Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente - SBAI

Boas Vindas SBAI2021

SBA Sociedade Brasileira de Automática — 2021-10-20

Boas vindas da organização SBAI 2021.

Comissão Organizadora e Comitês Técnicos

SBA Sociedade Brasileira de Automática — 2021-10-20

Comissão organizadora e comitês técnicos por área.

Palestras, Painéis e Sessões Técnicas

SBA Sociedade Brasileira de Automática — 2021-10-20

Relação das palestras, painéis e sessões técnicas.

Modelagem dinâmica híbrida aplicada a pulverizadores agrícolas em barras com tecnologia de aplicação liga/desliga

Gabrielle A. Duarte — 2021-10-20

The traditional application of pesticides has been environmentalists and farmers concern. Therefore, the use of technologies can help in reducing the amount of product applied, which results in product savings and aggregate environmental impacts reduction. In order to study and better understand the problem, an experimental apparatus was developed with low-cost equipment for surveying parameters and behavior of spraying systems. In this context, this work addresses the dynamic modeling of a complete automated spraying system and the dynamic analysis involved.

Detecção de anomalias em ventiladores industriais via sinais de vibração

Gercilio C. Zuqui Jr. — 2021-10-20

Pelletizing furnaces require the use of high power fans to circulate the air in the different regions of the furnace, ensuring the efficiency of the pellet burning process and the use of energy. The failure of one of these fans results in a stop of the production process and economic losses. This work presents a contribution to support predictive maintenance routinely performed on this equipment. Vibration signals in rotating machinery are sensitive to many faults and are therefore widely used in diagnostic systems. From the speed and torque information of the fans and the vibration signals in the bearings collected at low sampling rates, it is possible to generate alarms that guide investigative actions, specifically in the equipment that exhibit anomalous behavior. Graphs with sliding windows allow checking trends in vibration increase, and are used to predict alarms in advance. The monitoring of two fans for four months, compared to inspection reports carried out in the same period showed the contribution that the proposed system can bring to reduce downtime and more rationally use the work of the maintenance teams.

Gestão de Relacionamentos em Ambientes da IoT Social: Uma Revisão Sistemática

Leandro Camargo — 2021-10-20

Observa-se o crescimento de cenários computacionais onde ocorre a integração de objetos conectados em uma perspectiva social no dia a dia das pessoas, eles oferecem serviços automatizados de forma mais oportuna, procurando reduzir o esforço cognitivo humano. Devido aos desafios ainda não superados neste cenário complexo, o presente estudo contribui com uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL) que compreende esforços de pesquisa voltados a aspectos da gestão de relacionamento em ambientes inteligentes. Assim, foram selecionados 439 artigos dos repositórios digitais ACM, IEEE e Scopus, dos quais 105 foram aceitos e outros 21 qualificados e discutidos. Dentre as contribuições da RSL realizada destaca-se uma sistematização envolvendo parâmetros de gestão em relacionamentos na SIoT.

Uma proposta à gestão de estacionamentos para cidades inteligentes

Leandro Camargo — 2021-10-20

Os veículos particulares desempenham um papel importante no transporte urbano global. O aumento constante da frota, associado à necessidade das pessoas buscarem vagas próximas ao seu destino, além do espaço limitado das regiões centrais, geram restrições em vagas de estacionamento. Estes fatores também contribuem para uma ausência de informações sobre as vagas nas diferentes regiões das cidades. Neste viés, o objetivo central deste trabalho é a proposição de uma solução tecnológica que ofereça uma interface amigável entre os sensores das cidades inteligentes e os cidadãos, contribuindo com a disseminação de informações referentes à disposição das vagas em estacionamentos. A contribuição adicional está na qualificação dos espaços públicos ao permitir que os usuários avaliem os aspectos ambientais da região, como limpeza, iluminação, segurança e horários de fluxo intenso.

Dimensionamento de frota no transporte de estéril por simulação dinâmica

Marcos V. A. F. Silva — 2021-10-20

Simulações dinâmicas têm sido aplicadas na indústria como ferramenta de suporte na tomada de decisões e ajustes operacionais. O presente trabalho apresenta um estudo de dimensionamento de frota para o transporte de estéril da mina de Brucutu, Vale S.A. Foram utilizadas informações reais da mina para desenvolver um simulador dinâmico que representasse aspectos físicos, disponibilidade e produtividade dos equipamentos que compõem o circuito. Os resultados das simulações definiram uma configuração de frota capaz de atender os requisitos da operação e aprimorar a taxa de ocupação dos equipamentos.

Calibração e validação de modelo dinâmico de circuito de flotação industrial

Mário V. P. Guimarães — 2021-10-20

Este trabalho apresenta a calibração e validação de um simulador dinâmico de um circuito completo de flotação industrial. O simulador, implementado no software IDEAS, reproduz os estágios rougher, cleaner, recleaner e scavenger do circuito de flotação de minério de ferro da usina de Conceição II, Vale S.A. O comportamento dinâmico do processo é descrito através de modelos fenomenológicos e considerações empíricas. Dados reais de balanço de massa e concentração mineral foram usados durante a calibração e validação do simulador. Os resultados indicam desempenho do circuito simulado muito próximo ao real, com erro relativo médio do teor de concentração do produto de cada estágio de 0,86%.

Unmanned Aerial Vehicle Position and Attitude Estimation Using Computer Vision

Mateus R. da Silva — 2021-10-20

This work proposes the computer vision application for the position and attitude estimation of an unmanned aerial vehicle (UAV) quadrotor navigating in an indoor Global Positioning System (GPS) denied environment. The system, composed of the quadrotor and one camera fixed outside the vehicle, was simulated in a 3D virtual environment. The results showed that computer vision improved the attitude and position estimation of the quadrotor.

Aplicação de Redes Neurais Artificiais com Tratamento de Erros via Z-Score em Sistemas de Distribuição de Energia Elétrica

Lucas Eduardo Silva Braga — 2021-10-20

Características de Sistemas de Distribuição de Energia Elétrica (SDEE), como carência de medição, requerem métodos de Estimação de Estados (EE) capazes de aferir o estado da rede elétrica com precisão satisfatória. Com isso, métodos têm sido propostos para estimadores de estados, incluindo Redes Neurais Artificiais (RNA), que são ferramentas de inteligência computacional capazes de processar dados com agilidade a fim de prover informação útil, como estimativas para variáveis de estado em um SDEE. Este potencial é investigado no presente trabalho, cuja aplicação proposta envolve uma RNA que fornece estimativas para as variáveis de tensão nodal em coordenadas polares, a partir de medidas disponíveis e pseudo-medidas. O trabalho inclui a aplicação do algoritmo Z-Score para detecção prévia de erros grosseiros nas medições, bem como para tratamento desses erros a fim de evitar perda na qualidade das estimativas obtidas.

Controle H-infinito por realimentação estática de saída combinando otimização evolutiva e formulações LMI

Lucas Santos Gonçalves — 2021-10-20

Linear matrix inequality formulations are an important tool to tackle both analysis as well synthesis of control systems, specially for uncertain systems represented by polytopic models. Linear matrix inequalities are applied with success to robust state-feedback control synthesis. On the other hand, robust static or dynamic output-feedback control synthesis are more complicated to formulate as a convex optimization problem. Two different strategies for obtaining LMI formulations for static output feedback control synthesis require the calculation of an initial gain or the choice of a matrix that affect the performance of the resulting controller or even the existence of a feasible solution. In this work we propose to select and apply an optimization algorithm to calculate the initial gain or matrix to obtain the optimal robust H-infinity control system. We present two case studies to demonstrate the advantage of combining optimization with LMI formulations.

Rastreamento de Trajetória de um Quadricóptero com Controle Robusto e Rede Neural Profunda

Paulo V. G. Simplício — 2021-10-20

Neste artigo, uma arquitetura de controle é proposta para o problema de rastreamento de trajetória de um quadricóptero sujeito a incertezas paramétricas e distúrbios de vento. A arquitetura proposta combina uma rede neural profunda com um regulador linear quadrático robusto (RLQR). Enquanto a primeira é responsável por modificar o sinal de referência enviado ao controlador com o objetivo de corrigir a trajetória do quadricóptero, o segundo lida com as incertezas paramétricas associadas ao modelo da aeronave. Um simulador 3D baseado no Gazebo foi utilizado para demonstrar o desempenho da arquitetura proposta em relação ao controlador proporcional-integral-derivativo (PID) e ao RLQR isolado, i.e. sem auxílio da rede neural.

Metodologia de Modelagem e Filtragem Baseada em Triangulação de Sensores para Rastreamento de Veículos Suborbitais

Arthur Medeiros Macedo — 2021-10-20

In order to track a suborbital vehicle, some tracking system are used. Tracking radar can be used for this purpose. This paper presents a method using triangulation of antennas other than radars, for estimating the position of the vehicle. The goal is to improve the capability of keeping tracking the vehicle, even in loss of signal scenarios. Also, a dynamic filter is proposed for improving the estimation accuracy, based on a fuzzy system identification. Simulations were performed to demonstrate the proposed methods in estimating a suborbital vehicle position.

