Abstract This paper presents an application of fuzzy control technique in order to control pressure at entrance of a Water Distribution Pilot Network (RPDA, for its acronym in spanish), mesh with several points of consumption. Same is pressurized by a pump and motor assembly has power variation, which makes it difficult to stabilize control. Fuzzy controller implemented in system selects an optimum condition of operation regarding pressures available and engine output while maintaining pressure for network to meet demand. Evaluation of operating system energy gain with controller action was performed in comparison with operating system without control. Based on these results, fuzzy controller was satisfactory in controlling operating pressure during operation of distribution network.

Resumen Este trabajo se presenta una aplicación de la técnica de control difuso con el objetivo de controlar la presión en la entrada de una Red Piloto de Distribución de Agua (RPDA), malla, con diversos puntos de consumo. La misma se encuentra presurizada por un conjunto motor bomba y presenta variación del consumo, lo que dificulta la estabilización del control. El controlador difuso implantado en el sistema selecciona una condición excelente de operación referente a las presiones disponibles y el rendimiento del motor, manteniendo las presiones de la red constantes, para atender la demanda. La evaluación del logro energético del sistema operando con la acción del controlador fue realizada en comparación con el sistema operando sin control. De acuerdo a los resultados obtenidos, el controlador difuso fue considerado satisfactorio en el control de la presión del servicio durante la operación de la red de distribución.

Este trabalho apresenta uma nova estratégia de acionamento para uma mesa de coordenadas XY, denominada de Controle Vetorial Neural, utilizando uma rede neural multicamada (RNMC) atuando como controlador adaptativo direto, cujo algoritmo de aprendizagem se baseia na minimização do erro entre o vetor de posição atualizado e o de referência. Duas estratégias de controle são mostradas. A primeira estratégia é baseada no uso de controladores de posição neurais, independentes, para cada eixo e a segunda é apresentada como principal contribuição deste trabalho e é baseada no uso do Controlador Vetorial Neural. A estratégia proposta é diferenciada dos conhecidos controladores de trajetória por não possuírem controladores independentes para cada eixo. A mesa de coordenadas XY, usada para validação, é uma estrutura de dois graus de liberdade considerada como um manipulador de eixos desacoplados. Resultados experimentais e de simulação mostram o desempenho superior do Controlador Vetorial Neural. Um menor tempo de processamento no uso de uma única rede neural é uma vantagem adicional do uso do Controlador Vetorial Neural em relação aos controladores independentes.

The proposal of this research is to present a new strategy of drive, called of Neural Vectorial Control, using a Multilayer Neural Network acting as a direct adaptive controller, that is based on the minimization of the error between the actual position vector and the vector of reference position. Two strategies of control are shown. The first strategy is based on the use of position neural controllers of independent axes. The second strategy, presented as the main contribution of this paper, is based on the use of the vectorial neural controller. The strategy proposal in this research is differentiated of the well known tracking controllers for not possessing individual closed loops of control for each axis. The XY table used for validation is a structure of two degrees of freedom, that it is considered as a manipulator with detached axes. Experimental and simulated results show the superior performance of the vectorial neural control. A lesser time of processing in the use of an only Neural Nework is an additional advantage of the use of the vectorial neural controller in relation to the independent controllers.

Este trabalho tem como objetivo o projeto de controladores adaptativos para controle de temperatura em um túnel psicrométrico. O túnel é composto de um sistema de ventilação e de um sistema de refrigeração. O ventilador é movido por um motor de corrente continua controlado por um computador para gerar e deslocar um fluxo de ar variável no interior do duto. A temperatura do ar é medida por um sensor fixado na extremidade do túnel. O controle de temperatura é realizado em tempo real, com os parâmetros do sistema estimados pelo algoritmo dos mínimos quadrados recursivo (MQR). São projetados e usados um controlador PI via imposição de pólos e um controlador preditivo generalizado (GPC) para o controle da temperatura do fluxo de ar. As duas estratégias de controle a serem usadas, baseiam-se em um modelo explícito do sistema. Os controladores são implementados através do programa computacional, e de uma placa de entrada e saída de dados. São mostrados como resultados experimentais: curvas das respostas de temperatura, curvas das evoluções dos parâmetros estimados do túnel, curvas das variáveis de controle e curvas dos erros de estimação.

This work aims at presenting the project of adaptive controllers for temperature control in a psychrometric tunnel. The tunnel is made of an airing system and a cooling system. The fan is put into motion by a continuous current engine which is controlled by a computer to engender and to move an unsteady air flow in the duct. The air temperature is measured by a sensor attached to the end of the tunnel. The temperature control is carried out in real time with the parameter system estimated by the algorithm of the recursive least-squares. A PI controller through pole placement and a generalized predictive controller (GPC) are projected and used to control the air flow temperature. Both control strategies to be used, are based on the system explicit model. The controllers are implemented through a computer program and through an input and output data board. Temperature response curves, evolution curves of the tunnel estimated parameters, control of variable curves, and estimation error curves are shown as experimental results.