Dissertação de Mestrado:
Ambiente de Aprendizagem em Automação Baseado em Sistemas Nebulosos

Jair Medeiros Junior

PEL
Orientador
Prof. Nival Nunes De Almeida , Doutor em Engenharia Elétrica, COPPE, UFRJ, 1997 - Currículo Lattesk
Coorientador
Prof. Luiz Biondi Neto , Doutor, UFRJ, Brasil, 2001 - Currículo Lattesk
Banca
* Prof. Nival Nunes De Almeida , Doutor em Engenharia Elétrica, COPPE, UFRJ, 1997 - Currículo Lattesk
* Prof. Luiz Biondi Neto , Doutor, UFRJ, Brasil, 2001 - Currículo Lattesk
* Profa. Maria Luiza Fernandes Velloso Currículo Lattesk
* Profa. Dra. Karla Tereza Figueiredo Leite - PUC-RJ
Data - hora da defesa
05/08/2011
Resumo
Esta dissertação trata de um estudo e o desenvolvimento de uma proposta de um ambiente de aprendizagem, para qualquer instituição de ensino superior, em três níveis de ensino da área de controle e automação: graduação, pós-graduação Lato Sensu e Stricto Sensu. Primeiramente, foram feitas visitas aos laboratórios em universidades e entrevistas com professores que ministram as disciplinas de controle e automação nos três níveis de aprendizagem. Foram constatadas virtudes e fragilidades metodológicas na questão da prática laboratorial em relação a aspectos industriais na área de engenharia elétrica de três instituições do Estado do Rio de Janeiro, sendo uma federal, uma estadual e outra privada. Posteriormente, foram analisados mecanismos e instrumentos necessários para interagir com modelos experimentais propostos nas entrevistas de maneira didática, para fins de constituir o ambiente de aprendizagem em automação, no qual foi eleito o LABVIEW como a interface mais favorável para aplicação de controles, mantendo uma analogia de cunho prático-industrial. A partir dessas análises foram sugeridos ainda elementos típicos de automação e três estudos de caso: um sistema térmico, um controle de velocidade de motores e um pêndulo invertido, por meio de controles simples e avançados como o controlador nebuloso, caracterizando-se pelo fortalecimento da atividade acadêmico-industrial. Palavras-chaves: Aprendizagem; Sistemas de controle; Automação industrial; Sistemas nebulosos.

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