Robust Static Output Feedback Stabilization of Linear Systems Using Dissipativity Theory

Valessa V. Viana — 2021-10-20

This paper deals with robust static output feedback (SOF) stabilization of linear time-invariant (LTI) systems with transient performance. The proposed approach considers uncertainties on the system matrices and does not impose any constraints on the output matrix. We use the definition of strict QSR-dissipativity to formulate new sufficient conditions in the form of linear matrix inequalities (LMIs) for asymptotic stabilization. One of the main advantages of the developed strategy is that it provides a solution for the static output feedback design in a non-interactive manner. Numerical examples highlight the effectiveness of the proposed approach.

Modelagem da previsão do volume de chamadas recebidas por um Call Center

Pedro Henrique da Silva Roque — 2021-10-20

Este trabalho apresenta uma comparação entre diversos modelos estatísticos clássicos (Suavização Exponencial Simples (SES), Holt, Holt-Wintes (HW), Autoregressivo (AR), Média Móvel (MA) e Autoregressivo de Média Móvel (ARMA)) e o modelo de rede neural recorrente Long Short Term Memory} (LSTM), na tarefa de realizar a previsão do volume de chamadas recebidas por um Call Center. A metodologia consistiu em obter os dados de um sistema de call center e dividi-los em partições de treino e teste usando um método estático e outro dinâmico. Em seguida, foi utilizado o método de validação cruzada Blocked Cross-Validation (CV-Bl) com 10 partições. Com base na metodologia aplicada no particionamento da base de dados, dois tipos modelos de previsão para cada método estatístico, chamados de modelos estático e dinâmico, foram desenvolvidos. Os modelos foram avaliados pela métrica root mean squared error (RMSE) normalizado. Os melhores resultados foram obtidos pelos modelos AR CV-Bl dinâmico (RMSE=14,7%), ARMA CV-Bl dinâmico (RMSE=15,2%) e LSTM (RMSE=15,4%).

Crop detection and individual nozzle simulation and activation using monocular vision

Henrique Gonçalves Andrade — 2021-10-20

This work brings the development of a perception system to crop detection and singlenozzle activation and simulation for a pesticide boom sprayer. The purpose is to embed thesystem on the agricultural machine to avoid the waste of pesticide by applying it only where isneeded, and therefore be less aggressive with the soil. The motivation was to use an advancedtechnology implemented simply, capable of being adopted by family farmers, with low cost andefficiency for the problem. Due to the proposal?s motivation to be viable for family farmers,there is a hardware cost limitation, such as the use of a single camera. The method adopted toimplement this is the use of simple hardware running computer vision software that implementscrop detection techniques and a trigger logic for the nozzles. The results showed that the proposalcan identify the crops and activate the nozzles individually, however, the processing time testshows that the algorithm needs an implementation improvement.

Aprendizado por Reforço Baseado em Modelo Markoviano para Alocação de Recursos em Sistema Multiportadora com Ondas Milimétricas

Daniel P. Q. Carneiro — 2021-10-20

In this article, a resource allocation algorithm based on reinforcement learning is presented for a multicarrier communication system considering multiple users, fading and multipath effects in a transmission assuming millimeter waves. To this end, it is proposed that the communication system can be described by a Markovian model represented by the states of the queue in the buffers and states of the channels. For the resource allocation algorithm in this work, we introduced a new reward functions used in the reinforcement learning Q-learning algorithm. The results obtained in the simulations show that the application of the proposed resource scheduling algorithm generally provides an improvement in the performance parameters of the considered communication system, such as an increase in its throughput and decrease of lost packets. Comparisons with variations of the Q-learning algorithm present in the literature are carried out, also showing that the use of the proposed reward function makes user scheduling and resource sharing more efficient.

Detecção de anomalias em poços de petróleo surgentes com stacked autoencoders

Rodrigo Scoralick Fontoura do Nascimento — 2021-10-20

The offshore Exploration and Production (E&P) is responsible for most of the oil and gas production in Brazil. Due to the high level of complexity in this industry, new technologies have been proposed over the past few years. The present work aimed at developing systems for fault detection in offshore oil production wells. The public domain 3W dataset was used and stacked autoencoders were implemented for dimensionality reduction. Measurements of five process variables were used as inputs for classification with examples from a single class. Isolation Forest and Support Vector Machines of a class were the techniques used to detect anomalies in the process, such as hydrate in the production line. The results were compared with other works in the literature, and an improvement of up to eighteen percent was observed. Moreover, the designed autoencoders were effective in dimensionality reduction, helping to find more parsimonious classifiers.

Sistema de controle distribuído para uma rede de turbinas eólicas offshore conectado por um link HVDC baseado em retificador de diodo

Danilo B. Herrera — 2021-10-20

This works presents a technique for the distributed control of the AC grid in offshore wind farms based on synchronous generators. This modular rectifier comprises one or more uncontrolled modules (such as diode rectifiers), and the proposed control technique allows the connection of the offshore wind farm to the grid onshore using a diode-based HVDC rectifier. Wind power supply systems receive a reactive power reference from an external central regulator to maintain the common frequency of the AC line. The proposed external control uses the control of commercial wind turbines. This method for controlling the voltage and frequency of the local offshore grid allows the operation of the HVDC link rectifiers. PSCAD® simulations are used to prove the technical feasibility of the control and the topology concept.

Uma solução baseada na internet dos veículos inteligentes para a vigilância metrológica de bombas de combustível

Pedro Andrade — 2021-10-20

O mercado de combustível para veículos possui uma demanda muito grande e envolve um volume financeiro significativo, sendo um grande alvo para fraudadores. Criminosos alteram as bombas de combustível com o objetivo de reduzir a quantidade entregue ao cliente. Nesse contexto, este trabalho propõe uma solução para a vigilância metrológica de empresas de abastecimento de combustível com base em sensores embutidos do veículo. Uma API Kotlin foi desenvolvida para coletar dados veiculares a partir de um leitor OBD-II (On-Board Diagnostics) que estabelece a comunicação entre o veículo e uma nuvem computacional estabelecida por um protótipo de aplicativo móvel (sistema operacional Android). A aplicação foi desenvolvida para detectar eventos de reabastecimento e informar ao usuário se o volume abastecido corresponde ao valor pago.

Planejamento da Expansão de Sistemas Elétricos de Transmissão via Algoritmo Genético com Estratégias de Diversidade

Pedro G. Lopes — 2021-10-20

O planejamento da expansão da transmissão (PET) configura um importante estudo dentre as diversas atividades realizadas em um sistema elétrico de potência. No entanto, solucionar o problema de otimização decorrente dos estudos PET para sistemas elétricos reais de grande porte é uma tarefa complexa, que envolve a análise de um grande espaço de soluções. Neste sentido, o presente trabalho propõe a investigação de estratégias de diversidade combinadas à metaheurística Algoritmo Genético (AG) para solução eficiente do problema PET. As técnicas Deterministic Crowding e K-means são utilizadas para criar diferentes versões do AG com diversidade populacional. Um sistema elétrico real e atual, que corresponde à região geoelétrica sul do Brasil, é utilizado para realizar os estudos de desempenho e analisar o emprego de diferentes estratégias de diversidade.

Uma proposta de sistema embarcado para contagem automatizada de cochonilhas de escama em laboratório

Josenalde B. Oliveira — 2021-10-20

Este trabalho apresenta resultados preliminares do desenvolvimento de um sistema embarcado para auxílio à identificação e contagem automatizada da cochonilha de escama (Diaspis echinocacti) em amostras de palma forrageira, em ambiente laboratorial. São utilizadas técnicas clássicas de processamento digital de imagens para segmentação e reconhecimento das cochonilhas na fase de terceiro ínstar, com acurácia aceitável frente ao reconhecimento visual por técnico de laboratório. A complexidade na diferenciação entre machos e fêmeas da cochonilha, bem como o desafio de classificar as diferentes fases de desenvolvimento apontam a necessidade de incorporar técnicas e frameworks de reconhecimento de objetos baseados em aprendizagem de máquina.

Preensão de objetos em 6D Utilizando Redes Neurais Convolucionais e Curvaturas

Daniel M. de Oliveira — 2021-10-20

Neste trabalho será apresentado um sistema de preensão em 6D utilizando redes neurais convolucionais e nuvem de pontos. A detecção do objeto e a estimação da sua pose em 6D é feita em imagem RGB utilizando uma rede neural convolucional, e a nuvem de pontos é utilizada para estimar a melhor pose 6D para realizar a preensão do objeto considerando as curvaturas na lateral do mesmo. A validação do sistema proposto foi feita em ambiente de simulação gazebo, utilizando os modelos 3D dos objetos disponibilizados pela base de dados utilizada na rede neural, o braço robótico UR5 e um sensor RGB-D.

Estimação do teor de óleos e graxas em água descartada no mar usando redes neurais recorrentes

José Marques Oliveira Júnior — 2021-10-20

Água produzida, em plataformas marítimas, é um dos efluentes recuperados de poços em conjunto com petróleo e gás natural, sendo o principal resíduo gerado nesse processo. O Teor de Óleos e Graxas (TOG) é considerado um dos principais parâmetros de controle do descarte de água produzida no mar, com limites diários e mensais definidos pela legislação vigente. A medição de TOG usada como referência pelo IBAMA é feita pelo método gravimétrico, SM 5520B, com amostras de água coletadas diariamente e enviadas para laboratório acreditado, que fornece os resultados após cerca de 20 dias a partir da data de amostragem. A necessidade de ações corretivas em caso de valores acima do limite tem motivado o uso de métodos alternativos que gerem estimativas com maior frequência. Neste trabalho, dois modelos baseados em redes neurais recorrentes são propostos para obter estimativas de TOG. Variáveis do processo de tratamento de água produzida, informações sobre produtos químicos utilizados e dados sobre produção diária de uma plataforma offshore foram coletados, tratados e utilizados para treinar, validar e testar esses modelos. A comparação entre o erro de estimativa desses modelos com os dos métodos existentes de estimação mostra a vantagem do uso dos modelos propostos.

