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Air psychrometric properties are important in several areas of agricultural engineering, such as calculation of evaluation of the animal environment and air control in grain storage units.Due to their relevance and the complexity and the uncertainties in the use of psychrometric charts, the objective of this paper was to develop the software, PsyCalculator, which stands out for the automated function that allows presenting the data acquired through sensors and the respective psychrometric properties of the air, either in graph or tables. The automatic data acquisition system consists of a microcontroller that performs readings of sensors that measure the dry bulb temperature and another variable, which may be: wet bulb temperature, relative air humidity or dew point temperature. Then, the values are sent to the PsyCalculator software system. In addition to the values of dry bulb temperature, the software system presents wet bulb temperature and dew point temperature, values of saturation vapor pressure, vapor pressure, mixing ratio, specific volume, enthalpy and degree of saturation. Among the psychometric variables analyzed, the software developed in the study presented a maximum error of 2.14% for the calculation of dew point temperature. The developed software allows the automation of systems that depend on the psychrometric parameters in a friendly and precise fashion. THIS IS AN OPEN ACCESS ARTICLE UNDER THE CC BY LICENSE CREATIVE COMMON

O presente trabalho tem como objetivo propor um sistema de exclusão de regras e, consequentemente, a simplificação do modelo em sistemas fuzzy evolutivos. Tal simplificação tem alguns benefícios, podendo ser destacado, por exemplo, o trabalho de rotulação das regras por um especialista em sistemas não supervisionados e a explicação das regras obtidas. Para execução do trabalho foi considerado um algoritmo presente na literatura, ALMNo, com a adição do mecanismo de exclusão proposto. O mecanismo proposto utiliza a distância entre os centros das funções de pertinência das regras, normalizado pelo desvio padrão de uma janela deslizante com os últimos 10 dados analisados. A normalização visa detectar uma mudança no contexto dos dados, e, uma vez detectada a mudança, proporcionar uma maior generalização ao sistema. Isso se deve ao fato de que dados pertencentes a outra região do espaço gera um desvio padrão maior. Os resultados foram analisados comparando o algoritmo ALMNo original com o algoritmo ALMNo adicionado o mecanismo de exclusão. Resultados numéricos mostram que o mecanismo proposto é promissor, uma vez que reduziu o número de regras e manteve um nível competitivo de acurácia. Além disso, resultados de testes indicam que a definição dos parâmetros necessários não é algo decisivo para o sucesso do algoritmo.

Among the renewable energies sources, the solar have excelled from the others because its fast growning and global accept. But, photovoltaic systems have low efficiency and the cause is related with various variables, as temperature, irradiation, angle of the panels, and others. The implementation and operation of photovoltaic cells requires few controls one of them is, tracking the point of maximum potency of the panel (MPPT). This paper proposes an MPPT algorithm based on Fuzzy Logic. Fuzzy algorithms has its advantages like fast responses not dependent on variations in the system and no mathematical equations involved. The following simulations show us the fuzzy controller works efficiently. The proposed scheme was made using Matlab/Simulink. Resumo: Entre as fontes de energia renováveis existentes, a energia solar fotovoltaica tem se destacado pelo seu rápido crescimento e aceitação mundial. Entretanto, sistemas fotovoltaicos possuem baixa eficiência e seu rendimento está relacionado a vários fatores, como temperatura, irradiação, angulação dos painéis, entre outros. Assim, a implementação e operação eficiente de geradores fotovoltaicos requerem a utilização de um sistema Seguidor de Máxima Transferência de Potência-MPPT. Este trabalho propõe o desenvolvimento de um algoritmo MPPT baseado em lógica fuzzy, capaz de fazer com que o sistema opere no ponto de máxima potência mesmo sob condições variadas de trabalho, aumentando a eficiência. Um algoritmo fuzzy tem como vantagem a rápida respostaà variações nas condições do sistema e a não necessidade de modelagem matemática do sistema, como ocorre em outros métodos. Os resultados das simulações indicam que o controlador fuzzy opera de forma eficiente na manutenção da geração da máxima potência pelo sistema. O sistema proposto foi criado e analisado utilizando a ferramenta Matlab/Simulink.