Optimierung von Betriebsstrategien für elektrifizierte Antriebskonzepte

Im Rahmen dieser Arbeit wird eine gemeinsame Optimierung der Hybrid-Betriebsstrategie und des Verhaltens des Verbrennungsmotors vorgestellt. Die Übernahme von den im Steuergerät verwendeten Funktionsmodulen in die Simulationsumgebung für Fahrzeuglängsdynamik stellt eine effiziente Applikationsmöglichkeit der Originalparametrierung dar. Gleichzeitig ist es notwendig, das Verhalten des Verbrennungsmotors derart nachzubilden, dass das stationäre und das dynamische Verhalten, inklusive aller relevanten Einflussmöglichkeiten, wiedergegeben werden kann. Das entwickelte Werkzeug zur Übertragung der in Ascet definierten Steurgerätefunktionen in die Simulink-Simulationsumgebung ermöglicht nicht nur die Simulation der relevanten Funktionsmodule, sondern es erfüllt auch weitere wichtige Eigenschaften. Eine erhöhte Flexibilität bezüglich der Daten- und Funktionsstandänderungen, sowie die Parametrierbarkeit der Funktionsmodule sind Verbesserungen die an dieser Stelle zu nennen sind. Bei der Modellierung des stationären Systemverhaltens des Verbrennungsmotors erfolgt der Einsatz von künstlichen neuronalen Netzen. Die Auswahl der optimalen Neuronenanzahl erfolgt durch die Betrachtung des SSE für die Trainings- und die Verifikationsdaten. Falls notwendig, wird zur Sicherstellung der angestrebten Modellqualität, das Interpolationsverhalten durch Hinzunahme von Gauß-Prozess-Modellen verbessert. Mit den Gauß-Prozess-Modellen werden hierbei zusätzliche Stützpunkte erzeugt und mit einer verminderten Priorität in die Modellierung eingebunden. Für die Modellierung des dynamischen Systemverhaltens werden lineare Übertragungsfunktionen verwendet. Bei der Minimierung der Abweichung zwischen dem Modellausgang und den Messergebnissen wird zusätzlich zum SSE das 2σ-Intervall der relativen Fehlerverteilung betrachtet. Die Implementierung der Steuergerätefunktionsmodule und der erstellten Steller-Sensor-Streckenmodelle in der Simulationsumgebung für Fahrzeuglängsdynamik führt zum Anstieg der Simulationszeit und einer Vergrößerung des Parameterraums. Das aus Regelungstechnik bekannte Verfahren der Gütevektoroptimierung trägt entscheidend zu einer systematischen Betrachtung und Optimierung der Zielgrößen bei. Das Ergebnis des Verfahrens ist durch das Optimum der Paretofront der einzelnen Entwurfsspezifikationen gekennzeichnet. Die steigenden Simulationszeiten benachteiligen Minimumsuchverfahren, die eine Vielzahl an Iterationen benötigen. Um die Verwendung einer Zufallsvariablen, die maßgeblich zur Steigerung der Iterationanzahl beiträgt, zu vermeiden und gleichzeitig eine Globalisierung der Suche im Parameterraum zu ermöglichen wird die entwickelte Methode DelaunaySearch eingesetzt. Im Gegensatz zu den bekannten Algorithmen, wie die Partikelschwarmoptimierung oder die evolutionären Algorithmen, setzt die neu entwickelte Methode bei der Suche nach dem Minimum einer Kostenfunktion auf eine systematische Analyse der durchgeführten Simulationsergebnisse. Mit Hilfe der bei der Analyse gewonnenen Informationen werden Bereiche mit den bestmöglichen Voraussetzungen für ein Minimum identifiziert. Somit verzichtet das iterative Verfahren bei der Bestimmung des nächsten Iterationsschrittes auf die Verwendung einer Zufallsvariable. Als Ergebnis der Berechnungen steht ein gut gewählter Startwert für eine lokale Optimierung zur Verfügung. Aufbauend auf der Simulation der Fahrzeuglängsdynamik, der Steuergerätefunktionen und der Steller-Sensor-Streckenmodelle in einer Simulationsumgebung wird die Hybrid-Betriebsstrategie gemeinsam mit der Steuerung des Verbrennungsmotors optimiert. Mit der Entwicklung und Implementierung einer neuen Funktion wird weiterhin die Verbindung zwischen der Betriebsstrategie und der Motorsteuerung erweitert. Die vorgestellten Werkzeuge ermöglichten hierbei nicht nur einen Test der neuen Funktionalitäten, sondern auch eine Abschätzung der Verbesserungspotentiale beim Verbrauch und Abgasemissionen. Insgesamt konnte eine effiziente Testumgebung für eine gemeinsame Optimierung der Betriebsstrategie und des Verbrennungsmotorverhaltens eines Hybridfahrzeugs realisiert werden.

