• INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espacias
  • LIT - Laboratório de Integração e Testes)
• TELEMAR (ex-TELEMIG, Telecomunicações de Minas Gerais)
  • Seção de Engenharia de Corrente Continua
• USIMINAS - Usinas Siderúrgicas de Minas Gerais
  • Superintendencia de Engenharia de Processo
• Quartzil Informatica
• Proban - Processamento Bancario de MG
• IBM do Brasil, Ind. e Maq. Ltda.

• INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espacias
  • Engenharia e Tecnologia Espaciais - ETE, Area de Concentracao: Mecanica Espacial e Controle - DMC (Pós-Graduação)
• Universidade Federal de Sao Paulo - UNIFESP
  • Informatica em Saude (DIS) . - (Pós-Graduação)
  • Ciencia da Computacao (BCC) - (Graduação)
• Universidade Paulista - UNIP (Graduação)
• Universidade Cruzeiro do Sul - UNICSUL (Graduação)
• Universidade de Ibirapuera - UNIB (Graduação)
• Escola Técnica Everardo Passos - ETEP (Segundo Grau Tecnico)
• Escola Estadual Professor Morais (Segundo Grau)

• ISA - The Instrumentation, Systems, and Automation Society (Instrutor)

Resumo - Relatório de atividades apresentando o trabalho de pesquisa e desenvolvimento de um projeto de controlador de temperatura e pressão para as câmaras de teste termo-vácuo utilizando a lógica difusa (fuzzy). Este trabalho está em fase de implementação e testes para validação da abordagem e do software desenvolvidos. Por isto o relatório completo vem sofrendo constantes alterações e não está disponível. No entanto, uma descrição das atividades desenvolvidas pode ser encontrada através de artigos disponíveis neste site em publicações.

Resumo - Uma nova classe de sistemas de controle difuso não-lineares e adaptativos denominada sistemas de controle difuso com escalonamento de ganhos indexados pela referência (FRGS), que combina as características adaptativas de controladores com escalonamento de ganhos e as características não-lineares do método de controladores difusos (fuzzy), é proposta. Além de incorporar a experiência de operadores humanos, esta abordagem permite incluir conhecimento sobre a variação nos conceitos relacionados às funções de pertinência, diante de mudanças nas condições de operação do sistema com o qual se está interagindo. Este conhecimente permite que a superfície de controle se adapte, quando necessário, às alterações das condições de operação, principalmente determinadas pela referência (set-point) - ou outros sinais exôgenos representando ou relacionados a objetivos, contexto, ambiente, distúrbio de carga etc. Ao ajustar os parâmetros do sistema difuso através de modificações introduzidas nas propriedades das funções de pertinência de acordo com diferentes condições de operação, esta abordagem pode ser aplicada tanto no projeto de controladores quanto em sistemas de suporte a decisão, ou na modelagem de sistemas dinâmicos.

Resumo - Neste trabalho é proposto um metodo para projeto de controladores estabilizantes para uma classe de sistemas discretos e variantes no tempo, sendo estas variações limitadas por valores inferiores e superiores. Este procedimento utiliza o conceito de custo garantido para assegurar um índice de desempenho satisfatório e o segundo método de Lyapunov para considerações de estabilidade. O controlador determinado usando este método é dado em termos da solução de uma entre duas equações de Riccati. Estes resultados sao dados na forma de dois teoremas e dois corolarios. Este método pode ser utilizado em sistemas multivariáveis e, além disto, pode apresentar características de otimalidade de acordo com a classe de variação paramétrica. Associado a este, também foi proposto uma nova abordagem para observadores de estado considerando-se a mesma classe de sistemas dinâmicos.

Resumo - Este artigo relata a aplicação do Controle Difuso com Escalonamento de Ganho Paramettrizado pela Referência (Fuzzy Reference Gain-Scheduling Control - FRGS) no controle de uma unidade de teste termovácuo que emula condições ambientais espaciais para qualificação de dispositivos espaciais e satélites. FRGS é uma variação de controle difuso que modifica a superfície de ganho de controle de acordo com distintas condições operacionais estabelecidas pela referência (objetivo). Este sistema permite incorporar a experiência humana dos operadores ao emular o raciocínio e o tomada de decisão humanos, com a vantagem de adaptação quando parâmetros são ajustados on-line. A superfície de ganho do controlador é adaptada pela modificação da forma das funções de pertinência de acordo com valores de referência constante por partes. Enquanto o ajuste governado pelo objetivo é obtido de maneira em avanço, técnica de controle por realimentação é utilizada para garantir a resposta dinâmica. A resposta experimental obtida pela aplicação em um sistema real mostrou sua eficiência e flexibilidade desta proposta de controle para um sistema não-linear.

Resumo - Uma abordagem de identificação não-linear para descrever o comportamento dinâmico do mapa caótico de Hénon baseadi no método simplex Nelder-Mead e o modelo difuso Takagi-Sugeno (T–S) é proposto neste artigo. Sistemas dinâmicos não-lineares que exibem comportamento caótico estão presentes em problemas do mundo real em muntas áreas da ciência e da tecnologia. A investigação de tais sistemas se torna atrativo visto que eles são sistemas simples capazes de imitar o comportamento de sistemas complexos. Uma alternativa para aproximar um sistema não-linear é empregar modelos difusos visto que eles são aproximadores universais capazes de de aproximar qualquer função contínua a uma dada precisão. Devido a isto, ela se torna uma ferramenta poderosa para controle e identificação não-lineares. Uma outra vantagem de se utilizar a modelagem difusa T-S é sua característica de representar uma relação funcional altamente não-linear com um número reduzido de regras. O método simples Nelder-Mead é proposto aqui como um método para otimizar a parte premissao enquanto a técnica de mínimos quadrados é empregada para a parte consequente da regra de produção de um modelo difuso T-S. Resultados numéricos indicam que a descrição de dinâmica caótica discreta do mapa de Hénon pode ser obtida pela exploração da eficiência do método de otimização Nelder-Mead combinada com a a modelagem difusa T-S na costrução de uma identificação não-linear apropriada.

Resumo - A teoria de conjuntos difusos e lógica difusa (fuzzy, nebulosa) pode ser entendida tanto como uma maneira de reproduzir o conhecimento e o senso comum funcionando como uma interface entre números e símbolos, assim como uma ferramenta para construir funções numéricas quando se está lidando com dados. Sendo um mecanismo de inferência, a lógica difusa é entendida como uma forma de representar o raciocínio aproximado humano; sendo uma forma de mapeamento, é um aproximador universal. Este artigo tutorial fornece os principais conceitos, estruturas, e abordagens de projeto para se construir um mapeamento não-linear ao lidar com informações que são imprecisas, incertas, vagas, ou representam verdades parciais (subjetividades). Estas abordagens têm a vantagem de serem representadas de maneira simples ao se empregar de regras de produção do tipo SE-ENTÃO, podendo ser aplicada nas mais diversas áreas, desde engenharia até medicina, passando por economia e física, só para citar algumas. Este artigo tem como objetivo principal contribuir para a disseminação da teoria de conjuntos difusos e lógica difusa para produzir sistemas difusos e, como tal, sistemas inteligentes em diversas áreas de aplicação.

