Proposição de um controle baseado em lógica fuzzy para aeração de armazéns de grãos

Resumen

A produção de grãos depende de várias etapas, tais como: preparo do solo, plantio, colheita, secagem e armazenagem. Durante o período de armazenagem é fundamental manter os grãos dentro de condições adequadas de temperatura e umidade, caso contrário, o surgimento de pragas como fungos e insetos pode causar perdas importantes da produção. Para realizar o controle dessas condições, o método mais usado é a aeração, que consiste na passagem forçada de ar externo pelo volume de grãos armazenados, que constitui um meio poroso. O fluxo de ar é realizado por meio de ventiladores elétricos de alta potência. A aeração depende das condições do ar ambiente, sendo viável apenas quando as condições de temperatura ambiente e umidade do ar externos favorecem o resfriamento e a manutenção dos grãos em um nível adequado de umidade. Essa decisão de quando ligar ou desligar o controle de aeração geralmente é realizado por sistemas automáticos, pois as condições mais favoráveis podem ocorrer a qualquer horário do dia ou da noite. O processo de controle de aeração é um problema de otimização multiobjetivo, pois além da necessidade de manter os grãos nas melhores condições possíveis, é necessário fazer isso considerando o menor gasto de energia possível. As estratégias para esse controle podem variar dependendo de vários fatores, como objetivo dos grãos armazenados (sementes para plantio ou alimentação), localização do armazém e época do ano, custo de energia que pode variar conforme o horário, tempo previsto de armazenagem, entre outros. Todos esses fatores são muitas vezes ponderados de forma subjetiva por um especialista humano que pode ajustar aspectos do controle de aeração, ou realizar a aeração de forma manual (ligando e desligando diretamente os ventiladores). Incorporar esses diversos fatores em um sistema automático de aeração não é uma tarefa simples, mas sistemas de Inteligência Artificial (IA) capazes de lidar com incertezas podem ser uma ferramenta importante para esse fim. A lógica fuzzy é um modelo de IA capaz de lidar com incertezas, pois diferentemente da lógica clássica, não opera apenas com valores absolutos de verdadeiro e falso, mas também com níveis contínuos de incerteza. Além disso, a lógica fuzzy é capaz de operar com regras que utilizam termos que expressam a subjetividade do pensamento humano, tais como "muito", "pouco", "médio", "alto", etc., facilitando assim a incorporação do conhecimento do especialista humano nas regras do modelo autônomo de controle.