Disseny de controladors òptims per al robot Pioneer

Aquest projecte titulat: “Disseny de controladors òptims per al robot Pioneer”, té com a funció incloure en la recerca, que ja està iniciada, del control del Robot Pioneer 2DX, una nova versió d’agents go to per al funcionament del robot. La problemàtica que ens trobem és sobretot per al primer controlador. Fins ara el sistema multi-agent fet, feia servir un agent go to que generava la trajectòria a seguir i la controlava mitjançant un PID. Introduint un mètode geomètric com és el cas del pure pursuit la cosa es complica ja que és més complex l’ajustament del funcionament d’aquest. Centrant-nos en canvi el cas del segon controlador el problema es simplifica ja que l’ajustatge d’aquest mateix es pot realitzar de manera empírica i la problemàtica per a la situació en concret es millora amb major facilitat. És per aquest motiu, sobretot pel primer controlador, que s’han hagut de realitzar algunes modificacions en el plantejament del projecte al llarg d’aquest. En un principi estava pensat crear aquest controlador a través de Matlab® mitjançant l’eina Simulink® però per problemes de software en un moment donat hem hagut de redirigir el projecte cap al llenguatge base de l’estructura multi-agent com és el C++. Per aquest motiu també s’ha hagut de prescindir de la implementació d’aquests també en l’estructura LabView®.

Estudio de la aplicación de sistemas basados en el conocimiento a la operación de una planta de tratamiento de residuos sólidos urbanos por valorización energética