Performance Analysis of Digital Filters Employed to Plants Electrical Signals

Mirella M. de O. Carneiro — 2021-10-20

Electrical signals are generated and transmitted through the plant in response to disturbances like leaf burning, touching, and luminosity. Moreover, the whole structure of the plant is informed almost instantly by these signals. Taking into consideration variation potentials (VPs), system potentials (SPs), and action potentials (APs), even if a small region of the plant has suffered a stimulus, the excitation is spread from the top of the stem to the roots, in either direction. By investigating the electrical signals of a specific plant, it is conceivable to elucidate the impact of external aspects (i.e., soil moisture, mechanical stress, thermal shock) in the plasma membrane potential, and identify the electrical response origin. Therefore, this project addresses a brief plant electrophysiology theory and a detailed performance analysis of digital filters to this application. The filters were tested by using ECG signals due to some characteristics similar to plants electrical signals. The most efficient one was chosen by considering two signal parameters. The filter project selected to be applied in this work can be used to various plants' electrical responses, making a few adjustments through MATLAB software.

Previsão do preço futuro de commodities agrícolas: um estudo para enriquecer séries temporais

Ivan J. Reis Filho — 2021-10-20

Products derived from corn and soy are consumed on a large scale in the world. Market price fluctuations have far-reaching effects on grain consumers, criteria and indices. Thus, the forecast of future grain and grain prices has attracted the attention of investments and agribusiness companies. Estimation, forecasting models use time series to predict future values. However, external factors can originate the data in time series, such as political events, improvement patterns and the foreign exchange market. This information is not explicit in time series data and can make it difficult to predict variable values. Textual data extracted from news, forums and social media can be a source of knowledge about external factors and potentially useful for weather forecasting models. Some studies present text mining techniques to combine textual data with time series. However, existing representations have limitations, such as the curse of dimensionality and ineffective attributes. In this sense, this work proposes representations of time series enriched with textual information. The results indicate that the methods used can be an alternative to improve the prediction performance in regression tasks.

Development of a Low Complexity System to Measure Electrical Signals in Plants

Mirella M. de O. Carneiro — 2021-10-20

Electrical signals are generated and transmitted through plants in response to stimuli caused by factors localized in the external environment. Furthermore, these signals allow the whole plant structure to be informed almost instantly. By analyzing the electrical responses of a specific plant, it is possible to describe the impact of external aspects, such as insect infestation and light quality, in the plasma membrane potential, and identify the electrical signal origin. This project presents useful digital filters and a system consisting of a signal conditioning circuit and another one for measuring environmental parameters. Besides, they can be applied to signals of various plants types. The environmental parameters acquiring circuit consists in using a microcontroller alongside five sensors, which have unique functions. These aspects have got to be measured since they may interfere with the plant's electrical response.

Identificação experimental do sistema de controle de pressão de óleo combustível em uma usina termelétrica a carvão

Nickson R. Tomé de Sousa — 2021-10-20

Por meio de uma abordagem de sistemas lineares com parâmetros variantes (do inglês, linear parameter varying-systems - LPV), este trabalho apresenta um estudo de identificação experimental utilizando dados reais de uma malha de controle de pressão de óleo combustível de uma usina termelétrica a carvão de 360 MW durante suas partidas. Para validação do modelo, foram utilizados dados coletados em uma segunda partida da mesma unidade geradora. Como resultado, são apresentadas as curvas de validação de um modelo LPV de entradas e saídas de segunda ordem com dependência polinomial de primeira ordem na variável de ajuste.

Detecção de Barras Interrompidas em Motores de Indução Através da Combinação entre o Algoritmo k-NN e um Método de Subespaços para Identificação

Raíssa R. da Silva — 2021-10-20

A construção de modelos matemáticos de máquinas de indução é um tema chave para o desenvolvimento industrial, tanto pelo crescente interesse no controle vetorial quanto para o monitoramento das condições de operação. Nesse contexto, os Métodos de Subespaços de Estados para Identificação de Sistemas apresentam-se como ferramentas eficientes para encontrar realizações mínimas de sistemas dinâmicos através de dados de entradas e saídas. Neste artigo é apresentada a aplicação do método combinado determinístico-estocástico para determinação dos estados e das matrizes de um modelo linear multivariável em espaço de estados que tem como entradas e saídas, respectivamente, as tensões e as correntes trifásicas de um motor de indução, utilizando apenas dados experimentais. Com as realizações encontradas, tanto para o motor em estado saudável quanto para uma barra do rotor interrompida, o algoritmo k-NN é aplicado aos Parâmetros de Markov dos modelos identificados para detectar a ocorrência ou não de falha. A acurácia dos resultados obtidos foi superior a 80%.

Arquitetura de sistema em nuvem para apoio à implantação de visão computacional em linhas de produção na Indústria 4.0

Carlos Diego F. de Almeida — 2021-10-20

Aplicações de Visão computacional na Indústria 4.0 vêm se tornando cada vez mais frequentes. Um desafio neste cenário é dispor de uma plataforma de suporte à implementação e implantação dessas aplicações. Este trabalho propõe uma arquitetura em nuvem para apoiar o processo de implantação de sistemas de visão computacional na indústria, dando suporte às fases de Data Ingestion, Model Training e Model Deployment de um Sistema de Inteligência Artificial. O sistema foi implementado utilizando-se o modelo de computação em nuvem Function-as-Service através da plataforma AWS e avaliado de acordo com o Desempenho; Disponibilidade; e Custo. Os resultados obtidos foram comparados e validados com arquiteturas clássicas, e a arquitetura proposta demonstrou-se uma abordagem atrativa e eficiente para a Indústria.

Implementação em Simulação de um Controlador PD para Rastreamento de Trajetória de Robôs Móveis Aplicados ao Futebol de Robôs

Henrique A. Ramos — 2021-10-20

This work addresses problems related to the control of non-holonomic two-wheel mobile robots with differential drive, whose objective is to play the role of football players within a match, that is, to defend and attack. To do this, it is first necessary to find mathematical representations that be able to describe the kinematic and dynamic characteristics of robots, and thus represent their linear and angular dynamics. As these models are SISO (Single Input Single Output), a PD type control will be tuned, so that the robot can quickly track any trajectory imposed on it, ensuring a desired dynamics during a robot football match. A computational simulation will be performed to validate the tuned controller for different types of trajectories.

Determinação do comportamento de bovinos de leite a pasto baseado em dados de localização GPS e ambientais

Ingrid do Nascimento Bezerra — 2021-10-20

Determinar o comportamento animal de maneira automatizada por meio de algoritmos de aprendizagem de máquina vem tornando-se cada vez mais comum no estudo do comportamento animal. O principal objetivo desta pesquisa é avaliar o desempenho dos classificadores Random Forest, Bagging e J48 na determinação do comportamento de bovinos de leite a pasto utilizando dados obtidos por sensores de posicionamento GPS e sensores ambientais. Os dados utilizados foram coletados de três novilhas da raça Girolando com peso médio de 300 Kg. A segmentação de variáveis foi aplicada a dados do GPS coletados dos 3 animais e forneciam a latitude e longitude por minuto de cada um deles. Na área de estudo foi instalada uma mini estação meteorológica para registro das variáveis ambientais. Para avaliação dos classificadores utilizou-se o Weka Toolkit 3.8.5. Foram consideradas três classes de comportamento: comendo, ruminando e ócio. Para as análises foi utilizado o método de tentativa e erro onde as variáveis ambientais de temperatura de bulbo seco no pasto e à sombra, umidade relativa no pasto e à sombra, temperatura de globo negro à sombra, temperatura do ponto de orvalho à sombra, classe, posição e local foram sendo removidas de forma individual até que fosse observada uma melhor acurácia na classificação dos comportamentos. Para avaliação foi utilizado o método de cross-validantion com 10 folds. O Random Forest e o Bagging apresentaram desempenho semelhante com uma acurácia de 70,83%, enquanto o J48 apresentou uma acurácia de 65,1%.

Diagnóstico de Falhas em Máquinas de Indução Via Imagens Térmicas Utilizando Redes Neurais Convolucionais

Jonathan dos Santos Cruz — 2021-10-20

In this article, an algorithm combining the Region of Interest identification technique and a Convolutional Neural Network model to diagnose faults in an induction motor is introduced. The algorithm developed in PYTHON on the Google Colab platform was applied to classify 10 different failure modes and the healthy operation of an induction motor, presenting a classification accuracy superior than the Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine and K - Nearest Neighbors.

