DIFFERENT TOPOLOGIES OF DYNAMIC FUZZY COGNITIVE MAPS APPLIED IN INDUSTRIAL PROCESSES AND COLLECTIVE ROBOTICS SYSTEMS
Neste trabalho, os autores apresentam diferentes configurações de Mapas Cognitivos Fuzzy (FCM) aplicados em diversos processos industriais e em um sistema multirrobôs. O primeiro processo analisado corresponde a um tanque fermentador alcoólico de quarta ordem (substrato, biomassa, produto e volume da mistura fermentada). As técnicas de controle empregadas (Controlador Lógico Fuzzy – FLC; Controlador FCM) tem seus resultados comparados. O segundo processo analisado é de um misturador (mixer) industrial. Nele, dois líquidos são inseridos no mixer, que verifica o produto através da massa específica do líquido resultante da mistura. Neste caso, um Mapa Cognitivo Fuzzy Dinâmico (DFCM) é utilizado para o controle das válvulas que controlam os fluxos de fluido no sistema. Neste processo, o DFCM tem atualização dos valores das relações causais através do algoritmo de aprendizagem de Hebb. Por fim, um DFCM é utilizado para controlar um sistema com quatro robôs autônomos auxiliados por feromônios artificiais repulsivos. Para atualizar os valores dos relacionamentos deste DFCM, é utilizada uma sequência de eventos descritos pelas condições do ambiente sensoriadas pelos robôs. Em todos os processos apresentados neste trabalho, a utilização de FCMs e suas variações se mostrou satisfatória tanto nos termos de complexidade computacional (de implementação mais trivial) quanto nos resultados, equivalentes (ou até superiores) aos de técnicas clássicas, como a Lógica Fuzzy.
DIFFERENT TOPOLOGIES OF DYNAMIC FUZZY COGNITIVE MAPS APPLIED IN INDUSTRIAL PROCESSES AND COLLECTIVE ROBOTICS SYSTEMS
-
DOI: 10.22533/at.ed.3422331037
-
Palavras-chave: Lógica Fuzzy. Mapas Cognitivos Fuzzy Dinâmicos. Fermentador alcoólico. Mixer Industrial. Sistema Multirrobôs.
-
Keywords: Fuzzy Logic. Dynamic-Fuzzy Cognitive Maps. Alcoholic fermenter. Industrial Mixer. Multi-robot System.
-
Abstract:
In this work, the authors present different configurations of Fuzzy Cognitive Maps (FCM) applied in several industrial processes and in a multi-robot system. The first process analyzed corresponds to a fourth-order alcoholic fermenting tank (substrate, biomass, product, and volume of the fermented mixture). The control techniques used (Fuzzy Logic Controller – FLC; FCM Controller) have their results compared. The second process analyzed is an industrial mixer. In it, two liquids are inserted into the mixer, which checks the product through the specific mass of the liquid resulting from the mixture. In this case, a Dynamic Fuzzy Cognitive Map (DFCM) is used to control the valves that control fluid flows in the system. In this process, the DFCM updates the values of the causal relationships through the Hebb learning algorithm. Finally, a DFCM is used to control a system with four autonomous robots aided by repulsive artificial pheromones. To update the values of the relationships of this DFCM, a sequence of events described by the ambient conditions sensed by the robots is used. In all the processes presented in this work, the use of FCMs and their variations proved to be satisfactory both in terms of computational complexity (the most trivial implementation) and in the results, equivalent (or even superior) to those of classical techniques, such as Fuzzy Logic.
- Emerson Ravazzi Pires da Silva
- Marcio Mendonca
- Jhonatas Luthierry Barbosa dos Santos
- Henrique Cavalieri Agonilha
- Francisco de Assis Scannavino Junior
- João Maurício Hypólito
- Matheus Gil Bovolenta
- Rodrigo Rodrigues Sumar
- André Luis Shiguemoto
- Luiz Francisco Sanches Buzachero
- Wesley Candido da Silva
- Vicente de Lima Gongora
- José Augusto Fabri
- Níkolas Catib Boranelli
- Augusto Alberto Foggiato