Una de las actuaciones posibles para la gestión de los residuos sólidos urbanos es la valorización energética, es decir la incineración con recuperación de energía. Sin embargo es muy importante controlar adecuadamente el proceso de incineración para evitar en lo posible la liberación de sustancias contaminantes a la atmósfera que puedan ocasionar problemas de contaminación industrial.Conseguir que tanto el proceso de incineración como el tratamiento de los gases se realice en condiciones óptimas presupone tener un buen conocimiento de las dependencias entre las variables de proceso. Se precisan métodos adecuados de medida de las variables más importantes y tratar los valores medidos con modelos adecuados para transformarlos en magnitudes de mando. Un modelo clásico para el control parece poco prometedor en este caso debido a la complejidad de los procesos, la falta de descripción cuantitativa y la necesidad de hacer los cálculos en tiempo real. Esto sólo se puede conseguir con la ayuda de las modernas técnicas de proceso de datos y métodos informáticos, tales como el empleo de técnicas de simulación, modelos matemáticos, sistemas basados en el conocimiento e interfases inteligentes. En [Ono, 1989] se describe un sistema de control basado en la lógica difusa aplicado al campo de la incineración de residuos urbanos. En el centro de investigación FZK de Karslruhe se están desarrollando aplicaciones que combinan la lógica difusa con las redes neuronales [Jaeschke, Keller, 1994] para el control de la planta piloto de incineración de residuos TAMARA. En esta tesis se plantea la aplicación de un método de adquisición de conocimiento para el control de sistemas complejos inspirado en el comportamiento humano. Cuando nos encontramos ante una situación desconocida al principio no sabemos como actuar, salvo por la extrapolación de experiencias anteriores que puedan ser útiles. Aplicando procedimientos de prueba y error, refuerzo de hipótesis, etc., vamos adquiriendo y refinando el conocimiento, y elaborando un modelo mental. Podemos diseñar un método análogo, que pueda ser implementado en un sistema informático, mediante el empleo de técnicas de Inteligencia Artificial.Así, en un proceso complejo muchas veces disponemos de un conjunto de datos del proceso que a priori no nos dan información suficientemente estructurada para que nos sea útil. Para la adquisición de conocimiento pasamos por una serie de etapas: - Hacemos una primera selección de cuales son las variables que nos interesa conocer. - Estado del sistema. En primer lugar podemos empezar por aplicar técnicas de clasificación (aprendizaje no supervisado) para agrupar los datos y obtener una representación del estado de la planta. Es posible establecer una clasificación, pero normalmente casi todos los datos están en una sola clase, que corresponde a la operación normal. Hecho esto y para refinar el conocimiento utilizamos métodos estadísticos clásicos para buscar correlaciones entre variables (análisis de componentes principales) y así poder simplificar y reducir la lista de variables. - Análisis de las señales. Para analizar y clasificar las señales (por ejemplo la temperatura del horno) es posible utilizar métodos capaces de describir mejor el comportamiento no lineal del sistema, como las redes neuronales. Otro paso más consiste en establecer relaciones causales entre las variables. Para ello nos sirven de ayuda los modelos analíticos - Como resultado final del proceso se pasa al diseño del sistema basado en el conocimiento. El objetivo principal es aplicar el método al caso concreto del control de una planta de tratamiento de residuos sólidos urbanos por valorización energética. En primer lugar, en el capítulo 2 Los residuos sólidos urbanos, se trata el problema global de la gestión de los residuos, dando una visión general de las diferentes alternativas existentes, y de la situación nacional e internacional en la actualidad. Se analiza con mayor detalle la problemática de la incineración de los residuos, poniendo especial interés en aquellas características de los residuos que tienen mayor importancia de cara al proceso de combustión.En el capítulo 3, Descripción del proceso, se hace una descripción general del proceso de incineración y de los distintos elementos de una planta incineradora: desde la recepción y almacenamiento de los residuos, pasando por los distintos tipos de hornos y las exigencias de los códigos de buena práctica de combustión, el sistema de aire de combustión y el sistema de humos. Se presentan también los distintos sistemas de depuración de los gases de combustión, y finalmente el sistema de evacuación de cenizas y escorias.El capítulo 4, La planta de tratamiento de residuos sólidos urbanos de Girona, describe los principales sistemas de la planta incineradora de Girona: la alimentación de residuos, el tipo de horno, el sistema de recuperación de energía, y el sistema de depuración de los gases de combustión Se describe también el sistema de control, la operación, los datos de funcionamiento de la planta, la instrumentación y las variables que son de interés para el control del proceso de combustión.En el capítulo 5, Técnicas utilizadas, se proporciona una visión global de los sistemas basados en el conocimiento y de los sistemas expertos. Se explican las diferentes técnicas utilizadas: redes neuronales, sistemas de clasificación, modelos cualitativos, y sistemas expertos, ilustradas con algunos ejemplos de aplicación.Con respecto a los sistemas basados en el conocimiento se analizan en primer lugar las condiciones para su aplicabilidad, y las formas de representación del conocimiento. A continuación se describen las distintas formas de razonamiento: redes neuronales, sistemas expertos y lógica difusa, y se realiza una comparación entre ellas. Se presenta una aplicación de las redes neuronales al análisis de series temporales de temperatura.Se trata también la problemática del análisis de los datos de operación mediante técnicas estadísticas y el empleo de técnicas de clasificación. Otro apartado está dedicado a los distintos tipos de modelos, incluyendo una discusión de los modelos cualitativos.Se describe el sistema de diseño asistido por ordenador para el diseño de sistemas de supervisión CASSD que se utiliza en esta tesis, y las herramientas de análisis para obtener información cualitativa del comportamiento del proceso: Abstractores y ALCMEN. Se incluye un ejemplo de aplicación de estas técnicas para hallar las relaciones entre la temperatura y las acciones del operador. Finalmente se analizan las principales características de los sistemas expertos en general, y del sistema experto CEES 2.0 que también forma parte del sistema CASSD que se ha utilizado.El capítulo 6, Resultados, muestra los resultados obtenidos mediante la aplicación de las diferentes técnicas, redes neuronales, clasificación, el desarrollo de la modelización del proceso de combustión, y la generación de reglas. Dentro del apartado de análisis de datos se emplea una red neuronal para la clasificación de una señal de temperatura. También se describe la utilización del método LINNEO+ para la clasificación de los estados de operación de la planta.En el apartado dedicado a la modelización se desarrolla un modelo de combustión que sirve de base para analizar el comportamiento del horno en régimen estacionario y dinámico. Se define un parámetro, la superficie de llama, relacionado con la extensión del fuego en la parrilla. Mediante un modelo linealizado se analiza la respuesta dinámica del proceso de incineración. Luego se pasa a la definición de relaciones cualitativas entre las variables que se utilizan en la elaboración de un modelo cualitativo. A continuación se desarrolla un nuevo modelo cualitativo, tomando como base el modelo dinámico analítico.Finalmente se aborda el desarrollo de la base de conocimiento del sistema experto, mediante la generación de reglas En el capítulo 7, Sistema de control de una planta incineradora, se analizan los objetivos de un sistema de control de una planta incineradora, su diseño e implementación. Se describen los objetivos básicos del sistema de control de la combustión, su configuración y la implementación en Matlab/Simulink utilizando las distintas herramientas que se han desarrollado en el capítulo anterior.Por último para mostrar como pueden aplicarse los distintos métodos desarrollados en esta tesis se construye un sistema experto para mantener constante la temperatura del horno actuando sobre la alimentación de residuos.Finalmente en el capítulo Conclusiones, se presentan las conclusiones y resultados de esta tesis.

