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Aplicação da Lógica Paraconsistente Anotada
Evidencial Et no controle de sensores de
temperatura na atuação de robôs móveis
Marciel Francisco Berto
São Paulo
2007
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Marciel Francisco Berto
Aplicação da Lógica Paraconsistente
Anotada Evidencial Et no controle de
sensores de temperatura na atuação de
robôs móveis
Dissertação submetida ao Programa de Mestrado em
Engenharia de Produção da Universidade Paulista (UNIP),
para obtenção do grau de Mestre em Engenharia.
Área de concentração: Sistema de Informação
Orientador: Prof. Dr. Jair Minoro Abe
São Paulo
2007
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Berto, Marciel Francisco e
Aplicação da Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial Et no
controle de sensores de temperatura na atuação de robôs móveis / Marciel
Francisco Berto, São Paulo, 2007. 154 p.
Dissertação (Mestrado) Apresentada ao Programa de Pós-Graduação em
Engenharia de Produção da Universidade Paulista, São Paulo, 2007.
Área de Concentração: Sistemas da Informação.
Orientador: Prof. Dr. Jair Minoro Abe.
1. Lógica paraconsistente.
2. Sensores de temperatura.
3. Robô móvel
Dedico este trabalho à Shirleibe, minha
esposa, e aos meus filhos, Nicolas (11) e
Ingrid (6), pela compreensão e respeito às
horas que não puderam aproveitar nos dias
em tive que me dedicar ao desenvolvimento
deste estudo.
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Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção (Mestrado)
ii
Agradecimentos
Ao Prof. Dr. José Pacheco de Almeida Prado, por me incentivar a ingressar no
Programa de Mestrado em Engenharia de Produção da UNIP desde o curso de
graduação e pela ajuda no desenvolvimento deste trabalho.
Ao Sr. Uanderson Celestino, responsável pela preparação dos laboratórios do
curso de engenharia elétrica e aluno do curso de Ciências da Computação da UNIP, por
ter me ajudado na elaboração dos circuitos eletrônicos.
Ao companheiro Manuel Lopes Lucas, engenheiro eletrotécnico, por me ajudar
no desenvolvimento de partes do trabalho e também na montagem da placa de circuito
impresso.
E, finalmente, ao Prof. Dr. Jair Minoro Abe, por, primeiramente, ter me aceito
como orientador deste trabalho e me supervisionado com disposição e paciência
oriental, expresso minha sincera gratidão.
O Autor.
UNIVERSIDADE PAULISTA - UNIP
Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção (Mestrado)
Sumário
Lista de Figuras ................................................................................................................ v
Lista de Tabelas..............................................................................................................vii
Lista de Quadros............................................................................................................viii
Lista de Símbolos............................................................................................................ ix
Resumo ............................................................................................................................. x
Abstract ........................................................................................................................... xi
1. Introdução...............................................................................................................12
1.1. Considerações Iniciais ....................................................................................12
1.2. Aspectos da História da Robótica ..................................................................16
1.3. Pontos Importantes em Robótica....................................................................20
1.3.1. Definição do Robô .................................................................................20
1.3.2. Robô Móvel Autônomo..........................................................................21
1.4. Robôs Móveis.................................................................................................22
1.4.1. Aplicações ..............................................................................................26
1.5. Robôs Industriais............................................................................................33
1.5.1 Automatically Guided Vehicles (AVGs)................................................35
1.6. Objetivo do trabalho .......................................................................................36
1.7. Organização deste Trabalho...........................................................................37
2. Medição e Controle de Temperatura......................................................................38
2.1. Considerações iniciais....................................................................................38
2.2. Unidades de Temperatura...............................................................................39
2.3. Escalas Termoelétricas...................................................................................40
2.3.1. Escala Prática Internacional de Temperatura (EPIT).............................40
2.4. Medição de Temperatura................................................................................43
2.5. Sensores Térmicos..........................................................................................44
2.5.1. Dispositivo de Interpretação e Indicação de Temperatura.....................46
2.5.2. Tipos de Sensores de Temperatura.........................................................47
2.5.3. Termômetro de Vidro.............................................................................48
2.5.4. Elemento Sensor Bimetal.......................................................................48
2.5.5. Elemento Sensor de Enchimento Térmico.............................................50
2.5.6. Sensor de Temperatura Termopar..........................................................51
2.5.7. Resistência Detectora de Temperatura (RTD).......................................55
2.5.8. Dispositivos Semicondutores de Junção ................................................61
2.5.9. Pirômetro de Radiação ...........................................................................66
2.5.10. Temperatura e Radiação.........................................................................68
3. Lógica Paraconsistente Anotada ............................................................................76
3.1. Considerações iniciais....................................................................................76
3.2. Lógica Paraconsistente, Paracompleta e Não-alética.....................................77
3.3. A Lógica Proposicional Paraconsistente Anotada Et ....................................79
3.4. Algoritmo Para-Analizador............................................................................92
4. Construção de um robô móvel autônomo paraconsistente utilizando sensores de
temperatura.............................................................................................................97
4.1. Considerações iniciais....................................................................................97
4.2. Origem do nome Hefesto ...............................................................................98
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iv
4.3. Robô Hefesto..................................................................................................98
4.4. Descrição do robô móvel autônomo Hefesto ...............................................100
4.3.1. Circuito de alimentação........................................................................100
4.3.2. Circuito de Sensores.............................................................................101
4.3.3. Circuito de controle..............................................................................102
4.3.4. Circuito de acionamento.......................................................................104
4.3.5. Conversor D/A .....................................................................................105
4.3.6. Circuito Pulse Width Module (PWM)..................................................106
4.3.7. Ponte H.................................................................................................107
4.3.8. Controle de Velocidade........................................................................109
4.3.9. Circuito completo do Robô Hefesto.....................................................110
5. Programação do Robô Hefesto.............................................................................115
5.1. Considerações iniciais..................................................................................115
5.2. Obtenção e Tratamento dos sinais................................................................115
5.3. Conversão A/D dos sinais ............................................................................117
5.4. Analise Paraconsistente dos Sinais Convertidos..........................................122
5.5. Testes............................................................................................................132
6. Conclusões ...........................................................................................................133
Referências Bibliográficas ...........................................................................................135
ANEXO A Programa Completo do Robô Hefesto....................................................141
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v
Lista de Figuras
Figura 1.1 Esquema de um sistema não-holonômico (RIBEIRO, 2004)....................15
Figura 1.2 Esquema de um sistema holonômico (RIBEIRO, 2004) ...........................15
Figura 1.3 - O Robô REATLER (KLARER, 1994).......................................................29
Figura 1.4 - O Robô MARV (SANDIA, 2007)..............................................................30
Figura 1.5 - MINI-ROBOT girando numa moeda de dez centavos (SANDIA, 2007)..30
Figura 1.6 - Robô Emmy (TORRES, 2004)...................................................................31
Figura 1.7 - Vista frontal do robô Emmy II (TORRES, 2004) ......................................32
Figura 1.8 - Slocum Battery Glider (CREED et al, 2002) .............................................32
Figura 1.9 - Dados de temperaturas coletadas durante 13 a 22 julho 2000, (CREED et
al, 2002)..........................................................................................................................33
Figura 1.10 - Exemplos de Aplicações de robôs Industriais (ABBa, 2007) ..................34
Figura 1.11 - Robôs Industriais IR140 e IR1000 ( ABBb, 2007) ..................................34
Figura 1.12 - Exemplo de AGVs (FMC, 2007)..............................................................36
Figura 2.1 - Escala Celsius, Kelvin, Fahrenheit e Rankine (LIMA, 2003)....................41
Figura 2.2 - Curvas de respostas de temperatura possíveis (THOMAS, 1988) .............44
Figura 2.3 - Representação de esquemática de termopar (ISMAIL, 1998)....................52
Figura 2.4 Gráfico da F.E.M x Temperatura
o
C (METAS, 2007)...............................54
Figura 2.5 - Constituição básica de um elemento sensor resistivo de temperatura de
Platina (LIMA, 2003).....................................................................................................57
Figura 2.6 - Resistência detectora de temperatura na montagem tipo isolação mineral
(LIMA, 2003).................................................................................................................60
Figura 2.7 - Medida de temperatura com diodos casados inseridos num transistor de
junção (LIMA, 2003) .....................................................................................................63
Figura 2.8 - Circuito básico do sensor de temperatura monolítico (LIMA, 2003) ........64
Figura 2.9 Diagrama de blocos do sensor de temperatura LM35(NATIONAL, 2000)
........................................................................................................................................65
Figura 2.10 - Esquema básico de um pirômetro óptico (LIMA, 2003)..........................68
Figura 2.11 - Radiação de um corpo negro como função da temperatura(LIMA, 2003)
........................................................................................................................................70
Figura 2.12 - Comprimento de onda e temperatura (LIMA, 2003)................................71
Figura 2.13 - Esquema básico de um pirômetro de radiação(LIMA, 2003) ..................72
Figura 2.14 - Emissão, reflexão e transmissão (LIMA, 2003).......................................73
Figura 2.15 - Esquema básico de um pirômetro de radiação (LIMA, 2003) .................75
Figura 3.1 Reticulado τ (DA COSTA, 1999)..............................................................85
Figura 3.2 - Reticulado representado pelo QUPC (DA COSTA, 1999)........................88
Figura 3.3 - Reticulado representando os segmentos perfeitamente definido e indefinido
(DA COSTA, 1999) .......................................................................................................91
Figura 3.4 - Diagrama com os graus de incerteza e de certeza, com valores ajustáveis de
controle limites indicados nos eixos(DA COSTA, 1999)..............................................92
Figura 4.1 - Circuito-integrado LM35 (NATIONAL, 2000).........................................99
Figura 4.2 - Sinal de saída LM35.................................................................................100
Figura 4.3 - Esquema elétrico do circuito de alimentação utilizado no robô Hefesto .101
Figura 4.4 - Circuito de sensoriamento utilizado pelo robô Hefesto ...........................102
Figura 4.5 - Diagrama de pinos do PIC 16F877A........................................................104
Figura 4.6 - Circuito conversor D/A utilizando um amplificador operacional............105
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vi
Figura 4.7 - Circuito PWM utilizado no controle de velocidade do robô Hefesto ......106
Figura 4.8 - Circuito da Ponte H utilizado no circuito de controle do robô construído
com transistores e resistores.........................................................................................107
Figura 4.9 - Circuito da Ponte H utilizado no circuito de controle do robô construído
com o circuito integrado L298N ..................................................................................108
Figura 4.10 - Circuito integrado L298N utilizado no circuito de controle do robô
Hefesto .........................................................................................................................108
Figura 4.11 - Vista superior do robô Hefesto...............................................................112
Figura 4.12 - Vista frontal do Robô Hefesto................................................................113
Figura 4.13 - Vista inferior do robô Hefesto................................................................113
Figura 4.14 - Esquema da parte elétrica do robô Hefesto ............................................114
Figura 5.1 Representação no quadrado unitário das regiões dos estados extremos e
não extremos com valores de controle: V
scc
= V
scct
= 1/2 e V
icc
= V
icct
= -1/2 (DA
COSTA, 1999) .............................................................................................................116
Figura 5.2 - Distribuição dos sensores na base do robô...............................................117
Figura 5.3 - QUPC com definição de + 75% dos valores do GC e do GCT(LIMA,
2003).............................................................................................................................123
Figura 5.4 - Foto do robô Hefesto entrando no túnel...................................................133
Figura 5.5 - Foto do robô Hefesto dentro do túnel.......................................................133
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vii
Lista de Tabelas
Tabela 2.1 - Pontos fixo da Escala Internacional de Temperatura 1990 (OMEGA, 2007)
........................................................................................................................................42
Tabela 2.2 - Faixa e métodos de medição (LIMA, 2003)..............................................47
Tabela 2.3 - Tipos e especificações de Termopares, (WIKA, 2006).............................53
Tabela 4.1 - Sinais e valores de tensão fornecidos pelo microcontrolador..................109
Tabela 5.1 - Valores analógicos da variação da tensão dos parâmetros µ e ? .............120
Tabela 5.2 - Valores das tensões dos sinais analógicos de entrada convertidos ..........120
Tabela 5.3 - Parâmetros dos valores limites de controle.............................................124
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viii
Lista de Quadros
Quadro 5.1 - Quadro com resultado dos testes realizados. ..........................................133
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ix
Lista de Símbolos
T - Inconsistente
F - Falso
-
- Paracompleto
V - Verdadeiro
? - Grau de evidência contrária
µ - Grau de evidência favorável
τ - Reticulado associado à Lógica Anotada
QUPC - Quadrado Unitário do Plano Cartesiano
AVGs Automatically Guided Vehicles
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x
Resumo
Neste trabalho aplica-se a Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial Eτ na
construção e no estudo de um robô móvel autônomo utilizando sensores de
temperatura. Esse robô possui a função de identificar um ambiente com excesso de
calor, variando a velocidade num ato de fuga ou desvio desse ambiente. As
informações vindas de quatro sensores de temperatura são enviadas para um
microcontrolador, no qual serão processadas de acordo com o algoritmo Para-
analizador, que possui sua estrutura baseada na Lógica Paraconsistente Evidencial Eτ,
que permite manipular dados incertos, contraditórios e paracompletos de modo não
trivial. Os temas desenvolvidos neste trabalho podem ser úteis em aplicações, por
exemplo, processos siderúrgicos onde o fator temperatura é fundamental.
Palavras-chave: Lógica Paraconsistente Anotada, Sistema de Controle, Sistema
Inteligente, Robô Móvel Autônomo, Sensores de Temperatura.
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xi
Abstract
In this work it is applied the Paraconsistent Evidential Annotated Logic Et in
the construction and the study of an Autonomous Mobile Robots using temperature
sensors. Such robot has the function to identify a heat environment in high degree,
varying the speed in an escape act or shunting line of this environment. The
information comings of four temperature sensors are sent for microcontroller, in which
they will be processed in according with Para-analizador algorithm, the it possess its
structure based on the Paraconsistent Evidential Annotated Logic Et, which is capable
of manipulating uncertain, contradictory and paracomplete data in a nontrivial manner.
The themes developed in this work can be useful in applications, for example, in
siderurgical process where temperature factor is of fundamental one.
Keywords: Paraconsistent Evidential Annotated Logic Et, Control System, Intelligent
System, Autonomous Mobile Robot, Temperature Sensors
1. Introdução
1.1. Considerações Iniciais
A necessidade de aplicação da Inteligência Artificial em robótica não é nova.
Uma das grandes dificuldades que se tem, está na complexidade de uma definição
rigorosa da palavra “inteligência”, para definir se um robô é ou não “inteligente”.
Talvez seja mais prudente aceitar que o ser humano detenha a exclusividade de exibir
o que o consenso geral considera inteligente e através da identificação de alguns de
seus comportamentos mais simples, mas que o consenso geral os tenha como
inteligentes, buscar o desenvolvimento de sistemas artificiais que sejam capazes de
simular esses comportamentos (REZENDE, 1992). Robôs Móveis Autônomos
Inteligentes será a denominação adotada para robôs que simulam comportamentos que
o consenso geral classifica como inteligentes.
Em termos de comportamento (por exemplo, o retorno a um determinado
lugar, no que se refere a desviar, ultrapassar obstáculos e alcançar um objetivo), não
há maior diferença entre ser humano, formiga e autômato, podendo exibir um mesmo
tipo de comportamento. Por que, então, somente apenas a um desses objetos se atribui
inteligência? Pode-se argumentar que, ao ser humano, e não aos demais, são
atribuídas façanhas como pensamento, autoconsciência, etc.
No caso dos homens, existem pessoas que têm maior habilidade para aprender
certas tarefas, essas pessoas são chamadas de “mais inteligentes”. Será que a
inteligência pode ser mensurada? Então, por que não classificar a inteligência da
formiga e do autômato como uma espécie de inteligência inferior à do ser humano,
mas ainda assim inteligência?
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13
Neste trabalho, apresenta-se um robô móvel autônomo considerado inteligente
por apresentar comportamentos que, quando observados por um ser humano,
demonstram características de um nível de inteligência, porém ainda inferior ao dos
humanos.
Nos últimos anos observou-se um aumento no grau de consciência com
relação ao potencial de aplicações dos robôs autônomos móveis, em especial em
tarefas perigosas, sujas ou desagradáveis. As aplicações propostas para a robótica
avançada parecem cobrir alguns pontos importantes da atividade humana. Estas
incluem: luta contra o fogo, salvamento de emergência, prevenção de desastres,
patrulha de segurança, limpeza industrial e doméstica, serviço doméstico,
manipulação de vítimas, operações de procura em ambientes distantes e/ou inóspitos,
etc.
Uma característica comum dessas aplicações, ao invés de um robô industrial
convencional, é a exigência de um veículo móvel ou plataforma, que sirva como base
para qualquer tarefa exigida. A exigência comum para tal veículo móvel ou
plataforma, é a habilidade para navegar de uma posição conhecida a uma nova
localização, evitar obstáculos e se posicionar na tarefa a ser realizada. Isso é possível
com o uso de um sistema de sensores, o qual deve adquirir os dados que descrevem o
ambiente e passá-los ao sistema de computador do robô
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14
(LATOMBE, 1996). Na entrada das ordens será especificado o que o usuário quer que
seja realizado e não uma explicação do que deve ser feito para realizá-las
(ANDRADE, 2001).
Ao colocar o robô como substituto do homem, deve-se dotá-lo de autonomia,
para que ele possa trabalhar conjuntamente com as demais máquinas. Essa autonomia
deve ser: mecânica, de controle e, se é possível, energética. Esta premissa tem sido
uma das principais motivações para a pesquisa do robô móvel autônomo.
Nos últimos anos, também parece haver uma desafortunada divergência, na
pesquisa da robótica autônoma móvel, entre teoria e prática. Relatórios publicados
nessa área podem ser divididos em duas categorias: trabalho teórico com pequena ou
nenhuma verificação experimental (à exceção de simulação) e resultados
experimentais de sistemas implementados com pequena ou nenhuma fundamentação
teórica formal. É raro encontrar um postulado teórico formal verificado (ou refutado)
por experiências reproduzidas em um robô real (GAT, 1995).
Essa divergência é devida ao fato de que os robôs móveis autônomos têm que
interagir com ambientes complexos, que especificamente não foram criados para o
robô. Essas interações são extremamente difíceis de modelar, pois são governadas por
um enorme número de variáveis independentes. As formulações teóricas ignoram
habitualmente fatores como: custo computacional, ruído nos sensores, interações
mecânicas, fricção e deformação da superfície, entre outros.
Tem-se, ainda, que os robôs móveis com rodas e os robôs móveis a pernas,
juntamente com os satélites, pertencem a uma classe de sistema mecânico
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15
denominada de sistemas não-holonômicos
1
, figura 1.1, que se caracterizam por terem
restrições cinemáticas não integráveis. Os algoritmos de controle e planejamento de
movimento de tais sistemas requerem, portanto, uma classe diferente de
procedimentos do que aqueles empregados no controle de manipuladores mecânicos
estacionários, exemplo claro de um sistema holonômico, figura 1.2 (VICTORINO,
1998).
Figura 1.1 – Esquema de um sistema não-holonômico (RIBEIRO, 2004)
Figura 1.2 – Esquema de um sistema holonômico (RIBEIRO, 2004)
1
Se o número de velocidades de atuação é igual ao número de graus de liberdade o robô é dito holonômico.
Se o número de velocidades de atuação é menor que o número de graus de liberdade, o robô é dito não-holonômico.
Se o número de velocidades de atuação é maior que número de graus de liberdade, o robô é dito redundante.
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1.2. Aspectos da História da Robótica
Desde os tempos mais remotos, o homem tem sentido a necessidade de criar
mecanismos que o auxiliem no seu trabalho. Essa capacidade de criação do homem
remonta aos tempos dos antigos egípcios, aproximadamente no ano 3000 a.C., os
quais haviam construído relógios de água e figuras articuladas para seus cultos.
O desenvolvimento da arte mecânica alcançou notável intensidade entre os
anos 1400 e 1700. Nas obras dos artistas e experimentalistas desses anos, ganha corpo
uma nova apreciação sobre o trabalho: a função do saber técnico.
Os trabalhos de Leonardo da Vinci, Galileu Galilei, Giordano Bruno,
Francisco Baco, Pascal, Descarte e Diderot, entre outros, marcam a divisão entre o
mundo antigo e o mundo moderno numa vertente importante, a valorização do saber
técnico. Ao não mais desprezar esse saber, esses pensadores criaram uma nova
concepção de técnica e ciência, fator importante na concepção de novas idéias e de
progressos científicos.
Esses homens não foram apenas acadêmicos, trabalhavam nas oficinas e
ateliês, não desprezando a prática. Por exemplo: Descartes, nos últimos anos da sua
vida elaborou o projeto de uma grande escola de artes e ofícios, que teria a tarefa de
estabelecer elo entre os trabalhos dos cientistas, dos artesãos e dos técnicos. A escola
idealizada por Descartes era composta por várias grandes salas para os artesãos; para
cada grupo de ofício uma sala. Cada sala tinha um laboratório provido de todos os
instrumentos mecânicos necessários ou úteis às artes que ali deveriam ser ensinadas; o
número de professores ou mestres era igual ao das artes ensinadas. Esses professores
deveriam ser especialistas em física e matemática para responder a todas as perguntas
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17
dos artesãos e, assim, explicar e esclarecer dúvidas, para realizar novas descobertas
sobre as artes, (VIERA, 1996).
Todos esses novos métodos da ciência experimental que provocaram a
revolução técnica/científica do século XVII abriram caminho à grande transformação
dos meios de produção, a chamada Revolução Industrial.
A primeira fase dessa Revolução Industrial tem início quando as escolas de
artes e ofícios tornam-se independentes do Estado e a fase definitiva dessa revolução
tem início com o surgimento da fábrica, quando James Watt desenvolve o governador
para a máquina de vapor. O surgimento da fábrica traz consigo a divisão dos
processos de manufatura e em particular, o trabalho cooperativo.
A Revolução Industrial, iniciada na Inglaterra no final do século XVIII, trouxe
como fator sociológico: o surgimento das fábricas, a criação e desenvolvimento das
grandes cidades industriais e consequentemente, o êxodo rural.
Se for verificado o avanço na área de robótica, ter-se-á, por exemplo,
autômatos construídos em 1770 que escreviam, desenhavam e tocavam instrumentos
musicais. Até então, a utilização de tais criações era para entretenimento.
(REZENDE, 1992).
A Segunda Revolução Industrial (Era da modernização), idealizada como
saída econômica para a grande depressão americana, iniciou-se nos anos trinta do
século passado com a automação que Henry Ford realizou em sua fábrica de
automóveis, baseada na organização estruturada do processo. Nessa época surge o
conceito de autonomia.
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18
A terceira Revolução Industrial (Era de informação), ainda está em processo.
Idealizada como saída econômica para a grande crise do petróleo, nela se vê a
robotização do processo produtivo.
O primeiro a utilizar a palavra “robô” foi o teatrólogo tcheco Karel Capek na
sua publicação “Os Robôs Universais de Roussum”, cujo significado é servidão ou
trabalho forçado.
A partir de 1930, surgem, na ficção, os chamados “robôs amigáveis”
idealizados pelo escritor Isaac Asimov. Tais robôs eram máquinas bem projetadas,
cuja construção e programação eram baseadas em princípios denominados As Três
Leis da Robótica: (REZENDE, 1992).
1. Um robô não pode ferir um ser humano ou, por inação, permitir que um
humano seja ferido.
2. Um robô deve obedecer às ordens dadas por humanos, exceto quando isso
conflitar com a Primeira Lei.
3. Um robô deve proteger sua própria existência a menos que isso conflite com
a Primeira ou Segunda Lei.
A partir da Revolução Industrial, vários esforços foram empreendidos no
sentido de criar mecanismos que facilitassem a vida do homem, ou seja, mecanismos
que fizessem pelo homem os trabalhos rotineiros, pesados e cansativos.
O desenvolvimento desses mecanismos a princípio foi difícil. Com os
computadores digitais, conseguiram-se avanços significativos. As incontáveis
aplicações fizeram com que mais recursos fossem voltados para essa área, fazendo
dessa forma com que os pesquisadores começassem a se interessar por ela.