Análise de dados da Uber: um novo olhar sobre a habitabilidade e a mobilidade urbana

Gisliany Alves — 2021-10-20

In 2016, the UN defined policies to foster the Sustainable Development Goals, whose implementation depends on the supervision of indicators. In this scenario, liveability is a dimension that can be monitored by indicators for that purpose, as it combines fundamental attributes of sustainable development. However, the lack of consistent and up-to-date data makes this monitoring difficult, mainly in developing and less developed countries. Hence, as a contribution to this field, this work proposes a liveability indicator that combines traditional population-based data, namely the population census, and alternative sources, such as data from Uber. For estimating the indicator, data from Uber rides, precisely the Estimated Time to Arrive, were combined with classic socioeconomic indicators. The methodology includes Factor Analysis (FA), Exploratory Data Analysis (EDA), Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA) and Regression Analysis. Among the main results, there was a spatial variation of Uber services and the liveability indicator. One of the main conclusions is that non-traditional data, such as those from the Uber platform, can describe social and mobility inequalities between different regions of the same city.

Controle Extremal com Atrasos Incertos

Wilton dos Santos de Freitas — 2021-10-20

O presente artigo propõe a otimização em tempo real via busca extremal pelo Método de Newton em tempo real de mapeamentos não-lineares com atrasos incertos. As incertezas no atraso são compensadas através de preditores que utilizam estimativas médias dos sinais de gradiente e Hessiana. São mostradas condições necessárias para robustez a pequenas incertezas no atraso do sistema de Controle Extremal proposto com realimentação preditiva. A estabilidade local e a convergência exponencial para uma pequena vizinhança do ponto de extremo desconhecido podem ainda ser garantidas. Um exemplo de simulação numérica é apresentado para ilustrar o desempenho do esquema preditor para compensação de atrasos desconhecidos.

Uma abordagem não supervisionada para modelagem e análise do comportamento de motoristas

Marianne Silva — 2021-10-20

O crescimento da população e das atividades urbanas proporciona o surgimento de problemas nos sistemas urbanos, como congestionamentos, aumento do tráfego, acidentes automobilísticos, entre outros, afetando a Mobilidade Urbana. Assim, sabe-se que um dos principais vilões são os veículos e que soluções tradicionais não são mais eficazes para solucionar o problema, necessitando de soluções tecnológicas. Diante disso, o objetivo desse trabalho é propor uma abordagem para ser suportada pela mobilidade urbana com o intuito de identificar anomalias nas pavimentações, bem como estabelecer o comportamento do motorista, por meio de algoritmos não supervisionados. Além disso, um estudo de caso foi realizado na cidade de Natal. Como resultado, foi verificado que é possível identificar como os motoristas trafegam sob vias com anomalias como pavimentos irregulares, redutores de velocidade, faixa de pedestres elevadas e buracos.

Desenvolvimento de um Classificador Inteligente para Variações de Tensão de Curta Duração

Gabriel Humberto Andrade Freitas — 2021-10-20

Nowadays, keep Power Quality (PQ) has become a necessary factor in many social and economic environments, becoming a concern not only of engineers and regulatory agencies, but also of system agents, consumers and companies. Besides, the power quality disturbances presence it´s more often due to the addition of new kinds of loads in the electric system, those with non-linear features, from converters, new kinds of generation (photovoltaic and eolic), etc. In this bias, the developed work presents an identification and classification method for the PQ issues using an Artificial Neural Network (ANN) Multilayer Perceptron (MLP); whose inputs are a reduced set of electrical features extracted from these signal´s samples. The system, trained and validated, presented an excellent classification performance for four signal patterns (reference signal plus three disturbances) using five attributes as inputs.

Controladores por modo deslizante para a umidade do solo modelado por equação diferencial parcial parabólica não-linear

Jose Luis Huayanay Villar — 2021-10-20

O controle por modo deslizante (SMC) é aplicado para regular o conteúdo da água no solo tendo-se em vista a irrigação de precisão. A dinâmica da infiltração da água em meio poroso (solo) é modelada pela equação de Richards, que é uma equação diferencial parcial (EDP) parabólica não-linear. Dois objetivos de controle são considerados: o controle da umidade média e o controle do conteúdo de água em uma profundidade especificada no solo. Para isto, são propostas estratégias SMC, destacando-se o uso de um controlador com ações proporcional e integral conectado em cascata para o caso de sensor e atuador não colocados. Os resultados de simulações indicam o excelente desempenho desses sistemas de controle e a rejeição de perturbações externas causadas pela evaporação da água ou chuva.

Medição Da Velocidade De Escoamento De Vento Em Um Túnel De Vento De Circuito Fechado Utilizando Dois Sensores Em Duplo Range

Matheus Victor Ramos dos Anjos — 2021-10-20

In a Closed Circuit Wind Tunnel, the measurement of the wind flow velocity is performed using a Pitot Tube associated with two pressure sensors. A typical instrumentation problem is, for speeds below 10 m/s (an important range for many aerodynamic tests), pressure sensors lose the capacity to provide adequate measures for the speed control of the tunnel. This work aims to relate the possible causes associated with the low precision and accuracy of the system in the mentioned range, to improve the measurement. A measurement using two sensors operating in series, i.e., in a split range is proposed, switching from one sensor to another smoothly. In the end, it is presented the identified problems with the new sensor installed, considering its dynamic and static behavior, relating them to the observed impacts regarding the chosen transition methods.

Detecção em tempo real do pop do café durante a torrefação

Rennan A. Cardoso — 2021-10-20

The sounds emitted by the popping coffee (popping coffee beans also called textit pop) during the roasting can be used to assist the control of the roasting process of the same. A pop detection system is designed to operate on small horizontal rotary drum roasters in real

ESTIMAÇÃO DE ÍNDICE DE CLARIDADE UTILIZANDO OS ALGORITMOS k-NN E k-NN RECURSIVO

Guilherme Santos Martins — 2021-10-20

Com o aumento da penetração da energia solar nos sistemas de energia elétrica, é necessário prever a radiação solar futura. Com isso, é possível prever a capacidade de geração de energia solar, permitindo um agendamento preciso para as demais fontes. Neste trabalho, são apresentados dois métodos para predição de índice de claridade, que está relacionado à radiação solar. O primeiro realiza o algoritmo de regressão k-Nearest Neighbours (k-NN) para previsão de séries temporais usando uma abordagem mais usual, em que o conjunto de dados de treinamento permanece constante. Na segunda abordagem, proposta pelos autores, o conjunto de dados de treinamento é atualizado recursivamente. Os métodos foram implementados em MatLab\textsuperscript{\textregistered} e comparados para previsões de curto e longo prazo. Os resultados ilustram que a abordagem proposta pelos autores obteve resultados melhores se comparados aos do método usualmente utilizado na literatura.

Indústria 4.0 na Redução de Filas de Trens para Carregamento de Minério de Ferro

Lucas Luz da Costa Vieira — 2021-10-20

Um dos maiores desafios atuais para empresas ferroviárias de logística é ter previsão do tempo de carga e a consequente redução da geração de filas. Dentre os impactos causados podemos destacar o consumo de combustível, a indisponibilidade da composição e gastos homem/hora. Este trabalho descreve um sistema para realizar a rastreabilidade de trens durante o carregamento de minério de ferro. O sistema proposto tem o intuito de gerar melhor previsibilidade de término de carga, o que permite a redução de filas de trens vazios. O estudo prevê a utilização de sensores a laser, rede Mesh para comunicação em locais sem acesso à rede, microcontroladores para processamento e um site para acesso às informações online em tempo real via Internet.

Investigação Experimental do uso de Fios de Nitinol para Controle de Vibrações em Rotores Flexíveis

Eduardo Preto — 2021-10-20

Rotating systems are subject to vibrations due to the presence of external or internal sources and this causes damage to the health of the equipment and tends to generate high maintenance costs. As an alternative to solve this type of problem, vibration attenuators can be used, allowing the equipment to work safely. Currently, several attenuation methods have been investigated for monitoring the functioning of mechanical structures, especially compact attenuating systems, such as, for example, those that use shape memory alloys. In this context, the present work presents the passive control of vibrations of a flexible rotor using nitinol wires heated by electric current. The displacements of the bearing in which the wires act are analyzed for different heating temperatures and compared to the rotor without the actuator. By analyzing the experimental results, we note the efficiency in reducing the amplitude, in addition to changing the natural frequency, making the safer system.

Preditor de Smith Baseado em Receptâncias para Sistemas de Segunda Ordem com Atraso e Compensação de Zona Morta

André J. J. Duarte — 2021-10-20

Nonlinearities such as dead zone and time delay are, in general, present in real physical systems. They have several adverse effects, affecting the performance of control systems, which can lead to instability. In this context, the objective of this work is to present a second order systems control strategy based on a filtered Smith predictor approach for time delay compensation, including dead zone compensation using inverse function in system state feedback, using receptance approach at the frequency domain. Such proposal uses a filtered prediction error that considers the effects of these non-linearities, and can be applied to mitigate the undesired effect of weakly damped eigenvalues. A numerical experiment is presented to illustrate the effectiveness of the proposed approach.

Realidade aumentada na criação de tutoriais para a Indústria 4.0

Rodrigo José de Paiva — 2021-10-20

Realidade Aumentada (AR - Augmented Reality) consiste no processo de inserir objetos 3D virtuais à imagem capturada por dispositivos como smartphones, tablets ou óculos de realidade aumentada (chamados de ARglasses). A literatura apresenta vários trabalhos que descrevem aplicações que fazem a utilização de Realidade Aumentada como interface amigável para fornecer informações de como executar determinados processos de montagem e manutenção de produtos e equipamentos na indústria. Basicamente, essas aplicações exibem objetos em três dimensões que indicam a sequência de tarefas a serem realizadas para conclusão do processo. Entretanto, tais trabalhos exigem a reinstalação dos aplicativos nesses dispositivos para que alterações (como correção de erros e inclusão de novas tarefas) possam ser incorporadas. O presente trabalho propõe um sistema que facilita alterações nos objetos virtuais exibidos em cenas de Realidade Aumentada utilizadas em tutoriais para a Industria 4.0. Ele evita atualizações constantes no aplicativo do dispositivo com Realidade Aumentada e facilita a criação de novos tutoriais. Experimentos mostram que um pequeno atraso na exibição dos objetos 3D, mas que não compromete significantemente o desempenho do sistema.