Integration of knowledge-based, qualitative and numeric tools for real time dynamic systems supervision

The proposal presented in this thesis is to provide designers of knowledge based supervisory systems of dynamic systems with a framework to facilitate their tasks avoiding interface problems among tools, data flow and management. The approach is thought to be useful to both control and process engineers in assisting their tasks. The use of AI technologies to diagnose and perform control loops and, of course, assist process supervisory tasks such as fault detection and diagnose, are in the scope of this work. Special effort has been put in integration of tools for assisting expert supervisory systems design. With this aim the experience of Computer Aided Control Systems Design (CACSD) frameworks have been analysed and used to design a Computer Aided Supervisory Systems (CASSD) framework. In this sense, some basic facilities are required to be available in this proposed framework: ·

Application of constrained predictive control on a 3D crane system

This paper describes the SIMULINK implementation of a constrained predictive control algorithm based on quadratic programming and linear state space models, and its application to a laboratory-scale 3D crane system. The algorithm is compatible with Real Time. Windows Target and, in the case of the crane system, it can be executed with a sampling period of 0.01 s and a prediction horizon of up to 300 samples, using a linear state space model with 3 inputs, 5 outputs and 13 states.

Solving optimal control problems with state constraints using nonlinear programming and simulation tools

This paper illustrates how nonlinear programming and simulation tools, which are available in packages such as MATLAB and SIMULINK, can easily be used to solve optimal control problems with state- and/or input-dependent inequality constraints. The method presented is illustrated with a model of a single-link manipulator. The method is suitable to be taught to advanced undergraduate and Master's level students in control engineering.