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Ultimamente, além das pesquisas na área tecnológica, que estão voltadas mais
ao desenvolvimento de robôs de aplicação prática, como os industriais, mais ligados à
relação custo/benefício e produtividade; outra área que vem despertando interesse dos
pesquisadores é a científica. Nessa área, é enfatizada a percepção sensorial, controle
motor e comportamento inteligente.
Tal como ocorreu com os computadores, os robôs foram classificados de
acordo com o seu surgimento:
Primeira Geração: Robôs Seqüenciais: São manipuladores automáticos
a ciclos ou cadência de operadores preestabelecidos, controlados em malha aberta.
Têm de 2 a 4 graus de liberdade e só executam tarefas simples como, por exemplo, as
de carga e descarga de prensas e máquinas-ferramenta.
Segunda Geração: Robôs a Ciclos Programáveis: São robôs um pouco
mais sofisticados, possuem de 4 a 8 graus de liberdade e, em função do modo de
programação, podem ser divididos em: robôs programáveis por aprendizagem ou
robôs “Play-Back” e robôs programáveis por linguagem.
Terceira Geração: Robôs Inteligentes: São robôs capazes de se adaptar
às modificações do ambiente mediante sistemas de controle, percepção, comunicação
e decisão e são capazes de executar tarefas via “interações” com o meio ambiente.
É importante notar que a maioria dos autores refere-se à Terceira Geração,
como aqueles capazes de operar autonomamente num ambiente desconhecido. É,
assim, que se tem como comum referência: Robôs Autônomos, Robôs Autônomos
Inteligentes e Robôs Móveis Autônomos, todos eles da Terceira Geração, hoje
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dedicados a fazer tarefas especializadas em ambientes desestruturados (REZENDE,
1992).
Os robôs móveis possuem três formas básicas de locomoção, podendo utilizar
apenas uma, como também, uma associação dessas configurações. Essas formas são:
dispositivo articulado de rotação (rodas), corpos articulados e pernas. A forma de
locomoção do robô deve levar em conta: a finalidade, o tipo de terreno em que o robô
opera, fonte de alimentação e autonomia energética.
Vendo as diferenças entre os robôs antes citados, verifica-se que os robôs com
pernas apresentam duas vantagens: a mobilidade em terrenos irregulares e a
suspensão ativa que proporciona um transporte mais estável.
1.3. Pontos Importantes em Robótica
Para melhor entender este trabalho, torna-se relevante levar em consideração
algumas definições, que, ainda que muito conhecidas, serão muito usadas nesta
pesquisa, como é o caso da definição do robô.
1.3.1. Definição do Robô
A definição rigorosa do conceito de robô é complexa, naturalmente. Porém,
para se ter uma idéia do assunto, descreve-se as seguintes definições correntes na
literatura.
Definição da JIRA (Japan Industrial Robot Association): O robô é
definido como um sistema mecânico que possui movimentos flexíveis análogos aos
movimentos orgânicos e combina esses movimentos com funções inteligentes e ações
semelhantes às do humano. Nesse contexto, função inteligente significa o seguinte:
decisão, reconhecimento, adaptação ou aprendizagem.
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Definição do RIA (Robot Institute of America): O robô é definido
como um dispositivo mecânico programável para execução de algumas tarefas de
manipulação ou locomoção sob controle automático. Robô industrial é um
manipulador multifuncional e reprogramável projetado para movimentar materiais,
peças e ferramentas ou dispositivos especiais, conforme programação prévia, de modo
a executar uma variedade de tarefas.
Um manipulador automático multifunção reprogramável, tendo
diversos graus de liberdade, capazes de manusear materiais, peças, ferramentas ou
dispositivos especializados por meio de movimentos programados variáveis, para
desempenho de uma variedade de tarefas. Ele frequentemente tem a aparência de um
ou diversos braços, terminando em um pulso. Sua unidade de controle usa um
elemento de memória e algumas vezes pode usar sensores e dispositivos de adaptação,
que levam em conta o ambiente e as circunstâncias. Essas máquinas de múltiplos
propósitos são geralmente projetadas para executar funções repetitivas e podem ser
adaptadas a outras funções sem alteração permanente do equipamento” (Economic
Commission for Europe (1985) Production and Use of Industrial Robot, apud
SLACK et al, 2002 ).
1.3.2. Robô Móvel Autônomo
Também é necessária a introdução de uma definição para o robô móvel. Em
1988, Muir definiu um robô móvel como: “um robô capaz de se locomover sobre uma
superfície somente através da atuação de rodas montadas no robô e em contato com a
superfície” (VICTORINO, 1998). As rodas permitem um deslocamento relativo entre
o seu eixo e a superfície sobre a qual se espera ter um único ponto de contato com
rolamento puro.
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22
Um robô móvel atual é equipado com sensores (visão, infravermelho, sonar,
tato, toque, sistemas de navegação inercial, temperatura, etc.) que permitem a
percepção do meio ambiente, total ou parcialmente desconhecido, e é dotado de
capacidade de decisão, que lhe permite cumprir uma tarefa sem intervenção humana.
Quando tais sensores estão disponíveis no robô, pode-se fazer uso da interação do
robô com o ambiente, fazendo-o perceber e construir o modelo do ambiente no qual o
movimento se desenvolve e depois decidir as ações a serem tomadas para a realização
da tarefa.
Os processos de percepção e decisão podem ser considerados de três formas:
Estratégia reativa: o comportamento do robô é determinado pelos
estímulos exteriores vindos do ambiente através dos sensores.
Estratégia deliberada: as informações do ambiente são previamente
processadas e a tarefa e os comportamentos do robô são, da mesma forma,
previamente determinadas.
Estratégia híbrida: junção das duas anteriores.
1.4. Robôs Móveis
Um dos primeiros robôs móveis de relevância experimental foi o robô
SHAKEY, do Instituto de Pesquisa de Stanford, entre as décadas de 60 e 70. Esse
robô foi desenvolvido com o objetivo de estudar as aplicações de inteligência artificial
e estudar os processos para controle em tempo real de robôs que interagissem com
ambientes complexos (REZENDE,1992). O robô CART do mesmo instituto de
pesquisa foi desenvolvido para estudos de visão estéreo.
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23
Esses sistemas usavam computadores externos e operavam, na maioria das
vezes, em ambientes estáticos, ou seja, em ambientes especialmente projetados para
eles. No caso do robô SHAKEY, os experimentos incluíam a alteração do ambiente
após muitas horas de execução, sem que o robô percebesse o efeito do ato dinâmico, a
menos que tal mudança fosse relevante para a subtarefa que ele estivesse fazendo.
Apesar das simplificações, eles operavam muito lentamente. Levavam muito
tempo construindo modelos do mundo e usavam pouco tempo de computação para
planejar e agir.
Na época, a dificuldade de levar adiante as aplicações ao mundo real e a falta
de instrumentação eficiente (computadores, sensores) retardaram o avanço da
pesquisa para esses robôs. Houve falta de perspectivas palpáveis por parte dos
pesquisadores, como por parte dos financiadores que queriam resultados imediatos.
Dessa forma, houve a ascensão dos robôs manipuladores de aplicação imediata e de
resultados palpáveis em curto prazo. Com a tecnologia dos microprocessadores houve
uma retomada do interesse pelos robôs móveis.
O Laboratório de Robôs Móveis, no Instituto de Robótica da Universidade de
Carnegie-Mellon, tem, desde 1982, projetado, construído e avaliado quatro protótipos
de robôs móveis:
O robô PLUTO, com três rodas independentemente associadas, foi
desenvolvido para o estudo dos problemas de controle e estabilização.
O Robô NEPTUNE que é um triciclo equipado com duas câmeras e 24
sensores de ultrasom distribuídos em sua volta.
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24
O robô ILONATOR possui quatro rodas unidirecionais montadas
simetricamente nos quatro vértices de um retângulo, resultando um movimento com
três graus de liberdade. Um microprocessador embarcado faz a interface com os
atuadores das rodas que possuem sensores (encoders ópticos) e o robô necessita de
um computador para a comunicação dos comandos de alto-nível.
O robô TERRAGATOR é dotado de um motor a gasolina, desloca-se a curtas
distâncias em estradas e se orienta visualmente pelas bordas da pista.
Na França, os robôs móveis mais representativos são:
O HILARE do Laboratorie d’Automatique et d’Analyses des Systemes
(LAAS) que é utilizado para pesquisas sobre programação de robôs móveis e
planejamento de movimento.
O robô móvel do projeto ICARE, do INRIA/Sophia Antipolis, que serve como
plataforma experimental para o estudo de processamento de imagens em 3D.
Alguns sistemas mais representativos foram desenvolvidos no Artificial
Intelligence Lab. Massachusetts Institute of Technology (MIT), esses são:
O PEBBLES é um robô móvel que usa uma câmera para evitar obstáculos em
ambientes acidentados e desconhecidos.
Os microrobôs ANTS foram projetados para explorar idéias sobre a ação de
cooperação entre robôs. Esse projeto tem como objetivos estender os limites da
micro-robótica integrando muitos sensores e atuadores em um espaço pequeno,
formando, dessa forma, uma comunidade robótica estruturada a partir de seus
indivíduos. O projeto inspirou-se na colônia de formigas.
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25
O SOLEITE é um robô móvel de 30 gramas de massa, completamente
autônomo e alimentado por energia solar. A energia coletada pelo painel é
armazenada em um capacitor de 1F para a alimentação do robô. Tal robô serve
também aos propósitos de exploração espacial.
Um dos locais mais representativos do estudo da robótica móvel no Brasil é o
Laboratório de Robótica e Visão, do Instituto de Automação no Centro Tecnológico
para a Informática LRV/IA/CTI, em Campinas-S.P. Os projetos relacionam-se não
apenas com robôs móveis, como também com sistemas não holonômicos como
veículos aéreos autônomos (dirigível e helicóptero). Os projetos robóticos e robôs do
CTI são:
O projeto LEOPARD, que procura estudar a questão do controle de robôs
móveis atuando de forma cooperativa, inclui os módulos de sensoriamento por visão
computacional, estratégia de controle e comunicação por telemetria.
O robô NOMAD (Nomadic Technologies Company), de origem americana, é
uma plataforma para estudos experimentais e possui sensores de proximidade de
infravermelho e de ultra-som. Possui também dois anéis em sua base com sensores de
tato e é equipado de uma câmera que faz parte do sistema de sensoriamento por visão.
A navegação do robô é ainda auxiliada por uma bússola digital. O robô é utilizado em
desenvolvimento de softwares de controle, percepção e navegação.
O Robô KHEPERA, de origem suíça, trata-se de um robô móvel,
miniaturizado, de seção circular com raio de 2,5 cm e que se move através de duas
rodas fixas impulsionadas por motores de corrente contínua independentes. Dispõe de
módulos suplementares de visão, telemetria e garra mecânica. Em sua circunferência,
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26
existem oito sensores de infravermelho que detectam a proximidade do obstáculo. É
utilizado no estudo de controle e estabilização de sistemas não holonômicos.
É importante mencionar, também, que o Laboratório de Automação e Sistemas
da Escola Politécnica de São Paulo dispõe de um AGV (Autonomous Guide Vehicle).
O ARIEL, uma base experimental construída no mesmo laboratório, possui duas
rodas motrizes acionadas por motores de corrente contínua, além de um computador a
bordo para operações de controle e interfaceamento.
O laboratório de robótica da Universidade Federal de Minas Gerais começa a
ser montado com a aquisição de um robô NOMAD, sendo o segundo no Brasil.
1.4.1. Aplicações
Terrorismo, envelhecimento da população, mudanças de clima e escassez de
recursos, são alguns dos desafios do mundo de hoje. Mas as máquinas inteligentes
ajudarão a resolver esses e outros problemas sociais, ambientais e de defesa. Nesses
dias, já é possível fabricar robôs que servem quase para qualquer operação, seja de
limpeza, operações cirúrgicas a distância, cortar a grama, fazer o chá, etc. O único
limite é a nossa imaginação. Existem micromáquinas (colocadas num relógio de
pulso, por exemplo) capazes de obter dados de temperatura, pressão, pulso, etc.
Um computador recolherá esses dados e diagnosticará em tempo real,
acionando outros robôs, que, por exemplo, estejam carregados de pílulas.
No futuro, robôs móveis com biosensores poderão ajudar aos soldados diante
das armas químicas, identificando a presença e a natureza dos gases, alertando, assim
os humanos. Robôs móveis voadores poderão monitorar a poluição no meio ambiente.
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27
A disponibilidade de nova tecnologia permite a formação de novas idéias nas
áreas de inteligência artificial, robótica, micromáquinas e materiais inteligentes. Os
sistemas de inteligência para robôs móveis autônomos permitem, agora,
comportamentos simples quase ao nível de insetos. Esses avanços em software, junto
com nova tecnologia para a fabricação de microsensores e microatuadores, oferecem a
oportunidade de se ter, no futuro, robôs pequenos, de baixo custo, e potencialmente de
muita utilidade para tarefas como a cirurgia.
No Laboratório de Robótica Móvel do MIT, enfoques na inteligência artificial,
aplicados aos robôs móveis autônomos, fazem com que eles explorem, caminhem,
interajam com pessoas e aprendam a coordenar vários comportamentos internos. Esse
tipo de sistema de controle, conhecido como Arquitetura Subsumption, mostra-se
como uma rede distribuída em camadas com capacidade aumentada de transmissão de
mensagens, permitindo uma estreita relação entre a percepção e a ação que se deve ter
no mundo dinâmico de um robô móvel.
O SQUIRT, o menor robô construído com essa arquitetura, mede 2,5 cm, tem
a bordo um computador, dois microfones, um sensor de luz, motor e baterias. O
programa que permite que ele possa ocultar-se na escuridão ou possa aproximar-se de
um determinado som é de 1,300 bytes. Está dotado de um motor DC, que só lhe
permite um grau de liberdade.
Seria possível imaginar que o computador, os sensores e as baterias
coubessem num espaço reduzido como o do SQUIRT. Ainda assim, esse mesmo
espaço não permitiria incluir motores suficientes que permitissem ao robô uma maior
destreza.
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28
São necessários pequenos motores, compactos, de transmissão direta, de custo
razoável e cujo torque útil possa se adaptar à carga. Um motor com estas qualidades é
o motor piezoelétrico ultra-sônico. Esses motores podem funcionar sem engrenagens,
com sistema de transmissão direta, que pode reduzir de forma considerável o peso do
robô móvel.
Como exemplo da utilização desses motores, tem-se: um carro que leva uma
câmera, ele mede aproximadamente um centímetro cúbico e conta com mais
movimentos que o Squirt.
O robô CLEO é mostra do desenvolvimento nessa área. Esse é um robô
autônomo altamente integrado, com mais sensores e atuadores que o Squirt, sendo do
mesmo tamanho. Contém 3 motores, 17 sensores, um computador, uma garra, bateria
e um conversor DC-AC. O sistema de inteligência gera comportamentos de formiga e
é implementado com a arquitetura de assunção e lógica percepção-ação. O cérebro do
CLEO foi implementado em um microprocessador MOTOROLA 68HC11E2, com
256 bytes de RAM e 2K de memória, somente para leitura (EEPROM).
Nos laboratórios do Sandia’s intelligent System and Robotic Center (ISCR)
têm sido desenvolvidos robôs e máquinas inteligentes (RIM’s) com flexibilidade para
executar múltiplas tarefas. Eles serão apresentados a seguir.
O robô REATLER (Robotic All Terrain Lunar Exploration Rover) pode
cooperar com outros robôs sentinelas para proteger um perímetro. Esse robô foi
desenvolvido para uma missão à Lua. Está equipado com um CHIP de computador
Intel, um sistema receptor de posicionamento global, dois rádios, uma bússola e
sensores de inclinação, câmera de vídeo, etc.
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Figura 1.3 - O Robô REATLER (KLARER, 1994)
O robô FIRE ANT é um exemplo de um sistema móvel autônomo destruidor
de blindados, usa um projétil do tipo explosivo (EFP). Um detector de movimento por
vídeo proporciona o alvo a seguir. A plataforma é teleoperada a partir de um ponto de
observação. Na versão inicial, o robô é destruído quando chega ao alvo. Nas versões
novas, os robôs não são destruídos, usando novos projeteis mais letais (EFPs).
O robô MARV (Miniature Autonomous Robotic Vehicle) prepara o caminho
para pequenos veículos com mobilidade, inteligência, navegação e comunicação, e
apresenta ainda a capacidade de comportamento cooperativo. Tendo só uma polegada
cúbica (16 centímetros cúbicos), o minirobô MARV carrega fonte, sensores, um
computador e os controles necessários na mesma placa, para localizar e seguir fios
que levam predeterminados sinais de rádio.
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30
Figura 1.4 - O Robô MARV (SANDIA, 2007)
O MINI-ROBOT, com 4 centímetros cúbicos de volume e pesando menos de
28 gramas, possui três pilhas de relógio como fonte, rodas a tração, um processador
de 8K ROM, sensor de temperatura e dois motores. As melhorias que estão sendo
consideradas no futuro incluem uma câmera em miniatura, microfone, dispositivo de
comunicação e um microsensor químico. É um produto do Laboratories Directed
Research and Development (LDRD) continuando um trabalho iniciado no Sandia’s
Intelligent Systems Sensors & Controls Department.
Figura 1.5 - MINI-ROBOT girando numa moeda de dez centavos (SANDIA,
2007)
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O robô móvel autônomo Emmy consiste de uma plataforma móvel de alumínio
de formato circular de 30 cm de diâmetro e 60 cm de altura. O robô foi projetado em
módulos sobrepostos separados por função de cada um deles no sistema de controle,
facilitando a visualização da ação de cada módulo no controle de movimentação do
robô.
Na movimentação do robô Emmy em ambiente não-estruturado, as
informações sobre a existência ou não de obstáculo na sua trajetória são obtidas por
intermédio do dispositivo denominado Parasônico. O Parasônico é capaz de captar
obstáculos na trajetória transformando proporcionalmente as medidas de distância
entre o robô e o obstáculo em sinais elétricos, na forma de uma tensão elétrica
contínua que pode variar de 0 a 5 volts.
Figura 1.6 - Robô Emmy (TORRES, 2004)
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No intuito de aperfeiçoamento do robô móvel autônomo Emmy, em
(TORRES, 2004) desenvolveu-se o robô Emmy II.
Figura 1.7 - Vista frontal do robô Emmy II (TORRES, 2004)
O Slocum Glider, figura 1.8, foi projetado para permanecer no oceano de
forma totalmente autônoma por cinco anos, num ziguezague vertical entre a superfície
e profundidades de até 1.500 metros. Enquanto se movimenta, ele mede a salinidade e
a temperatura da água, figura 1.9, exibe corrente e redemoinhos, conta plantas
microscópicas e registra sons, como os "cantos" de baleias.
Figura 1.8 - Slocum Battery Glider (CREED et al, 2002)
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33
Figura 1.9 - Dados de temperaturas coletadas durante 13 a 22 julho 2000,
(CREED et al, 2002)
1.5. Robôs Industriais
Os robôs industriais são usados em diversos setores para posicionar peças de
forma muito rápida e precisa. Alguns robôs, não limitados a movimentos ortogonais,
têm conjuntos de várias articulações que permitem simular os movimentos dos braços
humanos. Essas seções de articulação precisam ter alta precisão no movimento e alta
rigidez para assegurar que mesmo as interrupções repentinas não os coloquem fora de
ação.
Em termos de suas aplicações, os robôs industriais podem ser classificados
como:
Robôs de manuseio: A peça de trabalho é manuseada pelo robô, por exemplo,
para carga e descarga de centros de trabalho.
Robôs de processo: A peça é segurada pelo robô, por exemplo, nos vários
tipos de operações de trabalho em metal, ligações de matérias (soldagem),
tratamentos de superfícies, etc.
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Robôs de montagem: Os robôs são usados para montagem de peças,
componentes e produtos completos.
Robôs industriais mais recentes podem também incluir alguma
retroalimentação sensorial, mediante controle de visão e controle de toque. Todavia,
apesar de a sofisticação dos movimentos dos robôs estar aumentando, suas
habilidades são ainda mais limitadas do que sugerem as imagens populares das
fabricas robotizadas (SLACK et al, 2002).
Figura 1.10 - Exemplos de Aplicações de robôs Industriais (ABBa, 2007)
Figura 1.11 - Robôs Industriais IR140 e IR1000 ( ABBb, 2007)
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1.5.1 Automatically Guided Vehicles (AVGs)
Para todas as atividades em processos de manufatura que agreguem valor ao
produto por meio de transferência física, existe usualmente uma que move ou
armazena o material. Apesar de serem frequentemente inevitáveis, essas atividades
não agregam valor algum ao material. Não é de surpreender, então, que gerentes de
produção busquem avidamente automatizá-las. Os veículos guiados automaticamente
(AGVs) são uma classe de tecnologia que faz isso. AGVs são veículos pequenos e
autônomos, que movem materiais de e para operações agregadoras de valor. Eles são
usualmente guiados por trilhas magnéticas no chão da fábrica e recebem instruções de
um computador contral. O uso de AGVs pode ajudar a promover just in time de peças
entre etapas no processo de produção. Também podem ser usados como estações de
trabalho móveis, por exemplo, motores de caminhões podem ser montados sobre
AGVs, com os AGVs movendo-se entre as estações de montagem. Os AGVs são,
algumas vezes, usados para mover materiais em operações que não são de
manufatura. Armazenagem é o exemplo óbvio, mas eles também são usados em
bibliotecas para mover livros, em escritórios para mover correspondências e mesmo
em hospitais para transporte de amostras (SLACK, 2002).
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36
Figura 1.12 - Exemplo de AGVs (FMC, 2007)
1.6. Objetivo do trabalho
O objetivo deste trabalho consiste na contribuição em Engenharia de Produção
em setores onde a Automação e Robótica possui papel preponderante. O trabalho trata
especificamente da obtenção do tratamento de informações advindas de sensores que
captam temperatura do meio ambiente (por exemplo, em fábricas que estão presentes
perigos de incêndio ou a variação da temperatura em alguns setores é importante).
Como as informações contêm imprecisões inerentes de naturezas diferentes
(imprecisão dos sensores, variação do meio ambiente, etc.), podendo ocorrer mesmo
informações conflitantes. A novidade é utilizar a
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apropriadas como de desviar, recuar, com base nas informações obtidas através dos
sensores de temperatura. As informações obtidas dos sensores de temperatura são
enviadas para um microcontrolador, no qual serão processadas de acordo com o
algoritmo Para-analizador, que possui sua estrutura baseada na Lógica Paraconsistente
Evidencial Eτ, que permite manipular dados incertos, contraditórios e paracompletos
de modo não trivial. Os sensores utilizados e sua forma de implementação podem ser
utilizados no controle de processo de fabricação controlando temperatura de fornos,
tanques de líquidos, etc., cujas dimensões são grandes e o controle de temperatura se
faz necessário.
1.7. Organização deste Trabalho
A dissertação está organizada de acordo com os seguintes capítulos:
O presente capítulo descreve uma introdução, objetivo e organização desta
dissertação.
O Capítulo 2 descreve os tipos de sensores de temperatura existentes no
mercado e também informações consideráveis sobre temperatura.
No capítulo 3, faz-se uma apresentação dos principais conceitos da Lógica
Paraconsistente Anotada Evidencial Et.
No capítulo 4, descreve-se a construção do robô móvel autônomo
paraconsistente utilizando sensores de temperatura Hefesto
No Capítulo 5, é apresentada a programação do robô Hefesto.
Finalmente, o Capítulo 6 apresenta as conclusões, testes e sugestões para
trabalhos futuros.
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2. Medição e Controle de Temperatura
2.1. Considerações iniciais
A temperatura de um corpo é a sua capacidade que caracteriza a transferência
de calor entre ele e outros corpos; ou pode-se dizer que a temperatura é a medida do
efeito causado pela aplicação de calor sobre um corpo.
A medida de temperatura é muito difícil por ser facilmente influenciada por
fatores externos aos dispositivos de medida ou pela inércia térmica inerente ao
sistema em si.
As medidas de outras variáveis, tais como pressão, vazão e nível, podem ser
feitas instantaneamente, mas na medida de temperatura sempre há atraso na resposta.
Isso quer dizer que é sempre necessário levar em consideração o fator tempo.
