Nucleo de um sistema de processamento de conhecimento em tempo real

Neste trabalho, desenvolve-se a especificação, implementação e validação de um sistema de processamento de conhecimento com vistas a aplicações em tempo real. Os sistemas de processamento de conhecimento vêm sendo largamente utilizados em sistemas de automação e controle, principalmente em casos onde o modelo que se tem para o processo ou é muito complicado, o que o torna intratável, não é conhecido, ou o mesmo tem seus parâmetros modificados com o passar do tempo. Apesar disso, pouco se tem feito para adequar os modelos existentes de processamento de conhecimento, aos requisitos de tempo real. Este trabalho tem por motivação dar uma contribuição neste sentido, Criando um procedimento de inferência mais eficiente, que não considere alguns aspectos de menor importância, não necessário sem aplicações de tempo real, e que acabam por pertubar o desempenho de tais sistemas quando o tempo real se faz uma necessidade. Desenvolveu-se um procedimento de inferência matricial, onde um conjunto de regras é transformado em duas matrizes distintas. Estas matrizes são então processadas por meio de operadores especiais, de modo a efetuar a inferência. Este procedimento permite a utilização de regras do tipo proposicional, de predicados de primeira ordem, regras nebulosas e fator de certeza. Permite também uma utilização híbrida entre termos de diferentes tipos. Além disso, desenvolveu-se dois procedimentos para manipulação de bases de regras do tipo matricial: o procedimento de expansão horizontal e o procedimento de compressão de uma base de regras, colocados de modo a aumentar o desempenho do procedimento. O procedimento é então discutido diante de algumas possíveis implementações computacionais, e é apresentado um exemplo da aplicação do procedimento, para o caso do controle supervisório de grupos de elevadore