Resumo - Otimização por Enxame de Partículas com Turbulência (PSOT) é, neste artigo, aplicado para encontrar modelos difusos (fuzzy para representar o comportamento dinâmico de sistemas espaciais sujeitos ao processo de qualificação espacial. Na área de otimização, cada aperfeiçoamento mínimo em resultados podem representar um máximo, precioso significado, e PSOT melhora o desempenho da já estabelecida otimização por enxame de particulas (Particle Swarm Optimization - PSO) ao introduzir uma pequena variação, que simula a ação da turbulência na atmosfera a fim de escapar de um mínimo local. Este artigo compara os resultados do PSO original apresentado em um artigo prévio e o PSOT ambos combinados como a modelagem difusa Takagi-Sugeno (TS) ao lidar com resultados de um sistema de teste termovácuo. Otimização por enxame de partículas com otimização tem demonstrado ser uma boa alternativa ao se considerar a velocidade de convergência para uma solução melhor e o tempo de otimização total na geração do modelo dinâmico para o sistema proposto.

Resumo - Uma escala difusa de dor para representar a subjetividade e emocionalidade relacionada ao quinto sinal vital de condição médica é proposto neste artigo. Escalas clássicas de classificação da intensidade da dor são inerentemente conjuntos crip. A comunidade médica e cuidados da saúde não percebe isto visto que o conceito de conjuntos difusos ainda não alcança todos os campos de conhecimento. Este artigo estende as escalas clássicas de classificação de intensidade de dor internacionalmente aceitas para a teoria de conjuntos difusos obtendo a "escala analógica visual difusa (fuzzy visual analog scale - FVAS), escala de classificação numérica difusa (fuzzy numerical rating scale - FNRS), escala de dor qualitativa difusa (fuzzy qualitative pain scale - FQPS), e escala de dor facial difusa (fuzzy face pain scale - FFPS). Estas escalas de intensidade de dor difusas consideram características positivas relacionadas às escalas de intensidade de dor clássicas enquanto representa a inerente imprecisão, incerteza e vaguidade presente nas avaliações e nos relatos de dor. A abordagem proposta demonstra como a teoria de conjuntos difusos pode avançar as fronteiras da medicina e cuidados da saúde ao propor uma nova abordagem a fim de aperfeiçoar o nível de qualidade humana.

Resumo - Estimar (antecipar) o comportamento dinâmico durante emulação ambiental espacial e qualificação de satélites em uma câmara não-linear de teste termovácuo ao se empregar o algoritmo de aprendizado Gath-Geva e sistemas difusos (fuzzy) é proposto neste artigo. Vantagens de identificar um modelo para uma unidade de qualificação ambiental são, por exemplo, a habilidade de detectar perda de vácuo, presença de fontes ou drenos de calor não conhecidas, treinamento de operadores para teste termovácuo, desenvolvimento de sistema d e suporte a decisão para auxilio no controle de toda a operação, verificação instantânea ou mesmo comportamento ou desempenho do operador e, finalmente, projetar um controlador automático para todo o sistema. Elicitar modelos matemáticos pelo uso de dados para estimar (antecipar) o comportamento não-linear usualmente não é uma tarefa simples principalmente quando lidando com sistemas termovácuos. O uso da lógica difusa (fuzzy logic) é um complemento para consolidar ou discartar relações quando dados são imperfeitos e é uma ferramenta efetiva para explorar o sentido das variáveis quando dados estão disponíveis. O objetivo é a identificação do sistema baseado no algoritmo de aprendizado Gath-Geva empregado para otimizar a solução de encontrar uma representação cujos parâmetros são não-lineares associados à modelagem difusa Takagi-Sugeno. Um sistema difuso é um mapeamento não-linear representado por um conjunto de regras SE-ENTÃO e um mecanismo de inferência difuso associado de forma que cada elemento dentro da região difusa assume um grau de ativação associado à informações incertas, imprecisas e vagas. A eficiência deste algoritmo para a geração de conjuntos de regras e funções de pertinência são, então, verificadas.

Resumo - O algoritmo Wang & Mendel para modelagem do comportamento dinâmico em teste de vibração durante a qualificação de satélites é proposta neste artigo. Testes de vibração são realizados para emular lançamentos a fim de evitar quebras e outros prejuízos em sistemas espaciais. Além disto, tais testes também permitem ajustes viáveis na estrutura do modelo por análise do comportamento dinâmico. Antever o comportamento dinâmico é concretizado aos se obter um modelo que melhor represente dispositivos espaciais em um processo denominado identificação de sistemas. A abordagem de sistema difuso (fuzzy) Takagi-Sugeno é empregada para representar dispositivos espaciais submetidos a testes de qualificação espaciais. Sistemas difusos (fuzzy) são aproximadores universais, que é, eles são capazes de representar qualquer systema. Eles são capazes de lidar com informação qualitativa (experiência, conhecimento heurístico) e informação quantitativa (dados). Todavia, quando lidam com dados, esta abordagem requer outra técnica trabalhando em sinergia para a ajustar os seus parâmetros. Este artigo aborda o uso do algoritmo de aprendizado Wang & Mendel para sintonizar modelos Takagi-Sugeno ao empregar dados experimentais de teste de qualificação ambientao de vibração. O modelo difuso resultante é usado para descrever o comportamento dinâmico através de dados medidos durante a qualificação de sistemas espaciais no Laboratório de Integração e Testes (LIT) no Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). O objetivo neste artigo é, então, estudar a viabilidade de se empregar esta técnica de identificação não-linear para estimar o comportamento futuro de sistemas de vibração. Para extração da base de regras ao se empregar o algoritmo Wang & Mendel, o modelo é configurado para lidar com diferentes funções de pertinência a fim de definir o modelo otimizado. O modelo proposto emprega funções de pertinência gausseanas no universo de discurso de entrada enquanto a saída é selecionada para ser funções de pertinência singulares (singleton). O operador de conjunção escolhido é o mínimo. O problema é composto de duas partes. Na primeira, o modelo usa parte do sinal de baixa amplitude para sintonizar o sistema difuso e, então, é validado com o conjunto de dados remanescentes. Em seguida, este modelo proposto é empregado para estimar um distinto comportamento dinâmicos quando um novo sinal de entrada de alta amplitude é aplicado no sistema espacial. O critério de validação para os modelos adotados é o coeficiente de correlação múltiplo de Pearson. Resultados do modelo estrutural usados no projeto de satélite e seus sub-sistemas são confrontados com o comportamento real apresentado pela estrutura, permitindo eventuais ajustes. Estes resultados foram aperfeiçoados quando usadas as variação do sinal de entrada de baixa amplitude.

