Simplified Environment Control System For Prototype Vertical Farm

Farming is one of the fundamental inventions that promoted the flourishing or human species on planet earth. Since many centuries have past, this fundamental invention namely the conventional way of it has become reverse which is promoting extinction. Conventional farming has led to many unsustainable acts such as deforestation, heavy use of pesticides and insecticides, feces as fertilizers, open burning and creation of cities. These acts in turn backfired resulting in global warming, extreme climate change (drought, flood, hurricanes etc), exponential rise in human population resulting in consumption of resources over the replenishing rate, pollution of water sources, diseases spreading such as typhoid and cholera. The very main reason such occurrence is because of direct interaction of farming with nature. Farming is not a natural behavior of an ecosystem (Despommier, 2009). It is a creation of human beings to increase its survival rate. Hence in a simple mathematical equation, if we remove farming from nature and put it in a closed system which resembles the nature ecosystem, we can remove the potential unsustainable acts of farming. The concept of vertical farming is to remove the factor of farming from nature to undo the bad deeds before it is too late. This simplistic solution might seem like a dreamer’s solution and appear to be impractical due to its high costs. To prove that argument wrong, this research will show the latest breakthrough in the agriculture industry in growing plants in a building and too how far is a vertical farm concept farfetched? Thus, this research will be proposing to construct simplified miniature 3 storeys vertical farm system that uses hydroponic system and govern by an expert system using the methodology proposed by CLAE

Simplified Environment Control System For Prototype Vertical Farm

Farming is one of the fundamental inventions that promoted the flourishing or human species on planet earth. Since many centuries have past, this fundamental invention namely the conventional way of it has become reverse which is promoting extinction. Conventional farming has led to many unsustainable acts such as deforestation, heavy use of pesticides and insecticides, feces as fertilizers, open burning and creation of cities. These acts in turn backfired resulting in global warming, extreme climate change (drought, flood, hurricanes etc), exponential rise in human population resulting in consumption of resources over the replenishing rate, pollution of water sources, diseases spreading such as typhoid and cholera. The very main reason such occurrence is because of direct interaction of farming with nature. Farming is not a natural behavior of an ecosystem (Despommier, 2009). It is a creation of human beings to increase its survival rate. Hence in a simple mathematical equation, if we remove farming from nature and put it in a closed system which resembles the nature ecosystem, we can remove the potential unsustainable acts of farming. The concept of vertical farming is to remove the factor of farming from nature to undo the bad deeds before it is too late. This simplistic solution might seem like a dreamer’s solution and appear to be impractical due to its high costs. To prove that argument wrong, this research will show the latest breakthrough in the agriculture industry in growing plants in a building and too how far is a vertical farm concept farfetched? Thus, this research will be proposing to construct simplified miniature 3 storeys vertical farm system that uses hydroponic system and govern by an expert system using the methodology proposed by CLAE

Sintonia automatizada de ganhos de retroação de estados em sistemas de controle com o auxílio de redes neurais artificiais.

Este trabalho propõe uma metodologia para a sintonia de ganhos de sistemas de controle automático baseados em realimentação de estados. O objetivo da metodologia é encontrar de forma eficiente condições de sintonia que atendam aos requisitos de projeto previamente definidos. O cumprimento destes requisitos é quantificado objetivamente, através de índices de desempenho (custos), que avaliam os diferentes critérios de desempenho do sistema. Um conjunto inicial de ganhos de realimentação é obtido através da técnica LQR (Linear Quadratic Regulator), aplicada a um modelo simplificado do sistema de controle. Em seguida, para cada ganho de realimentação, é definido um fator multiplicador, ao qual são atribuídos valores discretizados dentro de um intervalo determinado, e então é gerada uma série de conjuntos de fatores multiplicadores, contendo todas as combinações possíveis entre esses valores. Os ganhos iniciais são multiplicados por cada um dos conjuntos de fatores multiplicadores, gerando uma série de conjuntos de ganhos de realimentação. Para cada um desses conjuntos de ganhos, realiza-se uma simulação com o modelo completo do sistema em malha fechada, e obtêm-se custos (índices de desempenho) correspondentes. Os conjuntos de ganhos e os respectivos custos associados são utilizados para o treinamento de uma rede neural do tipo MLP (multi-layer perceptron), que estimará as possíveis melhores soluções, que possuem os menores custos associados. Essas soluções são validadas por meio de novas simulações, utilizando o sistema completo e então, por fim, é escolhida a solução que melhor sintoniza o sistema. A metodologia é ilustrada com uma aplicação em um sistema de controle do tipo C* (“C-star”) controlando um modelo longitudinal linearizado de uma aeronave. Os resultados mostram que os requisitos de projeto são satisfatoriamente atendidos com um custo computacional bastante eficiente e promissor

Algoritmos genéticos para sintonia simultânea de múltiplos controladores em processos de refino

This work proposes the use of genetic algorithms to tuning decoupled controllers for multivariable systems for refine process. It is presented a new fitness function for genetic algorithm that considers both ITSE (Integral Time Squared Error) and minimum variance criteria. The proposed technique can be applied to tune different control architectures also including non-linear controllers to process presenting strong interactions among its variables. In order to demonstrate the performance of the proposed method, it is applied to three multivariable processes Wood-Berry Distillation Column, Isopropanol Distillation Column and Fluid Catalytic Cracking (FCC), with the use of PID (proportional-integralderivative) and PD-fuzzy decentralised controllers. This approach shows good performance and can be extend to different kinds of controllers and processes.Este trabalho apresenta uma metodologia de sintonia simultânea de controladores utilizados em um processo multivariável, através da utilização de algoritmos genéticos e sua aplicação em processos de refino. Propõe-se a utilização de uma função de avaliação do algoritmo genético composta por três parcelas considerando os critérios ITSE (Integral Time Squared Error) e de variância mínima para os sinais de saída e de controle. A metodologia pode ser aplicada na sintonia integrada de diferentes tipos de controladores, mesmo quando inseridos em processos que apresentam forte interação entre as variáveis. Para a validação da metodologia, foram utilizados os controladores PID (proporcional-integral-derivativo) e PD-nebuloso, aplicados sob arquitetura de controle descentralizado em três diferentes processos multivariáveis, Coluna de Destilação Wood- Berry, Coluna de Destilação de Isopropanol, e Fluid Catalytic Cracking (FCC) ou Processo de Craqueamento Catalítico em Leito Fluidizado. A metodologia apresenta bons resultados, podendo ser estendida a outros tipos de controladores e processos