Um aspecto importante da medição de temperatura é que a calibração é
consistente através de diferentes tipos de fenômenos físicos. Assim, uma vez se tenha
calibrado dois ou mais pontos determinados para temperaturas específicas, os vários
fenômenos físicos de expansão, resistência elétrica, força eletromotriz e outras
propriedades físicas térmicas, irá dar a mesma leitura da temperatura.
Escolhendo-se os meios de definir a escala padrão de temperatura, pode-se
empregar qualquer uma das muitas propriedades físicas dos materiais que variam com
a temperatura, tais como: o comprimento de uma barra metálica, a resistência elétrica
de um fio, a militensão gerada por uma junção com dois materiais distintos, a
temperatura de fusão do sólido e de vaporização do líquido.
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2.2. Unidades de Temperatura
A 9ª CGPM (Conferência Geral de Pesos e Medidas, 1948) escolheu o ponto
tríplice da água como ponto fixo de referência, em lugar do ponto de gelo usado
anteriormente, atribuindo-lhe a temperatura termodinâmica de 273,16 K. Foi
escolhido o grau Kelvin (posteriormente passaria para Kelvin) como unidade SI de
temperatura e foi permitido o uso do grau Celsius (ºC), escolhido entre as opções de
grau centígrado, grau centesimal e grau Celsius para expressar intervalos e diferenças
de temperatura e também para indicar temperaturas em uso prático.
Em 1960, houve pequenas alterações na escala Celsius, quando foram
estabelecidos dois novos pontos de referência: zero absoluto e ponto tríplice da água
substituindo os pontos de congelamento e ebulição da água.
A 13ª CGPM (1967) adotou o Kelvin no lugar do grau Kelvin e decidiu que o
Kelvin fosse usado para expressar intervalo e diferença de temperaturas. Atualmente,
Kelvin é a unidade SI base da temperatura termodinâmica e o seu símbolo é K. O
Kelvin é a fração de 1/273,16 da temperatura termodinâmica do ponto tríplice da
água. Na prática, usa-se o grau Celsius e o Kelvin é limitado ao uso científico ou a
cálculos que envolvam a temperatura absoluta. Um grau Celsius é igual a um Kelvin,
porém as escalas estão defasadas de 273,15. A temperatura Celsius (Tc) está
relacionada com a temperatura Kelvin (Tk) pela equação:
Tc = Tk – 273,15 2.1
A constante numérica na equação 2.1 (273,15) representa o ponto tríplice da
água 273,16 menos 0,01. O ponto de 0 ºC tem um desvio de 0,01 da escala Kelvin, ou
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seja, o ponto tríplice da água ocorre a 0,01 ºC ou a 0,00 K. Os intervalos de
temperatura das duas escalas são iguais, isto é, 1 ºC é exatamente igual a 1 K.
A medida de temperatura pode ser realizada através do uso de células de ponto
tríplice da água, com precisão de uma parte em 104. Medições práticas têm precisão
de duas partes em 103. A escala e os pontos fixos são definidos em convenções
internacionais que ocorrem periodicamente.
2.3. Escalas Termoelétricas
Para se definir numericamente uma escala de temperatura, deve-se escolher
uma temperatura de referência e estabelecer uma regra para definir a diferença entre a
referência e outras temperaturas. As medições de massa, comprimento e tempo não
requerem concordância universal de um ponto de referência em que cada quantidade é
considerada tendo um valor numérico particular. Escalas de temperatura baseadas em
pontos notáveis de propriedades de substâncias dependem da substância escolhida, ou
seja, a dilatação térmica do cobre é diferente da dilatação térmica da prata. A
dependência da resistência elétrica com a temperatura do cobre é diferente da prata.
Assim, é desejável que a escala de temperatura seja independente de qualquer
substância. A escala termodinâmica proposta pelo barão Kelvin, em 1848, fornece
uma base teórica para a escala de temperatura independente de qualquer propriedade
de material e se baseia no ciclo de Carnot.
2.3.1. Escala Prática Internacional de Temperatura (EPIT)
O estabelecimento ou fixação de pontos para as escalas de temperatura é feito
para que qualquer pessoa, em qualquer lugar ou tempo possa contestar uma
temperatura específica para criar ou verificar um termômetro. Os pontos específicos
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de temperatura tornam-se efetivamente nos protótipos internacionais de calor. A
Conferência Geral de Pesos e Medidas aceitou essa EPIT, em 1948, emendou-a em
1960, estabeleceu uma nova em 1968 (com 13 pontos) e, em seguida em 1990 (com
17 pontos).
Figura 2.1 - Escala Celsius, Kelvin, Fahrenheit e Rankine (LIMA, 2003)
A Escala Prática Internacional de Temperatura foi estabelecida para ficar de
conformidade, de modo aproximado e prático, com a escala termodinâmica. No ponto
tríplice da água, as duas escalas coincidem exatamente, por definição. A EPIT é
baseada em pontos fixos, que cobrem a faixa de temperatura de -270,15 a 1084,62 ºC.
Muitos desses pontos correspondem ao estado de equilíbrio durante a transformação
de fase de determinado material. Os pontos fixos associados com o ponto de
solidificação ou fusão dos materiais são determinados à pressão de uma atmosfera
padrão (101,325 Pa). Além desses pontos de referência primários, foram estabelecidos
outros pontos secundários de referência, que são mais facilmente obtidos e usados,
pois requerem menos equipamentos. Porém, alguns pontos secundários da EPIT 1968
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42
se tornaram primários na EPIT 1990. É mostrada, na figura 2.1, uma relação entre as
escalas termométricas Celsius, Kelvin, Fahrenheit e Rankine.
Tabela 2.1 - Pontos fixo da Escala Internacional de Temperatura 1990
2
(OMEGA,
2007)
Temperatura
Ordem
K ºC Substância Estado
1 3 to 5 -270.15 a -268.15 He V
2 13.8033 -259.3467 e-H2 T
3 ~17 ~-256.15 e-H2 (or He) V (ou G)
4 ~20.3 ~-252.85 e-H2 (or He) V (ou G)
5 24.5561 -248.5939 Ne T
6 54.3584 -218.7916 O2 T
7 83.8058 -189.3442 Ar T
8 234.3156
-38.8344 Hg T
9 273.16 0.01 H2O T
10 302.9146
29.7646 Ga M
11 429.7485
156.5985 In F
12 505.078 231.928 Sn F
13 692.677 419.527 Zn F
14 933.473 660.323 Al F
15 1234.93 961.78 Ag F
16 1337.33 1064.18 Au F
17 1357.77 1084.62 Cu F
Há dois motivos para se ter tantos pontos para fixar uma escala de
temperatura:
1. Poucos materiais afetados pelo calor mudam o comprimento linearmente
ou uniformemente. Tendo-se vários pontos, a escala pode ser calibrada em
faixas estreitas, nas quais os efeitos não lineares podem ser desprezados.
2
Para definição completa dos termos veja "Supplementary Information for the ITS- 90". V: ponto de pressão de vapor;
T: ponto triplo; G: ponto de termômetro de gás; M, F: ponto de fusão, ponto de solidificação (temperatura, à pressão de 101 325
Pa, na qual as fases sólido e líquido estão em equilíbrio).
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2. Nenhum termômetro pode medir todas as temperaturas. Muitos pontos
fixos permitem um sistema robusto de calibração.
São mostrados, na tabela 2.1, os pontos fixos da Escala Prática Internacional
de Temperatura (1990).
2.4. Medição de Temperatura
Todo dispositivo de medida de temperatura consiste de um elemento sensor de
temperatura, um dispositivo visual de interpretação do valor medido e um método
para efetuar a ligação entre o elemento sensor e o dispositivo interpretador. Este
elemento de ligação deve ter características consideradas desejáveis.
A medição de temperatura pode ser efetuada por sensores mecânicos e
elétricos. Os principais sensores mecânicos são: o bimetal e o sistema de enchimento
térmico. Os principais sensores elétricos são o: termopar e o detector de temperatura e
resistência (RTD).
O sensor bimetal funciona baseando-se na dilatação diferente para metais
distintos. A variação da temperatura medida causa variação no comprimento e no
formato da barra bimetal, que pode ser usada para posicionar o ponteiro na escala de
indicação de temperatura.
O sistema de enchimento térmico é formado por um bulbo sensível, um sensor
de pressão, um tubo capilar de interligação e um fluido de enchimento. O fluido pode
ser gás (tipicamente nitrogênio), fluido não volátil (glicerina ou óleo de silicone) ou
um fluido volátil (éter etílico). A temperatura é medida através da variação da pressão
do gás ou da pressão de dilatação do fluido não volátil ou da pressão de vapor do
fluido volátil.
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44
A medição de temperatura por termopar baseia-se na militensão gerada pela
diferença de temperatura entre as duas junções de dois metais diferentes. A medição
de temperatura por resistência elétrica de metais ou termistores vai depender da
variação da temperatura medida.
2.5. Sensores Térmicos
Existem vários modos de se determinar a temperatura, incluindo o termômetro
a gás, o termômetro paramagnético, o termômetro de radiação Planck. Porém, são
métodos para a determinação termodinâmica da temperatura e só possuem interesse
científico e teórico e, por isso, são restritos a laboratórios de pesquisas.
O elemento sensor deve ser dotado das seguintes características:
1. Precisão na leitura fornecida com a variação da temperatura. Se X é a
propriedade característica do elemento sensor para uma faixa de
temperatura, tem-se uma curva descrita em função de X por T, como
mostrado na figura 2.2.
2. Alta sensibilidade para toda escala de temperatura. É necessário X variar
com a temperatura o suficiente para ser medida com precisão.
Figura 2.2 - Curvas de respostas de temperatura possíveis (THOMAS, 1988)
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45
Obviamente, uma alta sensibilidade pode conduzir a uma alta precisão da
medida se a credibilidade é também obtida. A sensibilidade pode ser definida como a
inclinação da função da medida da temperatura, como mostrada na seguinte
expressão:
2.2
1. Estabilidade. A estabilidade é muito importante quando as leituras de
temperatura obtidas são confiáveis. É necessário, para o elemento sensor,
manter-se estável durante toda a vida útil do dispositivo de medida de
temperatura, uma vez que a troca do elemento sensor nem sempre é fácil.
O elemento sensor pode ter suas características alteradas pela alta variação
de temperatura a que é submetido, por ação de gases, de líquidos e com
material sólido que venha a ter contato. Nos projetos de dispositivos de
medida de temperatura, deve-se levar em consideração as limitações do
elemento sensor.
2. Baixo custo.
3. Dimensões reduzidas. As dimensões do elemento sensor são muito
importantes em algumas aplicações.
4. Larga escala de medida. Uma larga escala tanto nas altas como nas baixas
temperaturas facilita bastante nas aplicações de instrumentação.
5. Pequena capacidade de calor. A quantidade de calor requerida para variar a
temperatura do elemento sensor pode ser muito importante. Se a massa
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46
térmica é demasiadamente grande, pode não ser possível ser feita a medida
mesmo que as dimensões sejam adequadas.
1. Respostas rápidas. Todas as vezes que a temperatura varia, o elemento
sensor também deve ter sua temperatura variada mesmo antes que uma
medida seja realizada. Em determinadas aplicações, a rapidez da resposta
na saída do elemento sensor é muito importante.
2. Saída utilizável. Um sensor de temperatura muito comum é o conhecido
termômetro de haste de vidro com fluido. Ele é muito conveniente, de
interpretação de leitura muito fácil e versátil. Embora qualquer pessoa
possa ler um termômetro de haste de vidro com fluido, não existe uma
saída registrada para ser usada, isso porque ele não é para aplicações.
2.5.1. Dispositivo de Interpretação e Indicação de Temperatura
A interpretação e indicação da temperatura lida pelo instrumento específico é
tão importante quanto o dispositivo sensor. Obviamente, o instrumento deve ser, pelo
menos, tão sensível e estável quanto o dispositivo sensor, mas a resolução não pode
ser melhorada além da sensibilidade do dispositivo sensor. As características que um
dispositivo de interpretação e informação da temperatura deve possuir são:
1. Sensibilidade suficiente para acoplar o elemento sensor e sua aplicação.
2. Estabilidade, invariável com o tempo.
3. Automático, não requer ajuste manual.
4. Saída compatível e adequada para instrumentos de registros e controle.
5. Baixo custo.
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2.5.2. Tipos de Sensores de Temperatura
Os sensores de temperatura podem ser classificados, de um modo geral, em
mecânicos e elétricos. Os sensores mecânicos mais usados são os seguintes:
1. Bimetal.
2. Enchimento Térmico (ou Termal).
3. Haste de vidro.
Por sua vez, os sensores elétricos mais usados são:
1. Termopar.
2. Resistência metálica.
3. Termistores ou resistência a semicondutor.
, ainda, os pirômetros ópticos e de radiação, para a medição de temperatura
sem contato direto. São mostrados, na tabela 2.2, as faixas e os métodos de medição.
Tabela 2.2 - Faixa e métodos de medição (LIMA, 2003)
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2.5.3. Termômetro de Vidro
Em um termômetro com haste de vidro, a variação volumétrica resultante da
expansão térmica é interpretada como temperatura. Esse termômetro foi o primeiro
sistema de expansão térmica fechado e foi conhecido desde o século XVIII, quando
Gabriel Daniel Fahrenheit investigava a expansão do mercúrio.
O termômetro de haste de vidro não pode ser utilizado em instrumentação por
não possibilitar uma saída de interconexão com o sistema de controle, portanto, não
será abordado com mais detalhe. Em alguns casos sua utilização é mais para aferição
de sistemas de controle de temperatura.
2.5.4. Elemento Sensor Bimetal
O termômetro com sensor a bimetal possui todos os dispositivos de medição,
tais como: elemento sensor, condicionador e indicador, tudo em um único invólucro.
O princípio de funcionamento está baseado no fato de que duas hastes
metálicas com coeficientes de temperaturas distintos, unidas formando uma única
haste, quando submetidas a uma variação de temperatura, produzem uma deformação
modificando sua posição inicial e proporcionando uma força ou um movimento.
O coeficiente de dilatação térmica linear (a) é definido pela seguinte
expressão:
2.3
no qual dl é a variação diferencial do comprimento acompanhando uma variação
diferencial na temperatura dt, dividido pelo comprimento l. Freqüentemente, o
parâmetro a é convertido para se usar o comprimento inicial l
0
para uma temperatura
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49
padrão em vez do atual comprimento l. Nesse caso, a expressão 2.3 toma a seguinte
forma:
2.4
A inclinação da curva para qualquer temperatura é dada pelo parâmetro a’.
Nesse caso, a inclinação média para qualquer intervalo de temperatura é dada por:
2.5
Nesse tipo de termômetro, a dilatação termal deve sempre indicar a
temperatura ou a escala de temperatura para a qual ele foi aplicado.
O coeficiente de dilatação termal do metal depende da estrutura
cristalográfica. Ele pode freqüentemente ser representado por uma expressão empírica
tal como:
2.6
Quando somente uma exatidão moderada é requerida, os termos de t
2
e t
3
podem ser desconsiderados.
Esse tipo de termômetro é constituído das seguintes partes:
1. Elemento sensor, em contato direto com o ponto de medida da
temperatura.
2. Os elos mecânicos, para amplificar mecanicamente os movimentos
gerados pela variação da temperatura, detectada pelo bimetal.
3. A escala acoplada diretamente aos elos mecânicos, para indicação da
temperatura medida.
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4. Opcionalmente, pode-se usar o sistema de transmissão.
Como as principais vantagens do termômetro a bimetal são:
1. Baixo custo.
2. Simplicidade do funcionamento.
3. Facilidade de instalação e de manutenção.
4. Largas faixas de medição.
5. Possibilidade de ser usado com os mecanismos de transmissão.
As desvantagens do termômetro a bimetal são:
1. Precisão ruim.
2. Não linearidade de indicação.
3. Grande histerese.
4. Presença de peças móveis que se desgastam.
5. Facilidade de perder calibração.
A principal aplicação para o termômetro bimetal é em indicação local de
temperaturas de processo industrial. É muito usado para controle comercial e
residencial de temperatura associado ao ar condicionado e refrigeração.
2.5.5. Elemento Sensor de Enchimento Térmico
O sistema térmico de enchimento mecânico foi um dos métodos mais usados
no início da instrumentação, para a medição de temperatura. O método continua sendo
um meio satisfatório de medição de temperatura para a indicação, registro e controle
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local. Seu uso não é limitado à leitura local ou controle, mas é utilizado para a
transmissão pneumática para leitura ou controle remoto.
O sistema termal de enchimento é usado para a indicação, registro e controle
local. É também usado como sensor do transmissor pneumático. É o método de
medição de temperatura de natureza mecânica mais utilizado. Atualmente, por causa
do alto custo, é substituído por elementos sensores elétricos. Neste trabalho, não será
abordado esse método de medida de temperatura.
2.5.6. Sensor de Temperatura Termopar
Os termopares não são utilizados na construção de robôs, devido aos aspectos
físicos, mas por serem muito utilizado na indústria em processos de fabricação se faz
necessário descreveremos um pouco sobre este tipo de sensor.
Os Termopares se constituem basicamente de junções de 2 fios expostas a
temperaturas diferentes gerando uma força eletro-motriz (f.e.m.) térmica, princípio
conhecido como Efeito Seebeck, que induz uma corrente elétrica. Correntes
termoelétricas podem existir sempre que as junções de um circuito fechado formado,
por pelo menos 2 fios diferentes, são colocados em diferentes temperaturas. Estes
efeitos termoelétricos são resultados da movimentação de elétrons livres no metal. Em
junções de metais diferentes ocorre um fluxo líquido de elétrons devido a diferenças
na configuração destes nas camadas mais externas dos 2 metais. Um circuito
termoelétrico básico consiste de 2 fios de metais diferentes, estendendo-se da junção
de medida até a junção de referência, a qual é feita de fios de conexão de cobre e de
um potenciômetro.
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É mostrado na figura 2.3 um diagrama de um termômetro com sensor
termopar.
Figura 2.3 - Representação de esquemática de termopar (ISMAIL, 1998)
Existem vários tipos de termopares, designados por letras; cada tipo
apresentando maior linearidade em determinada faixa de medição. Essa variedade de
tipos facilita a escolha, principalmente porque há muita superposição de faixa,
havendo uma mesma faixa possível de ser medida por vários termopares.
A militensão gerada é de corrente contínua. O termopar é polarizado e cada
metal corresponde a uma polaridade. Convenciona-se que o primeiro nome do termo
corresponde ao pólo positivo (+).
Os tipos mais comuns de elementos sensores termopar são apresentados na
tabela 2.3.
As curvas são necessárias e úteis para a calibração do receptor de termopar.
Quando se quer calibrar um instrumento indicador-registrador de temperatura a
termopar, em vez de se ter um banho de temperatura, simula-se diretamente um sinal
de militensão substituindo o termopar.
Cada curva de termopar é diferente entre si e todas possuem regiões não-
lineares, como mostrada na figura 2.4.
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Tabela 2.3 - Tipos e especificações de Termopares, (WIKA, 2006)
Tipo Material Classe Limite de Desvio (+/-) 1 Faixa de Temperatura
Relativo ao desvio
limite
Desvio
limite
Segundo
1 1,5 °C ó 0,0040 * ItI - 40 °C hasta + 750 °C J Fe-CuNi
2 2,5 °C ó 0,0075 * ItI - 40 °C hasta + 750 °C
1 1,5 °C ó 0,0040 * ItI - 40 °C hasta + 1000 °C
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Figura 2.4 – Gráfico da F.E.M x Temperatura
o
C (METAS, 2007)
O Termopar apresenta todas as vantagens inerentes ao sistema elétrico. Por
isso, quando comparado ao sistema mecânico de enchimento termal tem-se:
1. Menor tempo de atraso.
2. Maiores distâncias de transmissão.
3. Maior flexibilidade para alterar as faixas de medição.
4. Maior facilidade para reposição do elemento sensor, quando danificado.
5. Maior precisão.
Quando o termopar é comparado com a resistência detectora de temperatura,
tem-se:
1. O custo do elemento sensor é menor, portanto, com tempo de resposta
menor e mais conveniente para montagem.
2. O tamanho do elemento sensor é menor, logo, com tempo de resposta
menor e mais conveniente para montagem.
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3. Os meios de calibração são mais fáceis.
4. Verificações de calibração mais fáceis. A medição de temperatura com
termopar é autoverificável, quando se tem o dispositivo de proteção de
queima do termopar. Incorpora-se, no circuito de medição, um sistema
para levar a indicação da leitura para o fim ou para o início da escala,
quando ocorrer o rompimento da junta de medição.
5. Flexibilidade para modificação do circuito, para medição de soma ou
subtração de temperaturas.
As larguras de faixas medidas são maiores que as conseguidas no sistema
mecânico e como o bulbo de resistência. O sistema com elemento sensor constituído
por termopar, apresenta desvantagens com relação ao sistema de enchimento
mecânico e com relação ao bulbo de resistência elétrica, tais como:
1. A característica temperatura x militensão não é totalmente linear.
2. O sinal de militensão pode captar ruídos na linha de transmissão.
3. O circuito de medição é polarizado, quando o da resistência não o é.
4. Requer circuito de compensação das variações da temperatura ambiente.
5. A junta de medição pode deteriorar-se, oxidar-se e envelhecer com o
tempo.
2.5.7. Resistência Detectora de Temperatura (RTD)
A resistência elétrica dos materiais depende da temperatura; esse é o princípio
de operação do sensor de temperatura à resistência elétrica (RTD Resistance
Temperature Detector). Quando se conhece a característica temperatura x resistência
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56
e se quer a medição da temperatura, basta medir a resistência elétrica. Essa medição é
realizada de maneira fácil e prática.
Normalmente, a resistência metálica possui o coeficiente de temperatura
positivo, isto é, o aumento da temperatura implica no aumento da resistência elétrica.
A resistência elétrica de material semicondutor (Silício (Si) e Germânio (Ge)) e as
soluções eletrolíticas possuem coeficientes de temperatura negativos, nos quais o
aumento da temperatura proporciona uma diminuição da resistência elétrica. A
resistência elétrica a semicondutor, com coeficientes de temperaturas negativos, é
chamada de termistor e é usada também como elemento sensor de temperatura e nos
circuitos de compensação de temperatura ambiente das juntas de referência do
termopar.
Teoricamente, qualquer metal pode ser usado como elemento sensor de
temperatura, porém, na prática industrial são usados apenas àqueles que apresentam
propriedades convenientes, tais como:
1. Linearidade entre a variação da resistência termal e a temperatura.
2. Estabilidade termal.
3. Ductibilidade.
4. Disponibilidade comercial.
5. Baixo custo.
Os metais mais usados como elementos sensor resistivos são: Platina, Níquel e
Cobre. Também é usado material semicondutor como elemento sensor resistivo
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57
(termistor).
Figura 2.5 - Constituição básica de um elemento sensor resistivo de temperatura de
Platina (LIMA, 2003)
Hugh Longburne Callender desenvolveu experimentalmente uma expressão
para resolver os problemas de imprecisão nas medidas de resistência usando a platina,
aplicada, em 1871, pelo engenheiro alemão Carl Wilhelm Siemens. A expressão
tornou-se famosa nos estudos da termometria da resistência elétrica e ficou conhecida
como equação de Callender.
2.7
Na expressão acima, t é dado em graus Celsius, R é a resistência elétrica e d é
uma constante representando pequenos desvios da linearidade que ocorrem em
termômetros específicos. Os índices em R indicam temperatura medida (R
t
),
temperatura em 0 ºC (R
0
) e temperatura em 100 ºC (R
100
).
Na equação de Callender, o primeiro termo fornece a temperatura nominal em
função da resistência de platina (t
pt
) dentro da interpolação linear. Quando a
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temperatura é substituída no segundo termo, uma pequena correção é adicionada
algebricamente a t
pt
, dando uma estimativa da temperatura.
Nas medidas realizadas em laboratórios com a equação de Callender,
freqüentemente se consegue uma exatidão de + 0,001 ºC. Contudo, essa exatidão não
é conseguida para temperaturas abaixo de 0 ºC.
Pelo fato de a equação de Callender não proporcionar bons resultados com o
termômetro a gás, Van Dusen, em 1925, propôs a adição de um terceiro termo com a
finalidade de melhorar a exatidão na escala do ponto de ebulição e do gelo do
oxigênio. Nesse caso, a equação de Callender-Van Dusen apresenta a seguinte forma:
2.8
A Platina (Pt) é usada para medição de temperatura na faixa entre 0 e 650 ºC.