Resumo - Um modelo difuso (fuzzy) para predição de fibrose hepática e doença crônia do fígado é proposto neste artigo. Este modelo é obtido ao se empregar uma abordagem não invasiva, sorológicos e índice da relação dos níveis de aspartato aminotransferase (AST) pela plaquetometria (APRI). A doença hepática crônica é uma condição clínica de prevalência e incidência elevadas, com amplo espectro etiológico, sendo os principais agentes o álcool e o vírus C. Os eventos clínicos relacionados à doença hepática crônica geralmente são graves e estão associados a complicações, como a hipertensão portal, o grau de insuficiência hepática e o desenvolvimento de carcinoma hepatocelular. O grau de fibrose alcançado pela classificação Metavir tem sido um padrão para indicação de terapia antiviral para hepatite C crônica do fígado. Este procedimento tem a disvantagem de riscos devido à anestesia e complicações no pneumoperitonio e lesões viscerais massivas tanto quanto riscos de perfurações viscerais pela introdução de trocartes. A fim de superar estes problemas marcadores não invasivos e sorológicos tem sido estudado para avaliar sua acurácia na predição do grau de fibrose no fígado. Todavia, a informação obtida ao se empregar estes marcadores nem sempre permitem decidir sobre a segurança e profilaxia approapriada or abordagem terapéutica devido a inerente imprecisão e limites vagos. A fim de lidar com este tipo de problema, a teoria de conjuntos difusos e lógica difusa é empregada como componente básico produzindo um índice difuso da relação dos níveis de aspartato aminotransferase pela plaquetometria (FAPRI). Dados experimentais são empregados para gerar este modelo FAPRI ao se utilizar o sistema adaptativo de inferência neuro-difuso (Adaptive Neural Fuzzy Inference System - ANFIS). Este artigo demonstra a riqueza da teoria de conjuntos difusos, lógica difusa, e raciocínio aproximado na medicina e cuidados da saúde através do FABRI proposto quando empregado para classificação de doença de fígado crônica e predição de fibrose hepática.

Resumo - Este artigo busca entender a importância do questionamento em programas de graduação e universidades. Esta abordagem argui contra o papel que saber reponder assume atualmente e em benefício da importância do questionamento em programas de graduação. Desta forma, este artigo defende que qualquer processo educacional relacionado a universidades e, em particular, programas de engenharia para serem considerados de sucesso requerem uma interação dinâmica entre estudantes e professores. Este artigo aponta que questionar é um processo de ação-reação que leva a dúvidas. Se dúvidas são entendidas como um meio de atingir um comportamento de pesquisa, professores experientes que ensinam estudantes deveriam guiá-los como questionar por si mesmos, da mesma forma. Por sua vez, pesquisa pode ser visto como um meio de que conduz ao conhecimento. Assim, aqueles que aprendem este processo são ensinaos não somente o conhecimento, mas como adquirir mecanismos de raciocínio, habilidades de julgamento, senso crítico, argumentação crítica, somente para citar alguns. Neste sentido, questionar é um mecanismo poderoso para alcançar o objetivo principal de universidades e programas de graduação em engenharia, que é, aprender como pensar.

Resumo - A desnutrição intra-hospitalar apresenta índices que aumentam com o tempo de internação. A triagem nutricional identifica pacientes com risco de desnutrição no momento da internação a fim de evitar danos físicos e clínicos, acelerar a recuperação e reduzir o custo hospitalar. O objetivo deste estudo é avaliar efeitos de treinamentos multidisciplinares na triagem nutricional pela técnica de inteligência artificial denominada sistema de inferência neuro-difuso (ANFIS). Resultados obtidos com dados experimentais produzem um modelo não-linear que descreve a relação dos treinamentos multidisciplinares e a realização da triagem nutricional, de forma que o mapeamento difuso torna-se uma alternativa para esta avaliação.

Resumo - Este artigo descreve um sistema inteligente para processamento de imagens obtidas por satélites de sensoriamento da terra. Esta abordagem híbrida de inteligência computacional intercala as abordagens neurais e difusas em um sistema de decisão neural-difuso para reconhecimento de padrões e tomada de decisão orientada por visão. Este sistema híbrido inteligente emprega, primeiro, um sistema neural para classificação de imagens responsável por extrair informação através de um mapeamento de entrada visual para saída na forma de dados. Uma vez que resultados são obtidos pela classificação neural, o dado de saída é fornecido como entrada para um sistema difuso de suporte a decisão para lidar com as uncertezas e imprecisões inerentes que estão presentes na informação disponível. Uma comparação do sistema classificador neural é explorada para validar o mecanismo e as vantagens do sistema glogal são discutidas de maneira complementar. Este artigo tem por objetivo demonstrar a viabilidade técnica de modelo de intelgência computacional baseado em um sistema híbrido quando se está lidando com imagens de satélites de sensoriamento da terrestre.

Resumo - Uma abordagem de otimização por enxame de particulas (PSO) combinada com a seqüência caótica do mapa Lozi para obter um modelo difuso Takagi–Sugeno (T-S) para representar o comportamento dinâmico é proposto neste artigo. O método proposto é uma alternativa para se obter uma abordagem de identificação não-linear especialmente quando se está lidando com sistemas complexos que não podem sempre ser modelados usando os princípios primeiros para determinar seu comportamento dinâmico. Visto que modelar sistemas não-lineares é normalmente uma tarefa difícil, modelos difusos têm sido empregados em muitos problemas de identificação devido às suas inerentes caracteristicas não-lineares, assim como sua estrutura simples. Esta abordagem PSO caótica (CPSO) proposta é empregada aqui para otimizar a parte premisa das regras SE-ENTÃO do modelo difuso T-S; para a parte conseqüênte, a técnica de mínimos quadrados é empregada. Este método proposto é utilizado em aplicações experimentais; um sistema de teste termovácuo que é empregado para emular condições ambientais espaciais e qualificação de satélites. Resultados obtidos com a variedade de CPSO são comparadas com a abordagem PSO tradicional. Resultados numéricos indicam que a abordagem PSO caótica teve sucesso em obter um modelo difuso T-S para esta aplicação não-linear e com atraso de resposta.

