Modelling of biomass and sugar accumulation processes of sugarcane by fuzzy systems

Este estudo objetiva identificar e ajustar um modelo nebuloso (Fuzzy) para a predição de um passo a frente dos processos de acumulação de biomassa e de açúcar da cana-de-açúcar com índices de erro inferiores aos obtidos pelo modelo QCANE. Os processos fisiológicos de acumulação da cana-de-açúcar são estudados para determinação dos fatores mais influentes a serem tratados no procedimento de identificação do modelo. Algumas técnicas de identificação disponíveis são estudadas e experimentos computacionais são realizados para selecionar e avaliar a representação matemática e a estrutura de modelo mais dequadas. Durante o procedimento de identificação procura-se obter modelo com o menor número de parâmetros possível, que permita ao usuário compreender de forma mais clara o resultado da simulação do modelo. Para estes processos são apresentados resultados para modelos contínuos, modelos ARX e modelos nebulosos discretos. A opção pela utilização dos modelos nebulosos para estes processos deve-se a expectativa confirmada de que esta estrutura matemática obtivesse um melhor desempenho nas predições utilizando uma quantidade reduzida de parâmetros. Os resultados computacionais indicam a obtenção de respostas mais precisas e exatas para os modelos nebulosos do que para o modelo QCANE, tido como o modelo mais preciso da literatura para estimação de acumulação de biomassa e de açúcar na cana-de-açúcar, em todos os aspectos desejados para este trabalhoThe aim of this master thesis is to identify and adjust a fuzzy model for the one step ahead prediction of the process of biomass and sugar accumulation of the sugarcane with a level of errors inferior to those gotten by the QCANE model. The physiological processes of accumulation in sugar cane are studied for determination of the most influent factors to be dealt within the procedure of model identification. Some available identification techniques are studied and computer experiments are done to select and evaluate the mathematical representation and the structure of a more suitable model. During the process of identification, the search is for a model with a smaller number of parameters, that allows the user to understand in a simple, clear way, the result of the simulation of the model. To these processes results for continuous, ARX and discrete fuzzy models are presented. The option for the use of the fuzzy model for these processes is due to confirmation of the expectation that this mathematical structure could have a better performance in the prediction using a reduced amount of parameters. The computer results indicate the obtention of more accurate and precise answers to the fuzzy models than to the QCANE model considered the most precise model from the literature in biomass and sugar accumulation of the sugar cane estimation according to all the aspects set for this wor