A característica Resistência x Temperatura é linear nessa faixa e apresenta grande
coeficiente de temperatura. O sensor Pt 100 tem resistência elétrica de 100O a 0 ºC e
de 139O a 100 ºC. É mostrada, na figura 2.6, uma constituição básica de um sensor de
temperatura de Platina.
O elemento sensor de temperatura resistivo constituído por Platina é o mais
caro e apresenta as seguintes vantagens em relação aos demais:
1. É disponível em elevado grau de pureza.
2. É resistente à oxidação, mesmo a altas temperaturas.
3. É facilmente transformada em fio (dúctil).
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59
O Níquel (Ni) é o segundo metal mais utilizado para a fabricação de elementos
sensores para a medição de temperatura. É também encontrado em forma quase pura,
entre 0 ºC e 100 ºC apresenta um grande coeficiente termal. Porém, a sua
sensibilidade decresce bruscamente em temperaturas acima de 300 ºC. A sua curva
Resistência x Temperatura não é linear.
O Cobre (Cu) é outro material utilizado na fabricação de elemento sensor de
temperatura, porém em menor freqüência que os elementos sensores constituídos pela
Platina e Níquel.
Quando comparada com o termopar, a resistência detectora de temperatura de
Platina apresenta as seguintes vantagens:
1. Altíssima precisão. Provavelmente a medição de temperatura através da
platina é a mais precisa em todo o campo da instrumentação.
2. Não apresenta polaridade.
3. Apropriada para medição de temperatura média enquanto o termopar é
adequado para medição de temperatura em um ponto.
4. Capaz de medir largura de faixa estreita de até 5 ºC.
5. Mantém-se estável, precisa e calibrada durante muitos anos.
As desvantagens que o elemento sensor de temperatura resistivo de Platina
possui em relação aos demais são:
1. Alto custo.
2. Os bulbos são maiores.
3. O tempo de resposta é mais demorado.
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60
4. O alto-aquecimento da resistência constitui um problema.
5. A exigência de fiação com três ou quatro fios para a compensação da
temperatura ambiente.
A resistência detectora de temperatura é aplicada quando se quer uma medição
com altíssima exatidão e estabilidade e quando a largura de faixa de medição é
estreita.
Na montagem tipo isolação mineral, tem-se o sensor montado em um tubo
metálico com uma extremidade fechada e preenchidos todos os espaços com óxido de
magnésio, permitindo uma boa troca térmica e protegendo o sensor de choques
mecânicos. A ligação do bulbo é feita com fios de Cobre, Prata ou Níquel, isolados
entre si, sendo a extremidade aberta, selada com resina epoxi, vedando o sensor do
ambiente em que vai atuar.
Esse tipo de montagem permite a redução do diâmetro e apresenta rápida
velocidade de resposta, como mostrado na figura 2.7.
Figura 2.6 - Resistência detectora de temperatura na montagem tipo isolação mineral
(LIMA, 2003)
O termistor é considerado um detector de temperatura à resistência (RTD), o
qual é constituído com um tipo especial de semicondutor. As diferenças básicas entre
o termistor e uma resistência convencional são as seguintes:
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1. O coeficiente de temperatura é negativo.
2. Sua resposta é mais rápida e seu tamanho é menor.
3. Seu custo é muito menor que o da resistência de Platina (Pt) e Níquel (Ni).
Os termistores são extremamente sensíveis, podendo ter uma sensibilidade de
1000 a 1 milhão de vezes maior do que um termômetro de resistência de platina.
Contudo, os termistores são menos estáveis e não lineares.
A maioria dos termistores é composta com semicondutores que possuem um
processo de condução complexa, sendo determinada pela expressão seguinte:
2.9
Na qual n é número de portadores fluindo, e é a carga dos portadores e µ é a
mobilidade. O número de portadores, definido na expressão (2.10), não apresenta um
comportamento perfeitamente semilogarítmico, como teria se µ fosse constante.
2.10
As suas desvantagens são a limitação das faixas de medição (-50 a 300 ºC) e a
menor precisão. A maior aplicação do termistor é em circuitos de compensação de
temperatura ambiente na junta de termopar.
2.5.8. Dispositivos Semicondutores de Junção
Os semicondutores de junção são usados em dispositivos de medidas de
temperatura de formas distintas. A simplicidade do processo consiste no fato de que a
resistência de polarização direta de um diodo ou transistor é muito sensível à variação
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62
de temperatura. Uma forma comum é obtida de um par de diodos conectados no
interior de um transistor, desenvolvidos para se ter as mesmas características elétricas,
contidas sempre no mesmo invólucro, de tal forma que eles compartilhem a mesma
temperatura. Para um transistor de junção, a tensão de polarização, entre a base e o
emissor, é dada pela seguinte expressão:
2.11
na qual k é a constante de Boltzmann; T é a temperatura absoluta; q é a carga elétrica
do elétron; I
c
é a corrente do coletor e I
S
é a corrente de saturação reversa. Nesse caso,
a corrente I
c
e I
S
podem ser constantes e a tensão de polarização pode ser considerada
dependente somente da temperatura absoluta. É mostrado, na figura 2.7, um circuito
para medida de temperatura utilizando diodos casados inseridos em transistores de
junção dispostos num mesmo invólucro, na qual a tensão entre a base e o emissor para
os transistores Q
1
e Q
2
é dada pela seguinte expressão:
2.12
Pelo fato de o logaritmo de 1 ser igual a zero, o circuito da figura 2.7 deve ser
ajustado de tal forma que I
1
? I
2
. Em alguns casos I
1
é o dobro de I
2
e fornecidos por
fontes de correntes constantes. A diferença de tensão ? V depende somente de T.
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63
Figura 2.7 - Medida de temperatura com diodos casados inseridos num transistor de
junção (LIMA, 2003)
A escolha adequada para os valores de I
1
e I
2
permite que a tensão ?V
be
seja
definida para qualquer valor desejado, possibilitando a aplicação como medidor de
temperatura para ambientes ou para compensação de termopares.
O circuito mostrado, na figura 2.8, é aplicado em sensores de temperatura
monolítico, tais como o LM34 e LM35. A maioria dos sensores de temperatura
elétrica apresenta uma certa dificuldade na sua aplicação, além de apresentarem
também a necessidade de determinadas compensações, seja na junção do termopar ou
na linearidade da escala de temperatura.
O sensor de temperatura monolítico LM35 utiliza-se da propriedade
semicondutora de que ?V
be
de dois transistores, operando para diferentes correntes,
varia para pequenas diferenças de temperatura (expressão 2.12), na qual se tem que:
2.13
É mostrado, na figura 2.8, um circuito básico para medida de temperatura
utilizado no sensor de temperatura monolítico LM35 da National (este sensor de
temperatura é calibrado para 0 ºC).
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64
Figura 2.8 - Circuito básico do sensor de temperatura monolítico (LIMA, 2003)
Na expressão 2.12, quanto mais tempo a relação entre I
1
e I
2
manter-se
constante, ?V
be
aproxima-se de uma função linear da temperatura (na prática isso não
é totalmente verdade, sendo necessário um circuito para compensar a não
linearidade). A linearidade da tensão ?V
be
com a temperatura é boa o suficiente para
que a grande maioria dos sensores de temperatura monolítico possua seu
funcionamento baseado neste princípio.
Os sensores de temperatura monolíticos apresentam problemas devido ao
pequeno sinal de saída, isto é, a saída apresenta pequenos erros causados pela fuga de
corrente. Outro problema é a necessidade de se ajustarem dois resistores para se obter
o maior grau de exatidão. Para superar esses problemas, foi desenvolvido o circuito
mostrado, na figura 2.9. O referido circuito apresenta facilidade no procedimento de
calibração e possui um circuito de compensação de curvatura devido à característica
não linear da tensão ?V
be
em função da temperatura. O emissor do transistor Q
1
tem
uma área dez vezes maior do que a área do emissor do transistor Q
2
possuindo,
conseqüentemente, uma densidade de corrente igual a um décimo. A diferença da
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densidade da corrente de Q
1
e Q
2
desenvolverá uma tensão, nos extremos de R
1
,
proporcional à variação de temperatura. Para uma tensão de 25 ºC, essa tensão é de 60
mV. O amplificador A
1
é usado para garantir que a tensão entregue à base do
transistor Q
1
(V
PTAT
) seja um múltiplo da tensão ?V
be
(n x ?V
be
). O valor de n é
definido na calibração do dispositivo para dar uma correta saída para qualquer
temperatura.
Geralmente, supõe-se que o valor da tensão V
PTAT
é igual a 1.38V (para ºC)
dando uma saída correta de 770 mV para 25 ºC. Dessa forma, n será igual a V
PTAT
/
?V
be
ou 1.38V/ 60mV = 23, e V
PTAT
terá um coeficiente de temperatura de:
2.14
Figura 2.9 – Diagrama de blocos do sensor de temperatura LM35(NATIONAL, 2000)
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Os sensores monolíticos dotados com o circuito da figura 2.9 (como no caso
do sensor LM35 da National) apresentam uma boa resposta linear para uma variação
de temperatura de -10 ºC até 150 ºC.
No capítulo 4 será descrito com detalhes a implementação e aplicação dos
sensores LM35 na construção do robô móvel autônomo.
2.5.9. Pirômetro de Radiação
Os métodos convencionais de medição de temperatura descritos em linhas
anteriores requerem que o sensor seja levado ao contato físico com o corpo cuja
temperatura se que medir. Também, o sensor de temperatura geralmente deve assumir
a mesma temperatura do corpo sob medição. Isso significa que o sensor deve ser
capaz de suportar essa temperatura, que no caso de corpos quentes, é um problema
prático, pois o sensor pode se danificar na presença da temperatura máxima por muito
tempo. Para corpos que estão se movendo, é praticamente impossível usar um sensor
com contato. Mais ainda, quando se pretende determinar as variações da temperatura
sobre a superfície de um objeto, um sensor fixo de contato não pode varrer toda a
superfície.
O pirômetro óptico é o dispositivo oficial reconhecido internacionalmente para
medir temperaturas acima de 1064,43 °C.
O pirômetro óptico mede a intensidade de energia radiante emitida numa faixa
estreita do comprimento de onda do espectro visível. A intensidade da luz no espectro
visível emitida por um objeto quente varia rapidamente com sua temperatura. Assim,
com uma pequena variação da temperatura há uma variação muito maior na
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luminosidade, o que fornece um meio natural para a determinação de temperaturas
com boa precisão.
O pirômetro óptico é um instrumento com o qual a luminosidade desconhecida
de um objeto é medida comparando-a com a luminosidade conhecida de uma fonte
padrão. Os pirômetros utilizam dois métodos para comparação:
Variando a intensidade da luz emitida por uma lâmpada padrão (corrente
que passa através do filamento) até atingir o mesmo brilho da fonte.
Variando a luminosidade aparente do corpo quente através de dispositivos
ópticos enquanto uma corrente constante atravessa o filamento da lâmpada
padrão que permanece com brilho constante.
A comparação do brilho entre a fonte a ser medida e o filamento da lâmpada é
feito por um observador, o que faz com que essa medida dependa, portanto, da
sensibilidade do olho humano às diferenças no brilho entre duas fontes da mesma cor.
É mostrado, na figura 2.10, um esquema básico de um pirômetro óptico.
Ao considerar-se uma aplicação deve-se levar em conta os seguintes dados:
1. As medidas efetuadas com pirômetros ópticos são independentes da
distância entre a fonte e o aparelho, além de que são providos de um
conjunto de lentes que aproxima o objetivo a ser medido.
2. Em uso industrial, consegue-se uma precisão de até ± 2%.
3. Devido à medida de temperatura ser baseada na emissividade da luz
(brilho), erros significativos podem ser criados, devido à reflexão de luz
ambiente pela fonte a ser medida.
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4. Quando o meio em que se executa a medida possui partículas em
suspensão, causando assim uma diminuição da intensidade da luz
proveniente da fonte, a precisão da medição é diminuída.
Os termômetros ou pirômetros de radiação são disponíveis com vários tipos
diferentes de sensores de radiação e podem ter vários nomes diferentes, tais como:
pirômetro de radiação, termômetro de radiação, pirômetro óptico ou termômetro
infravermelho. Como os nomes não são padronizados e nem rigorosos, sempre se
deve analisar o principio de funcionamento do equipamento.
Figura 2.10 - Esquema básico de um pirômetro óptico (LIMA, 2003)
2.5.10. Temperatura e Radiação
O desenvolvimento do pirômetro de radiação remonta à teoria quântica de
Planck, realizada em torno de 1900 e da lei de Stefan-Boltzmann para a energia total
irradiada.
Q
T
= s AT
4
2.15
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Em que:
Q
T
é o calor total radiado da superfície de um corpo negro ideal;
s é a constante de Stefan-Boltzmann;
A é a área da superfície emitente e
T é a temperatura absoluta da superfície emitente.
De acordo com a equação de Stefan-Boltzmann, a densidade de potência
irradiada total emitida (W) por um objeto é diretamente proporcional à emissividade
desse objeto, multiplicada por uma constante SB e pela quarta potência da
temperatura absoluta:
W = (SB) (E) T
4
Em que:
W é dado em W/cm
2
;
E é uma fração entre 0 e 1;
SB é a constante de Stefan-Boltzmann, valendo 5,67 x 10
-12
W.cm
-2
.K
-4
, e
T é a temperatura absoluta, em K.
É mostrada, na figura 2.12, a faixa de comprimento de onda sobre a qual 90%
da potência total é encontrada, para várias temperaturas. Constata-se que temperaturas
mais baixas requerem medições em comprimentos de onda maiores.
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Figura 2.11 - Radiação de um corpo negro como função da temperatura(LIMA, 2003)
A lei de Planck vai além e prevê o nível de radiação emitida por unidade de
área de um corpo negro em cada comprimento de onda específico, como mostra a
figura 2.11. Essa equação é mais complexa, porém o princípio importante usado na
medição de temperatura é que a emissão da radiação possui picos em comprimentos
de onda menores, quando a temperatura aumenta. Assim, pode-se estimar a
temperatura de um objeto quente de ferro, pois quanto menor o comprimento de onda
emitido, mais branco fica o corpo, mais quente ele se encontra e, conseqüentemente,
mais alta é sua temperatura.
A linha que liga os picos em diferentes temperaturas tende para a esquerda.
Esse desvio nos valores de pico é expressivo pela lei de deslocamento de Wien,
relacionando o comprimento de onda na máxima radiação com a temperatura
absoluta. Tem-se que:
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2.16
Em que:
W
1
é o comprimento de onda na máxima radiação, em microns;
C
W
é a constante de Wien, igual a 2897 mícrons x Kelvin, e
T é a temperatura absoluta.
Figura 2.12 - Comprimento de onda e temperatura (LIMA, 2003)
Baseando-se nas leis de Planck, Stefan-Boltzmann e Wien, pode-se, construir
termômetros através da medição da radiação em comprimentos específicos de onda
(óptico e de faixa estreita) ou em toda radiação (total ou faixa larga), como mostrado,
na figura 2.12. Variações na emissividade do material do processo, radiação devidas a
sujeiras, pó, fumaça, umidade ou absorção atmosférica podem introduzir erros na
medição da temperatura.
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A radiação termal é uma propriedade universal da matéria que é ausente
somente quando o material está em um gás inerte, como o Hélio (He), ou está na
temperatura de 0 K (que é praticamente impossível). Através dessa propriedade da
matéria, a técnica de pirometria de radiação foi desenvolvida, de modo que é possível
inferir a temperatura de um objeto sem entrar em contato direto com ele. Isso é
conseguido por um sistema óptico que coleta, alguma ou totalmente, a energia visível
ou infravermelha, às vezes, através de um filtro e focaliza essa energia em um
detector, como mostra a figura 2.13.
Figura 2.13 - Esquema básico de um pirômetro de radiação(LIMA, 2003)
O detector converte a energia concentrada em um sinal elétrico mais amigável,
que é função transcendental (não linear) da temperatura absoluta. Interessa apenas a
energia situada entre 0,3 a 20 mícrons. Isso compreende o espectro visível (0,35 a
0,75 mícrons) e próximo ao infravermelho (0,7 a 2,0 mícrons). A intensidade e
distribuição dessa energia de uma substância podem ser comparadas com as de um
corpo negro que irradia sua energia em uma distribuição e intensidade teoricamente
previsíveis. A área sob a curva representa a quantidade total de potência irradiada em
todos os comprimentos de onda.
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O alvo real, porém, sempre se desvia do corpo negro ideal por alguns graus. A
relação da energia de um corpo negro, sob condições similares, é chamada de
emitância (E). Duas outras relações características de alvos são a refletância (R) e a
transmitância (T) e, para um corpo cuja temperatura seja constante, tem-se para
qualquer comprimento de onda:
E + R + T = 1 2.17
Em que:
T é a transcondutância;
R é a refletância e
E é a emitância.
O pirômetro de radiação colhe radiação de todas essas três fontes de energia
sobre uma faixa de comprimento de onda na qual ele é sensível. O objetivo é medir a
temperatura de um corpo B, e se o corpo A estiver na mesma temperatura que o corpo
B, B irá absorver, emitir, refletir e transmitir energia radiante e irá parecer ser um
corpo negro, como mostrado na figura 2.14.
Figura 2.14 - Emissão, reflexão e transmissão (LIMA, 2003)
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Mas freqüentemente, A não está em uma temperatura uniforme, nem está
completamente cercado por B. Mais ainda, B pode estar mais frio que A ou ter uma
alta refletância que o faz refletir fontes externas de energia radiante. Se qualquer uma
dessas condições prevalecer, a medição da energia total irradiada por B não pode ser
convertida exatamente em temperatura com a lei de Stefan-Boltzmann.
Para um melhor resultado, a emitância deve ser alta e a refletância baixa. A
transmitância da maioria dos objetos sólidos (com exceção do vidro) está próxima de
zero. Se o material do processo não é sólido, o detector de energia radiante vê além da
superfície ou se o objeto é fino, vê através dele.
Emitância, refletância e transmitância não são fatores fáceis de serem
determinados e variam consideravelmente com o comprimento de onda. Materiais
como metais ferrosos dotados de uma superfície imediata têm uma alta emitância em
ondas mais longas. O comportamento do vidro é oposto: ele é praticamente
transparente à energia visível e quase opaco para comprimentos de onda na faixa de 5
a 7 mícrons.
A quantidade de radiação termal deixando um objeto depende da temperatura
e da emitância desse objeto. Se o objeto é um emissor perfeito (corpo negro), sua
emitância é 1. As emissividades da maioria das substâncias são conhecidas, mas
infelizmente, a emissividade determinada sob as condições de laboratório raramente
iguala-se, totalmente, com à emitância real sob as condições de operação. A
temperatura não é o único fator determinante da emissividade; outros fatores como
oxidação, acabamento da superfície e o formato afetam, também, a emissividade.
As incertezas relacionadas com a emitância podem ser reduzidas criando-se as
condições do corpo negro (tubo alvo ou buraco alvo) ou usando pirômetros de relação
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ou de comprimento de onda curto. A regra geral é medir a temperatura de um objeto
em um local onde sua emissividade é mais alta ou onde a variação na energia
irradiada é mais sensível às variações de temperatura do que às variações da
emissividade. É mostrado na figura 2.15 um esquema básico de um pirômetro de
radiação.
Figura 2.15 - Esquema básico de um pirômetro de radiação (LIMA, 2003)
Como o tratamento das informações de temperatura é incerto devido a vários
fatores utilizamos a Lógica Paraconsistente Anotada para este tratamento. E como
este trabalho baseia-se fortemente na Lógica Paraconsistente Anotada, pensamos ser
importante fazer uma breve apresentação da mesma, o que será feito no capítulo
seguinte.
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3. Lógica Paraconsistente Anotada
3.1. Considerações iniciais
A lógica clássica surgiu ao que tudo indica, por volta de 384-322 a.C. com
Aristóteles e possui os seguintes princípios básicos, entre outros:
Princípio da identidade: todo objeto é idêntico a si mesmo.
Princípio da contradição: de duas proposições contraditórias (i.e., uma é a
negação da outra) uma delas deve ser falsa.
Princípio do meio (ou do terceiro) excluído: de duas proposições
contraditórias uma delas deve ser verdadeira.
Em 1910, o lógico russo, Nicolai A. Vasilév (1880 1940), e o lógico
polonês, Jan Lukasiewicz (1878 1956), publicaram, independentemente, trabalhos
que trataram de lógicas que admitem contradições, porém, em nível Aristotélico.
Em 1948, o lógico polonês, Stanislaw Jaskowski (1906 1965), formalizou
com base na lógica discursiva (ou discussiva) um cálculo proposicional
paraconsistente denominado cálculo proposicional discursivo. Independentemente, o
lógico brasileiro, Newton C. A. da Costa (1929 -) em 1954 desenvolveu vários
sistemas paraconsistentes contendo todos os níveis lógicos usuais: cálculo
proposicional, cálculo de predicados, cálculo de predicados com igualdade, cálculo de
descrições e lógica de ordem superior (na forma de teoria dos conjuntos).
Com a proliferação de sistemas lógicos alternativos à lógica clássica,
hodiernamente pode-se conceber a ciência Lógica como a ciência que engloba os
diversos sistemas lógicos (clássica, paraconsistente, fuzzy, etc.). Assim, sem muito
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rigor, a ciência Lógica pode ser dividida em duas classes: a lógica dedutiva e a lógica
indutiva.
A lógica dedutiva estuda as inferências logicamente necessárias (ou válidas),
de modo que, se as premissas forem verdadeiras, a conclusão necessariamente
também será verdadeira. Essa categoria de lógica, por sua vez, pode ser dividida em
dois grandes grupos: a lógica dedutiva clássica e a lógica dedutiva não-clássica.
A parte nuclear da lógica dedutiva clássica constitui-se no estudo do cálculo
de predicados de primeira ordem e alguns de seus importantes subsistemas, tais como:
o cálculo proposicional clássico e o cálculo implicativo clássico.
A lógica dedutiva não-clássica pode ser dividida em dois tipos de estudos:
a) aquele que complementa o escopo da lógica clássica. Incluindo-se
nessa categoria, os diversos sistemas modais, tais como: lógica do conhecimento,
lógica deôntica, lógica temporal e outras;
b) aquele que substitui a lógica clássica em alguns de seus pontos ou
na maioria de seu domínio. Esse último ramo chama-se lógicas rivais ou heterodoxas.
Incluindo-se nessa categoria: as diversas lógicas polivalentes (ou multivaloradas),
lógicas fuzzy, lógicas Paraconsistente, lógicas anotadas, etc.
Como nesta dissertação a lógica paraconsistente possui papel importante, são
tecidas as considerações a seguir.
3.2. Lógica Paraconsistente, Paracompleta e Não-alética
A lógica paraconsistente pode ser definida como se segue. Seja T uma teoria
fundada sobre uma lógica L e suponha-se que a linguagem de L e T contenha um
símbolo para a negação (se houver mais de uma negação, uma delas deve ser
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escolhida pelas suas características lógico-matemáticas). A teoria T diz-se
inconsistente se ela possuir teoremas contraditórios, i.e., tais que um é a negação do
outro; caso contrário, T diz-se consistente. A teoria T diz-se trivial se todas as
fórmulas de L (ou todas as fórmulas fechadas de L) forem teoremas de T; em hipótese
contrária, T chama-se não-trivial.
Uma lógica L chama-se paraconsistente se puder servir de base para teorias
inconsistentes, mas não-triviais.
Uma lógica L denomina-se paracompleta se puder ser a lógica subjacente de
teorias nas quais se infringe o princípio da contradição, i. e., existem fórmulas tais que
elas e suas negações são ambas falsas. De modo preciso, uma lógica se diz-se
paracompleta se nela existirem teorias não-triviais maximais às quais não pertencem
uma dada fórmula e sua negação.
Finalmente, uma lógica L denomina-se não-alética se L for paraconsistente e
paracompleta. A não adequação da lógica clássica no desenvolvimento de teorias T
inconsistentes deve-se ao fato de que, se T é uma axiomatização de uma teoria
inconsistente, então, T é trivial e vice-versa.