A comparison between bond graphs switching modelling techniques implemented on a boost dc-dc converter

A Bond Graph is a graphical modelling technique that allows the representation of energy flow between the components of a system. When used to model power electronic systems, it is necessary to incorporate bond graph elements to represent a switch. In this paper, three different methods of modelling switching devices are compared and contrasted: the Modulated Transformer with a binary modulation ratio (MTF), the ideal switch element, and the Switched Power Junction (SPJ) method. These three methods are used to model a dc-dc Boost converter and then run simulations in MATLAB/SIMULINK. To provide a reference to compare results, the converter is also simulated using PSPICE. Both quantitative and qualitative comparisons are made to determine the suitability of each of the three Bond Graph switch models in specific power electronics applications

Real-time application of a constrained predictive controller based on dynamic neural networks with feedback linearization

This paper describes an experimental application of constrained predictive control and feedback linearisation based on dynamic neural networks. It also verifies experimentally a method for handling input constraints, which are transformed by the feedback linearisation mappings. A performance comparison with a PID controller is also provided. The experimental system consists of a laboratory based single link manipulator arm, which is controlled in real time using MATLAB/SIMULINK together with data acquisition equipment.

Predictive computed-torque control of a PUMA 560 manipulator robot

This paper describes the integration of constrained predictive control and computed-torque control, and its application on a six degree-of-freedom PUMA 560 manipulator arm. The real-time implementation was based on SIMULINK, with the predictive controller and the computed-torque control law implemented in the C programming language. The constrained predictive controller solved a quadratic programming problem at every sampling interval, which was as short as 10 ms, using a prediction horizon of 150 steps and an 18th order state space model.

A search for invariant relative satellite motion

This report presents the canonical Hamiltonian formulation of relative satellite motion. The unperturbed Hamiltonian model is shown to be equivalent to the well known Hill-Clohessy-Wilshire (HCW) linear formulation. The in°uence of perturbations of the nonlinear Gravitational potential and the oblateness of the Earth; J2 perturbations are also modelled within the Hamiltonian formulation. The modelling incorporates eccentricity of the reference orbit. The corresponding Hamiltonian vector ¯elds are computed and implemented in Simulink. A numerical method is presented aimed at locating periodic or quasi-periodic relative satellite motion. The numerical method outlined in this paper is applied to the Hamiltonian system. Although the orbits considered here are weakly unstable at best, in the case of eccentricity only, the method ¯nds exact periodic orbits. When other perturbations such as nonlinear gravitational terms are added, drift is signicantly reduced and in the case of the J2 perturbation with and without the nonlinear gravitational potential term, bounded quasi-periodic solutions are found. Advantages of using Newton's method to search for periodic or quasi-periodic relative satellite motion include simplicity of implementation, repeatability of solutions due to its non-random nature, and fast convergence. Given that the use of bounded or drifting trajectories as control references carries practical di±culties over long-term missions, Principal Component Analysis (PCA) is applied to the quasi-periodic or slowly drifting trajectories to help provide a closed reference trajectory for the implementation of closed loop control. In order to evaluate the e®ect of the quality of the model used to generate the periodic reference trajectory, a study involving closed loop control of a simulated master/follower formation was performed. 2 The results of the closed loop control study indicate that the quality of the model employed for generating the reference trajectory used for control purposes has an important in°uence on the resulting amount of fuel required to track the reference trajectory. The model used to generate LQR controller gains also has an e®ect on the e±ciency of the controller.

Domestic cold pitched roofs in the UK: - effect of using different roof insulation materials

The type and thickness of insulation on the topside horizontal of cold pitched roofs has a significant role in controlling air movement, energy conservation and moisture transfer reduction through the ceiling to the loft (roof void) space. To investigate its importance, a numerical model using a HAM software package on a Matlab platform with a Simulink simulation tool has been developed using insitu measurements of airflows from the dwelling space through the ceiling to the loft of three houses of different configurations and loft space. Considering typical UK roof underlay (i.e. bituminous felt and a vapour permeable underlay), insitu measurements of the 3 houses were tested using a calibrated passive sampling technique. Using the measured airflows, the effect of air movement on three types of roof insulation (i.e. fibreglass, cellulose and foam) was modelled to investigate associated energy losses and moisture transport. The thickness of the insulation materials were varied but the ceiling airtightness and eaves gap size were kept constant. These instances were considered in order to visualize the effects of the changing parameters. In addition, two different roof underlays of varying resistances were considered and compared to access the influence of the underlay, if any, on energy conservation. The comparison of these insulation materials in relation to the other parameters showed that the type of insulation material and thickness, contributes significantly to energy conservation and moisture transfer reduction through the roof and hence of the building as a whole.