Gateway LoRaWAN com Conexão OPC UA para Dispositivos IoT Industriais

Angelo Guimarães Silva — 2021-10-20

This article presents the integration of a long-range wireless sensor network, using LoRa technology, the LoRaWAN protocol and an OPC TCP network with the OPC UA standard. This proposal allows the creation of cyber-physical spaces where all elements can communicate in a secure, adaptable and scalable way, offering a IIoT (Industrial Internet of Things) connectivity solution, useful for Industry 4.0. Due to the specificities of each protocol (LoRa, LoRaWAN and OPC UA), developments in hardware, firmware and software are presented with the objective of obtaining an integrated solution capable of providing data from a LoRaWAN network directly to an HMI, using the OPC UA standard. Details of the embedded electronic system developed for the LoRa sensor nodes are presented. The implementation steps of the LoRaWAN - OPC UA Gateway, based on the OpenWrt system are also presented. Finally, the test results of the developed LoRa sensor nodes are discussed, as well as the integration with a SCADA operation interface, demonstrating the feasibility of the proposed integration.

Monitoring the Behavior of Cattle through Wireless Sensor Networks

Yuri das Neves Valadão — 2021-10-20

Cattle monitoring is an important demand in precision livestock and crossbreed quality control. Previous studies and products have been proposed to approach this problem, although several factors pose challenges for real-time data acquisition and analysis. In this work, we present a proof of concept prototype for a cattle crossbreed monitoring system based on wireless sensor networks. The hardware implementation, the sensor data acquisition system and the field tests are described in detail. Supervised machine learning algorithms are applied for copulation detection and the classification metrics show that some of the proposed models have good sensitivity, suggesting promising directions for future steps and optimization.

Controle de Nível da Câmara em Britador Cônico

Patrícia G. M. Meireles — 2021-10-20

A operação de britagem desempenha um importante papel para a indústria de mineração. Obter o desempenho ótimo e descobrir os pontos de estrangulamento da planta são alguns dos alvos. O aumento na eficiência do britador ocorre à medida que o nível da cavidade de britagem é aumentado. Assim, o objetivo deste trabalho é desenvolver um sistema de controle para o nível da câmara do britador. Trata-se de uma ocorrência comum na indústria, os britadores funcionarem com o nível dos silos abaixo do desejado, acarretando problemas de produtividade. Para o controle foi utilizado como base de dados o nível, a taxa de variação de entrada e a saída do britador e, consequentemente, a velocidade do alimentador de correia e a regulagem da abertura da posição fechada (APF), visando maximizar a eficiência da produção. Foram empregados também estimadores de estados para filtrar ruídos na medição e para estimar valores em caso de falha da medição pelo sensor.

Modelos de programação linear para o planejamento do deslocamento de bobinas em uma fábrica de tubos flexíveis

Letícia D. Cruz — 2021-10-20

Em uma fábrica de tubos flexíveis, os tubos são armazenados em bobinas, que são deslocadas com o auxílio de pontes rolantes. Bobinas específicas devem ser posicionadas em locais pré-determinados de modo que máquinas possam executar a construção dos tubos. Como o espaço físico e o alcance das pontes rolantes é limitado, existem diversas restrições para o deslocamento das bobinas. Nesse contexto esse trabalho propõe dois modelos de programação linear onde, dada a configuração inicial da planta e o planejamento, é construída uma lista de movimentos otimizada para o deslocamento das bobinas. Os objetivos considerados são a minimização do atraso, a maximização do adiantamento e a minimização da quantidade de movimentos. No primeiro modelo os objetivos são tratados simultaneamente enquanto o segundo é divido em duas etapas sequenciais. Os modelos propostos são comparados entre si de acordo com o tempo de execução e os valores obtidos de adiantamento e atraso, demonstrando que o modelo com duas etapas sequenciais obtém melhores resultados.

A data-driven method for Fault Detection and Diagnosis in Air Handling Units

David P. Azevedo — 2021-10-20

Air Handling Units (AHUs) are essential refrigeration equipment to provide thermal comfort in buildings and commercial establishments. However, the maintenance strategies adopted for AHUs have low efficiency. In addition to the higher energy consumption, an AHU with a high degradation level has a higher probability of presenting a failure event. Many establishments already have both the automation and the sensors needed to benefit from the data generated by the air handling systems. A fault detection and diagnosis (FDD) method can benefit from these data in order to identify inefficiencies in AHUs, allowing the implementation of an efficient maintenance strategy. This paper presents a data-driven method that uses Artificial Neural Networks with the Random Forest algorithm to identify the operation condition of AHUs, to alert the operator in case of a failure event. The results observed in numerical experiments show an accuracy of 99.3% and a computed F1-score of 0.983. The model was tested with out-of-sample data and the results kept satisfactory.

Input Design and Recommendations for the Identification of Hysteretic NARX Models

Lucas A. Tavares — 2021-10-20

This paper deals with important aspects in the identification of Nonlinear AutoRegressive models with eXogenous inputs (NARX), with a particular attention for hysteresis. The main contribution is a mathematical formulation for the design of excitation inputs that can preserve the frequencies of interest and force the system to achieve different operating points. Other important contribution is the discussion about the influence of some identification meta-parameters and structural constraints under the predictive performance of NARX models in the hysteretic context. The identification procedure is illustrated with two numerical examples and one experimental, a pneumatic valve with hysteresis-type nonlinearity. For each example, a NARX model is identified using classical methods. Due to their simplicity, these models are promising for applications and they will be used for nonlinearity compensation in future works.

Arquiteturas de Redes Neurais Convolucionais para Identificação de Pneumonia e COVID-19 em Raios X de Tórax

Daniel Henrique Comério — 2021-10-20

This work compares architectures of convolutional neural networks for the identification of pneumonia and COVID-19 in chest X-rays. The models considered in the evaluation were ResNet-50, MobileNet-v2, Inception-v3, and EfficientNet-B2, besides ensembles built using these neural networks. We also propose and evaluate a preprocessing technique to reduce variations in the images. Experimental results show that MobileNet-v2 achieves the highest individual performance with accuracy of 94.03%, precision of 94.59%, recall of 91.91%, and f1-score of 91.55%. The ensemble with highest performance achieved accuracy of 96.00%, precision of 94.61%, recall of 95.53%, and f1-score of 95.04%. Integrated gradients analyses showed that models focus on regions that make sense when performing the predictions.

A New Approach for Bearing Condition Monitoring and Damage Detection Using Machine Learning Algorithms

André da Silva Barcelos — 2021-10-20

Bearing condition monitoring (BCM) and damage identification are usually performed by vibration-based signals and supervised learning algorithms. However, this approach is impractical in many industrial facilities because some industrial motors are unable to provide access to vibration-based signals or they are prevented from performing their functions under damaged conditions. In this context, this work employs a density-based and fractal approach to extract features from current-based signals. These features create an unlabelled database that feeds a fuzzy c-means algorithm to perform BCM and the support vector machines to classify bearing damages in an unsupervised learning approach. Tests with several bearing damages under various load and speed conditions are reported, presenting promising results.

Análise de controle via algoritmo particle swarm optimization

Diogo C. J. Karmouche — 2021-10-20

Metaheuristic algorithms have become popular lately as an optimization method due to their similarity to natural adaptation events. In this context, such algorithms have the ability to cover several areas, in which for control systems such algorithms present a new way of developing and adapting control laws that are adapted and improved for different situations in which the dynamic system can be found. This work aims to present the metaheuristic algorithm particle swarm optimization in which three populations of gains, generated in different ways, are optimized by the algorithm and adapted by the same for different situations of parameters of the analyzed system.

Trajectory Planning of a SCARA Manipulator using PRM for Collision Avoidance

Emerson V. A. Dias — 2021-10-20

Robotics has grown a lot and more and more tasks are performed by robots. In many applications it is necessary that the robot does not stop if a collision is about to happen but that it deviates from this obstacle, be it a human being or another machine. This paper discusses the implementation of the Probabilistic Roadmap (PRM) algorithm in a SCARA manipulator (Selective Compliance Assembly Robot Arm). The algorithm is used in collision avoidance trajectory planning, for situations which will be compared by computational cost. The results show the trajectories generated by the algorithms in the Cartesian space and also the trajectories, speeds, accelerations and torques calculated from the dynamic model of each joint of the manipulator. The results of each situation are also presented, with circular and square obstacles and the number of points used in the simulation. In implementing the situation in which 100 points are used, the algorithm proved to be more efficient.

