International Conference on Coputational Intelligence and Counication Networks (CICN), p , Kurte, R.; Wang, K.I.-K. ; Thriawithana, D.; Madawala, U.K.; Salcic, Z. An intelligent hybrid counication syste for a distributed renewable energy anageent. IEEE 39th Annual Conference of the Industrial Electronics Society (IECON), p , Michels, K.; Klawonn, F.; Kruse, R.; Nürnberger, A. Fuzzy Control: Fundaental, Stability and Design of Fuzzy Controllers. Berli: Springer, Nagarale, R. M.; Patre, B. M. Decoupled neural fuzzy sliding ode control of nonlinear systes. IEEE International Conference on Fuzzy Systes (FUZZ), p. 18, Pires, D. S. and Serra, G. L. O (2013). Proposal of robust fuzzy digital PID controller based on ultiobjective genetic algorith for uncertain dynaic systes with tie delay. IEEE Interna-

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