Effect of "Pollutants" on the functionality of breathable roofing membranes in a bat roost

The performance of breathable roofing membranes (BRM’s) in buildings where bats roost have been investigated using experimental measurements and numerical simulations. Measurement techniques as outlined in BS EN ISO 12572 of membranes from manufacturers in its pure state and those that have been contaminated with bat urine, faeces and natural oils transmitted via fur because they were found in bat roost have been tested for their permeability functions. The findings from this shows that there are significant differences between the functionality of the pure samples compared to the contaminated samples, with an average of about 20-30% reduction in functionality. This paper integrates modelling techniques using a heat, air and mass software with a simulink interface on a Matlab platform to investigate the moisture transfer properties of the BRMs. The simulation results demonstrate high level of condensation formation when the BRM is contaminated as compared to when it is not.

Optimal power management strategy for energy storage with stochastic loads

In this paper, a power management strategy (PMS) has been developed for the control of energy storage in a system subjected to loads of random duration. The PMS minimises the costs associated with the energy consumption of specific systems powered by a primary energy source and equipped with energy storage, under the assumption that the statistical distribution of load durations is known. By including the variability of the load in the cost function, it was possible to define the optimality criteria for the power flow of the storage. Numerical calculations have been performed obtaining the control strategies associated with the global minimum in energy costs, for a wide range of initial conditions of the system. The results of the calculations have been tested on a MATLAB/Simulink model of a rubber tyre gantry (RTG) crane equipped with a flywheel energy storage system (FESS) and subjected to a test cycle, which corresponds to the real operation of a crane in the Port of Felixstowe. The results of the model show increased energy savings and reduced peak power demand with respect to existing control strategies, indicating considerable potential savings for port operators in terms of energy and maintenance costs.

Intelligent Algorithms for a Hybrid FuelCell/Photovoltaic Standalone System : Simulation Of Hybrid FuelCell/Photovoltaic Standalone System

The Intelligent Algorithm is designed for theusing a Battery source. The main function is to automate the Hybrid System through anintelligent Algorithm so that it takes the decision according to the environmental conditionsfor utilizing the Photovoltaic/Solar Energy and in the absence of this, Fuel Cell energy isused. To enhance the performance of the Fuel Cell and Photovoltaic Cell we used batterybank which acts like a buffer and supply the current continuous to the load. To develop the main System whlogic based controller was used. Fuzzy Logic based controller used to develop this system,because they are chosen to be feasible for both controlling the decision process and predictingthe availability of the available energy on the basis of current Photovoltaic and Battery conditions. The Intelligent Algorithm is designed to optimize the performance of the system and to selectthe best available energy source(s) in regard of the input parameters. The enhance function of these Intelligent Controller is to predict the use of available energy resources and turn on thatparticular source for efficient energy utilization. A fuzzy controller was chosen to take thedecisions for the efficient energy utilization from the given resources. The fuzzy logic basedcontroller is designed in the Matlab-Simulink environment. Initially, the fuzzy based ruleswere built. Then MATLAB based simulation system was designed and implemented. Thenthis whole proposed model is simulated and tested for the accuracy of design and performanceof the system.