Solução de cinemática de plataforma de Stewart baseada em aprendizado de máquina

Gustavo G. Silva — 2021-10-20

Neste artigo é apresentada uma solução baseada em aprendizado de máquina para as equações da cinemática direta do manipulador robótico conhecido como plataforma de Stewart. A plataforma de Stewart é um manipulador paralelo composto por uma base fixa e uma plataforma que se move com seis graus de liberdade, conectadas por seis atuadores lineares. O problema da cinemática inversa é trivial, enquanto o da cinemática direta em geral não possui solução analítica. Assim, um modelo computacional do manipulador foi desenvolvido para a solução da cinemática inversa, gerando os dados para o treinamento de uma rede neural artificial para a solução da cinemática direta.

Planejamento de Sistemas Híbridos de Energia Elétrica Utilizando Programação Inteira Mista

Daniel T. Kitamura — 2021-10-20

O crescimento constante da geração distribuída está levando consumidores a procurarem por novas ferramentas para planejar sistemas híbridos de energia elétrica (SHEE). Neste contexto, este trabalho propõe uma nova abordagem para o planejamento ótimo de SHEE, o que inclui a otimização da capacidade dos geradores distribuídos conectados ao consumidor. O objetivo é minimizar o custo total do projeto, considerando o sistema de compensação de energia estipulado pela Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL). Para tal, o problema é formulado através de programação linear inteira-mista, do inglês, mixed integer linear programming (MILP), em que otimiza o número de painéis fotovoltaicos e a capacidade do gerador à diesel, considerando o fornecimento de energia ao consumidor pelo SHEE e pela rede de distribuição da concessionária de energia. Um estudo de caso envolvendo um consumidor comercial é utilizado para testar e validar o modelo proposto. Uma importante conclusão é que o modelo proposto é uma ferramenta para o planejamento de SHEE, o que pode levar a projetos mais sustentáveis.

Controle de Rastreamento de Trajetórias em Tempo Finito

Carlos E. Celeste Jr — 2021-10-20

Este artigo apresenta um novo procedimento para o projeto de controle via realimentação de estado do movimento de um veículo expresso através de um modelo cinemático simples. Para isso, ideias adotadas no estudo de função de Lyapunov de controle e de modos deslizantes são utilizadas e melhoradas com o intuito de impor, simultaneamente, tempo finito e rastreamento assintótico de uma trajetória e orientação (ângulo de guinada) do veículo prescritas. Para atingir esses objetivos, condições de projeto adequadas sobre o ângulo de direção são resolvidas. Um estudo de caso é apresentado e discutido, a fim de ilustrar claramente os resultados teóricos.

Soft Sensors: Software Development Applied to Aerospace Engineering Problems

Marcelo Filho — 2021-10-20

This paper aims to develop a software based on Soft Sensors applied to a real engineering problem, which was defined by AIRBUS in the IFAC World Congress 2020 as a benchmark in aerospace engineering. Such software uses an embedded Soft Sensor to process flight simulation data from Simulink® by using Machine learning methods in Python language to classify Oscillatory Failure Errors. Then, a Systematic Literature Review presented basic idea about Machine Learning, a state of art about Soft Sensors and its key questions to guide the research. Three different machine learning representations have been implemented: Support Vector Machines (SVM), Decision Trees (DT) and Multi-Layer Perceptron (MLP). In such methods, the best was Decision Tree (DT) with 51.56% precision average in four scenarios.

Static output feedback control for the rotation of a 2-DOF differential-algebraic quaternion camera

Maurício S. Richter — 2021-10-20

This work proposes a static output feedback (SOF) image-based control design for a 2 Degree-of-Freedom (2-DOF) camera rotation with the objective of positioning an external feature at a desired projected display coordinate. Using a Differential-Algebraic Representation (DAR) of the nonlinear system to model the rigid-body dynamic equations in terms of quaternions, the Lyapunov stability analysis results in bilinear matrix inequalities (BMI) which are turned into an optimization problem subject to constraints. An algorithm that searches iteratively for the gain and the Lyapunov function coefficients by solving individual linear matrix inequalities (LMI) is used. Numerical examples are provided to evaluate the stabilization and performance results obtained with the proposed method.

On the Robustness Properties of Gain-scheduled Unconstrained MPC for LPV Systems

Marcelo M. Morato — 2021-10-20

In this brief paper, we assess the robustness qualities of gain-scheduled Model Predictive Control (MPC) algorithms for Linear Parameter Varying (LPV) systems. We consider unconstrained MPC schemes that rely on the scheduling signal from the current sampling instant (thus gain-scheduled). Accordingly, we generalise previous results on finite-horizon robustness analysis of linear time-variant processes, describing the input-output behaviour of the uncertainties through Integral Quadratic Constraints (IQCs). Uncertainties arise due to the unavailability of the future scheduling behaviour, resulting in model-process mismatches, which are represented as the interconnection of a known gain-scheduled system and a nonlinear feedback. We provide the robust closed-loop induced gains (L2 and L2-to-Euclidean) and reachable state sets, conceived through dissipativity arguments. A benchmark example is provided in order to illustrate the analysis procedure. The proposed framework can be directly used for robust gain-scheduled MPC synthesis, without requiring terminal ingredients.

Void detection for UAV based on optical flow and vanishing points

Débora N.P. Oliveira — 2021-10-20

Indoor micro aerial vehicle (MAV) navigation is mostly based on high-computational cost obstacle detection algorithms. In this paper, we propose a path planning framework based on perspective cues. The vanishing points were detected by using the Hough-Canny transform. Due to the cluttering, multiple vanishing points candidates are arranged according to the proximity to the optical flow focus of expansion. Obstacles' depths are detected via the optical flow vector clustering. When multiple planes are recognized, the elected vanishing point is considered the center of the furthest empty plane from the camera. This remark guides the direction of the MAV to a particularly free-of-obstacles void area. Preliminary experimental results indicate that the proposed method is faster than other visual-based navigation algorithms.

Identificação de Objetos Ilícitos em Visitantes de Penitenciárias Utilizando Aprendizado Não Supervisionado

Bruno A. S. Oliveira — 2021-10-20

Com o objetivo de impedir a entrada de objetos ilícitos que comprometam a segurança de funcionários, visitantes e detentos em instalações penitenciárias, a inspeção a partir de imagens radiológicas é amplamente utilizada para o monitoramento de ingressantes a complexos carcerários. Atualmente essa fiscalização é realizada por um operador que analisa imagens obtidas por equipamentos de raio-x, buscando identificar algum objeto suspeito. No entanto, tal processo é lento, dispendioso e repetitivo. Nesse sentido, o objetivo desse trabalho é desenvolver uma solução baseada em aprendizado de maquina não supervisionado, denominada Autoencoder Convolucional, cuja finalidade é auxiliar o operador na identificação de objetos ilícitos em imagens de raio-x de corpo inteiro. Para isso, foram coletadas e classificadas por um especialista 2.621 de imagens sem indicações de objetos suspeitos e 130 imagens de com suspeita de objetos ilícitos. Em seguida, um Autoencoder Convolucional foi treinado e avaliado, para detecção de anomalias. Os resultados obtidos indicam que a solução é promissora e pode ser utilizada no auxílio à tomada de decisão do operador do equipamento de raio-x.

Alocação de medidores visando à Estimação de Estados na operação dos sistemas elétricos de potência

G. F. Machado — 2021-10-20

This work illustrates the implementation of the Variable Neighborhood Search (VNS) metaheuristic to solve the problem of allocation of monitors in Electric Power Systems (SEP). This problem is framed in the mathematical programming and solved in the literature by non-exact technique. The monitors have different reference channels (voltage, active and reactive power) registering effective values, which are used in the SEP State Estimation (EE). For this, the EE concepts are used by the Weighted Least Squares method. The methodology was implemented step by step, as well as their own in the application of this problem, with the goal to find better results. The objective is to find a minimum number of monitors and the configuration with this minimum numbers of monitors that generates the smallest error between estimated and measured values. To test the methodology used, two IEEE networks, the 14-bar and the 30-bar network, found satisfactory results.

Prevenção de Colisão utilizando Campos Potenciais Artificiais com PSO (CPA+PSO)

Catarina G. B. P. Silva — 2021-10-20

A utilização da robótica na indústria tem crescido muito nos últimos anos, tornando os sistemas de produção cada vez mais eficientes. No entanto, algumas limitações podem atrasar o processo produtivo causando prejuízos à produção, como as paradas do robô que podem ser causadas por vários fatores, como acidentes, colisões de robôs manipuladores com operadores ou outros equipamentos. A principal contribuição desta pesquisa é melhorar o algoritmo de Campos Potenciais Artificiais (CPA) utilizando Otimização por Enxame de Partículas (PSO) por meio da otimização dos parâmetros do CPA (CPA+PSO) para evitar colisões. Apresentamos como resultados as trajetórias no espaço cartesiano e trajetórias das juntas do manipulador SCARA (Selective Compliance Assembly Robot Arm), bem como o torque das juntas calculados a partir do modelo dinâmico, também é apresentado o custo computacional do algoritmo CPA+PSO para encontrar os parâmetros do algoritmo CPA e gerar as trajetórias livres de colisão.

Modelagem Dinâmica de um Conversor CC-CC Duplo-Série Ressonante com Grampeamento Ativo

Guilherme S. Salati — 2021-10-20

Conversores ressonantes tem como principal característica o aumento da eficiência energética, contudo, a obtenção de um modelo dinâmico para esses conversores não é trivial e pode resultar em modelos de ordem elevada e maior complexidade. Este trabalho apresenta as etapas para modelagem dinâmica de um conversor CC-CC Duplo Série-Ressonante com Grampeamento Ativo através do método do Modelo Médio Generalizado no Espaço de Estados. Simulações utilizando o software PSIM são apresentadas para validar a resposta temporal e em frequência do modelo obtido.

