Logica Fuzzi

Este trabalho irá mostrar como a lógica fuzzy foi aplicada no processo de pintura robotizada em uma planta industrial de uma empresa automobilística. O processo de pintura necessita de controle preciso das variáveis que determinam a qualidade da pintura e o consumo de insumos. Geralmente, variações de estratégias de controle clássico são suficientes no controle de processos bem definidos, no entanto alguns processos, como deste exemplo, demandam ferramentas e estratégias mais elaboradas, neste contexto utiliza-se, entre outras, a lógica fuzzy.

         O controle automático de processos consiste basicamente em sistemas de cálculos computacional, sensores e atuadores. Os sensores fornecem informações sobre as variáveis de interesse no processo – temperatura e umidade. Os sistemas de cálculo computacional, chamados controladores, leem estas variáveis e comandam as ações corretivas no processo, através dos atuadores – válvula água, válvula de gás e bomba de pressurização. Para que o controlador execute eficientemente as ações de controle, é necessária uma compreensão do comportamento dinâmico do processo, ou seja, o modelo do processo.

 O modelo do processo é uma representação matemática de como as variáveis, lidas pelos sensores, são afetadas por mudanças nas condições do processo. Uma analogia de fácil compreensão é o processo de aquecimento de água em um fogão caseiro, em que se deseja que a temperatura da água seja mantida em 80°C. Para fins de simplificação, neste caso hipotético, o controlador de temperatura é a pessoa que opera o fogão, o sensor que coleta a variável de interesse, a temperatura, é um termômetro inserido dentro da água e o atuador sobre o qual o controlador age é a válvula de abertura de gás no painel frontal do fogão. Nesse caso, sabemos intuitivamente como a temperatura da água é afetada pela quantidade de gás queimado sob a panela, ou seja, temos um modelo mental desse processo.

 Inicialmente, com a água em temperatura ambiente, abre-se a válvula no máximo, quando a temperatura desejada é atingida, fecha-se a válvula, se a temperatura começar a cair, abre-se a válvula mais um pouco, e assim sucessivamente até que se atinja o ponto de equilíbrio entre o calor fornecido pela chama do fogão e o calor perdido pela água para o ar. Assim atua um controlador automático, cujas ações de controle são mais assertivas quão melhor, mais preciso, for o modelo que descreve o comportamento do processo, ou seja, nesse caso, a válvula é rapidamente posicionada de forma a propiciar o equilíbrio e estabilização da temperatura no ponto desejado. O controlador precisa ainda superar perturbações no processo, no exemplo acima, a adição de água na panela a uma temperatura qualquer, variações na temperatura ambiente, na pressão do gás, nas condições de vento, entre outras.

 Analogamente, os processos industriais estão sujeitos a perturbações de diversas naturezas, o que complica o controle das variáveis dentro dos limites desejados e ressalta a importância do modelo do comportamento do processo. No entanto alguns processos são de difícil modelagem, principalmente quando se deseja controlar diversas variáveis inter-relacionadas, como o processo de pintura automotiva deste trabalho, descrita a seguir.

        O objeto de estudo deste trabalho em que foi aplicada a lógica fuzzy consiste de um sistema de insuflamento de ar em uma cabine de pintura robotizada onde deve ser controlada a temperatura interna em 25°C, e a umidade relativa no interior da cabine, ambas influenciam a qualidade da pintura. A tinta é misturada com um ar preparado: primeiramente o ar é filtrado em seguida passa por uma etapa de resfriamento e desumidificação. Em seguida é levado a um queimador com chama direta que aquece o ar quando necessário. Após passar pelo queimador o ar é levado para câmara de umidificação, onde uma bomba injeta água pressurizada em bicos aspersores. Em seguida, o ventilador empurra o ar para a cabine de pintura.