Resumo - Um algorítmo de rastreamento de alvo capaz de identificar a posição e a perseguir alvos móveis em uma seqüência de imagem de vídeo digital seqüência é proposto neste artigo. A abordagem proposta tem por objetivo rastrear alvos móveis dentro do campo de visão da câmera digital. A posição e trajetória do alvo a ser identificado pela rede neural representando técnicas de aprendizado competitivo. O neurônio vencedor é treinado para aproximar de um alvo e, então, perseguí-lo. A câmera digital fornece uma seqüência de imagens e o algoritmo processa aqueles molduras em tempo real rastreando o alvo móvel. O algortimo é realizado tanto com imagens multi-coloridas quanto prento-e-branco para simular situacoes do mundo real. Resultados mostram que a eficiência do algoritmo proposto, visto que os neurônios rastrearam o alvo móvel independente de existir pré-processamento e mesmo que n exista análise de imagem de pré-processamento. Alvos móveis simples e múltiplos são seguidos em tempo real.

Resumo - A análise das relações dos sinais vitais com a classificação de risco em atendimento de um pronto socorro pelo uso de lógica difusa (fuzzy logic) é apresentada neste trabalho. A extração do conjunto de regras e das funções de pertinência que compõem o mapeamento difuso é realizada ao se utilizar dados reais relativas a hospital em conjunto com o algoritmo Gath-Geva de agrupamento fixo. Desta forma, a lógica difusa vem a ser uma alternativa para gerar ou aprimorar um sistema de classificação de risco de pacientes considerando as possíveis variáveis envolvidas, as bases de conhecimentos, e as características locais neste processo por meio das bases de dados existentes.

Resumo - As relações da mortalidade infantil com o ingresso nacional bruto per capita e a cobertura urbano-rural da imunização de sarampo entre menores de um ano é obtido pela modelagem difusa neste artigo. A fim de gerar uma base de conhecimento os algoritmos de aprendizado Wang & Mendel e Gath-Geva aplicados a um conjunto de dados fornecidos pela Organização Mundial de Saúde (OMS). A eficiência destes algoritmos para a geração do conjunto de regras e das funções de pertinência é, em seguida, verificada. Resultados preliminares indicam que as relações encontradas coincidem com as achadas na literatura e apresentam evidencias para discutir os aspectos controversos do significado da mortalidade infantil. O uso da lógica difusa é um complemento para aprimorar ou descartar relações quando dados são imperfeitos, e como uma ferramenta efetiva para explorar significados de variáveis quando base de dados está disponível.

Resumo - O grau de atividade da doença de Crohn é avaliado consensualmente pelo Índice de Atividade da Doença de Crohn (IADC). Críticas vêm sendo feitas para este sistema métrico, principalmente, por incluir variáveis subjetivas, podendo haver variabilidade entre os observadores. O índice difuso de atividade da doença de Crohn (Cardia-Araujo Fuzzy Index for Crohn – CAFIC) é baseado na teoria de conjuntos difusos e lógica difusa e utiliza os mesmos dados imprecisos e subjetivos de entrada utilizados na avaliação médica. Todavia, o resultado final é uma saída com valor numérico preciso, buscando assim uma forma de estratificar o grau de atividade da doença de Crohn com objetividade. Neste estudo, utilizaram-se os dois índices (IADC e CAFIC), buscando-se avaliar a acurácia do CAFIC, comparando com a avaliação da atividade da doença quando avaliada pelo IADC. Observou-se que o uso do CAFIC é mais simples e com maior aplicabilidade aos pacientes com Crohn, já que utiliza apenas cinco variáveis. O CAFIC demonstrou-se como um índice que utiliza as vantagens do IADC, tratando matematicamente dos aspectos subjetivos de uma forma mais realística e com grande acurácia. O CAFIC demonstrou maior correlação entre a clínica do paciente e o valor do índice encontrado, comparando-se ao IADC quando necessário e superando este último em distintas outras situações.

Resumo - Um Sistema difuso de Suporte a Decisão (Fuzzy Decision Support System - FDSS) para graduar o risco de óbito neonatal pela avaliação da idade gestacional e da idade materna é proposta neste trabalho. O sistema difuso Mamdani é construído pela extração do conhecimento humano para compor a base de regras. O modelo proposto mostra a intrínseca relação entre idade gestacional e idade da mãe e como esta relação pode ser representada de maneira não-linear. O modelo difuso resultante corrobora ainda alguns conceitos bem estabelecidos na literatura. No modelo proposto é possível determinar as faixas de idade materna que influenciam o risco de óbito. É possível verificar o aumento do risco de óbito tanto com o aumento quanto com a redução da idade materna. O modelo mostra ainda a influência da idade gestacional na avaliação do risco de óbito. Desta forma, resultados indicam que a modelagem difusa proposta oferece uma padronização para a estimativa de risco de morte neonatal e pode ser utilizada na avaliação de recém-nascidos e melhor utilização da infra-estrutura existente nos estabelecimentos de saúde.

Resumo - Um mecanismo baseado em Inteligência Computacional para o projeto de sistemas de controle empregando técnicas de busca aleatória e robusta aplicada à modelagem de satélites e usando uma roda de reação é apresentada neste artigo. O uso de mecanismos baseados em inteligência computacional em projeto de sistemas de controle pode ser atrativo para propósitos de re-projeto embarcado, de acordo com o modelo de satélite FireSat considerado aqui. Adicionalmente, é demonstrado que uma busca efetiva e procedimentos de ponderação podem substituir ações de tentativa-e-erro desempenhadas por seres humanos para cálculo do ganho e produzem índices de desempenho e niveis de torque compatíveis com especificações do mundo real. Mecanismos baseados em inteligência computacional empregados neste artigo combinam algoritmos genéticos, que gera, combina e seleciona controladores candidatos, com sistemas difusos (fuzzy), para ponderar índices de desempenho e níveis de torque que, por sua vez, são subsequentemente utilizados pelo algoritmo genético. Uma combinação desta abordagem de projeto, recentemente proposta pelos autores em um artigo prévio, demonstrou sua utilidade de acordo com quatro diferentes técnicas, enquanto neste artigo um controlador H2 truncado é adotado a fim de se considerar as desvantagens de técnicas robustas que usualmente fornecem controladores de ordem alta.

Resumo - Uma modelagem neuro-difusa (neuro-fuzzy) para antecipar o comportamento dinâmico futuro em testes de vibração durante a qualificação de satélites é proposto neste artigo. Teste de vibração é empregado para emular vibrações presentes durante o período de lançamento. Existem diferentes níveis de excitação durante o teste de vibração a fim de verificar e assegurar que o satélite e seus sub-sistemas suportarão os esforços quando em orbita ou durante o lançamento. A análise de comportamento dinâmico podem ajudar não somente evitar quebra e outros danos, mas também permitir ajustes possíveis na estrutura do modelo. O modelo neuro-difuso é usado para descrever o comportamento dinâmico pelo uso de dados reais medidos durante a qualificação de sistemas espaciais no Laboratório de Integração e Testes (LIT) no Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). O modelo usa parte do sinal de baixa amplitude para o treinamento do sistema neuro-difuso; o conjunto remanescente de dados é utilizado para validar o modelo. Em seguida, o comportamento dinâmico é estimado quando um novo singal de entrada de amplitude alta é aplicado. Resultados do modelo estrutural suados no projeto de satélites e seus subsistemas são confrontados com o comportamento real apresentado pela estrutura, permitindo eventuais ajustes. Resultados mostram que o modelo neuro-difuso é uma solução plausível para antecipar os comportamentos dinâmicos de satélites sob entradas exôgenas distintas devido à sua capacidade de generalização.