Extração de características de padrões speckle para sensores a fibra óptica

Ingrid A. Reis — 2021-10-20

Neste trabalho é apresentado um sistema de classificação, baseado na extração de características de texturas de padrões speckle, para determinação de 3 regiões em que uma fibra óptica é perturbada mecanicamente. São utilizados dois diferentes descritores de textura, o {Local Binary Pattern (LBP) e a Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) para extração de características, as quais são empregadas em uma Rede Neural Artificial feedforward. A acurácia foi analisada para sete diferentes quantidades de características. Os resultados mostram que, para uma fibra óptica de 50 micrômetros perturbada de forma automática, ambos descritores foram capazes de classificar a localização da deformação, alcançando 94,2% de acurácia com 236 características extraídas com LBP e 79,3% de acurácia com 16 características extraídas com GLCM.

Sparse Data-Driven Identification of Nonlinear Controllers

Kauã M. Antunez — 2021-10-20

This work presents the use of l1-regularization on the nonlinear formulation of the Virtual Reference Feedback Tuning. When the controller has a substantial quantity of parameters to be estimated, which tends to be the case in black-box nonlinear identification, the least-squares method yields estimates with inadequate statistical properties. To handle that, the use of l1-regularization on the controller estimation is addressed, reducing the variance and the bias, as well as thresholding the unneeded parameters. In this paper, three different regularization methods are described and their algorithms are presented. For the purpose of illustrating the main properties of these methods, two numerical examples are presented.

Aspectos Práticos Sobre A Análise E Controle De Um Veículo Auto-Equilibrante

Leonardo J. Fiori — 2021-10-20

Este trabalho apresenta o estudo do modelo matemático para um sistema auto-equilibrante, utilizando a metodologia de Euler-Lagrange. O modelo estudado tem por diferencial a possibilidade de realização de curvas, acrescentando um novo grau de liberdade ao sistema. Também foi realizado o projeto e implementação de uma arquitetura de controle que possibilite a estabilidade do sistema e que garanta o funcionamento do protótipo, além da identificação de seus parâmetros físicos, a construção de um algoritmo para a aquisição dos sinais, e implementação do controlador projetado. Dessa forma, com a aplicação prática do algoritmo, foi possível realizar análises sobre as respostas das variáveis do sistema em relação às simulações computacionais, a fim de verificar se o modelo matemático satisfaz os objetivos de controle.

Sistema Híbrido de Sintonia de Controladores com Ações PID Baseado em Métodos Adaptativos para Processo de Solda por Fricção

José Pinheiro de Moura — 2021-10-20

This article presents a hybrid system for tuning PID controllers, combining the practical methods used in the industry (Ziegler-Nichols) with the adaptive methods based on Fuzzy Rules (RF) and Structured Artificial Neural Networks (RNA-E), applied in a plant for an industrial friction welding process. The parameters of the controller gain vector with Proportional, Integral and Derivative (PID) actions, are determined by the second method of Ziegler-Nichols (ZN) and by an RNA-E with online adjustments using a fuzzy system. The performance of PID controllers is evaluated through computational experiments based on mathematical models described by transfer functions.

Modelo Interativo para o problema da dieta

Glauber S. Santos — 2021-10-20

A nutrição moderna tem um papel fundamental de promover hábitos alimentares que visa uma saúde não somente física, mas também mental e emocional, interrompendo um ciclo de comportamento inadequado, restritivo, compulsivo e até punitivo. Esta abordagem científica voltada para a nutrição comportamental, mostra-se mais eficaz do que as dietas restritivas comuns, por se adaptar aos hábitos dos usuários buscando o equilíbrio entre liberdade, saúde e sabor. Portanto, visando contribuir para uma alimentação menos restritiva e mais intuitiva, neste artigo, propomos um modelo de otimização interativo, resolvido por meio de um algoritmo evolutivo. Ao longo do dia o usuário interage com o sistema, o qual reequilibra o cardápio das próximas refeições, de acordo com as entradas do usuário. Neste sentido, o modelo foi capaz de balancear com sucesso refeições com até 5 vezes mais calorias em relação ao esperado.

Integração de uma Estrutura Deliberativa para um Manipulador Robótico Inteligente

Guilherme I. S. Alves — 2021-10-20

This work portrays the definition and integration of an architecture of a robotic manipulator, whose function is to organize, in an autonomous way, cubic blocks arranged on a bench. The structure is defined according to a deliberative approach that is based on SPA modeling (Sense-Plan-Act). The implementation is carried out by integrating the techniques of intelligent planning, computer vision and control of the robotic manipulator. The block organizing agent consists of the integration between a vertical articulated robotic manipulator equipped with a claw as a terminal organ, a microcontroller and a video camera representing the agent's sensor. MATLAB software will be used to integrate the different modules of the system. Intelligent planning will be performed by the Black Box planner who is responsible for defining the actions that must be taken during the execution of the manipulator.

Preensão robótica seletiva em 6D utilizando Redes Neurais Convolucionais

Caio Cristiano Barros Viturino — 2021-10-20

Este artigo propõe um sistema visual de geração de preensões múltiplas, seletivas e em 6D, utilizando uma Rede Neural Convolucional (CNN) denominada de GraspNet e uma versão modificada da CNN intitulada Single Shot Multibox Detector (SSD). A GraspNet é uma técnica de preensão robótica, baseada nos Autoencoders Variacionais, para gerar preensões a partir da nuvem de pontos do objeto e do efetuador final. Ela é capaz de conceber diversas preensões para um único objeto, possibilitando a exploração das soluções cinemáticas viáveis para evitar colisões com outros objetos na área de trabalho do robô. No entanto, essa técnica não permite ao manipulador efetuar preensões em objetos de forma seletiva. Para mitigar este problema, uma versão modificada da SSD foi adotada para a detecção e seleção de objetos para a posterior preensão. A analise de desempenho do sistema proposto é apresentada através de resultados de simulação no ROS/Gazebo com peças de complexidade geométrica.

Handling disturbances with a zone tracking-oriented stabilizing MPC: enlargement of the domain of attraction

Daniel D. Santana — 2021-10-20

This work focuses on the hierarchical control structure composed of model predictive control (MPC) and real-time optimization (RTO) layers. Here, a zone tracking-oriented infinite horizon MPC strategy with optimizing targets defined by RTO is proposed. This strategy must comply with eventual unreachable targets and unmeasured disturbances. Consequently, its domain of attraction must be enlarged, in order to circumvent infeasibility conditions. This is achieved by imposing terminal equality constraints solely on non-stable states, artificial equilibrium points and softening the bound-type constraints on states with suitable slack variables. Finally, a case study based on an unstable reactor is used to demonstrate the properties of the proposed strategy and the role of the terminal ingredients in the domain of attraction.

Sintonia de Controlador Múltiplo Ressonante por Algoritmo Genético Aplicado a Fontes Ininterruptas de Energia

Aline E. Rubenich — 2021-10-20

O seguinte artigo apresenta uma proposta de otimização heurística para sintonia de controlador múltiplo ressonante ao sistema interrupto de energia (Uninterruptible Power Supply-UPS), com o intuito de determinar o modo ótimo. Através do princípio do modelo interno com o auxilio de algoritmo genético, verifica-se o modo de sintonia do controlador para sua frequência fundamental ideal atuando no seguimento assintótico da referência e rejeição ao distúrbio.

Síntese Estruturada para Controladores Preditivos LPV

Marcelo M. Morato — 2021-10-20

A novel framework for the design of dissipative Model Predictive Control (MPC) schemes for Linear Parameter Varying (LPV) systems is presented in this paper. This tool allows to take into account both time- and frequency-domain requirements, as well as optimal performance costs, directly into the synthesis procedure. The main novelty is to detach the parameter-dependency by using a stabilising LPV feedback that ensures dissipativity of a closed-loop storage function, as well as pole-placement requirements. By doing so, the main drawback of LPV MPC synthesis, the unavailability of the future values of the scheduling parameters, is avoided, since the MPC uses gain-scheduled linear predictions. Furthermore, the framework eliminates the need for stabilising terminal ingredients in the optimisation, since the LPV feedback ensures input-to-state stability by itself and the recursive feasibility of the MPC is derived from the dissipativity arguments. The proposed method is tested on a benchmark example and compared against a standard min/max MPC method. It exhibits good performance, obtained with reduced computational load since only one quadratic program is solved per sample.

Pulse Pattern Optimization for Selective Harmonic Elimination in Multilevel Inverters using Genetic Algorithms

Leonardo Cabral — 2021-10-20

This paper presents the application of genetic algorithm to determine optimized pulse patterns in multilevel inverters aiming to mitigate harmonics generated at the inverter output voltage while maintaining a desired modulation index. A new real representation based on a relative position approach is applied to the chromosome encoding in order to avoid the existence of infeasible solutions and a systematic diversity control of initial population is proposed based on the euclidean distance between individuals. A local search mechanism combined with an elitist selection is also considered. Fitness value frequency distribution, waveform patterns and its corresponding harmonic components are presented to illustrate the effectiveness of the proposed algorithm.

