932 resultados para Predictive controllers
Resumo:
Doenças crónicas são de longa duração, de progressão lenta e induzem alterações na vida das pessoas, que são confrontadas com um conjunto de fatores que exercem um impacto negativo na sua qualidade de vida (QdV). A QdV é um conceito envolvendo componentes essenciais da qualidade humana: físicas, psicológicas, sociais, culturais e espirituais. Após o diagnóstico e com a doença estabilizada, os doentes procuram novas formas de lidar com esta. Este estudo teve como objetivo identificar fatores psicossociais preditivos (otimismo, afeto positivo e negativo, adesão aos tratamentos, suporte social e espiritualidade) da QdV (bem-estar geral, saúde física, saúde mental) e bem-estar subjetivo (BES) em pessoas com doenças crónicas. Amostra constituída por 774 indivíduos [30% diabetes, 27,1% cancro, 17,2% diabetes, 12% epilepsia, 11,5% esclerose múltipla e 2,2% miastenia, 70,5% do sexo feminino, idade M(DP)=42,9(11,6), educação M(DP)=9,6(4,7), anos diagnóstico M(DP)=12,8(9,7), classificação da doença M(DP)=6,6 (2,8)], recrutados nos hospitais centrais portugueses. Aplicando Modelos de Equações Estruturais e ajustando para variáveis sociodemográficas e clínicas, verificou-se que, pessoas mais otimistas, mais ativas e com uma melhor adesão aos tratamentos apresentam um melhor bem-estar geral, uma melhor saúde mental e um melhor bem-estar subjetivo; uma melhor adesão aos tratamentos contribui para uma melhor saúde física; melhor suporte social reflete-se numa melhor saúde mental; pessoas com mais espiritualidade apresentam uma melhor saúde física e uma melhor saúde mental. Estas conclusões contribuem para a definição de uma terapia que pode ajudar a uma melhor adaptação dos protocolos de tratamento para atender às necessidades dos doentes.
Resumo:
Este trabalho de pesquisa e desenvolvimento tem como fundamento principal o Conceito de Controlo por Lógica Difusa. Utilizando as ferramentas do software Matlab, foi possível desenvolver um controlador com base na inferência difusa que permitisse controlar qualquer tipo de sistema físico real, independentemente das suas características. O Controlo Lógico Difuso, do inglês “Fuzzy Control”, é um tipo de controlo muito particular, pois permite o uso simultâneo de dados numéricos com variáveis linguísticas que tem por base o conhecimento heurístico dos sistemas a controlar. Desta forma, consegue-se quantificar, por exemplo, se um copo está “meio cheio” ou “meio vazio”, se uma pessoa é “alta” ou “baixa”, se está “frio” ou “muito frio”. O controlo PID é, sem dúvida alguma, o controlador mais amplamente utilizado no controlo de sistemas. Devido à sua simplicidade de construção, aos reduzidos custos de aplicação e manutenção e aos resultados que se obtêm, este controlador torna-se a primeira opção quando se pretende implementar uma malha de controlo num determinado sistema. Caracterizado por três parâmetros de ajuste, a saber componente proporcional, integral e derivativa, as três em conjunto permitem uma sintonia eficaz de qualquer tipo de sistema. De forma a automatizar o processo de sintonia de controladores e, aproveitando o que melhor oferece o Controlo Difuso e o Controlo PID, agrupou-se os dois controladores, onde em conjunto, como poderemos constatar mais adiante, foram obtidos resultados que vão de encontro com os objectivos traçados. Com o auxílio do simulink do Matlab, foi desenvolvido o diagrama de blocos do sistema de controlo, onde o controlador difuso tem a tarefa de supervisionar a resposta do controlador PID, corrigindo-a ao longo do tempo de simulação. O controlador desenvolvido é denominado por Controlador FuzzyPID. Durante o desenvolvimento prático do trabalho, foi simulada a resposta de diversos sistemas à entrada em degrau unitário. Os sistemas estudados são na sua maioria sistemas físicos reais, que representam sistemas mecânicos, térmicos, pneumáticos, eléctricos, etc., e que podem ser facilmente descritos por funções de transferência de primeira, segunda e de ordem superior, com e sem atraso.