Otimização de reator sequencial em batelada para remoção biológica de carbono e nitrogênio com controle difuso

Este trabalho apresenta a estruturação de um controle difuso, para a automação de reatores seqüenciais em batelada (RSB), no processo de remoção biológica de matéria orgânica e nitrogênio em águas residuárias domésticas, utilizando parâmetros inferenciais, pH, ORP e OD, em que as variáveis controladas foram as durações da reação aeróbia e anóxica. O experimento, em escala de bancada, foi composto por dois reatores seqüenciais em batelada, com volume útil de 10 L, no qual 6 L foram alimentados com esgoto sintético, com características de águas residuárias domésticas. O sistema de automação foi composto pela aquisição dos parâmetros eletroquímicos (pH, ORP e OD), pelos dispositivos atuadores (motor-bomba, aerador e misturador) e pelo controle predeterminado ou difuso. O programa computacional CONRSB foi implementado de forma a integrar o sistema de automação. O controle difuso, implementado, foi constituído pelos procedimentos de: normalização, nebulização, inferência, desnebulização e desnormalização. As variáveis de entrada para o controlador difuso, durante o período: aeróbio foram dpH/dt, dpH/d(t-1) e o pH ; anóxico foram dORP/dt, dORP/d(t-1) e o OD. As normalizações das variáveis crisps estiveram no universo de [0,1], utilizando os valores extremos do ciclo 1 ao 70. Nas nebulizações foram aplicadas as funções triangulares, as quais representaram, satisfatoriamente, as indeterminações dos parâmetros. A inferência nebulosa foi por meio da base heurística (regras), com amparo do especialista, em que a implicação de Mamdani foi aplicada Nessas implicações foram utilizadas dezoito expressões simbólicas para cada período, aeróbio e anóxico. O método de desnebulização foi pelo centro de áreas, que se mostrou eficaz em termos de tempo de processamento. Para a sintonia do controlador difuso empregou-se o programa computacional MATLAB, juntamente com as rotinas Fuzzy logic toolbox e o Simulink. O intervalo entre as atuações do controlador difuso, ficou estabelecido em 5,0 minutos, sendo obtido por meio de tentativas. A operação do RSB 1, durante os 85 ciclos, apresentou a relação média DBO/NTK de 4,67 mg DBO/mg N, sendo classificado como processo combinado de oxidação de carbono e nitrificação. A relação média alimento/microrganismo foi de 0,11 kg DBO/kg sólido suspenso volátil no licor misto.dia, enquadrando nos sistemas com aeração prolongada, em que a idade do lodo correspondeu aos 29 dias. O índice volumétrico do lodo médio foi de 117,5 mL/g, indicando uma sedimentação com características médias. As eficiências médias no processo de remoção de carbono e nitrogênio foram de 90,8% (como DQO) e 49,8%, respectivamente. As taxas específicas médias diárias, no processo de nitrificação e desnitrificação, foram de 24,2g N/kg SSVLM.dia e 15,5 g N/kg SSVLM.dia, respectivamente. O monitoramento, em tempo real, do pH, ORP e OD, mostrou ter um grande potencial no controle dos processos biológicos, em que o pH foi mais representativo no período aeróbio, sendo o ORP e o OD mais representativos no período anóxico. A operação do RSB com o controlador difuso, apresentou do ciclo 71 ao 85, as eficiências médias no processo de remoção de carbono e nitrogênio de 96,4% (como DQO) e 76,4%, respectivamente. A duração média do período aeróbio foi de 162,1 minutos, que tomando como referência o período máximo de 200,0 minutos, reduziu em 19,0% esses períodos. A duração média do período anóxico foi de 164,4 minutos, que tomando como referência o período máximo de 290,0 minutos, apresentou uma redução de 43,3%, mostrando a atuação robusta do controlador difuso. O estudo do perfil temporal, no ciclo 85, mostrou a atuação efetiva do controlador difuso, associada aos pontos de controle nos processos biológicos do RSB. Nesse ciclo, as taxas máximas específicas de nitrificação e desnitrificação observadas, foram de 32,7 g NO3 --N/kg sólido suspenso volátil no licor misto.dia e 43,2g NO3 --N/kg sólido suspenso volátil no licor misto.dia, respectivamente.