No escopo das aplicações, uma questão indesejável da lógica clássica é sua
fragilidade. Com efeito, pode-se demonstrar que a presença de uma contradição na
lógica clássica, trivializa qualquer teoria baseada nela. Conseqüentemente, a lógica
clássica é impotente para manipular diretamente o conceito de inconsistência, ficando
impossibilitada de se fazer um tratamento não-trivial na presença de contradições. Em
conseqüência, quando se necessita tratar de inconsistências diretamente, precisa-se
lançar mão das lógicas paraconsistentes.
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3.3. A Lógica Proposicional Paraconsistente Anotada Et
As lógicas anotadas são uma família de lógicas não-clássicas inicialmente
utilizadas em programação lógica (SUBRAHMANIAN, 1987).
Subseqüentemente, tais lógicas foram estudadas do ponto de vista de seus
fundamentos por N. C. A. da Costa, J. M. Abe, S. Akama e outros (DA COSTA, ABE
& SUBRAHMANIAN, 1991), (ABE, 1992), (SYLVAN & ABE, 1996).
Por volta de 1993, Abe iniciou um estudo de aplicabilidade dos sistemas
anotados e juntamente com Prado e Ávila implementou uma Programação Lógica
Paraconsistente Paralog (ÁVILA, 1996), (DA COSTA, PRADO, ABE, ÁVILA &
RILLO, 1995), (PRADO, 1996), (ÁVILA, ABE & PRADO, 1997)
independentemente de (SUBRAHMANIAN, 1987). Tais idéias foram aplicadas na
construção e especificação de um protótipo de arquitetura em Inteligência Artificial
que integra vários sistemas computacionais planejadores, base de conhecimentos,
sistema de visão, etc., de uma célula de manufatura (PRADO, 1996) e em
representação de conhecimento por Frames, permitindo o tratamento de exceções e
inconsistências (ÁVILA, 1996).
Em (ABE & DA SILVA FILHO, 1998) E (DA SILVA FILHO, 1997) foram
implementados circuitos foram
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As lógicas anotadas, também, abarcam muito dos conceitos envolvidos em
raciocínio não-monotonico, defesiable, default e deôntico (ABE, ÁVILA &
NAKAMATSU, 1999), (NAKAMATSU, ABE & SUZUKI 2001). Axiomatizações de
versões da teoria dos conjuntos Fuzzy baseadas nas lógicas anotadas também foram
desenvolvidas (AKAMA & ABE, 2000b) e a teoria anotada de conjuntos envolve
totalmente a teoria de conjuntos Fuzzy (DA COSTA, ABE & SUBRAHMANIAN,
1991), (ABE & AKAMA, 1999), (ABE, 1992).
Desenvolveu-se, também, a teoria das Redes Neurais Artificiais
Paraconsistentes em (DA SILVA FILHO & ABE, 2001d) que vem sendo aplicada em
reconhecimento de padrões e se mostra uma promissora teoria (Abe 1997).
O analisador lógico (Para-analisador), controlador lógico (Paracontrol), o
simulador lógico (Parasim) e outros conceitos em hardware, baseado na lógica
paraconsistente anotada, permitiram a construção de um protótipo de robô móvel
autônomo: Emmy (DA SILVA FILHO, 1999), (DA SILVA FILHO & ABE, 2001a) e
Emmy II (TORRES, 2004) entre outros.
Passa-se a apresentar um resumo da lógica proposicional anotada com base na
referência (ABE, 1992), (ABE, 2001).
Inicialmente, fixa-se um reticulado finito denominado de reticulado de valores
verdade, τ = < | τ |, >. Como se sabe, τ é um reticulado se:
1. x, x x (reflexividade)
2. Se x y e y x x = y (anti-simetria)
3. Se x y e y z x z (transitividade)
4. x, y ∈ |τ|, existe o supremo de x e y que se denota por x y.
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5. x, y ∈ |τ|, existe o ínfimo de x e y que se denota por x y.
Usam-se os seguintes símbolos:
: indica o mínimo de τ
T : indica o máximo de τ
: indica a operação de supremo (com respeito a subconjunto de | τ |)
: indica a operação de ínfimo (com respeito a subconjunto de | τ |)
Fixamos, também, um operador ~ : |τ| → |τ| que possui, intuitivamente o
“significado” da negação da lógica Pτ.
A linguagem de Pτ é composta do seguinte vocabulário:
1) Variáveis proposicionais: um conjunto infinito enumerável.
2) Conectivos lógicos:
¬ (negação)
(conjunção)
(disjunção)
(implicação)
3) Constantes de anotação: θ, λ, µ, ... (elementos do reticulado τ).
4) Símbolos auxiliares: (,).
As fórmulas de Pτ definem-se pela seguinte definição indutiva generalizada:
a. Se p é uma variável proposicional e λ é uma constante de anotação, então
pλ é uma fórmula atômica anotada.
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b. Se A é uma fórmula, então (¬A) é uma fórmula.
c. Se A e B são fórmulas, então (A B), (A B) e (A B) são fórmulas.
d. Uma expressão é uma fórmula se e somente se for obtida pela aplicação de
uma das cláusulas 1, 2, ou 3 acima.
-se a fórmula (¬A) como “A negação de A ”.
-se a fórmula (A B) como “A conjunção de A e B ”.
-se a fórmula (A B) como “A disjunção de A e B”.
-se a fórmula (A B) como “A implicação de B por A”.
Intuitivamente, uma fórmula atômica pµ é lida como: “creio na proposição p
com grau de crença5 de no máximo µ, ou até µ”.
Se p é uma letra proposicional e µ ∈ |τ|, então uma fórmula do tipo
em que, k = 0, denomina-se hiperliteral (ou simplesmente literal). As demais
fórmulas denominam-se fórmulas complexas.
A semântica das lógicas Pτ apresenta-se resumidamente assim:
Uma interpretação relativa a Pτ é uma função I : P → |τ| (em que P é o
conjunto das variáveis proposicionais).
A cada interpretação I, associamos uma valoração, V1 : F {0, 1}, em que F
é o conjunto de todas as fórmulas.
A valoração V1 é definida indutivamente por:
1) Se p é uma letra proposicional e µ uma constante de anotação, então:
V1 (Pµ) = 1 I (p) ≥ µ
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V1 (Pµ) = 0 Não é que I (p) ≥ µ
V1 (¬k pµ) = V1 (¬k-1p~µ) em que, k 1
2) Se A e B são fórmulas quaisquer, então:
V1 (A B) = 1 se e somente se V1 (A) = 0 ou V1 (B) = 1
V1 (A B) = 1 se e somente se V1 (A) = 1 e V1 (B) = 1
V1 (A B) = 1 se e somente se V1 (A) = 1 ou V1 (B) = 1
Definições:
Uma interpretação relativa a Pτ, I : P → |τ|, se diz inconsistente se existir p
P e µ ∈ |τ| tal que: VI (pµ) = 1 = (¬pµ).
Uma interpretação relativa a Pτ, I : P → |τ|, se diz não-trivial se existir p
P e µ ∈ |τ| tal que: VI (pµ) = 0.
Uma interpretação relativa a Pτ, I : P → |τ|, se diz paraconsistente se for
inconsistente e não-trivial.
Uma interpretação relativa a Pτ, I : P → |τ|, se diz paracompleta se existir
uma fórmula atômica pµ tal que VI (pµ) = 0 = VI (¬pµ).
A lógica Pτ se diz paraconsistente se ela admitir uma interpretação
paraconsistente.
A lógica Pτ se diz paracompleta se ela admitir uma interpretação
paracompleta.
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A lógica Pτ se diz não-alética se ela admitir uma interpretação
paraconsistente e uma interpretação paracompleta.
Nesta dissertação fixou-se um reticulado particular τ= < |τ|, > que é o
seguinte:
a)  τ = [0, 1] × [0, 1] (em que [0, 1] é o intervalo unitário real).
b) A relação de ordem sobre |τ| define-se como (µ1, λ1) (µ2, λ2) ⇔ µ1 ≤ µ2 e
λ1 ≤ λ2, em que é a relação de ordem usual dos números reais.
c) O operador ~: τ→τ é definida como ~(µ, λ) = (λ, µ)
A constante de anotação (µ, λ) recebe uma leitura como se segue: µ é o grau
de evidência favorável da proposição p e λ o grau de evidência contrária da
proposição p.
Assim, se p A temperatura é superior a 50
o
C” e dada a anotação (0.8, 0.3),
temos a proposição “A temperatura é superior a 50
o
C” com evidência favorável 0.8 e
evidência contrária de 0.3.
Com essas considerações, cada constante anotacional do reticulado representa-
se pelo par (µ, λ), em que:
µ = Grau de evidência favorável e
λ = Grau de evidência contrária.
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Figura 3.1 – Reticulado τ (DA COSTA, 1999)
Pontos extremos do reticulado:
Ponto
-
(0.0, 0.0) Paracompleto
Ponto V (1.0, 0.0) Verdadeiro
Ponto F (0.0, 1.0) Falso
Ponto T (1.0, 1.0) Inconsistente
A Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial Eτ apresenta-se resumidamente
assim: as proposições dessa lógica são do tipo p(µ, λ) em que p é uma proposição e µ,
λ ∈ [0, 1] (intervalo real unitário fechado). Intuitivamente, µ indica o grau de
evidência favorável de p e λ o grau de evidência contrária de p. A leitura dos valores
µ, λ dependem das aplicações consideradas e podem sofrer mudanças: com efeito,
µ pode ser o grau de evidência favorável e λ pode ser o grau de evidência contrária da
proposição p. Como se viu anteriormente, as proposições atômicas p(µ, λ) da lógica
Eτ podem, intuitivamente, ser lidas como: creio em p com o grau de evidência
-
(0.0,0.0)
F (0.0,1.0) V (1.0,0.0)
T (1.0,1.0)
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favorável µ e o grau de evidência contrária λ, ou o grau de evidência favorável de p é
µ e o grau de evidência contrária de p é λ.
Desse modo, têm-se algumas leituras interessantes:
p(1.0, 0.0) pode ser lida como uma proposição verdadeira (evidência favorável
total e evidência contrária nula);
p(0.0, 1.0) pode ser lida como uma proposição falsa (evidência favorável nula
e evidência contrária total);
p(1.0, 1.0) pode ser lida como uma proposição inconsistente (evidência
favorável total e evidência contrária total);
p(0.0, 0.0) pode ser lida como uma proposição paracompleta (evidência
favorável nula e evidência contrária nula);
p(0.5, 0.5) pode ser lida como uma proposição indefinida (evidência favorável
igual à evidência contrária de 0.5).
Note que o conceito de paracompleteza é o dual da de inconsistência.
Exemplos: Seja a proposição p A temperatura é superior a 50
o
C”. Tem-se
então:
p(1.0, 0.0) pode ser lida como A temperatura é superior a 50
o
Ccom
evidência favorável total e evidência contrária nula. Intuitivamente, trata-
se de uma proposição verdadeira;
p(0.0, 1.0) pode ser lida como A temperatura é superior a 50
o
C” com
evidência favorável nula e evidência contrária total. Intuitivamente, trata-
se de uma proposição falsa;
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87
p(1.0, 1.0) pode ser lida como A temperatura é superior a 50
o
C” com
evidência favorável total e evidência contrária também total.
Intuitivamente, trata-se de uma proposição contraditória;
p(0.0, 0.0) pode ser lida como A temperatura é superior a 50
o
C” com
evidência favorável nula e evidência contrária também nula.
Intuitivamente, trata-se de uma proposição paracompleta;
p(0.5, 0.5) pode ser lida como A temperatura é superior a 50
o
C” com
evidência favorável idêntica á evidência contrária e é 0.5. Intuitivamente,
tem-se aí uma indefinição.
Uma propriedade interessante que a lógica Eτ apresenta é quando se analisam
negações de proposições. Qual é a negação de p(0.5, 0.5)? Intuitivamente tem-se que é a
própria proposição p(0.5, 0.5), ou seja, ¬p(0.5, 0.5) p(0.5, 0.5). Agora, suponha-se que p(0.5,
0.5) seja verdadeira. Logo, tem-se a situação: p(0.5, 0.5) verdadeira e ¬p(0.5, 0.5) também
verdadeira.
Ora, a lógica em questão admite intuitivamente contradições verdadeiras.
Coisa semelhante se passa se p(0.5, 0.5) for falsa. Tem-se p(0.5, 0.5) falsa e ¬p(0.5, 0.5) também
falsa, ou seja, Eτ é também paracompleta. Daí, Eτ é não-alética. De modo geral, tem-
se ¬p(µ, λ) p(λ, µ). O fato de a negação lógica ser “absorvido”, na anotação, faz com
que a lógica Eτ tenha propriedades de fundamental importância na hora de
implementações físicas, bem como propriedades de extrema fecundidade em
programação lógica paraconsistente, como se pode ver em [ÁVILA 1996].
Volte-se a algumas terminologias. O par (µ, λ) denomina-se constante de
anotação.
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88
Tal par é um elemento de [0, 1]×[0, 1] (em que [0, 1] é o intervalo unitário
fechado real) que, algumas vezes se indica por [0, 1]. O conjunto [0, 1] está munido de
uma relação de ordem assim definida: (µ1, λ1) (µ2, λ2) ⇔ µ1 ≤ µ2 e λ1 ≤ λ2. O
quadrado unitário em questão com a relação de ordem constitui um reticulado que
simbolizado por τ.
No reticulado τ, notam-se quatro pontos que nortearão as perquirições deste
estudo.
Sejam denominados de pontos ou estados cardeais. Tais são eles:
A (0.0, 0.0) estado paracompleto
B (0.0, 1.0) estado falso
C (1.0, 1.0) estado inconsistente
D (1.0, 0.0) estado verdadeiro
Figura 3.2 - Reticulado representado pelo QUPC (DA COSTA, 1999)
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89
Embasados nos estados cardeais e pelo uso das propriedades dos números
reais, seja erigida, cuidadosamente, uma estrutura matemática com o fito de
materializar as idéias de como se quer manipular mecanicamente o conceito de
incerteza, contradição e de paracompleteza, entre outros. Tal mecanismo abarcará,
naturalmente, de algum modo, os estados verdadeiro e falso, tratados dentro do
escopo da lógica clássica, com todas as suas conseqüências.
Para tanto, serão introduzidos diversos conceitos que são julgados “intuitivos”
para a finalidade acima bosquejada.
Segmento perfeitamente definido AB: µ + λ -1 = 0; 0 ≤ µ, λ ≤ 1
Segmento perfeitamente indefinido DC: µ - λ = 0; 0 ≤ µ, λ ≤ 1
Introduzam-se as aplicações G
ic
:[0, 1]×[0, 1] [0, 1], G
pa
:[0, 1]×[0, 1] [-1,
0], G
ve
:[0, 1]×[0, 1] [0, 1], G
fa
:[0, 1]×[0, 1] [-1, 0] definidas por:
Grau de Inconsistência: G
ic
(µ, λ) = µ + λ -1, desde que µ + λ -1 0
Grau de Paracompleteza: G
pa
(µ, λ) = µ + λ -1, desde que µ + λ -1 0
Grau de Veracidade: G
ve
(µ, λ) = µ - λ, desde que µ - λ ≥ 0
Grau de Falsidade: G
fa
(µ, λ) = µ - λ, desde que µ - λ ≤ 0
Vê-se que o Grau de Inconsistência “mede” o quão uma anotação (µ, λ)
“distancia” do segmento perfeitamente indefinido e quão se “aproxima” do estado
inconsistente e o Grau de Paracompleteza “mede” o quão uma anotação (µ, λ)
“distancia” do segmento perfeitamente indefinido e quão se “aproxima” do estado
paracompleto.
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90
Chama-se Grau de Incerteza G
in
(µ, λ) de uma anotação (µ, λ) a qualquer um
dos graus de inconsistência ou de paracompleteza. Por exemplo, o grau de Incerteza é
máximo no estado inconsistente, ou seja, G
ic
1, 1) = 1.
De modo similar, o Grau de Veracidade “mede” o quão uma anotação (µ, λ)
“distancia” do segmento perfeitamente definido e quão se “aproxima” do estado
verdade e o Grau de Falsidade “mede” o quão uma anotação (µ, λ) “distancia” do
segmento perfeitamente definido e quão se “aproxima” do estado falso.
Chama-se Grau de Certeza G
ce
(µ, λ) de uma anotação (µ, λ) a qualquer um
dos graus de verdade ou de falsidade. Por exemplo, o grau de verdade da anotação (½,
¼) é ¼, ou seja, G
ve
(½, ¼) = ¼.
1, 1) = 1.
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V
cpa
= C4 = Valor de controle de paracompleteza; -1 V
cpa
0
Tais valores nortearão quando uma proposição é considerada, por exemplo,
“verdadeira” no sentido de tomar-se uma decisão positivamente, e assim por diante. A
figura seguinte nos ajudará a introduzir conceitos suplementares.
Figura 3.3 - Reticulado representando os segmentos perfeitamente definido e
indefinido (DA COSTA, 1999)
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92
Figura 3.4 - Diagrama com os graus de incerteza e de certeza, com valores ajustáveis
de controle limites indicados nos eixos(DA COSTA, 1999)
3.4. Algoritmo Para-Analizador
Com as descrições de todas as regiões do reticulado, é elaborado um algoritmo
com o objetivo de efetuar implementação da Lógica Paraconsistente Anotada
Evidencial Eτ em linguagem computacional. As descrições das regiões que envolvem
os valores de entrada e de saída permitem que o algoritmo seja de fácil
implementação em linguagem convencional de computação.
O algoritmo construído pela descrição do QUPC permite a elaboração de
programa computacional para aplicações práticas imediatas, além de proporcionar
testes e simulações em várias situações, visando a estudos comportamentais de
sistemas de controle ou sistemas especialistas baseados na Lógica Paraconsistente
Evidencial Eτ.
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As variáveis e as grandezas originadas do reticulado da Lógica Paraconsistente
Anotada, estudadas e definidas no quadrado unitário do plano cartesiano, são
detalhadas a seguir utilizando-se toda a simbologia estudada. O algoritmo elaborado
com base na Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial Eτ é denominado de “Para-
Analisador” (DA COSTA, 1999).
Consideremos no reticulado os estados extremos:
T Inconsistente
F Falso
-
Paracompleto
V Verdadeiro
e os estados não extremos:
Q- ? F Quase Paracompleto, tendendo ao Falso
Q- ? V Quase Paracompleto, tendendo ao Verdadeiro
QT ? F Quase Inconsistente, tendendo ao Falso
QT ? V Quase Inconsistente, tendendo ao Verdadeiro
QV ? T Quase Verdadeiro, tendendo ao Inconsistente
QF ? T Quase Falso, tendendo ao Inconsistente
QF ? - Quase Falso, tendendo ao Paracompleto
QV ? - Quase Verdadeiro, tendendo ao Paracompleto
sendo os valores das variáveis de entrada:
µ Grau de Evidência Favorável
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λ Grau de Evidência Contrária
e os valores relacionais:
Grau de Inconsistência: G
ic
= µ + λ -1, se e somente se: (µ + λ) 1
Grau de Paracompleteza: G
id
= µ + λ -1, se e somente se: (µ + λ) ≤ 1
Grau de Verdade: G
v
= µ - λ, se e somente se: µ ≥ λ
Grau de Falsidade: G
f
= µ - λ, se e somente se: µ ≤ λ
Grau de Contradição: G
ct
= µ + λ 1, se e somente se: 0 = µ = 1 e 0 = λ = 1
Grau de Certeza: G
c
= µ - λ, se e somente se: 0 = µ = 1 e 0 = λ = 1
As variáveis de controle:
V
scc
Valor superior do controle de certeza
V
icc
Valor inferior do controle de certeza
V
scct
Valor superior do controle de contradição
V
icct
Valor inferior do controle de contradição
Com todas as variáveis e todos os valores relacionados com o reticulado
associado à Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial Eτ, é feita uma descrição das
entradas e das saídas envolvidas no processo. Como resultado das várias sentenças
descritivas, é apresentado o algoritmo para implementação em programa de
computação convencional.
Variáveis de entrada:
µ e λ
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Variáveis de saída:
Saída discreta = S
1
Saída analógica = S
2a
Saída analógica = S
2b
Expressões matemáticas:
sendo: 0 = µ = 1 e 0 = λ = 1
G
ct
= µ + λ – 1
G
c
= µ λ
Determinação dos estados lógicos extremos
Se G
c
= C
1
então S
1
= V
Se G
c
= C
2
então S
1
= F
Se G
ct
= C
3
então S
1
= T
Se G
ct
= C
4
então S
1
= -
Determinação dos estados lógicos não-extremos
Para 0 = G
c
< C
1
e 0 = G
ct
< C
3
Se G
c
= G
ct
então S
1
= QV ? T
Se G
c
< G
ct
então S
1
= QT ? V
Para 0 = G
c
< C
1
e C
4
< G
ct
= 0
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Se G
c
= |G
ct
| então S
1
= QV ? -
Se G
c
< |G
ct
| então S
1
= Q- ? V
Para C
2
< G
c
= 0 e C
4
< G
ct
= 0
Se |G
c
| = |G
ct
| então S
1
= QF ? -
Se |G
c
| < |G
ct
| então S
1
= Q- ? F
Para C
2
< G
c
< 0 e 0 = G
ct
< C
3
Se |G
c
| = G
ct
então S
1
= QF ? T
Se |G
c
| < G
ct
então S
1
= QT ? F
G
ct
= S
2a
G
c
= S
2b
A aplicação dos conceitos do algoritmo Para-Analizador é apresentada no
capitulo 5, quando será descrito o programa do robô e veremos a simplicidade da
programação.
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4. Construção de um robô móvel autônomo paraconsistente
utilizando sensores de temperatura
4.1. Considerações iniciais
As contradições ou inconsistências são comuns quando se descrevem partes do
mundo real. Os sistemas de controle utilizados em automação e robótica funcionam
em geral com base na lógica clássica, na qual a descrição do mundo real é considerada
por apenas dois estados. Esses sistemas binários não conseguem tratar,
adequadamente, as situações contraditórias. Em alguns casos, os sistemas de controle
clássico são projetados para ignorar essas situações que evidenciam conflito,
perdendo informações que poderiam ser importantes para o aumento da eficiência do
controle.
Na aplicação do controle clássico em robótica, o tratamento de situações que
fogem às convencionais consome um tempo muito longo para serem processadas
provocando lentidão nas respostas do robô, diminuindo sua capacidade de reação.
Quando se trata de sistemas de controle para a navegação de robôs móveis
autônomos, as dificuldades para se obter eficiência são muitas. Isso ocorre porque, no
projeto de controle de um robô móvel autônomo, se envolvem varias situações
prováveis causadoras de inconsistências, especialmente em uma movimentação por
ambiente desconhecido, por exemplo, passar por paredes, em caminhos estreitos,
curvos e em terrenos acidentados ou, ainda, com presença de tráfego (SHOVAL,
ULRICH & BORENSTEIN, 2003). Além dos problemas com obstáculos, existem
também problemas como alteração de temperatura.
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98
4.2. Origem do nome Hefesto
Deus grego do fogo e, sobretudo, das ferrarias. Os romanos o identificaram
com Vulcano.
Hefesto é descrito como filho de Zeus e Hera ou, na Teogonia de Hesíodo,
como filho unicamente de Hera, que o teria gerado sem intercurso com o sexo
masculino. Por duas vezes seus pais o lançaram do Olimpo, o monte onde os deuses
residiam.
No Olimpo ele criou obras magníficas, e sua habilidade o fez aceito por todos
os deuses. Apesar de sua habilidade como artesão divino e de ser o construtor dos
palácios onde os deuses levavam uma vida de luxo, a coxeira de Hefesto e sua cara
negra como fuligem o tornavam motivo de riso e de escárnio (DEUSES, 2007).
4.3. Robô Hefesto
O robô móvel autônomo Hefesto consiste de uma plataforma retangular de
nylon de dimensões 20 x 30 cm. Os componentes principais do robô Hefesto são um
microcontrolador PIC 16f877A, quatro sensores de temperatura LM35 e dois motores
de corrente contínua com redução de velocidade.
Na movimentação do robô Hefesto em ambientes com alteração de
temperatura, é obtida por intermédio de quatro sensores LM35 da National
Semicondutores a temperatura do ambiente.