Resumo - Um sistema inteligente para processamento de imagens obtidas por satélites de sensoriamento remoto é apresentado neste artigo. Esta abordagem híbrida baseada em inteligência computacional combina abordagens difusas e neurais em um sistema de decisão neuro-difuso para percepção visual e reconhecimento de padrões. Este sistema híbrido inteligente para tomada de decição direcionada por imagem emprega, primeiro, um sistema neural para classificação de imagens encarregado de extrair informação através de um mapeamento de uma entrada visual para dados de saída. A classificação resultante é, em seguida, fornecida como dado de entrada para um sistema difuso de suporte a decisão para lidar com incertezas e imprecisões inerentes na informação disponível. Vantagens de ambas as técnicas são exploradas de maneira complementar. Este artigo tem por objetivo ainda demonstrar a viabilidade técnica de um modelo de inteligência computacional baseado em uma componente híbrida neuro-difusa quando trabalhando com imagens de satélites de sensoriamento remoto. Assim, o sistema híbrido é capaz de lidar com imprecisões ou ruído na informação gerada durante o processamento de imagens. O sistema neuro-difuso proposto neste artigo tenta inserir novos mecanismos de no tratamento e processamento de imagem geográficas no setor espacial. Resultados indicam que o sistemas híbrido neuro-difuso proposto alcança seu objetivo. Adicionalmente, ele acondiciona diferentes perspectivas para uma solução comum caracterizada por sensoriamento remoto, engenharia ambiental e processamento digital de imagens que garantam uma resposta eficiente para esta área de estudo.

Resumo - .Objetivo: identificar estudos sobre a aplicação dos sistemas de lógica fuzzy, sobre a influência na adesão ao tratamento anti-retroviral na sobrevida da população idosa HIV-AIDS. Método: Foi realizada uma pesquisa de revisão bibliográfica exploratória e descritiva quanti-qualitativa direcionada à área de estudo, tipo de estudo, ano da publicação e conteúdo dos textos. Os dados foram coletados na forma de artigo, dissertações e teses com base em estudo populacional, nos referidos bancos de dados da PubMed, LILACS, Embase, Information Sciences Institute (ISI), MEDLINE, SciELO, Periódicos CAPES, Biblioteca Virtual em Saúde, Biblioteca Central da UNIFESP e no SIBi (Sistema Integrado de Biblioteca da USP). Para a coleta nos bancos de dados, os descritores utilizados foram assim organizados: 1° Grupo - lógica fuzzy e adesão e não adesão da TARV ou HAART, 2° Grupo: lógica fuzzy e adesão e não adesão da TARV ou HAART com idosos e o 3° Grupo foi de adesão e não adesão da TARV ou HAART com idosos. Resultados: foram encontrados três estudos sobre adesão da terapia anti-retroviral, um artigo e uma tese de doutorado, que investigaram a população idosa, mas não foi aplicada a lógica fuzzy e, eram modelados na abordagem qualitativa, publicados no ano de 2006 e 2007. O outro em forma de artigo com abordagem quantitativa, aplicou a lógica fuzzy na influência da adesão a terapia anti-retroviral, na representação em meses de sobrevida dos portadores não idosos e foi publicado no ano de 2006. Conclusões: nesta investigação não foram encontrados estudos sobre a aplicabilidade da lógica fuzzy da influência na adesão da terapia anti-retroviral na sobrevida dos pacientes idosos.Neste aspecto, aplicar a lógica fuzzy aos fatores que têm contribuído para o manejo ou a falência da adesão a TARV ou a HAART desde 1996, pode revelar e identificar um universo de discurso com uma série ampla de incertezas, indecisões rotuladas de respostas qualitativas falsas e verdadeiras, porque, aderência à terapia é o mega desafio dos especialistas, dos pacientes e dos programas na área da saúde em tempos atuais da AIDS.

Resumo - Um sistema difuso (fuzzy) combinado com a tecnica de otimizacao baseada no algortimo genetico para o projeto do sistema de controle do veiculo brasileiro de lancadar de satelites (VLS-1) é proposto neste artigo. A otimizacao linear quadratica produz controladores com escalonamento de ganhos, de tal forma que as matrizes de ponderacao, Q e R, sao ponderadas por meio de um sistema (fuzzy) ao inves de ser escolhido diretamente por um projetistas humano. Como consequencia, nao somente a tecnica de otimizacao é estendida intereiramente para a trajetoria simulada do lancador, mas tambem as especificacoes podem ser manuseadas individualmente. As variaveis linguisticas do sistema difuso (fuzzy) sao definidas de acordo com o aspectos de desempenho (tempo de subida e sobresinal) e robustez (margem de fase e margem de ganho, considerando tambem a suavidade do vetor de ganhos. O sistema de controle obtido com o projeto difuso (fuzzy) apresenta muitos resultados favoraveis quando comparados com a analise linear e simulacao digita nao-linear.

Resumo - Neste artigo a abordagem difusa do tipo Takagi-Sugeno (fuzzy) é analisada pela perspectiva de mapeamento difuso. Embora similar em estrutura a abordagem difusa Takagi-Sugeno Classica, este sistema baseado em regra difere ao empregar um mapeamento difuso subnormal ao inves de um mapeamento normalizado. Esta abordagem pode ser considerada uma generalizacao da abordagem Takagi-Sugeno tradicional ao considerar a incerteza no procedimento de mapeamento. Ela pode ser aplicada para encontrar modelos difusos, projeto de controladores difusos, assim como, processos de tomada de decisao. Um modelo Takagi-Sugeno de ordem zero é empregad para exemplificar esta perspectiva de mapeamento nao-zero.

