Lógica Fuzzy - uma Introdução

A lógica Booleana, frequentemente usada em sistemas de controlo automático, é descrita através de uma visão bivalente: verdadeiro ou falso. No entanto, este ponto de vista binário não consegue descrever adequadamente cenários vagos ou ambivalentes. Por exemplo, usando lógica booleana para descrever a altura de pessoas, é necessário estipular um limite fixo. Usando 1.80m como o limite entre "alto" ou "não alto" significa que alguém de 1.79m de altura é "não alto" e alguém de 1.81m de altura é "alto". Contudo, a descrição de "alto" ou "baixo" é altamente subjetiva, dependendo de preferências ou pontos de referência. Nestes casos, a ambiguidade da linguagem é melhor representada e analisada por lógica fuzzy.

Ao contrário da lógica booleana, a lógica fuzzy distribui os elementos em fuzzy sets (conjuntos de elementos com limites sobrepostos). A função característica, que descreve o grau de pertença de um elemento a um set, assume valores no intervalo [0;1]. Assim, um dado elemento pode pertencer totalmente (valor 1), não pertencer (valor 0) ou pertencer parcialmente (valor entre 0 e 1). Além disso, qualquer elemento pode pertencer a mais do que um set com diferentes graus de pertença. A função característica pode ter diferentes formas, sendo as mais comuns triangular, trapezoidal ou gaussiana.

Controladores de Lógica Fuzzy

Um controlador fuzzy é a aplicação prática da lógica fuzzy num sistema de controlo, sendo mais útil nos casos em que a obtenção de um modelo matemático ou sistemas não lineares é difícil. Descreve o protocolo de controlo através de regras IF-THEN, havendo potencial para classificação, decisão e aplicações de controlo que imitam o pensamento humano.

Um controlador fuzzy tem 4 pilares principais:

• Uma base de regras que guarda conhecimento acerca de como reagir apropriadamente a cada cenário;
• Um mecanismo de inferência que avalia a situação e escolhe as regras de controlo aplicáveis;
  
• Uma interface de fuzzyficação que traduz as variáveis de entrada em elementos que podem ser utilizados pelas regras da base de regras;
  
• Uma interface de defuzzyficação que traduz os resultados da inferência em informação útil que pode ser utilizada pela planta.

No ciclo de controlo fuzzy, as variáveis de processo são obtidas por diferentes sensores ao longo da planta e usadas em cálculos. Estes cálculos permitem a determinação da decisão correta que irá manter a estabilidade do sistema ao mesmo tempo que maximiza a produção e/ou diminui o consumo de energia e as emissões. A decisão é então enviada para o equipamento de controlo da planta, da mesma forma que operadores humanos.

De acordo com a metodologia do controlo fuzzy, um sistema de controlo fuzzy é baseado em regras humanas. Os engenheiros de processo conseguem facilmente entender as regras introduzidas, não havendo necessidade de intervenção de especialistas de controlo na manutenção do sistema.

Aplicações Práticas

Para exemplificar um sistema de controlo fuzzy, pensemos num forno que consome uma mistura de combustíveis. A temperatura do forno é rigorosamente monitorizada; a quantidade de combustível fornecida é manipulada de acordo com a temperatura. A temperatura pode então ser distribuída em fuzzy sets correspondentes à sua distância a um ponto de referência estabelecido: very low, low, optimal, high e very highCada set tem uma função característica correspondente, aqui representada por funções triangulares (figura 1) e trapezoidais (figura 2). O tipo de função característica é escolhida de acordo com o contexto.

A temperatura do forno é medida em tempo real e, para cada valor de entrada, o sistema determina o seu grau de pertença aos sets pré-estabelecidos, e calcula o valor de saída de acordo com as regras definidas (exemplos nas figuras 3 e 4).

O valor de saída tem um grau de pertença nos sets fuzzy de saída (figura 5). A conclusão resultante irá estabelecer a quantidade ótima de combustível a ser fornecida ao forno. O valor é transmitido ao equipamento de controlo da planta e executado pelos atuadores. 

A Oncontrol fornece soluções avançadas para controlo de processos utilizando lógica fuzzy. Quando o sistema é instalado, o pessoal de fábrica discute o comportamento do sistema e as variáveis presentes com os nossos engenheiros. Estas variáveis são lidas no software e uma base de regras é criada, considerando as funções de presença requeridas para a caracterização das variáveis. O sistema está então pronto a operar em modo automático, e o pessoal da fábrica pode pedir alterações ou adaptações em qualquer altura. A estrutura do software permite alterações ágeis e rápidas da lógica de controlo.

O software da Oncontrol já foi testado em diversas regiões do globo em processos de cimento e combustão, com melhorias registadas nos processos instalados.

Autor

Leonor Marques