O LM35 foi escolhido tendo em vista a sua ótima sensibilidade e resolução,
como visto no capítulo 2, em que se conseguem obter medidas de temperatura de 0
o
C
a 100
o
C, com variações do sinal de tensão na saída de 10mV/
o
C . A escala do
Termômetro terá valores compostos de números inteiros unitários, de acordo com as
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características do LM35DZ, a cada 1
o
C de variação de temperatura se terá a variação
de 10mV no sinal de tensão, podendo, então, obter medidas de temperatura com
variações de unidade na faixa de 2
o
C a 60
o
C, como visto como detalhes no capítulo
2.
Figura 4.1 - Circuito-integrado LM35 (NATIONAL, 2000)
Características:
Calibração diretamente em Graus Celsius
Linearmente positivo 10 mV /
o
C
Avaliado para faixa de – 55
o
C à +150
o
C
Apropriado para aplicações remotas
Baixo custo
Operando entre 4 e 40 Volts
Consome menos de 60 µA
Baixa taxa de aquecimento: 0.08
o
C ao ar livre.
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Baixa impedância de saída: 0.1 para 1 mA de carga.
Figura 4.2 - Sinal de saída LM35
A seguir, faz-se uma descrição detalhada do robô Hefesto.
4.4. Descrição do robô móvel autônomo Hefesto
A descrição do robô é feita em quatro etapas, tais são elas:
1. Circuito de alimentação
2. Circuito de sensores
3. Circuito de controle
4. Circuito de atuação
4.3.1. Circuito de alimentação
O circuito de alimentação possui como objetivo fornecer as tensões elétricas
necessárias para garantir o funcionamento dos demais circuitos do robô. Os vários
circuitos do robô Hefesto necessitam de tensões 5 e 12 Volts.
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101
Para a geração dos 12 Volts necessários para o acionamento dos motores,
optou-se pela ligação de uma bateria de 12 Volts.
Os circuitos integrados utilizados no robô Hefesto utilizam 5 e 12 Volts, para a
redução da tensão para 5 Volts utilizou-se um regulador de tensão serial monolítico
7805. À sua entrada conectam-se 12 Volts e na sua saída obtêm-se 5 Volts.
A figura 4.3 mostra o esquema elétrico do circuito de alimentação utilizado no
robô Hefesto
Figura 4.3 - Esquema elétrico do circuito de alimentação utilizado no robô Hefesto
O capacitor eletrolítico C1 tem a finalidade de evitar ruídos na saída de 5
Volts, seu valor é de 100 ηF, 25 V.
4.3.2. Circuito de Sensores
As informações sobre o ambiente por onde o robô se locomove são obtidas
através de quatro sensores de temperatura. Essas informações são enviadas para o
microcontrolador no qual serão processadas de acordo com o Paracontrol e como
resultado obtém-se a decisão de qual movimento o robô deve realizar.
O sensor ligado constantemente em + 5 V no pino 1 e ao Gnd no pino 3, o
pino 2 envia a tensão de saída para o microcontrolador.
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102
No próximo capítulo, descreve-se o funcionamento do programa armazenado
na memória do microcontrolador.
A figura 4.4 mostra o circuito de sensoriamento utilizado pelo robô Hefesto
Figura 4.4 - Circuito de sensoriamento utilizado pelo robô Hefesto
4.3.3. Circuito de controle
Essa é a etapa principal do circuito do robô Hefesto, pois ela é a responsável
pelo cálculo da temperatura no ambiente em que se encontra o robô, transformações
dessa temperatura em valores de grau de evidência favorável e evidência contrária,
execução do algoritmo Para-analisador e geração dos sinais de acionamento dos
motores.
Isso é feito utilizando-se um microcontrolador PIC16F877 dotado dos
seguintes recursos:
Microcontrolador de 40 pinos, que possibilita a montagem de um hardware
complexo e capaz de interagir com diversos recursos e funções ao mesmo
tempo;
Via de programação em 14 bits e 35 instruções;
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33 portas configuráveis como entrada ou saída;
14 interrupções disponíveis;
Memória de programação E
2
PROM FLASH, que permite a gravação rápida do
programa diversas vezes no mesmo chip, sem a necessidade de apagá-lo
através de luz ultravioleta;
Memória RAM com 368 bytes;
Três timers (2x8 bits e 1x16 bits);
Comunicações seriais: SPI, I
2
C e USART;
Conversores analógicos de 10 bits (8x);
Dois módulos CCP: Capture, Compare e PWM;
Programação in-circuit (alta e baixa tensão);
Power-on (POR) interno;
Brown-out (BOR) interno.
A porta A do microcontrolador é responsável pelo recebimento dos sinais
vindos dos sensores de temperatura através dos pinos 2, 3, 4 e 7.
A porta D através dos pinos 27, 28, 29, 30 e a porta C através dos pinos 23,
24, 25, e 26, são as responsáveis pelo envio dos sinais enviados aos motores.
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Figura 4.5 - Diagrama de pinos do PIC 16F877A
4.3.4. Circuito de acionamento
Dois motores alimentados com uma tensão elétrica contínua que pode variar
de 0 a 12 Volts são responsáveis pelos movimentos do robô móvel Hefesto. Os
motores podem ser acionados para frente e para trás e ainda podem ter sua velocidade
variada. O Paracontrol através do microcontrolador é responsável por determinar
qual motor deve ser acionado, qual sentido deve girar e qual velocidade deve
imprimir. O microcontrolador não pode alimentar diretamente os motores, pois a
tensão de saída das portas é de apenas 5 Volts.
Criou-se, então, um circuito D/A utilizando a topologia somador para
manipular os sinais vindos em sinal digital para convertê-los primeiramente em sinais
analógicos, um circuito PWM (Pulse Width Module) para auxiliar no controle da
velocidade e um circuito Ponte H para controle do sentido de giro dos motores. Cada
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105
motor tem seus circuitos independentes operados pelas saídas do microcontrolador. A
seguir, serão apresentados todos os circuitos.
4.3.5. Conversor D/A
Como o sinal gerado pelo microcontrolador é um sinal digital, é necessário
fazer a conversão D/A. Para isso foi criado um circuito D/A.
O circuito conversor D/A é constituído por um circuito somador com um
amplificador operacional LM358, utilizando-se apenas dos quatro bits mais
significativos da Porta D do microcontrolador, como mostrado na figura 4.6.
Figura 4.6 - Circuito conversor D/A utilizando um amplificador operacional
No circuito acima, os resistores apresentam aproximadamente as seguintes
proporções:
R
11
= 1 (bit mais significativo);
R
12
= 2 ;
R
13
= 4 ;
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R
14
= 8 (bit menos significativo).
O resistor R
4
de 10 e o potenciômetro P
2
de 47 k são os responsáveis pelo
ganho do amplificador operacional. O conversor D/A envia sinais para um circuito
PWM que vai controlar a velocidade do robô de acordo com as saída nos pinos das
portas C e D do microcontrolador.
4.3.6. Circuito Pulse Width Module (PWM)
O circuito PWM utilizado é um controlador de potência de corrente contínua capaz de
aumentar e reduzir gradualmente o brilho de lâmpadas de 12 volts como (lâmpadas de
farol de milha), resistências e principalmente motores DC, nesse caso, a vantagem é
que o motor pode ter sua rotação reduzida mantendo o torque.
Figura 4.7 - Circuito PWM utilizado no controle de velocidade do robô Hefesto
LMC555CN
CI1
GND
1
DIS
7
OUT
3
RST
4
VCC
8
THR
6
CON
5
TRI
2
VCC
12 V
C2
P1
55%
R1
D1
D2
C1
VCC
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4.3.7. Ponte H
A Ponte H, utilizada no robô Hefesto, é responsável por operar o sentido que o
robô deve seguir. Composta por transistores e resistores recebe sinais do
microcontrolador de acordo com o processamento dos sinais enviados para o
Paracontrol através dos sensores de temperatura. Os transistores TIP 122, utilizados
no circuito, possuem diodo interno para a absorção do campo magnético reverso
quando o motor é desligado.
Didaticamente, foram utilizados sistemas de Ponte H diferentes, um utilizando
transistores e resistores e outro utilizando um circuito integrado L298N fabricado pela
SGS-THOMSON Microeletronics. Esse circuito integrado é capaz de acionar dois
motores com corrente de até 2A. Este circuito torna bastante compacto o circuito de
acionamento, pois não necessita da utilização de transistores, mas apenas de diodos
externos de proteção (os chamados diodos de "roda livre"). A seguir, serão
apresentados os dois circuitos.
Figura 4.8 - Circuito da Ponte H utilizado no circuito de controle do robô construído
com transistores e resistores
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L298
CI6
SENSING A
1
OUTPUT 1
2
OUTPUT 2
3
Logic VS
4
INPUT 1
5
ENABLE A
6
INPUT 2
7
GND
8
VSS
9
INPUT 3
10
ENABLE B
11
INPUT 4
12
OUTPUT 3
13
OUTPUT 4
14
SENSING B
15
D5
D6 D7
D8
VCC
12 V
VCC
12 V
VCC
5 V
R6
MOTOR 1
M
VCC
17
16
15
VCC
0
0
0
VCC
Figura 4.9 - Circuito da Ponte H utilizado no circuito de controle do robô construído
com o circuito integrado L298N
A figura 4.10 mostra o circuito integrado L298N fabricado pela SGS-THOMSON
Microeletronics.
Figura 4.10 - Circuito integrado L298N utilizado no circuito de controle do robô
Hefesto
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109
4.3.8. Controle de Velocidade
O controle de velocidade faz-se através do circuito D/A utilizado, pois o tipo de
montagem do circuito é o tipo somador. De acordo com os sinais entregues pelo
microcontrolador, ocorre à variação da tensão o que faz variar a velocidade do robô:
quanto menor a tensão maior a velocidade do robô.
Tabela 4.1 - Sinais e valores de tensão fornecidos pelo microcontrolador
Sinais digitais vindos do
microcontrolador
Tensão
(V)
0 0 0 0 0 0
0 0 0 1 1 8
0 0 1 0 2 4
0 0 1 1 3 12
0 1 0 0 4 2
0 1 0 1 5 10
0 1 1 0 6 6
0 1 1 1 7 14
1 0 0 0 8 1
1 0 0 1 9 9
1 0 1 0 A 5
1 0 1 1 B 13
1 1 0 0 C 3
1 1 0 1 D 11
1 1 1 0 E 7
1 1 1 1 F 15
O Motor 1 gira para a frente quando o pino 20 (RD1) do microcontrolador
estiver em nível lógico alto (+5Volts) e o pino 19 estiver em nível lógico baixo (0
Volt). O terminal receptor do transistor Q1 conectado ao pino 20 estará saturado,
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então, o transistor Q2 conectado ao pino 19 (RD0) do microcontrolador passa a
alimentar o pino 5 do circuito integrado L298N.
O Motor 1 gira para a trás quando o pino 20 (RD1) do microcontrolador
estiver em nível lógico baixo (0 Volt) e o pino 19 estiver em nível lógico alto (+5
Volts). O terminal receptor do transistor Q2 conectado ao pino 19 estará saturado,
então, o transistor Q1 conectado ao pino 20 (RD0) do microcontrolador passa a
alimentar o pino 7 do circuito integrado L298N.
O motor 2 gira para a frente quando o pino 16 estiver em nível lógico alto (+5
Volts) e o pino 15 estiver em nível lógico baixo (0 Volt), dai o transistor Q3
conectado ao pino 16 do microcontrolador estará saturado, então o transistor Q4
conectado ao pino 15 do microcontrolador passa a alimentar a intersecção dos
transistores Q5 e Q7 que compõem o circuito da Ponte H.
O motor 2 gira para trás quando o pino 16 estiver em nível lógico baixo (0
Volt) e o pino 15 estiver em nível lógico alto (+5 Volts), logo o transistor Q4
conectado ao pino 15 do microcontrolador estará saturado, então, o transistor Q3
conectado ao pino 16 do microcontrolador passa a alimentar a intersecção dos
transistores Q6 e Q8 que compõem o circuito da Ponte H.
4.3.9. Circuito completo do Robô Hefesto
Como dito anteriormente, foram criados dois circuitos diferente para controle
do sentido do robô Hefesto. Um utilizando o circuito integrado L298N que tem duas
Pontes H integradas, e o outro, a Ponte H é construída com transistores e resistores. O
intuito dessa montagem é mostrar como pode ser simplificada a montagem do circuito
de controle do sentido do robô, figura 14.
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Os Componentes utilizados foram os seguintes:
CI7 - Microcontrolador PIC 16F877A
CI5 - Amplificador não-inversor CD4050BC
CI1 e CI4 - Timers 555
CI2 e CI3 - Amplificadores operacional LM358N
CI6 – Excitador duplo de Full-Bridge (Ponte H)
S1, S2, S3 e S4 - Sensores de temperatura LM35
Cristal 4 MHz
Q1, Q2, Q3 e Q4 - Transistores NPN Silício TIP 41C
Q5 e Q6 - Transistores PNP Darlington TIP 127
Q7 e Q8 - Transistores NPN Darlington TIP 122
D5, D6, D7 e D8 - Diodos 1N4001
D1, D2, D3 e D4 - Diodos 1N4148
C1, C2, C3 e C4 - Capacitores 4,7
µ
F
C5 e C6 - Capacitores 22
ρ
F
Q9 - Regulador de tensão LM7805
P1 e P4 - Potenciômetros 100 k
P2 e P3 - Potenciômetros 47 k
R4, R15, R19 e R21 Resistores 10 k
R2, R3, R6, R7, R11, R17 e R18 - Resistores 1 k
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R20 e 22 Resistores 300
R1, R5, R9, R13 e R16 - Resistores 4,7 k
R8 e R12 - Resistores 2,2 k
R10 e R14 - Resistores 8,2 k
A figura 4.11 mostra a vista superior do robô Hefesto e a figura 4.12 mostra a vista
frontal e a figura 4.13 mostra os motores utilizados.
Figura 4.11 - Vista superior do robô Hefesto
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Figura 4.12 - Vista frontal do Robô Hefesto
Figura 4.13 - Vista inferior do robô Hefesto
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Figura 4.14 - Esquema da parte elétrica do robô Hefesto
PIC16F877A
CI7
MCLR
1
RA0/AN0
2
RA1/AN1
3
RA2/AN2/VREF
4
RA3/AN3/VRef+
5
RA4/T0CKI
6
RA5/AN4/SS
7
RE0/RD/AN5
8
RE1/WR/AN6
9
RE2/CS/AN7
10
Vdd
32
Vss
31
OSC1/CLKIN
13
OSC2/CLKOUT
14
RC0/T1OSO/T1CKI
15
RC1/T1OSI/CCP2
16
RC2/CCP1
17
RC3/SCK/SCL
18
RD0/PSP0
19
RD1/PSP1
20
RD2/PSP2
21
RD3/PSP3
22
RC4/SDI/SDA
23
RC5/SDO
24
RC6/TX/CK
25
RC7/RX/DT
26
RD4/PSP4
27
RD5/PSP5
28
RD6/PSP6
29
RD7/PSP7
30
Vss1
12
Vdd1
11
RB0/INT
33
RB1
34
RB2
35
RB3/PGM
36
RB4
37
RB5
38
RB6/PGC
39
RB7/PGD
40
R5
R14
R10
R13
R9
R12
R8
R7
R11
C6
C5
LM358AN
CI2
3
2
4
8
1
VCC
12 V
R4
P2
55%
LMC555CN
CI1
GND
1
DIS
7
OUT
3
RST
4
VCC
8
THR
6
CON
5
TRI
2
VCC
12 V
C2
P1
55%
R1
D1D2
C1
LMC555CN
CI4
GND
1
DIS
7
OUT
3
RST
4
VCC
8
THR
6
CON
5
TRI
2
VCC
12 V
VCC
12 V
C3
P4
55%
R15
D3D4
C4
LM358AN
CI3
3
2
4
8
1
R16
P3
55%
VCC
5 V
Q1 Q2
R2
R3
Q3 Q4
R17 R18
L298
CI6
SENSING A
1
OUTPUT 1
2
OUTPUT 2
3
Logic VS
4
INPUT 1
5
ENABLE A
6
INPUT 2
7
GND
8
VSS
9
INPUT 3
10
ENABLE B
11
INPUT 4
12
OUTPUT 3
13
OUTPUT 4
14
SENSING B
15
D5
D6 D7
D8
VCC
12 V
VCC
12 V
VCC
5 V
R6
MOTOR 1
M
Q5Q6
Q7 Q8
R22
R19
R20 R21
MOTOR 2
M
U8
LM35
1
23
U9
LM35
1
23
U10
LM35
1
23
U11
LM35
1
23
VCC
5 V
VCC
5 V
VCC
12 V
7805
5V
12 V
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115
5. Programação do Robô Hefesto
5.1. Considerações iniciais
Como foi dito no capítulo anterior, o microcontrolador PIC 16F877A é o
componente de maior importância na construção do robô Hefesto, pois é o
responsável pelas tomadas de decisão, ou seja, que sentido o robô deve seguir e qual a
velocidade a ser adotada de acordo com a temperatura informada pelos sensores de
temperatura, calcular os valores de grau de evidência favorável e evidência contrária
na proposição “A temperatura é superior a 50
o
C”, executar o algoritmo Para-
analisador e gerar sinais para o acionamento dos motores.
5.2. Obtenção e Tratamento dos sinais
Em (LIMA, 2003), foi descrito um programa para a aquisição de dados de
temperatura e controle de potência de um aquecedor de água num reservatório. Esse
programa foi adaptado para o controle do robô Hefesto.
No Paracontrol microprocessado, o algoritmo implementado vai quantificar os
valores dos graus de evidência favorável (µ) e de evidência contrária (?)
considerando-os sinais de grandezas físicas provenientes dos sensores de temperatura
e analisá-los dentro dos princípios lógicos paraconsistente, proporcionando uma ação.
Essa análise ocorre no interior de um quadrado unitário de um plano cartesiano, como
mostrado na figura 5.1, e o resultado dependerá da localização do ponto, constituído
pelo par (µ, ?), no interior do quadrado. Cada região definida no quadrado unitário do
plano cartesiano proporciona uma ação distinta na saída do circuito de controle
paraconsistente.
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Figura 5.1 – Representação no quadrado unitário das regiões dos estados extremos e
não extremos com valores de controle: V
scc
= V
scct
= 1/2 e V
icc
= V
icct
= -1/2
As informações sobre temperatura são retiradas nas saídas de dois pares de
sensores LM35, da National. Cada par de sensores fornece as grandezas dos graus de
evidência favorável e evidência contrária (µ
1
, ?
1
e µ
2
, ?
2
).
O circuito de medição e de controle de temperatura paraconsistente foi
projetado para determinar as ações do robô Hefesto, fazendo que o robô avance, recue
ou desvie do foco de calor quando a temperatura estiver igual ou superior a 50ºC,
temperatura utilizada para o este projeto.
Os sensores de temperatura que processarão as informações dos graus de
evidência favorável e contrária encontram-se nas extremidades da base do robô, de tal
maneira, podem detectar temperaturas diferentes ou iguais à frente, atrás e dos lados
esquerdo e direito do robô, determinando a tomada de decisão do robô, como
mostrado na figura 5.2. Nesse caso, os diversos graus de evidência favorável e
contrária do processo podem ser submetidos a uma operação lógica NOT, OR ou AND
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117
para se obterem os valores resultantes (µ
R
e ?
R
). O tipo da operação lógica aplicada
vai depender do processo sob controle. Para o caso do controle de temperatura
paraconsistente, desenvolvido neste trabalho, a operação lógica OR foi definida
devido ao fato de que se um dos sensores deixar de funcionar a medição da
temperatura continuará a ser executada sem perda da eficiência devido às
características do operador lógico OR (maximização dos termos da operação lógica
OR).
Figura 5.2 - Distribuição dos sensores na base do robô
5.3. Conversão A/D dos sinais
Os sinais analógicos são provenientes de quatro sensores de temperatura
LM35 da Motorola, que não requer calibração externa, é calibrado diretamente na
escala Celsius, no qual apresenta uma variação de escala de +10mV/ºC e tem uma
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escala de variação de temperatura completa de -55ºC até +150ºC, que atende
completamente aos interesses do projeto. O sinal proveniente de cada sensor de
temperatura é amplificado num amplificador operacional LM358, também da
Motorola. Um ajuste do ganho do amplificador operacional é necessário para que a
tensão de saída tenha um nível igual ao solicitado pela tensão de referência (V
ref
) do
conversor A/D do microcontrolador. Nesse caso, a tensão de referência do conversor
define a conversão para o valor da temperatura de referência do controlador de
temperatura paraconsistente.
O conversor A/D do microcontrolador PIC16F877 é dotado de característica
de conversão de aproximação sucessiva, com um conversor interno de 10 bits, dando
um total de 1024 pontos. Com oito canais de conversão, com diversas configurações
entre analógicos e digitais, esse conversor possui quatro maneiras distintas de se obter
a tensão de referência, tais como: V
DD
(tensão interna de +5V), V
SS
(tensão GND
interna), V
ref+
(tensão positiva de referência externa) e V
ref-
(tensão negativa de
referência externa). A freqüência de conversão é baseada no clock da máquina,
havendo três possibilidades de ajustes de freqüência (divisores) ou em um circuito RC
dedicado, possibilitando o funcionamento em modo SLEEP. Os 10 bits do sinal
convertido são armazenados em dois registradores de oito bits, havendo a
possibilidade de se preencher primeiro o registrador baixo (ADRESL) completando os
dois bits restantes no registrador alto (ADRESH), isto é, justificado pela direita ou no
caso contrário, isto é, justificado pela esquerda. No projeto foi escolhida a segunda
alternativa na qual apenas os oito bits do registrador ADRESH foram utilizados,
desconsiderando, dessa forma, os dois bits menos significativos que apresentavam
uma grande instabilidade no resultado da conversão.
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119
No conversor A/D do microcontrolador, o menor passo, ou resolução, é dado
diretamente pelo número de bits e pode ser expresso pela seguinte equação:
Em que V
ref
é uma tensão de referência e n é o número de bits do conversor.
Cada um dos n bits que compõe a informação digital representa uma parcela
do valor da tensão analógica a ser convertida, de forma que a soma de todas as
contribuições de cada um dos n bits forma a tensão de entrada do conversor A/D.
O valor analógico convertido é determinado pela expressão 4.2 cujo resultado
é dado em decimal, efetuando-se a conversão para binário ou hexadecimal.
Os graus de evidência favorável e contrária variam de zero até um, que em
termos de tensão contínua equivale uma variação de 0V até 3V sendo 50ºC o
parâmetro de temperatura de referência escolhido. É apresentado, na tabela 5.1, o
quadro explicativo para a faixa de variação da tensão de saída do amplificador
operacional, de acordo com o parâmetro de temperatura escolhido.
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Tabela 5.1 - Valores analógicos da variação da tensão dos parâmetros µ e ?
Tensão elétrica (V) 0 +0.3
+0.6 +0.9 +1.2
+1.5 +1.8 +2.1
+2.4
+2.7 +3.0
Grau de Evidência Favorável (µ) 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0
Grau de Evidência Contrária (?) 1 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0
Como já dito anteriormente a temperatura utilizada como parâmetro para este
trabalho é 50
o
C. A tabela 5.2 representa os valores convertidos das tensões contínuas
dos sinais analógicos de entrada, apresentados na tabela 5.1.
Tabela 5.2 - Valores das tensões dos sinais analógicos de entrada convertidos
Após a conversão dos sinais analógicos de entrada, o microcontrolador,
através do algoritmo Para-Analisador, efetuará a análise lógica paraconsistente com a
finalidade de posicionar o ponto resultante (µ
R
, ?
R
) na região adequada do quadrado
unitário do plano cartesiano e poder, assim, gerar o sinal de controle de saída. No
programa do microcontrolador a conversão ocorre da seguinte maneira:
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*****************************************************************************************
LEITURA E CONVERSÃO DOS SINAIS ANALÓGICOS
*****************************************************************************************
CONV_SEN:
AN0: MOVLW B'01000001' ; DEFINE AS CONDIÇÕES DE CONVERSÃO DO SENSOR 1.
MOVWF ADCON0
CALL ESPERA ; ESPERA PELA ESTABILIZAÇÃO DA DEFINIÇÃO.