Resumo - Um indice difuso de obesidade para ser empregado como uma alternativa no tratamento de obesidade e indicacao de cirurgia bariatrica (BSI) é apresentado neste artigo. Obesidade é atualmente entendida como uma epidemia e vem a ser uma importante fonte de morte e co-morbidades. A busca por um metodo mais adequado para avaliar \ obesidade e indicar um tratamento melhor é importante no contexto mundial de saude. Neste artigo o indice de massa corporal (IMC) é primeiro modificado e tratado como conjunto difuso. IMC é caracterizado pelo sua capacidade de representar o excesso de peso e considerado o principal criterio para tratamento de obesidade e BSI. Todavia, o excesso de gordura relacionado com a gordura corporal (GC) é a atualmente o principal fator de impacto na doenca de obesidade, mas que é usualmente negligenciado. Devido a estas questoes, este artigo apresenta tambem um novo mecanismo para avaliar obesidade ao associar IMC com gorgura corporal (GC) para construir um sistema difuso de suporte a decisao para (Fuzzy Decision Support System - FDSS) BSI. Diferentes valores de de IMC e GC (em termos de %GC) sao utilizados para validar o metodo proposto to classificar individuos em distintas categorias com graus de compatibilidade mais realista com aquelas obtidas com a classificacao booleana, como usualmente ocorre. O metodo proposto pode assumir um importante papel em medicina como um indice para avaliacao de obesidade e tratamento cirurgico ao empregar as vantagens de IMC e GC em sinergia.

Resumo - O relacionamento social é explicado pela teoria de conjuntos difusos e logica difusa. Um modelo para descrever a natureza da mente do individuo em um ambiente difuso é apresentado primeiro, entao estendido a grupos, casais (pares) e relacionamento social lidando tanto com o raciocinio perfeito quanto com o raciocinio aproximado. A relacao social difusa como proposto aqui tambem tem por objetivo mostrar que objetivos de um individuao pode ser entendido como restricao para outro e vice-versa. Neste sentido, a descricao de relacionamento social difuso como proposto é um caso especial de tomada de decisao difuso em um ambiente difuso. Alem disto, o relacionamento social é, em verdade, um simples caso de mapeamento logico. De acordo com o modelo social difuso, o senso comum e a vantagem de ser flexivel é enfatizado principalmente quando se esta interessado no relacionamento social e em evitar conflitos. A abordagem proposta esta relacionada nao somente com seres humanos, mas ainda pode ser estendida para descrever uma perspectiva sociologica de relacionamento, tanto quanto descrever a ampla relacao entre sociedades, nacoes, incluindo ainda negocios e diplomacia.

Resumo - Uma identificacao visual de rastreamento de alvos moveis usando uma rede neural artificial do tipo "o vencedor-leva-tudo" é proposta neste artigo. Nesta abordagem uma rede neural Kohonen modificada é o mecanismo usado tanto para determinar a posicao quanto para representar a trajetoria do alvo dado uma sequencia de imagens. Algumas das vantagens de se empregar esta tecnicaq é que as condicoes iniciais sao fornecidas aleatoriamente e que o desempenho do algoritmo é independente das condicoes iniciais assim como do numero delas. Adicionalmente este algoritmo converge para o centro de massa do alvo. Esta metodologia é util em sistemas locais e remotos quando a informacao é dada por imagens, seja ela relacionada com aplicacoes espaciais, robotica, sistemas de radar, ou aplicacoes industriais. O algoritmo proposto é aqui usado na identificacao de trajetoria de aeronaves pelo uso de imagens digitais.

Resumo - Um modelo de olho difuso para representar como pupilas modificam suas caracteristicas de acordo com mudancas no ambiente ou no contexto é proposto neste artigo. A fim de obter esta adaptacao a abordagem difusa com escalonamento de ganhos parametrizada pela referencia (Fuzzy Reference Gain-Scheduling - FRGS) é empregada. A forma e o tamanho da pupila sao relacionadas ao suporte e nucleo das funcoes de pertinencia. Desde que a forma e o tamanho das pupilas se adaptam a sinais externos, este modelo de olho difuso modifica suas funcoes de pertinencia tambem de acordo com um sinal externo. ESte modelo de olho artificial proposto é capa de ser usado em aplicacoes tais como robotica, sistemas industriais, vigilancia, somente para mencionar alguns exemplos. Facil de ser implementado tanto em software quanto em hardware este modelo pode representar um distinto paradigma em diversos campos do conhecimento.

Resumo - A identificação de um sistma não-linear com comportamento caótico denominado oscilador de 'Chua' empregando modelos difusos combinados com o método de otimização por enxame de particulas (PSO) é apresentado neste artigo. O circuito de Chua é usualmente empregado para análise dinâmica caótica e não-linearidades. Ele consiste de um oscilador caótico que tem sido utilizado como uma plataforma de teste em muitas áreas relacionadas ao estudo de caos, por exemplo, telecomunicações, criptografia e física. A teoria de conjuntos difusos tem evoluído como uma ferramenta de modelagem poderosa que pode lidar com sucesso com incertezas e não-linearidades na modelagem e identificação de processsos. A identificação de modelos difusos otimizados Takagi-Sugeno (T-S) envolve duas tarefas principais: otimização de estrutura e do ajuste dos parâmetros. A parte premissa da regra de produção é otimizad aqui pelo uso do método de otimização por enxame de partículas. Por sua vea, a técnica de mínimos quadrados é aplicada para o consequente do modelo difuso T-S. Resultados indicam que o métodos PSO e a técnica de minimos quadrados foram capazes de construir um modelo difuso T-S de aplicação usando dados fornecidos por um circuito oscilador de Chua.

Resumo - O metodo simplex Nelder-Mead em conjuncao com o modelo difuso sao empregados para a identificacao nao-linear de sistemas caoticos neste artigo. Tecnicas tais como modelagem difusa Takagi-Sugeno tem sido empregadas em muitas aplicacoes devido a dificuldades encontradas durante a tarefa de identificacao de sistemas nao-lineares. A parte premissa das regras de producao é otimizada aqui empregando-se o metodo simplex Nelder-Mead. Por sua vez, a tecnica de minimos quadrados é aplicada para determinar a parte consequente do modelo difuso T-S. Aplicacao experimental usando dados fornecidos por um sistema caotico chamado circuito de Chua é analizado. De acordo com resultados numericos a tecnica de minimos quadrados e o metodo simplex Nelder-Mead obtiveram sucesso na construcao do modelo difuso T-S para a identificacao nao-linear nesta aplicacao, em particular.

Resumo - Um sistema supervisório difuso para o processo de metalização a vácuo usado na fabricação de vidros revestidos com película de óxido de estanho (Sn O2) é proposto neste artigo. Este processo apresenta variação da pressão provocada pelo continuo movimento de chapas de vidro dentro da câmara de metalização durante o revestimento do vidro alterando a taxa de deposição do metal e assim gerando produtos fora da especificação. O controle da deposição de oxido de estanho (Sn O2) requer que operadores atuem constantemente no sistema para manter uma deposição homogênea. Lidar com este processo não é uma tarefa trivial devido ao atraso na resposta do sistema provocado pela pressão da câmara de vácuo, características não-lineares e das diferenças dimensionais entre os lotes de produção, causando perda de produtividade, material em processo e produto acabado. O uso de sistemas difusos tem recebido particular atenção devido a sua potencialidade de aproximar comportamentos não-lineares. Adicionalmente, a aplicação lógica difusa no projeto do sistema proposto permite o aproveitamento da base de conhecimento do operador para todas as etapas de produção, desde os ajustes dos parâmetros de funcionamento ({\it setup}) inicial até o regime estável de produção, considerando todas as variáveis envolvidas na descrição do processo. Os resultados alcançados durante a produção piloto, justificam a escolha do sistema supervisório difuso como uma das possíveis alternativas para solucionar o problema.

