Sistema de supervisão e controle de irrigação utilizando técnicas de inteligência artificial

• Ano de defesa: 2003
• Autor(a) principal: Fontes, Ivo Reis [UNESP]
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Estufa (Plantas) - Automação; Irrigação; Inteligencia artificial; Green house automation; Artificial neural network; Soil moisture sensor
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/101749

O presente trabalho teve como objetivo a configuração de um sistema de supervisão e controle de irrigação utilizando técnicas de inteligência artificial. De acordo com metodologia adotada, o seu desenvolvimento foi realizado em três fases distintas. Inicialmente foram construídos os seguintes módulos de hardware: Unidade de Sensores, Unidade Concentradora de Dados e Sensor de Umidade do Solo do tipo Capacitivo. Em seguida foi criada uma aplicação através do programa de supervisão e controle do tipo SCADA, Elipse PRO, dedicada à supervisão e controle de uma casa de vegetação. Na fase final foram coletados os dados necessários para o treinamento de uma rede neural artificial que é parte integrante do sensor de umidade de solo do tipo capacitivo. Os resultados obtidos através de um conjunto de teste de medidas demonstraram que o sensor capacitivo apresenta comportamento e desempenho similares ao do sensor de do tipo TDR, o que permite concluir que esta solução pode representar uma significativa contribuição, viabilizando a implantação de sistemas de supervisão e controle em processos de irrigação com uma relação custo/benefício em níveis aceitáveis.