Modelagem ambiental de uma casa de vegetação utilizando rede de osciladores de Van Der Pol.

• Ano de defesa: 2007
• Autor(a) principal: Bussab, Marcos Alberto
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Estufas; Greenhouse; Internal envirionmental variables (modeling); Osciladores; Oscillators; Variáveis ambientais internas (modelagem)
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-08012008-170403/

A automaçãoo agrícola tem se mostrado fator importante no desenvolvimento da produção nacional nas últimas décadas. A medição e controle das condições internas de casas de vegetação não são, muitas vezes, de fácil implementação e custo viável. Estudos e experiências nesta área procuram criar modelos que, utilizando-se de sistemas computacionais, estimem o comportamento de grandezas internas a uma casa de vegetação a partir da medida de grandezas externas. O objetivo deste trabalho é propor e avaliar a modelagem ambiental de uma casa de vegetação utilizando rede de osciladores de Van Der Pol. A utilização de modelos confiáveis na previsão das condições internas de uma casa de vegetação é importante para melhorar a produtividade agrícola. A partir da literatura, foram levantados e estudados o modelo analítico e o modelo baseado em lógica nebulosa para a previsão da umidade relativa do ar e da temperatura interna da casa de vegetação. Um modelo baseado em rede neural multicamadas foi implementado como uma primeira alternativa. A substituição das funções de ativação comumente usadas neste tipo de modelo, pelas funções do oscilador de Van Der Pol, permite melhores resultados para processos não lineares e levou a uma satisfatória redução dos erros das estimativas, sem comprometer seu desempenho computacional. Os dados observados experimentalmente e estimados pelos modelos foram comparados a partir de critérios estatísticos. O erro relativo aos valores medidos para a grandeza temperatura variou entre 0,0% e 1,5%, enquanto o erro relativo aos valores medidos para a grandeza umidade relativa do ar variou entre 0,5% e 6,9%. O erro relativo aos valores medidos para ambas as grandezas apresentou um comportamento melhor do modelo proposto em relação aos modelos analíticos, baseado em lógica nebulosa e baseado em redes neurais. O desempenho computacional médio do modelo com osciladores de Van Der Pol, se comparado com o modelo baseado em redes neurais, considerando o número de iterações, degradou em 7,8%. Os resultados demonstram que a modelagem utilizando rede de osciladores de Van Der Pol é viável para a previsão de grandezas internas de uma casa de vegetação.