Simulação computacional de Controladores Fuzzy em sistemas de ar condicionado

Data
12/11/2013
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Editor
Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP)

Resumo

O controle de temperatura de um ambiente fechado nos dias atuais apresenta relevante papel na produtividade, seja ela oriunda do trabalho humano ou da operação de equipamentos eletrônicos e/ou mecânicos. Ambientes com conforto térmico e qualidade de ar são indicados para promover atividades físicas ou intelectuais. Para máquinas e equipamentos eletrônicos e/ou mecânicos, o controle de temperatura busca proporcionar ambientes adequados para a operação, diminuindo índices de falha decorrente do sobreaquecimento. Este trabalho está inserido no contexto de modelos que visam descrever a operação de sistemas de ar condicionado com o volume de ar insuflado no ambiente constante. A modelagem do sistema de ar condicionado deve conter parâmetros controláveis, como a vazão de ar necessária para manter a temperatura do ambiente constante, controle da carga térmica ou distúrbios que podem ocorrer no ambiente. A partir de parâmetros de um modelo obtido na literatura técnica da área, este trabalho propõe o desenvolvimento de um controlador baseado na lógica fuzzy, que tem por característica a facilidade no tratamento de várias variáveis simultaneamente. O modelo simulado foi inspirado no sistema de ar condicionado instalado no ambulatório do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina – Universidade de São Paulo. O controlador proposto tem múltiplas entradas e múltiplas saídas (MIMO), onde as entradas são a temperatura da zona a ser controlada, a temperatura do ambiente externo e também a temperatura de ajuste definida pelo usuário. As saídas do controlador são usadas para controlar as válvulas de fluxo dos fluidos para os sistemas de aquecimento e refrigeração e o ajuste da renovação de ar. A principal vantagem da tecnologia do controlador proposto é a versatilidade em ambientes onde as condições de temperatura apresentam muitas variações. Além disso, os resultados do controlador aplicado ao modelo demonstram rápidas respostas diante de perturbações e desempenho superior quando comparado com técnicas convencionais como o controlador PID, abrindo caminho para aplicações práticas.


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