1 resultado para Redes neuronais artificiais

em Universidade de Madeira


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Um dos processos de envelhecimento do Vinho Madeira é a “Estufagem” realizada através da circulação de água aquecida a uma determinada temperatura por um sistema de serpentina existente no interior de cada estufa. De modo a tornar o processo de estufagem eficiente e preservar a qualidade do Vinho Madeira, a monitorização, registo e controlo da temperatura reveste-se da maior importância sendo, atualmente, todo esse processo realizado, por norma, manualmente, quer no sistema de dez estufas de aço inox existente no laboratório de enologia da Universidade da Madeira (UMa), quer nos sistemas das cooperativas de Vinho Madeira. Existem, no mercado, alguns sistemas que solucionam, com menor ou maior limitação, este problema. Porém, nenhum desses sistemas implementa um sistema de controlo “inteligente” capaz de se adaptar automaticamente a diferentes períodos de temperaturas predefinidos e manter o aquecimento das estufas de acordo com essas temperaturas com uma margem de erro inferior a ±0,5℃, bem como o custo associado aos mesmos é elevado o que dificulta a sua implementação neste setor. O sistema implementado, nesta tese, consiste em duas aplicações: uma aplicação web e uma Windows Forms Application. A aplicação web foi desenvolvida em C# com recurso à framework ASP.NET Web Pages e implementa toda a lógica necessária à monitorização gráfica e à gestão do sistema, nomeadamente a definição do setpoint para cada estufa. A Windows Forms Application, também desenvolvida em C# devido à necessidade de interligação com a biblioteca fornecida pela CAREL para conexão aos controladores de temperatura IR32, efetua o registo e controlo automático da temperatura, de acordo com o setpoint definido para cada estufa através da aplicação web. O controlo de temperatura realiza-se com recurso às redes neuronais, nomeadamente através dum controlador DIC (Direct Inverse Controller) que obteve, de entre os vários controladores testados, o melhor Erro Quadrático Médio (MSE) e o melhor Coeficiente de Correlação (R). Através da utilização do sistema implementado conseguiu-se eliminar a limitação física de erro com ± 1℃ em torno do setpoint tendo-se conseguido, para o melhor caso, uma margem de erro de ± 0,1℃ relativamente ao setpoint reduzindo-se, assim, a margem de variação de temperatura até um máximo de 1,8ºC e, consequentemente, o erro associado.