Resumo - A identificação de sistemas permite construir modelos matemáticos de sistemas dinâmicos baseados em dados medidos. O problema principal na identificação de sistemas é encontrar um modleo adequado. Em geral, a construção de modelos matemáticos ajustados para prever o comporatmento caótico e não-linear de séries temporais não é uma tarefa simples. Nos anos recentes, o interesse no desenvolvimento de estratégidas de identificação para sistemas não-lineares com comportamento caótico resurgiram, muitos dos quais utilizando redes neurais e sistemas difusos. Este artigo apresenta uma abordagem de projeto de modelos difusos baseados na otimização de partículas. O objetivo deste modelo Takagi-Sugeno otimizado é a identificação de sistemas não-lineares com comportamento caótico baseado no chamado circuito de Chua. O circuito de Chua consiste de um oscilador eletrônico caótico que tem sido utilizado com ouma plataforma de teste para muitas áreas de estudo de caos. Análise do modelo difuso baseado em resultados experimentais é apresentado e discutido.

Resumo - Um mecanismo difuso para construir uma perspectiva de vida, direcionada a objetivo para as áreas de inteligência artificial , robótica, computação inteligente é proposto neste artigo. De acordo com um paradigma epistemologico e não tradicional para entender termo inteligência esta abordagem difusa adaptativa baseada em objetivo se torna uma alternativa para construir tanto sistemas inteligentes quanto para entender a inteligência humana. O sistema difuso como sugerido pode ser ainda visto como um mecanismo útil para representar o raciocínio humano aproximado devido à semelhança que ele apresenta quando comparado com a maneira que seres humanos adaptam seus raciocínios em comportamentos a fim de acomodar pequenas mudanças causadas pelo ambiente ou pelo contexto. Neste sentido, a abordagem proposta pode também permitir a natureza de máquinas inteligentes e o comportamento humano inteligente convergir para serem os mesmos.

Resumo - Um sistema de decisão difuso para auxiliar especialistas em tráfico aéreo no controle de velocidade de aeronáves e em manter o vôo aéreo diante de diversas restrições estabelecidas pelas pistas de pouso é proposto neste artigo. Sistemas automáticos para controle de tráfico aéreo são essenciais devido ao crescente número de vôos de aeronaves ao redor do mundo, pela quantidade de restrições impostas pela aeronave e restrições ambientais e a necessidade de garantir a segurança tanto para os vôos quanto para os operadores de controle de tráfico aéreo. O sistema proposto utiliza o método de inferência Mamdani. Resultados mostram a efetividade do sistema difuso desenvolvido no controle da velocidade de aeronaves para obter o desempenho desejado e encorajar a adequação do sistema em incluir diversas variáveis usualmente empregadas pelo controle de tráfego aéreo.

Resumo - Dois métodos de identificação não-linearsão empregados neste artigo em uma abordagem experimental comparativa para gerar modelos dinâmicos para um sistema termovácuo. Utilizados para emulação espacial ambiental de qualificação de satélites, a câmara de teste termovácuo apresenta características de atraso no tempo e não-linearidades. Enquanto na primeira abordagem de identificação não-linear, a otimização por enxame de partículas (PSO) deriva um modelo difuso Takagi-Sugeno (TS), a segunda abordagem foi baseada na técnica de identificação polinomial NARMAX. PSO é uma técnica estocástica de otimização global que usa população de partículas, onde a posição e a velocidade de cada uma delas representa uma solução para um determinado problema. Ela é empregada como um mecanismo auxiliar par determinar um modelo difuso TS. A tecnica de identificação polinomial NARMAX utiliza o critério denominado Razão de Redução de Erro (ERR) calculado ao se empregar o método ortogonal de mínimo quadrado cujos termos são selecionados em uma maneira de regreção-avanço. Resultados indicam que ambos os métodos são soluções viáveis para obter modelos através de dados de entrada e saída disponíveis.

Resumo - Uma método de identifição não-linear baseado na otimização por enxame de particulas (Particle Swarm Optimization - PSO) e o modelo difuso (fuzzy) Takagi-Sugeno para descrição do comportamento dinâmico de um sistema termo-vácuo é proposto neste artigo. A identificação de sistemas não-lineares é um problema importante em engenharia dentre os quais modelos difusos (fuzzy) tem recebido uma atenção em particular devido ao seu potencial de aproximar comportamentos não-lineares. Enquanto PSO é proposto como um método para otimizar a parte premissa das regras de produção, a técnica de mínimos quadrados é empregada para otimizar a parte consequente da regra de produção do modelo Takagi-Sugeno. Uma aplicação experimental utilizando um sistema vácuo-termico, empregado para emular as condições ambientais espaciais e para a qualificação de satélites, é analisado. Resultados numéricos indicam q o método PSO teve sucesso na construção de um modelo difuso T-S eficiente para a identificação não-linear nesta aplicação em particular.

Resumo - Um sistema inteligente que emula o comportamento humano de decisão baseado na aquisição de dados visuais é proposto. Esta abordagem é util em aplicações onde imagens são utilizadas para fornecer informações a especialistas que irão escolher ações apropriadas. Um classificador neural artificial auxilia um sistema de suporte a decisão difuso (fuzzy) para lidar com incertezas e imprecisões presentes na informação disponível. As vantagens das duas técnicas são exploradas de maneira complementar. Como exemplo, este método foi aplicado ao ajuste e verificação automatica de foco na manufatura de monitores de vídeo.

Resumo - Agentes inteligentes indexados pelo objetivo e o método difuso com escalonamento de ganhos baseado na referência (Fuzzy Reference Gain-Scheduling - FRGS) são descritos neste artigo como conceitos intercambiáveis que são capazes de lidar com problemas dinâmicos complexos. É argumentado que o método FRGS pode ser visto como um agente autônomo baseado em objetivo, isto é, um agente baseado na lógica difusa capaz de automaticamente adaptar-se às mudanças ambientais introduzidas por sinais externos. O conceito de sistemas difusos e agentes inteligentes são empregados em problemas de tomada de decisão para alcançar um certo grau de autonomia no sistema de suporte a decisão. Embora o método FRGS tenha sido originalmente proposto para aplicações de controle, esta abordagem é estendida a tarefas de tomada de decisão devido a sua habilidade em emular o raciocínio humano. Esta nova abordagem para agentes emprega informações de entrada externa também denominada referência (objetivo) como um mecanismo de decisão para determinar o comportamento do sistema a fim de alcançar os objetivos desejados (metas). Assim, a abordagem FRGS pode ser modelada numa estrutura de agente adaptativo direcionado pelo objetivo (tambem contexto ou ambiente).