BSF ADCON0,2
NOP
BTFSC ADCON0,2 ; VERIFICA SE JÁ OCORREU A CONVERSÃO.
GOTO $-1 ; CASO NEGATIVO, CONTINUA VERIFICANDO.
MOVF ADRESH,W
MOVWF CONV_AN0 ; CASO AFIRMATIVO, ARMAZENA AN0 EM CONV_AN0.
CALL ATRASO
AN1: MOVLW B'01001001' ; DEFINE AS CONDIÇÕES DE CONVERSÃO DO SENSOR 2.
MOVWF ADCON0
CALL ESPERA ; ESPERA PELA ESTABILIZAÇÃO DA DEFINIÇÃO.
BSF ADCON0,2 ; INICIA A CONVERSÃO DO SINAL DE ENTRADA.
NOP
BTFSC ADCON0,2 ; VERIFICA SE JÁ OCORREU A CONVERSÃO.
GOTO $-1 ; CASO NEGATIVO, CONTINUA VERIFICANDO.
MOVF ADRESH,W
MOVWF CONV_AN1 ; CASO AFIRMATIVO, ARMAZENA AN1 EM CONV_AN1.
COMF CONV_AN1,F ; EFETUA O COMPLEMENTO DE AN1.
CALL ATRASO
AN2: MOVLW B'01010001' ; DEFINE AS CONDIÇÕES DE CONVERSÃO DO SENSOR 3.
MOVWF ADCON0
CALL ESPERA ; ESPERA PELA ESTABILIZAÇÃO DA DEFINIÇÃO.
BSF ADCON0,2
NOP
BTFSC ADCON0,2 ; VERIFICA SE JÁ OCORREU A CONVERSÃO.
GOTO $-1 ; CASO NEGATIVO, CONTINUA VERIFICANDO.
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MOVF ADRESH,W
MOVWF CONV_AN2 ; CASO AFIRMATIVO, ARMAZENA AN2 EM CONV_AN2.
CALL ATRASO
AN3: MOVLW B'01100001' ; DEFINE AS CONDIÇÕES DE CONVERSÃO DO SENSOR 4.
MOVWF ADCON0
CALL ESPERA ; ESPERA PELA ESTABILIZAÇÃO DA DEFINIÇÃO.
BSF ADCON0,2 ; INICIA A CONVERSÃO DO SINAL DE ENTRADA.
NOP
BTFSC ADCON0,2 ; VERIFICA SE JÁ OCORREU A CONVERSÃO.
GOTO $-1 ; CASO NEGATIVO, CONTINUA VERIFICANDO.
MOVF ADRESH,W
MOVWF CONV_AN3 ; CASO AFIRMATIVO, ARMAZENA AN3 EM CONV_AN3.
COMF CONV_AN3,F ; EFETUA O COMPLEMENTO DE AN3.
CALL ATRASO
****************************************************************
5.4. Analise Paraconsistente dos Sinais Convertidos
Nessa etapa do processo, os sinais de entrada convertidos são analisados no
interior do quadrado unitário do plano cartesiano aplicando o algoritmo Para-
Analisador. Com os valores da tensão de referência de conversão e da tensão da
temperatura de referência, é determinada a grandeza máxima da abscissa e da
ordenada do quadrado unitário em questão.
Neste trabalho foi levado em consideração que os valores limites de controle
assumiriam uma grandeza igual a 75% dos valores máximos e mínimos dos graus de
certeza e de contradição, com a finalidade de proporcionar uma excelente tolerância
ao processo de controle de temperatura.
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Figura 5.3 - QUPC com definição de + 75% dos valores do GC e do GCT(LIMA,
2003)
Com a definição das grandezas dos valores limites, neste trabalho, o quadrado
unitário do plano cartesiano fica com a forma apresentada na figura 5.3.
Como se pode constatar, as áreas das regiões de Verdade, Falsidade,
Inconsistência e de Paracompleteza foram reduzidas a partir dos valores impostos aos
parâmetros C1, C2, C3 e C4, com a finalidade de se diminuir a margem de erro entre
a temperatura medida e a temperatura de referência. Essa tolerância é definida de
acordo com o processo sob controle e efetua-se no software, não havendo necessidade
de se fazer nenhum ajuste no hardware do controlador, o que já é mais uma
vantagem.
A programação do sistema de medida e análise microprocessado é baseada no
algoritmo Para-Analisador (DA SILVA & ABE, 1998) apresentada a seguir.
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O algoritmo Para-Analisador, como descrito no capítulo 3, desenvolve as
expressões paraconsistentes para se definir em qual região do reticulado do Quadrado
Unitário do Plano Cartesiano se encontra o ponto constituído pelos parâmetros µ
R
e
?
R
, que representam as coordenadas cartesianas nos eixos “x” e “y” respectivamente.
As expressões que são efetuadas pelo programa do sistema microprocessado, após a
determinação dos valores resultantes, são:
1) G
ct
= µ
R
+ ?
R
–1 - Grau de Contradição
2) G
c
= µ
R
- ?
R
-Grau de Certeza
Tabela 5.3 - Parâmetros dos valores limites de controle
PARÂMETROS DOS VALORES LIMITES DE CONTROLE
C
1
C
2
C
3
C
4
11000001 00111111 11000001 00111111
A análise dos parâmetros de entrada será iniciada após a definição dos valores
limites de controles (C
1
, C
2
, C
3
e C
4
). Os parâmetros dos valores limites de controle
são definidos como segue:
C
1
= V
scc
(Definido como valor superior do controle de certeza);
C
2
= V
icc
(Definido como valor inferior do controle de certeza);
C
3
= V
scct
(Definido como valor superior do controle de contradição);
C
4
= V
icct
(Definido como valor inferior do controle de contradição).
No programa do microcontrolador, os cálculos para se determinam os valores
resultantes dos graus de evidência favorável e contrária, assim como dos graus de
certeza e de contradição são efetuados da seguinte maneira:
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********************************************************************************************
DETERMINAÇÃO DO GRAU DE EVIDÊNCIA FAVORÁVEL E EVIDÊNCIA CONTRÁRIA RESULTANTE
(µR e λR)
********************************************************************************************
MOVF CONV_AN2,W ; DETERMINA O GRAU DE EVIDÊNCIA FAVORÁVEL RESULTANTE (µR).
ANDWF CONV_AN0,W
MOVWF MIR1
MOVF CONV_AN3,W ; DETERMINA O GRAU DE EVIDÊNCIA CONTRÁRIA RESULTANTE (λR).
ANDWF CONV_AN1,W
MOVWF LAR1
********************************************************************************************
DETERMINAÇÃO DO GRAU DE CONTRADIÇÃO - GCT = (µR+?R)-1
********************************************************************************************
MOVF LAR1,W ; ARMAZENA EM W O DADO LAR1.
ADDWF MIR1,W ; EFETUA A SOMA (MIR1+LAR1).
MOVWF SOMA_MIL1 ; ARMAZENA O RESULTADO EM SOMA_MIL1.
BTFSS STATUS,0 ; VERIFICA SE HOUVE TRANSBORDO.
GOTO $+2 ; CASO NEGATIVO ARMAZENA W COM 0XFF.
INCF SOMA_MIH1,F ; CASO AFIRMATIVO, INCREMENTA SOMA_MIH1.
MOVLW 0xFF
SUBWF SOMA_MIL1,W ; DETERMINA GCT = (MIR1+LAR1)-1.
MOVWF GRAU_CONTL1 ; ARMAZENA O VALOR DE W EM GRAU_CONTL1.
BTFSC STATUS,0 ; VERIFICA SE HOUVE TRANSBORDO.
GOTO $+5
BTFSC SOMA_MIH1,0
GOTO $+2
INCF GRAU_CONTH1,F ; SE FOR NEGATIVO INCREMENTA GRAU_CONTH1.
MOVWF COMP_GCT1
COMF COMP_GCT1,F ; EFETUA O COMPLEMENTO DOIS DE GCT1.
INCF COMP_GCT1,F
;*****************************************************************************************
DETERMINAÇÃO DO GRAU DE CERTEZA - GC = (µR - ?R)
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;*****************************************************************************************
MOVF LAR1,W
SUBWF MIR1,W ; DETERMINA GC1 = (µR - ?R).
MOVWF GRAU_CERTL1
BTFSS STATUS,0
INCF GRAU_CERTH1,F
MOVWF COMP_GC1
COMF COMP_GC1,F
INCF COMP_GC1,F
********************************************************************************************
No programa do sistema de medida e análise microprocessado foi levado em
consideração um quadrado unitário, no qual, os eixos “x” e “y” encontram-se
divididos em dez partes, como mostrado na figura 5.3. Isso teve como finalidade
facilitar a conversão dos valores analógicos provenientes dos sensores (parâmetros µ
1
,
?
1
, µ
2
e ?
2
) para valores discretos, que possam ser operacionalizados no sistema
microprocessado por meio de um programa não muito extenso. Portanto, as regiões
extremas e não extremas são definidas em função dos parâmetros dos valores limites
extremos, dos graus de certeza (G
c
) e de contradição (G
ct
). O programa do
microcontrolador para a determinação das regiões acima mencionadas fica com a
seguinte forma:
;*****************************************************************************************
; DETERMINAÇÃO DOS ESTADOS LÓGICOS EXTREMOS 1
;*****************************************************************************************
COND_VERD1:
BTFSC GRAU_CERTH1,0 ; VERIFICAÇÃO DA CONDIÇÃO DE VERDADE.
GOTO COND_FALS1 ; IMPOSSIBILIDADE DE SER VERDADE, DESVIA PARA
VERIFICAÇÃO DA CONDIÇÃO DE FALSIDADE.
MOVF PARAM_C13,W
SUBWF GRAU_CERTL1,W
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BTFSS STATUS,0
GOTO COND_INCO1
MOVLW B'10100001' ; IMPOSSIBILIDADE DE SER VERDADE, DESVIA PARA
VERIFICAÇÃO DA CONDIÇÃO DE INCONSISTÊNCIA.
MOVWF PORTD
MOVLW B'10100001'
MOVWF PORTC
CALL ATRASO
GOTO MAIN
COND_FALS1:
MOVF COMP_C24,W ; VERIFICAÇÃO DA CONDIÇÃO DE FALSIDADE.
SUBWF COMP_GC1,W
BTFSS STATUS,0
GOTO COND_INCO1
MOVLW B'10100010' ; IMPOSSIBILIDADE DE SER FALSO, DESVIA PARA VERIFICAÇÃO
DA CONDIÇÃO DE INCONSISTÊNCIA.
MOVWF PORTD
MOVLW B'10100010'
MOVWF PORTC
CALL ATRASO
GOTO MAIN
COND_INCO1:
BTFSC GRAU_CONTH1,0 ; VERIFICAÇÃO DA CONDIÇÃO DE INCONSISTÊNCIA.
GOTO COND_INDE1 ; IMPOSSIBILIDADE DE SER INCONSISTENTE, DESVIA PARA
VERIFICAÇÃO DA CONDIÇÃO DE PARACOMPLETEZA.
MOVF PARAM_C13,W
SUBWF GRAU_CONTL1,W
BTFSS STATUS,0
GOTO EST_NEXT1 ; IMPOSSIBILIDADE DE SER INCONSISTÊNCIA, DESVIA PARA
VERIFICAÇÃO DAS CONDIÇÕES DOS EST. NÃO EXTREMOS.
NOP
GOTO MAIN
COND_INDE1:
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MOVF COMP_C24,W ; VERIFICAÇÃO DA CONDIÇÃO DE PARACOMPLETEZA.
SUBWF COMP_GCT1,W
BTFSS STATUS,0
GOTO EST_NEXT1 ; IMPOSSIBILIDADE DE SER PARACOMPLETO, DESVIA PARA
VERIFICAÇÃO DAS CONDIÇÕES DOS EST. NÃO EXTREMOS.
NOP
GOTO MAIN
*****************************************************************************************
DETERMINAÇÃO DOS ESTADOS LÓGICOS NÃO EXTREMOS - 1
*****************************************************************************************
DETERMINAÇÃO DAS SITUAÇÕES DE QUASE VERDADE TENDENDO AO INCONSISTENTE
E SITUAÇÃO DE INCONSISTENCIA TENDENDO AO VERDADEIRO.
;*****************************************************************************************
EST_NEXT1:
BTFSC GRAU_CERTH1,0 ; VERIFICA SE GC É POSITIVO.
GOTO SIT_TRES1 ; CASO NEGATIVO, DESVIA PARA SIT_TRES.
BTFSC GRAU_CONTH1,0 ; CASO POSITIVO, VERIFICA SE GCT É POSITIVO.
GOTO SIT_DOIS1 ; CASO NEGATIVO DESVIA PARA SIT_DOIS.
MOVF PARAM_C13,W ; CASO POSITIVO, VERIFICA SE GC < C1.
SUBWF GRAU_CERTL1,W
BTFSC STATUS,0
GOTO SIT_TRES1 ; CASO NEGATIVO, DESVIA PARA SIT_TRES.
MOVF PARAM_C13,W ; VERIFICA SE GCT < C3.
SUBWF GRAU_CONTL1,W
BTFSC STATUS,0
GOTO SIT_DOIS1 ; CASO NEGATIVO, DESVIA PARA SIT_DOIS.
MOVF GRAU_CONTL1,W ; CASO POSIVIVO, VERIFICA SE GC >= GCT.
SUBWF GRAU_CERTL1,W
BTFSS STATUS,0
GOTO INC_VER1
MOVLW B'10100001' ; CASO AFIRMATIVO, INDICA UMA SITUAÇÃO DE QUASE
VERDADE TENDENDO AO INCONSISTENTE.
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129
MOVWF PORTD
MOVLW B'10100001'
MOVWF PORTC
CALL ATRASO
GOTO MAIN
INC_VER1:
MOVLW B'10100001' ; CASO NEGATIVO, INDICA UMA SITUAÇÃO DE INCONSISTENTE
TENDENDO À VERDADE.
MOVWF PORTD
MOVLW B'10100001'
MOVWF PORTC
CALL ATRASO
GOTO MAIN
*****************************************************************************************
VERIFICAÇÃO DAS SITUAÇÕES DE QUASE VERDADE TENDENDO AO PARACOMPLETO
E DE PARACOMPLETO TENDENDO AO VERDADEIRO.
*****************************************************************************************
SIT_DOIS1:
MOVF PARAM_C13,W ; VERIFICAÇÃO SE GC < C1.
SUBWF GRAU_CERTL1,W
BTFSC STATUS,0
GOTO MAIN ; CASO NEGATIVO, RETORNA PARA UMA NOVA LEITURA.
MOVF COMP_C24,W
SUBWF COMP_GCT1,W ; CASO AFIRMATIVO, VERIFICA SE GCT > C4.
BTFSC STATUS,0
GOTO MAIN ; CASO NEGATIVO, RETORNA PARA UMA NOVA LEITURA.
MOVF COMP_GCT1,W
SUBWF GRAU_CERTL1,W ; CASO AFIRMATIVO, VERIFICA SE GC >= MÓDULO DE GCT.
BTFSS STATUS,0
GOTO IND_VER1
MOVLW B'00010001' ; CASO AFIRMATIVO, INDICA SIT. DE QUASE VERDADE
TENDENDO AO PARACOMPLETO.
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130
MOVWF PORTD
MOVLW B'00010001'
MOVWF PORTC
CALL ATRASO
GOTO MAIN
IND_VER1:
MOVLW B'00010010' ; CASO NEGATIVO, INDICA SITUAÇÃO DE PARACOMPLETO
TENDENDO AO VERDADEIRO.
MOVWF PORTD
MOVLW B'00010010'
MOVWF PORTC
CALL ATRASO
GOTO MAIN
*****************************************************************************************
VERIFICAÇÃO DAS SITUAÇÕES DE QUASE FALSO TENDENDO AO PARACOMPLETO
E DE PARACOMPLETO TENDENDO AO FALSO.
*****************************************************************************************
SIT_TRES1:
MOVF COMP_C24,W ; VERIFICA SE GC > C2.
SUBWF COMP_GC1,W
BTFSC STATUS,0
GOTO MAIN ; CASO NEGATIVO, RETORNA PARA UMA NOVA LEITURA.
BTFSS GRAU_CONTH1,0 ; CASO AFIRMATIVO, VERIFICA SE GCT <= 0.
GOTO SIT_QUATRO1 ; CASO NÃO SEJA, DESVIA PARA A SIT_QUATRO.
MOVF COMP_C24,W
SUBWF COMP_GCT1,W ; CASO SEJA, VERIFICA SE GCT > C4.
BTFSC STATUS,0
GOTO MAIN ; CASO NÃO SEJA, RETORNA PARA UMA NOVA LEITURA.
MOVF COMP_GCT1,W
SUBWF COMP_GC1,W ; CASO SEJA, VERIFICA SE ?GC? > ?GCT?.
BTFSS STATUS,0
GOTO IND_FAL1
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131
MOVLW B'00010001' ; CASO AFIRMATIVO, INDICA SITUAÇÃO DE QUASE FALSO
TENDENDO AO PARACOMPLETO.
MOVWF PORTD
MOVLW B'00010001'
MOVWF PORTC
CALL ATRASO
GOTO MAIN
IND_FAL1:
MOVLW B'00100001' ; CASO NEGATIVO, INDICA SITUAÇÃO DE PARACOMPLETO
TENDENDO AO FALSO.
MOVWF PORTD
MOVLW B'00100001'
MOVWF PORTC
CALL ATRASO
GOTO MAIN
*****************************************************************************************
VERIFICAÇÃO DAS SITUAÇÕES DE QUASE FALSO TENDENDO AO INCONSISTENTE OU
DE INCONSISTENTE TENDENDO AO FALSO.
*****************************************************************************************
SIT_QUATRO1:
MOVF PARAM_C13,W ; VERIFICA SE GCT < C3.
SUBWF GRAU_CONTL1,W
BTFSC STATUS,0
GOTO MAIN ; CASO NEGATIVO, RETORNA PARA UMA NOVA LEITURA.
MOVF GRAU_CONTL1,W
SUBWF COMP_GC1 ; CASO AFIRMATIVO, VERIFICA SE MÓDULO DE GC >= GCT.
BTFSS STATUS,0
GOTO INC_FAL1
MOVLW B'00100001' ; CASO AFIRMATIVO, INDICA SITUAÇÃO DE QUASE FALSO
TENDENDO AO INCONSISTENTE.
MOVWF PORTD
MOVLW B'00100001'
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132
MOVWF PORTC
CALL ATRASO
GOTO MAIN
INC_FAL1:
MOVLW B'00100001' ; CASO NEGATIVO, INDICA SITUAÇÃO DE INCONSISTÊNCIA
TENDENDO AO FALSO.
MOVWF PORTD
MOVLW B'00100001'
MOVWF PORTC
CALL ATRASO
GOTO MAIN
*********************************************************************
Os sinais enviados para as portas C e D fazem com que o robô Hefesto se
movimente para frente e para trás e também diminua ou aumente a velocidade de
deslocamento.
5.5. Testes
Com o objetivo de verificar a funcionalidade do robô Hefesto
executou-se testes num túnel com dimensões 1 x 0.60 m, construído para a passagem
do robô, foi colocado numa extremidade um aquecedor elétrico como fonte de
geração de calor, esse aquecedor gera um calor de 70
o
C aproximadamente. As figuras
5.4 e 5.5 mostra o ambiente construído para realização dos testes Os resultados estão
dispostos no quadro 5.1. Esses testes constituem-se basicamente por verificar o tempo
em segundos que o robô leva para recuar do foco de calor enquanto o robô se
locomove por um determinado ambiente.
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133
Figura 5.4 - Foto do robô Hefesto entrando no túnel
Figura 5.5 - Foto do robô Hefesto dentro do túnel
Quadro 5.1 - Quadro com resultado dos testes realizados.
Nº. Tempo (s) Resultado
Descrição
1 13 Com êxito
Avançou e retornou com sucesso
2 18 Com êxito
Avançou e retornou com sucesso
3 60 Falhou Não retornou, pois a placa de circuito impresso
aqueceu.
4 15 Com êxito
Avançou e retornou com sucesso
5 30 Com êxito
Avançou e retornou com sucesso, porém o tempo
de manobra dentro do túnel foi mais demorado.
6 +60 Falhou Não retornou ficando parado dentro do túnel.
Baseando-se nos tempos obtidos, conforme vimos no quadro 5.1, houve êxito
no funcionamento do robô nos tempo abaixo de 30 segundos, pois durante os testes
cujo tempo foi superior a 30 segundos, o seu funcionamento foi prejudicado pelo
aquecimento da placa do circuito, o que pode ser corrigido com o isolamento térmico
da placa.
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134
6. Conclusões
Neste trabalho propôs-se a construção de um robô móvel autônomo utilizando
sensores de temperatura aplicando a Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial Eτ.
Utilizou essa lógica, pois lógicas clássicas não são capazes de tratar dados
inconsistentes, incertos e paracompletos, informações essas que são correntes na
captura de sinais dos sensores. O Para-Analizador implementado no interior do
microcontrolador PIC16F877 foi capaz de gerenciar as atividades do robô de acordo
com as atividades programadas.
Os resultados e testes obtidos neste trabalho demonstram a importância da
utilização da Lógica Paraconsistente em projetos de robôs móveis autônomos e
controladores de processo, manipulando de forma eficiente dados que contenham
incertezas, inconsistências e paracompletezas. Conseguiu-se, assim, a implementação
de um robô móvel autônomo sem supervisão externa e com possibilidade de
navegação em ambiente não estruturado a um custo financeiro relativamente baixo,
com eficiência que julgamos boa.
Como estudos futuros, pode-se perfeitamente interagir mais de um tipo de
sensor com os sensores estudados neste trabalho, tais como sensores sonares, já
estudados por outros autores. Nesse caso, por exemplo, evitaria a colisão durante o
seu deslocamento. O projeto estudado neste trabalho vem ratificar o enorme potencial
que as Lógicas Não-clássicas (em particular as Lógica Paraconsistentes) possuem no
aperfeiçoamento das aplicações em Informática em geral, abrindo perspectivas de
investigações ulteriores importantes.
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135
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141
ANEXO A Programa Completo do Robô Hefesto
*********************************************************************
ERRORLEVEL -302 ; NÃO LISTA MENSAGENS DE ERRO DE BANCO (302).
LIST P=PIC16F877 ; MICROCONTROLADOR UTILIZADO.
#INCLUDE <P16F877.INC>
__CONFIG _CP_OFF & _WDT_OFF & _BODEN_OFF & _PWRTE_ON & _XT_OSC &
_WRT_ENABLE_ON & _LVP_OFF & _CPD_OFF
*********************************************************************
#DEFINE BANK0 BCF STATUS,RP0 ; SETA BANCO 0 DA MEMÓRIA.
#DEFINE BANK1 BSF STATUS,RP0 ; SETA BANCO 1 DA MEMÓRIA.
#DEFINE SAN0 PORTA,0 ; DEFINE O BIT RA0 COMO ENTRADA DE AN0.
#DEFINE SAN1 PORTA,1 ; DEFINE O BIT RA1 COMO ENTRADA DE AN1.
#DEFINE SAN2 PORTA,2 ; DEFINE O BIT RA2 COMO ENTRADA DE AN2.
#DEFINE V_REF PORTA,3 ; DEFINE O BIT RA3 VREF. (+).
#DEFINE SAN3 PORTA,5 ; DEFINE O BIT RA5 COMO ENTRADA DE AN3.
#DEFINE RB1 PORTB,1 ; DEFINE O BIT RB1 COMO ENTRADA.
#DEFINE RB2 PORTB,2 ; DEFINE O BIT RB2 COMO ENTRADA.
RESET EQU 0X000
*********************************************************************
CBLOCK 0X20 ; SELICIONA O 1º. ENDEREÇO DA MEMÓRIA DO USUÁRIO
PARAM_C13 ; REGISTRADOR DOS PARÂMETROS C1 E C3.
PARAM_C24 ; REGISTRADOR DOS PARÂMETROS C2 E C4.
PARAM_C12 ; REGISTRADOR DOS PARÂMETROS C1 E C2.
PARAM_C34 ; REGISTRADOR DOS PARÂMETROS C3 E C4.
CONV_AN0 ; REGISTRADOR SENSOR 1.
