Neste artigo são apresentados os resultados da aplicação da Lógica Paraconsistente Anotada com anotação de dois valores (LPA2v) em um controle de temperatura em malha fechada através de um Controlador Programável seguindo a Norma IEC 61131, que em seu item 7 preconiza o estudo de lógicas não-clássicas aplicadas a sistemas de controle, utilizando para tal os conceitos de modularidade e de reuso de código. A LPA2v é uma lógica não clássica que apresenta como principal propriedade a capacidade de tratar contradições. Quando interpretada em seu Reticulado Associado pode-se deduzir equações dos fundamentos da LPA2v, das quais são originados algoritmos para tratamento de sinais contraditórios. Seguindo as premissas da norma, foi utilizada a linguagem Texto Estruturado para a criação de um bloco funcional denominado de BF_Paracon, bloco esse baseado em um Algoritmo da LPA2v denominado de Para-Analisador. Essa implantação permite que todas as propriedades da lógica sejam utilizadas por um Controlador Programável em um controle de processos contínuos ou de manufatura contemplando as regras da Norma IEC 61131. Utilizado como elemento principal de controle, o bloco BF_Paracon foi implementado em um estudo comportamental da malha controlada pelo algoritmo da LPA2v comparado à um controle convencional PID apresentando as afinidades entre os dois tipos. O bloco apresenta o ajuste discreto da potência térmica fornecida a um forno por uma resistência de aquecimento a partir da seleção da intensidade de potência entre doze níveis possíveis. A temperatura varia em um ciclo de limitação típico de controles de malha fechada não lineares discretos na resposta de referência ao degrau. A relevância nos resultados desta pesquisa se destaca na implementação inédita do Algoritmo Para-Analisador através de um Controlador programável a partir da criação do bloco (BF_Paracon) que engloba características de uma lógica não-clássica, onde é demonstrado que a sua modularidade facilita a implementação de sistemas de controle de automação baseados em fundamentos da Lógica Paraconsistente, bem como permite a união de blocos que atuam em conjunto com lógicas clássicas e sistemas baseados em outras linguagens pertencentes a Norma (Ladder).

Este artigo apresenta um estudo de caso da aplicação de um Gateway (software utilizado para conectar dois ou mais sistemas) para integração de diferentes plataformas, em instituição de registro público, de âmbito estadual, levando em conta o grande investimento realizado em tecnologia, visando agilidade, inovação e principalmente segurança em transações. A escolha da instituição foi baseada na sua importância para o estado de São Paulo, no pioneirismo, investimento, estudo e melhorias contínuas nos serviços prestados a população.

A escolha do fornecedor de matérias-primas é uma decisão muito importante no dia a dia das empresas. Isto porque o valor gasto com aquisição de produtos ou serviços para a produção de um bem pode variar de 50 a 80% do total das receitas brutas. Dentre os fatores relevantes na escolha de um fornecedor de matérias-primas, a distância é um dos mais preponderantes. Este trabalho apresenta um sistema inteligente que foi desenvolvido especificamente para encontrar as menores distâncias geográficas na indústria automotiva, especificamente entre empresas montadoras de veículos e empresas fabricantes de autopeças e equipamentos. Os dados iniciais das empresas estavam em formato de arquivo-texto puro, sob o qual repousavam, inertes, informações importantes para auxiliar no processo de tomada de decisão sobre a escolha das fornecedoras. O único fator considerado na escolha das parceiras de produção, para este caso, foi a menor distância geográfica. Para obter as menores distâncias, foi desenvolvido um sistema inteligente que utiliza as bases do processo de KDD (Knowledge Discovery In Databases, ou Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados), em especial o Data Mining (Mineração de Dados). Os dados iniciais passaram por um processo de limpeza, depuração, redução de quantidade e preparação, até ser possível aplicar técnicas de mineração de dados, a fim de conseguir demonstrar a capacidade da ferramenta desenvolvida em extrair informações ricas para auxiliar no processo decisório para escolha de potenciais fornecedores, baseado na menor distância entre as empresas.

Este artigo consiste em apresentar um modelo de normalização, processamento e análise de dados referentes as medições elétricas e seus respectivos alarmes com auxílio dos algoritmos da Lógica Paraconsistente Anotada de dois valores (LPA2v), uma lógica não-clássica capaz de suportar sinais contraditórios. Os dados das medições elétricas e alarmes são obtidos através de subestações de transmissão e distribuição de energia elétrica, que consecutivamente são gravados em bases de dados específicas. Após isso, os dados são migrados para uma nova base de dados e normalizados para a aplicação da LPA. A Lógica Paraconsistente é aplicada utilizando o Algoritmo Para-Analisador, com objetivo de obter informações importantes como o tipo de ocorrência representada pelo Estado Lógico Resultante. A partir dessa aplicação, é possível compararmos os alarmes disparados com os estados lógicos resultantes obtidos durante a análise. Como resultado desta pesquisa, foi desenvolvido um sistema computacional chamado ParaLogike Data Alarm capaz de realizar análises paraconsistentes e detectar alarmes em banco de dados de subestações de transmissão e distribuição de energia elétrica.

A Lógica Paraconsistente Anotada – LPA é uma lógica não clássica, baseada em conceitos que permitem, sob certas condições, aceitar a contradição em seus fundamentos, sem invalidar as conclusões. Interpretações matemáticas em seu reticulado associado, possibilitam a obtenção de equações e construções de algoritmos, que formam redes de análise paraconsistentes eficientes, em tratar sinais simulando aprendizagem. O algoritmo utilizado nesta pesquisa, é denominado de Célula Neural Artificial Paraconsistente de aprendizagem (CNAPap), e foi criado a partir das equações baseadas em LPA. Com sinais padronizados repetidamente aplicados à sua entrada, a CNAPap é capaz de armazenar gradativamente estas informações, aumentando ou diminuindo seu nível de resposta na saída com variação assintótica, controlado por um Fator de Aprendizagem (FA). Para executar os testes, um conjunto de cinco CNAPaps formando uma Rede Neural Artificial Paraconsistente de aprendizagem (RNAPap), foi implementado em um microcontrolador ATMEGA 328p e vários ensaios foram realizados para validar o seu funcionamento, atuando no aprendizado por demonstração (LfD) em um Robô Manipulador. Considerando a frágil estrutura mecânica do Robô Manipulador, e dos dispositivos sensores adaptados para responder aos padrões, os resultados laboratoriais obtidos nos diversos testes apresentados foram satisfatórios, e o Sistema microprocessado construído respondeu de modo eficiente, onde os níveis de acertos, corresponderam entre 75% a 90%, em todas as etapas do método de LfD. Os resultados de estudos comparativos, mostraram que a RNAPap possui propriedades dinâmicas com capacidade de atuar, tanto no método de aprendizagem por demonstração, como no método de imitação.