Resumo - Um processo adaptativo de tomada de decisão direcionado pela referência e baseado na abordagem nebulosa de escalonamento de ganhos que considera a referência (FRGS) é apresentado neste artigo. Esta abordagem considera mecanismos de adaptacao derivados de sistemas nebulosos supervisórios ou de controle em que as funções de pertinência mudam quando a referência do sistema muda e desta forma os objetivos e as restrições desejadas mudam. A abordagem proposta aqui é baseada no raciocinio aproximado e pretende-se que seja uma generalizacao do bem conhecido paradigma de tomada de decisão em ambientes nebulosos.

Resumo - Uma nova abordagem de sistemas de decisão adaptativa aplicada ao controle de uma unidade termo-vácuo de simulação ambiental para qualificação de sistemas espaciais é proposta neste artigo. O sistema de decisão emprega a estrutura conceitual de decisão nebulosa e o conceito de raciocínio aproximado através da regra composicional de referência. O mecanismo empregado no processo de decisão autônomo é influenciado pelo objetivo (referência) que se deseja alcançar e reflete as preferências do responsável pelo processo decisório. Este trabalho foi motivado por três objetivos: (i) emular paradigmas e processos da mente humana que incorporem as preferências e habilidades pessoais para decisão, (ii) demonstrar a capacidade de sistemas de decisão e controle nebuloso para lidar com problemas do mundo real, (iii) solucionar problemas críticos de desenvolvimento de sistemas de aplicação espacial.

Resumo - Uma solução possível para o problema de se controlar automaticamente câmaras de teste termo-vácuo para satisfazer requisitos de teste do setor espacial é considerado neste artigo. O projeto de controladores apropriados não é uma tarefa trivial devido ao atraso de transporte e às mudancas dinâmicas intrinsicas relacionadas às condições de operação variáveis em sistemas de testes termo-vácuo. A abordagem de controle difuso (fuzzy) com escalonamento de ganhos baseado na referência (FRGS) é um conceito que está em desenvolvimento no intuito de subsituir especialistas para controlar sistemas de teste termo-vácuo. Nesta nova classe de controladores difusos (fuzzy) os parâmetros são ajustados on-line ao modificar-se a forma das funções de pertinência de acordo com diferentes condições de operação. Sua aplicação não é limitada a controle de processos termo-vácuos. Ele pode ser aplicado para controlar qualquer problema industrial ou ser empregado em modelos dinamicos de sistemas, e pode também ser usado em tarefas de tomada de decisão.

Resumo - Uma solução para o problema de medir e alinhar automaticamente monitores de vídeo coloridos em processos de manufatura industrial é considerado neste artigo. O sistema é composto de um ambiente de software e mecânico integrados e um sistema de video digital é utilizado como sensor de realimentação para a aquisição de imagem diretamente da tela. Técnicas de processamento de imagens digitais são utilizadas para pré-processar a imagem adquirida e métodos computacionais de imagem digital são empregados para analizar padrões geométricos de tela, tais como distorção geométrica, rotação, centralizacao horizontal e vertical, e dimensão (altura e largura). Para monitores com controle digital total o sistema pode verificar e ajustar automaticamente os circuitos que determinam a geometria da tela utilizando-se o barramento I2C. O sistema automático completo de medida e alinhamento pode ser utilizado tanto na linha de montagem quanto no controle de qualidade. Resultados mostram que o sistema pode detectar desalinhamento e distorção de geometria, e evitar efeito de paralaxe em imagens de adquiridas diretamente da tela, tanto quanto reduzir o tempo, aumentar a precisão, manter uniformidade e elevar a produtividade na linha de manufatura de monitores de vídeos coloridos.

Resumo - Este artigo apresenta uma inovadora combinacao de controladores difusos (fuzzy) com controladores de escalonamento de ganhos (gain scheduling), onde a forma das funções de pertinência mudam de acordo com diferentes condições operacionais. Neste tipo de controlador adaptativo, os parâmetros da função de pertinência são função da referência, produzindo um controlador flexével e efetivo. Este método pode ser implementado em processos que são não-linear sobre uma faixa grande de valores e dos quais os parâmetros podem variar no tempo. Esta abordagem está sendo aplicada em um processo termo-vácuo altamente não-linear que apresenta atraso no tempo, onde controladores convencionais não são apropriados.

Resumo - Sistemas de controle difuso (fuzzy) representam técnicas para lidar com informações qualitativas numa forma rigorosa empregando variáveis linguísticas como um conjunto de regras. Um atributo de controladores difusos (fuzzy) é modelar estas regras incorporando-se a "experiência" do especialista humano. Este trabalho enfoca um sistema de controle termo-vácuo. Quando um sistema espacial está sendo desenvolvido, ele é submetido a um programa de teste de qualificação a fim de garantir que ele irá operar eficientemente. A condição ambiental de vácuo com exposição solar é produzida numa câmara de teste. As variações ambientais devem seguir uma seqüência que é esperada durante a órbita para cada subsistema dentro do sistema espacial e em seguida para todo o sistema. A tarefa de modelar a câmara e o espécime a cada teste a ser realizado é trabalhosa. Uma abordagem alternativa para controlar sistemas dinâmicos complexos é empregar controladores difusos (fuzzy) que usam termos lingüísticos para representar suas variáveis e parâmetros, ao invés de usar modelos matemáticos diferenciais. As regras linguisticas, que descrevem a estrategia de controle do operador, são construídas para formar a base de conhecimento. Um algoritmo de controle é desenvolvido para supervisionar o comportamento do sistema durante o teste, tornando mais fácil o processo de decisão e controle .

Resumo - Um método de observador de estados que possa ser usado com uma matriz ganho de realimentação projetada para uma estabilização quadrática é proposto. Este observador utiliza o conceito de custo garantido, o método direto de Lyapunov e satisfaz uma condição de estabilidade para sistemas "one-way" conectados. Este método se aplica a uma classe de sistemas discretos e variantes no tempo cujas variações apresentam um limite superior e inferior. Os estados serão estimados caso exista uma solução para uma equação de Riccati modificada.

Resumo - Neste trabalho é apresentado um método para projeto de controladores estabilizantes para uma classe de sistemas discretos e variantes no tempo. Esta abordagem utiliza-se do conceito de custo garantido para determinar a performance do sistema e o método direto de Lyapunov para considerações de estabilização. Desta forma, recorre-se a tecnicas conhecidas já empregadas a sistemas com incertezas. O controlador determinado utilizando este método é dado em termos da solução de uma, entre duas, equações de Riccati.

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