CONV_AN1 ; REGISTRADOR SENSOR 2.
CONV_AN2 ; REGISTRADOR SENSOR 3.
CONV_AN3 ; REGISTRADOR SENSOR 4.
MIR1 ; REGISTRADOR DO GRAU DE EVIDÊNCIA FAVORÁVEL RESULTANTE 1
MIR2 ; REGISTRADOR DO GRAU DE EVIDÊNCIA FAVORÁVEL RESULTANTE 2
LAR1 ; REGISTRADOR DO GRAU DE EVIDÊNCIA CONTRÁRIA RESULTANTE 1
LAR2 ; REGISTRADOR DO GRAU DE EVIDÊNCIA CONTRÁRIA RESULTANTE 2
SOMA_MIH1 ; REGISTRADOR DO BYTE ALTO DA SOMA (AN0 + AN2)
SOMA_MIL1 ; REGISTRADOR DO BYTE BAIXO DA SOMA (AN1 + AN3)
GRAU_CONTH1 ; REGISTRADOR DO BYTE ALTO DO GRAU DE CONTRADIÇÃO
GRAU_CONTL1 ; REGISTRADOR DO BYTE BAIXO DO GRAU DE CONTRADIÇÃO
GRAU_CERTH1 ; REGISTRADOR DO BYTE ALTO DO GRAU DE CERTEZA
GRAU_CERTL1 ; REGISTRADOR DO BYTE BAIXO DO GRAU DE CERTEZA
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142
SOMA_MIH2 ; REGISTRADOR DO BYTE ALTO DA SOMA (AN0 + AN1)
SOMA_MIL2 ; REGISTRADOR DO BYTE BAIXO DA SOMA (AN2 + AN3)
GRAU_CONTH2 ; REGISTRADOR DO BYTE ALTO DO GRAU DE CONTRADIÇÃO
GRAU_CONTL2 ; REGISTRADOR DO BYTE BAIXO DO GRAU DE CONTRADIÇÃO
GRAU_CERTH2 ; REGISTRADOR DO BYTE ALTO DO GRAU DE CERTEZA
GRAU_CERTL2 ; REGISTRADOR DO BYTE BAIXO DO GRAU DE CERTEZA
COMP_C24 ; REGISTRADOR DO COMPLEMENTO DOIS DE C2 E C4
COMP_C34 ; REGISTRADOR DO COMPLEMENTO DOIS DE C3 E C4
COMP_GC1 ; REGISTRADOR DO COMPLEMENTO DOIS DE GC
COMP_GCT1 ; REGISTRADOR DO COMPLEMENTO DOIS DE GCT
COMP_GC2 ; REGISTRADOR DO COMPLEMENTO DOIS DE GC
COMP_GCT2 ; REGISTRADOR DO COMPLEMENTO DOIS DE GCT
CONT1 ; REGISTRADOR TEMPORÁRIO DO CONTADOR 01.
CONT2 ; REGOSTRADPR TEMPORÁRIO DO CONTADOR 02.
CONT3 ; REGOSTRADPR TEMPORÁRIO DO CONTADOR 03.
ENDC
**********************************************************************************
ORG RESET ; ENDEREÇO INICIAL DE PROCESSAMENTO
GOTO INICIO
***********************************************************************************
ORG 0X04 ; ENDEREÇO INICIAL DE INTERRUPÇÃO
RETFIE ; RETORNA DA INTERRUPÇÃO
***********************************************************************************
INICIO
BANK1 ; ALTERA PARA O BANCO 1 DE MEMÓRIA.
BCF TRISE,4
MOVLW B'00000011' ; PROGRAMA O CONVERSOR.
MOVWF ADCON1
MOVLW B'00101111' ; DEFINE APENAS O BIT RA4 DA PORTA A COMO SAÍDA.
MOVWF TRISA
MOVLW B'00000110' ; CONFIGURA PORTA B COMO SAÍDA MENOS RB1 E RB2.
MOVWF TRISB
MOVLW B'00000000' ; DEFINE TODA PORTA D COMO SAÍDA.
MOVWF TRISD
MOVLW B'00000000' ; CONFIGURA TODA PORTA C COMA SAÍDA.
MOVWF TRISC
MOVLW B'10001000' ; HABILITA O PRESCALER PARA O WDT FAZENDO
MOVWF STATUS ; UMA RELAÇÃO DE 1:1 PARA O TMR0 (1us).
MOVLW B'00000000'
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143
MOVWF INTCON ; DEFINE TODAS AS INTERRUPÇÕES DESLIGADAS.
BANK0 ; RETORNA PARA O BANCO 0.
**********************************************************************************
CLRF PORTA ; LIMPA A PORTA A
CLRF PORTB ; LIMPA A PORTA B
CLRF PORTC ; LIMPA A PORTA C
CLRF PORTD ; LIMPA A PORTA D
***********************************************************************************
;PROGRAMA PRINCIPAL
***********************************************************************************
; CONVERSÃO DOS SINAIS ANALÓGICOS DE ENTRADA
MAIN:
CLRF SOMA_MIH1 ; LIMPA O REGISTRADOR SOMA_MIH.
CLRF SOMA_MIL1 ; LIMPA O REGISTRADOR SOMA_MIL.
CLRF GRAU_CONTH1 ; LIMPA O REGISTRADOR GRAU_CONTH.
CLRF GRAU_CONTL1 ; LIMPA O REGISTRADOR GRAU_CONTL.
CLRF GRAU_CERTH1 ; LIMPA O REGISTRADOR GRAU_CERTH.
CLRF GRAU_CERTL1 ; LIMPA O REGISTRADOR GRAU_CERTL.
CLRF SOMA_MIH2 ; LIMPA O REGISTRADOR SOMA_MIH.
CLRF SOMA_MIL2 ; LIMPA O REGISTRADOR SOMA_MIL.
CLRF GRAU_CONTH2 ; LIMPA O REGISTRADOR GRAU_CONTH.
CLRF GRAU_CONTL2 ; LIMPA O REGISTRADOR GRAU_CONTL.
CLRF GRAU_CERTH2 ; LIMPA O REGISTRADOR GRAU_CERTH.
CLRF GRAU_CERTL2 ; LIMPA O REGISTRADOR GRAU_CERTL.
CLRF STATUS ; LIMPA O REGISTRADOR DE FLAGS.
CLRF COMP_GC1 ; LIMPA O REGISTRADOR GC.
CLRF COMP_GCT1 ; LIMPA O REGISTRADOR GCT.
CLRF COMP_GC2 ; LIMPA O REGISTRADOR GC.
CLRF COMP_GCT2 ; LIMPA O REGISTRADOR GCT.
CLRF COMP_C24 ; LIMPA O REGISTRADOR C24.
CLRF COMP_C34 ; LIMPA O REGISTRADOR C34.
CLRF CONV_AN0 ; LIMPA O REGISTRADOR CONV_AN0.
CLRF CONV_AN1 ; LIMPA O REGISTRADOR CONV_AN1.
CLRF CONV_AN2 ; LIMPA O REGISTRADOR CONV_AN2.
CLRF CONV_AN3 ; LIMPA O REGISTRADOR CONV_AN3.
CLRF MIR1 ; LIMPA O REGISTRADOR MIR1.
CLRF MIR2 ; LIMPA O REGISTRADOR MIR1.
CLRF LAR1 ; LIMPA O REGISTRADOR LAR1.
CLRF LAR2 ; LIMPA O REGISTRADOR LAR2.
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144
**********************************************************************************
; VERIFICAÇÃO DA TEMPERATURA DE TRABALHO
; LEITURA DOS BITS RB1 E RB2 DA PORTA B.
**********************************************************************************
TEMP_701: ; CARREGAMENTO DOS PARÂMETROS PARA 70°C NOS
MOVLW 0x35 ; RESPECTIVOS REGISTRADORES.
MOVWF PARAM_C13
MOVLW 0x35
MOVWF PARAM_C24
MOVWF COMP_C24
COMF COMP_C24,F
INCF COMP_C24,F
**********************************************************************************
; LEITURA E CONVERSÃO DOS SINAIS ANALÓGICOS
**********************************************************************************
CONV_SEN:
AN0: MOVLW B'01000001' ; DEFINE AS CONDIÇÕES DE CONVERSÃO DO SENSOR 1.
MOVWF ADCON0
CALL ESPERA ; ESPERA PELA ESTABILIZAÇÃO DA DEFINIÇÃO.
BSF ADCON0,2
NOP
BTFSC ADCON0,2 ; VERIFICA SE JÁ OCORREU A CONVERSÃO.
GOTO $-1 ; CASO NEGATIVO, CONTINUA VERIFICANDO.
MOVF ADRESH,W
MOVWF CONV_AN0 ; CASO AFIRMATIVO, ARMAZENA AN0 EM CONV_AN0.
CALL ATRASO
AN1: MOVLW B'01001001' ; DEFINE AS CONDIÇÕES DE CONVERSÃO DO SENSOR 2.
MOVWF ADCON0
CALL ESPERA ; ESPERA PELA ESTABILIZAÇÃO DA DEFINIÇÃO.
BSF ADCON0,2 ; INICIA A CONVERSÃO DO SINAL DE ENTRADA.
NOP
BTFSC ADCON0,2 ; VERIFICA SE JÁ OCORREU A CONVERSÃO.
GOTO $-1 ; CASO NEGATIVO, CONTINUA VERIFICANDO.
MOVF ADRESH,W
MOVWF CONV_AN1 ; CASO AFIRMATIVO, ARMAZENA AN1 EM CONV_AN1.
COMF CONV_AN1,F ; EFETUA O COMPLEMENTO DE AN1.
CALL ATRASO
AN2: MOVLW B'01010001' ; DEFINE AS CONDIÇÕES DE CONVERSÃO DO SENSOR 3.
MOVWF ADCON0
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145
CALL ESPERA ; ESPERA PELA ESTABILIZAÇÃO DA DEFINIÇÃO.
BSF ADCON0,2
NOP
BTFSC ADCON0,2 ; VERIFICA SE JÁ OCORREU A CONVERSÃO.
GOTO $-1 ; CASO NEGATIVO, CONTINUA VERIFICANDO.
MOVF ADRESH,W
MOVWF CONV_AN2 ; CASO AFIRMATIVO, ARMAZENA AN2 EM CONV_AN2.
CALL ATRASO
AN3: MOVLW B'01100001' ; DEFINE AS CONDIÇÕES DE CONVERSÃO DO SENSOR 4.
MOVWF ADCON0
CALL ESPERA ; ESPERA PELA ESTABILIZAÇÃO DA DEFINIÇÃO.
BSF ADCON0,2 ; INICIA A CONVERSÃO DO SINAL DE ENTRADA.
NOP
BTFSC ADCON0,2 ; VERIFICA SE JÁ OCORREU A CONVERSÃO.
GOTO $-1 ; CASO NEGATIVO, CONTINUA VERIFICANDO.
MOVF ADRESH,W
MOVWF CONV_AN3 ; CASO AFIRMATIVO, ARMAZENA AN3 EM CONV_AN3.
COMF CONV_AN3,F ; EFETUA O COMPLEMENTO DE AN3.
CALL ATRASO
;**********************************************************************************
;DETERMINAÇÃO DO GRAU DE EVIDÊNCIA FAVORÁVEL E EVIDÊNCIA CONTRÁRIA
;RESULTANTE (MIR E LAR)
;**********************************************************************************
;GRAU DE EVIDENCIA FAVORAVEL E CONTRARIA 1
;**********************************************************************************
MOVF CONV_AN2,W ; DETERMINA O GRAU DE EVIDÊNCIA FAVORÁVEL RESULTANTE
(MIR1).
ANDWF CONV_AN0,W
MOVWF MIR1
MOVF CONV_AN3,W ; DETERMINA O GRAU DE EVIDÊNCIA CONTRÁRIA RESULTANTE
(LAR1).
ANDWF CONV_AN1,W
MOVWF LAR1
;**********************************************************************************
; DETERMINAÇÃO DO GRAU DE CONTRADIÇÃO 1 - GCT1 = (MIR1+LAR1)-1
;**********************************************************************************
MOVF LAR1,W ; ARMAZENA EM W O DADO LAR1.
ADDWF MIR1,W ; EFETUA A SOMA (MIR1+LAR1).
MOVWF SOMA_MIL1 ; ARMAZENA O RESULTADO EM SOMA_MIL1.
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146
BTFSS STATUS,0 ; VERIFICA SE HOUVE TRANSBORDO.
GOTO $+2 ; CASO NEGATIVO ARMAZENA W COM 0XFF.
INCF SOMA_MIH1,F ; CASO AFIRMATIVO, INCREMENTA SOMA_MIH1.
MOVLW 0xFF
SUBWF SOMA_MIL1,W ; DETERMINA GCT = (MIR1+LAR1)-1.
MOVWF GRAU_CONTL1 ; ARMAZENA O VALOR DE W EM GRAU_CONTL1.
BTFSC STATUS,0 ; VERIFICA SE HOUVE TRANSBORDO.
GOTO $+5
BTFSC SOMA_MIH1,0
GOTO $+2
INCF GRAU_CONTH1,F ; SE FOR NEGATIVO INCREMENTA GRAU_CONTH1.
MOVWF COMP_GCT1
COMF COMP_GCT1,F ; EFETUA O COMPLEMENTO DOIS DE GCT1.
INCF COMP_GCT1,F
;**********************************************************************************
; DETERMINAÇÃO DO GRAU DE CERTEZA 1 - GC1 = (MIR1 - LAR1)
;**********************************************************************************
MOVF LAR1,W
SUBWF MIR1,W ; DETERMINA GC1 = (MIR1 - LAR1).
MOVWF GRAU_CERTL1
BTFSS STATUS,0
INCF GRAU_CERTH1,F
MOVWF COMP_GC1
COMF COMP_GC1,F
INCF COMP_GC1,F
;**********************************************************************************
; DETERMINAÇÃO DOS ESTADOS LÓGICOS EXTREMOS 1
;**********************************************************************************
COND_VERD1:
BTFSC GRAU_CERTH1,0 ; VERIFICAÇÃO DA CONDIÇÃO DE VERDADE.
GOTO COND_FALS1 ; IMPOSSIBILIDADE DE SER VERDADE, DESVIA PARA
VERIFICAÇÃO DA CONDIÇÃO DE FALSIDADE.
MOVF PARAM_C13,W
SUBWF GRAU_CERTL1,W
BTFSS STATUS,0
GOTO COND_INCO1
MOVLW B'10100001' ; IMPOSSIBILIDADE DE SER VERDADE, DESVIA PARA
VERIFICAÇÃO DA CONDIÇÃO DE INCONSISTÊNCIA.
MOVWF PORTD
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147
MOVLW B'10100001'
MOVWF PORTC
CALL ATRASO
GOTO MAIN
COND_FALS1:
MOVF COMP_C24,W ; VERIFICAÇÃO DA CONDIÇÃO DE FALSIDADE.
SUBWF COMP_GC1,W
BTFSS STATUS,0
GOTO COND_INCO1
MOVLW B'10100010' ; IMPOSSIBILIDADE DE SER FALSO, DESVIA PARA VERIFICAÇÃO
DA CONDIÇÃO DE INCONSISTÊNCIA.
MOVWF PORTD
MOVLW B'10100010'
MOVWF PORTC
CALL ATRASO
GOTO MAIN
COND_INCO1:
BTFSC GRAU_CONTH1,0 ; VERIFICAÇÃO DA CONDIÇÃO DE INCONSISTÊNCIA.
GOTO COND_INDE1 ; IMPOSSIBILIDADE DE SER INCONSISTENTE, DESVIA PARA
VERIFICAÇÃO DA CONDIÇÃO DE PARACOMPLETEZA.
MOVF PARAM_C13,W
SUBWF GRAU_CONTL1,W
BTFSS STATUS,0
GOTO EST_NEXT1 ; IMPOSSIBILIDADE DE SER INCONSISTÊNCIA, DESVIA PARA
VERIFICAÇÃO DAS CONDIÇÕES DOS EST. NÃO EXTREMOS.
NOP
GOTO MAIN
COND_INDE1:
MOVF COMP_C24,W ; VERIFICAÇÃO DA CONDIÇÃO DE PARACOMPLETEZA.
SUBWF COMP_GCT1,W
BTFSS STATUS,0
GOTO EST_NEXT1 ; IMPOSSIBILIDADE DE SER PARACOMPLETO, DESVIA PARA
VERIFICAÇÃO DAS CONDIÇÕES DOS EST. NÃO EXTREMOS.
NOP
GOTO MAIN
;**********************************************************************************
; DETERMINAÇÃO DOS ESTADOS LÓGICOS NÃO EXTREMOS - 1
;**********************************************************************************
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; DETERMINAÇÃO DAS SITUAÇÕES DE QUASE VERDADE TENDENDO AO
;INCONSISTENTE E SITUAÇÃO DE INCONSISTENCIA TENDENDO AO VERDADEIRO.
;**********************************************************************************
EST_NEXT1:
BTFSC GRAU_CERTH1,0 ; VERIFICA SE GC É POSITIVO.
GOTO SIT_TRES1 ; CASO NEGATIVO, DESVIA PARA SIT_TRES.
BTFSC GRAU_CONTH1,0 ; CASO POSITIVO, VERIFICA SE GCT É POSITIVO.
GOTO SIT_DOIS1 ; CASO NEGATIVO DESVIA PARA SIT_DOIS.
MOVF PARAM_C13,W ; CASO POSITIVO, VERIFICA SE GC < C1.
SUBWF GRAU_CERTL1,W
BTFSC STATUS,0
GOTO SIT_TRES1 ; CASO NEGATIVO, DESVIA PARA SIT_TRES.
MOVF PARAM_C13,W ; VERIFICA SE GCT < C3.
SUBWF GRAU_CONTL1,W
BTFSC STATUS,0
GOTO SIT_DOIS1 ; CASO NEGATIVO, DESVIA PARA SIT_DOIS.
MOVF GRAU_CONTL1,W ; CASO POSIVIVO, VERIFICA SE GC >= GCT.
SUBWF GRAU_CERTL1,W
BTFSS STATUS,0
GOTO INC_VER1
MOVLW B'10100001' ; CASO AFIRMATIVO, INDICA UMA SITUAÇÃO DE QUASE
VERDADE TENDENDO AO INCONSISTENTE.
MOVWF PORTD
MOVLW B'10100001'
MOVWF PORTC
CALL ATRASO
GOTO MAIN
INC_VER1:
MOVLW B'10100001' ;CASO NEGATIVO, INDICA UMA SITUAÇÃO DE INCONSISTENTE
TENDENDO À VERDADE.
MOVWF PORTD
MOVLW B'10100001'
MOVWF PORTC
CALL ATRASO
GOTO MAIN
;**********************************************************************************
; VERIFICAÇÃO DAS SITUAÇÕES DE QUASE VERDADE TENDENDO AO PARACOMPLETO
; E DE PARACOMPLETO TENDENDO AO VERDADEIRO.
;**********************************************************************************
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SIT_DOIS1:
MOVF PARAM_C13,W ; VERIFICAÇÃO SE GC < C1.
SUBWF GRAU_CERTL1,W
BTFSC STATUS,0
GOTO MAIN ; CASO NEGATIVO, RETORNA PARA UMA NOVA LEITURA.
MOVF COMP_C24,W
SUBWF COMP_GCT1,W ; CASO AFIRMATIVO, VERIFICA SE GCT > C4.
BTFSC STATUS,0
GOTO MAIN ; CASO NEGATIVO, RETORNA PARA UMA NOVA LEITURA.
MOVF COMP_GCT1,W
SUBWF GRAU_CERTL1,W ; CASO AFIRMATIVO, VERIFICA SE GC >= MÓDULO DE GCT.
BTFSS STATUS,0
GOTO IND_VER1
MOVLW B'00010001' ; CASO AFIRMATIVO, INDICA SIT. DE QUASE VERDADE
TENDENDO AO PARACOMPLETO.
MOVWF PORTD
MOVLW B'00010001'
MOVWF PORTC
CALL ATRASO
GOTO MAIN
IND_VER1:
MOVLW B'00010010' ;CASO NEGATIVO, INDICA SITUAÇÃO DE PARACOMPLETO
TENDENDO AO VERDADEIRO.
MOVWF PORTD
MOVLW B'00010010'
MOVWF PORTC
CALL ATRASO
GOTO MAIN
;**********************************************************************************
; VERIFICAÇÃO DAS SITUAÇÕES DE QUASE FALSO TENDENDO AO PARACOMPLETO
; E DE PARACOMPLETO TENDENDO AO FALSO.
;**********************************************************************************
SIT_TRES1:
MOVF COMP_C24,W ; VERIFICA SE GC > C2.
SUBWF COMP_GC1,W
BTFSC STATUS,0
GOTO MAIN ; CASO NEGATIVO, RETORNA PARA UMA NOVA LEITURA.
BTFSS GRAU_CONTH1,0 ; CASO AFIRMATIVO, VERIFICA SE GCT <= 0.
GOTO SIT_QUATRO1 ; CASO NÃO SEJA, DESVIA PARA A SIT_QUATRO.
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MOVF COMP_C24,W
SUBWF COMP_GCT1,W ; CASO SEJA, VERIFICA SE GCT > C4.
BTFSC STATUS,0
GOTO MAIN ; CASO NÃO SEJA, RETORNA PARA UMA NOVA LEITURA.
MOVF COMP_GCT1,W
SUBWF COMP_GC1,W ; CASO SEJA, VERIFICA SE ?GC? > ?GCT?.
BTFSS STATUS,0
GOTO IND_FAL1
MOVLW B'00010001' ; CASO AFIRMATIVO, INDICA SITUAÇÃO DE QUASE FALSO
TENDENDO AO PARACOMPLETO.
MOVWF PORTD
MOVLW B'00010001'
MOVWF PORTC
CALL ATRASO
GOTO MAIN
IND_FAL1:
MOVLW B'00100001' ; CASO NEGATIVO, INDICA SITUAÇÃO DE PARACOMPLETO
TENDENDO AO FALSO.
MOVWF PORTD
MOVLW B'00100001'
MOVWF PORTC
CALL ATRASO
GOTO MAIN
;**********************************************************************************
; VERIFICAÇÃO DAS SITUAÇÕES DE QUASE FALSO TENDENDO AO INCONSISTENTE OU
; DE INCONSISTENTE TENDENDO AO FALSO.
;**********************************************************************************
SIT_QUATRO1:
MOVF PARAM_C13,W ; VERIFICA SE GCT < C3.
SUBWF GRAU_CONTL1,W
BTFSC STATUS,0
GOTO MAIN ; CASO NEGATIVO, RETORNA PARA UMA NOVA LEITURA.
MOVF GRAU_CONTL1,W
SUBWF COMP_GC1 ; CASO AFIRMATIVO, VERIFICA SE MÓDULO DE GC >= GCT.
BTFSS STATUS,0
GOTO INC_FAL1
MOVLW B'00100001' ; CASO AFIRMATIVO, INDICA SITUAÇÃO DE QUASE FALSO
TENDENDO AO INCONSISTENTE.
MOVWF PORTD
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MOVLW B'00100001'
MOVWF PORTC
CALL ATRASO
GOTO MAIN
INC_FAL1:
MOVLW B'00100001' ; CASO NEGATIVO, INDICA SITUAÇÃO DE INCONSISTÊNCIA
TENDENDO AO FALSO.
MOVWF PORTD
MOVLW B'00100001'
MOVWF PORTC
CALL ATRASO
;GOTO MAIN
;**********************************************************************************
; SUB-ROTINAS DE ATRASO
;**********************************************************************************
ESPERA:
MOVLW .02 ; SUB-ROTINA DE ATRASO PARA DEFINIÇÃO DOS VALORES DE
CONVERSÃO.
MOVWF CONT1
LOOP DECFSZ CONT1,F
GOTO LOOP
RETURN
ATRASO:
MOVLW .1 ; SUB-ROTINA DE ATRASO PARA DEFINIÇÃO DOS VALORES
CONVERTIDOS E CARREGADOS NOS REGISTRADORES.
MOVWF CONT2
LOOP1 DECFSZ CONT2,F
GOTO ATRASO1
RETURN
ATRASO1:
MOVLW .2
MOVWF CONT3
LOOP2 DECFSZ CONT3,F
GOTO LOOP2
GOTO LOOP1
END
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