Análise de Desempenho de Redes Neurais LSTM com Técnicas de Pruning para Detecção de Falhas em Processos Industrias

Paulo Victor Correia — 2021-10-20

Na indústria, métodos de detecção e diagnóstico de falhas em tempo real são necessários para proteger processos, reduzir danos aos produtos e evitar possíveis falhas do sistema. Recentemente, as redes neurais LSTM (Long Short-Term Memory) têm sido usadas como uma abordagem para detecção e diagnóstico de falhas na operação de processos industriais por causa de sua excelente capacidade de processar dados sequenciais, como processamento de séries temporais. No entanto, as redes neurais LSTM exigem mais esforço computacional para inferir e treinar seus modelos quando comparadas a outros tipos de arquiteturas de rede neural. Então, considerando que os sistemas embarcados de IIoT (Industrial Internet of Things) têm capacidades limitadas de processamento, memória e fonte de energia, estratégias para acelerar a inferência em redes neurais LSTM e melhorar seu desempenho se tornaram bastante necessárias para viabilizarem sua aplicação em tais tipos de sistemas. Desta forma, este artigo se propõe a comprimir redes neurais LSTM com técnicas de poda. Nossa abordagem de poda remove os parâmetros redundantes da rede neural LSTM zerando os valores absolutos de pesos sinápticos abaixo de um limite. Em seguida, treinamos novamente o modelo podado para reajustar pesos diferentes de zero. Usamos o conhecido benchmark Tennessee Eastman Process para avaliar nossa abordagem e obtivemos resultados satisfatórios com baixa perda de desempenho e esparsidade acima de 70%.

Uma Estratégia de Controle Single-Input Two-Output (SITO) com Capacidade de Compensação de Tempo Morto

Gustavo Catusso Balbinot — 2021-10-20

Processos com múltiplas entradas e uma única saída são comuns nas indústrias, quando se tem mais de um atuador agindo sobre uma única variável de processo. Na literatura recente foi mostrada a possibilidade de desenvolver novas metodologias para controle desse tipo de processo, porém há uma lacuna para o caso onde o processo apresenta atraso de transporte significativo. Neste sentido, o presente trabalho apresenta uma estratégia de controle PI-SITO (single input two output) com capacidade de compensação de tempo morto. A sua validação foi feita através de simulações computacionais e aplicação em uma planta didática. A técnica proposta obteve desempenho satisfatório para casos onde existem pouco erro de modelagem e se coloca com uma alternativa viável para o controle de processos TISO (two input single output).

O Problema de Restabelecimento da Energia em Sistemas de Distribuição Radiais Considerando as Restrições de Proteção

Etiane O. P. de Carvalho — 2021-10-20

O processo de Reconfiguração de Redes (RR) provoca uma mudança na topologia do Sistema de Distribuição (SD) por meio de um plano de restabelecimento de energia em tempo real, que por sua vez pode ocasionar um aumento da corrente de carga e a alteração dos níveis de curto-circuito em alguns alimentadores adjacentes. Diante disso, alguns dispositivos de proteção podem operar de forma indesejável. No entanto, a consideração da proteção para o problema de RR tem sido evitada na literatura, uma vez que torna ainda mais complexo o problema. Este trabalho propõe incorporar as restrições de proteção de sobrecorrente de fase e neutro na metodologia base de um AEMT (Algoritmo Evolutivo Multiobjetivo em Tabelas) para o problema de restabelecimento em um SD radial. Neste trabalho serão consideradas faltas trifásicas, bifásicas com e sem o envolvimento da terra e monofásicas, além da parametrização dos relés de sobrecorrente para cada alimentador do SD em análise. Os testes foram realizados em um SD comumente empregado e encontrado na literatura técnico-científica correlata, sendo os resultados promissores para a abordagem proposta.

Diagnose de falhas para uma classe de Redes de Petri

Ana C. Bonafin — 2021-10-20

Neste artigo, um método de diagnóstico de falhas para Sistemas a Eventos Discretos (SEDs) modelados por uma classe de redes de Petri rotuladas (RPRs) é proposto. É suposto que algumas transições da rede de Petri são não observáveis, incluindo as transições de falha. O método de diagnóstico é baseado na construção de uma RPR a partir do modelo do comportamento livre de falha do sistema, chamada de rede de Petri do comportamento observável (RPCO), cujas transições são todas observáveis, e cuja linguagem gerada é igual à linguagem observada do modelo livre de falha do sistema. O número de lugares e transições da RPCO é sempre menor ou igual ao número de lugares e transições do modelo do sistema em redes de Petri. Um estudo de caso é apresentado para ilustrar o método proposto.

Networked Automation Systems: a new cryptographic scheme

Públio M. Lima — 2021-10-20

One of the main concerns about implementing networked automation systems is ensuring its security against cyber attacks. In this paper, we consider networked automation systems abstracted as Discrete-Event Systems (DES), and consider cyber attacks where a malicious agent eavesdrops a network communication channel with the objective to gather information about the system behavior. It is important to remark that network security strategies used in Information Technology (IT) cannot be straightforwardly used in industrial networks, since the control of automation systems usually requires small communication delays, which limits the size of the data that can be transmitted in the communication network. In this paper, we introduce a new cryptographic scheme based on events, called event-based cryptography, where an event is defined as any change in the binary signals transmitted in the channel. We also present a necessary and sufficient condition that the event-based encryption function must satisfy to be used in the cryptographic scheme proposed in this paper, and present a class of encryption functions that can be modeled by Mealy automata. We also present procedures for the implementation of the event-based encryption function, and illustrate all results with a practical example.

Controlador Descentralizado para Doenças Epidêmicas Baseado em Equilíbrio Endêmico

Samaherni Dias — 2021-10-20

As epidemias no século XXI são cada vez mais frequentes e complexas. A resposta a essas epidemias é um verdadeiro desafio pois requer o desenvolvimento de técnicas de controle capazes de ações extremamente efetivas e específicas para aplicar uma resposta correta na proporção, localização e momento corretos. Mediante este desafio, este trabalho propõe um controlador descentralizado, robusto às incertezas paramétricas, baseado no conceito de equilíbrio endêmico, para o controle da disseminação de uma doença infecciosa. O controlador utilizará apenas o ajuste do distanciamento social para atuar sobre a epidemia e o definirá de acordo com as características da população divididas em grupos. Análise teórica e simulações numéricas, para demonstrar o desempenho do controlador proposto, são apresentadas.

Previsão da Geração de Energia Fotovoltaica Utilizando Inteligência Artificial em Séries Temporais

Fillipe de A. Andrade — 2021-10-20

O artigo apresentado mostra uma breve análise do uso de algoritmos de aprendizado de máquina, sendo mais específico as Rede Neural LSTM e o Facebook Prophet, para a predição da produção de energia elétrica de uma Usina Fotovoltaica. A metodologia foi baseada em um banco de dados encontrado no site Kaggle, onde todo o processo de aprendizagem de máquina foi feito. Os resultados obtidos alcançaram marcas superiores a 90\%, onde foi analisado que o LSTM obteve melhor precisão com menor quantidade de dados, em contrapartida o Prophet, mesmo com resultado inferiores teve uma precisão aceitável considerando o menor tempo de processamento. Por final é comprovada a viabilidade e os pontos fortes de cada tipo de inteligência artificial abordada, para alavancar estudos e implementações da Energia Solar

Controle Nebuloso Adaptativo Direto de Drone Quadrotor

Lucas Jorge Caldeira Carvalho — 2021-10-20

O interesse em relação às pesquisas sobre Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) vem aumentando de forma significativa nos últimos anos. O quadrotor é um tipo de VANT que possui diversas vantagens e aplicações. O acoplamento dinâmico e o comportamento altamente não-linear impõem um carácter desafiador ao controle destas aeronaves. Neste trabalho são desenvolvidos controladores nebulosos adaptativos diretos capazes de resolver problemas de seguimento de trajetória. Uma nova abordagem usando diferenciador robusto e exato é proposta para estimar parâmetro não conhecido da lei de adaptação.

Monitoramento não-intrusivo de cargas elétricas com dispositivo computacional de baixo custo

Lucas Abdalla Menezes — 2021-10-20

Em sistemas de distribuição de energia elétrica, consumidores aumentam seu entendimento sobre seus hábitos de consumo de energia quando os visualizam em tempo real. A medição do consumo total, impossibilita a visualização do dispêndio individual de cada carga. A desagregação das cargas, permite identificar o consumo individual a partir de uma única leitura do circuito completo. Neste trabalho, foi desenvolvida uma solução com hardware de baixo custo, capaz de fazer o processamento de leituras de corrente e identificar eventos liga/desliga de uma carga, usando um classificador embarcado.

Aplicação de aprendizado não supervisionado para identificação não destrutiva do amaciamento em compressores

Gabriel Thaler — 2021-10-20

Este trabalho apresenta um método de aprendizado não supervisionado para detecção do estado de amaciamento em compressores herméticos alternativos para refrigeração, informação importante para caracterização energética desse tipo de compressor. Para avaliar possíveis indicativos desse processo, foi desenvolvida uma bancada automática de ensaios capaz de medir de forma não destrutiva grandezas relacionadas à operação do dispositivo e possivelmente conectadas ao fenômeno do amaciamento. O algoritmo k-médias foi usado para agrupar dados de ensaios com compressores novos e já operados, buscando grandezas cuja divisão se adequasse à esperada devido ao amaciamento. Foram desenvolvidos três métodos de classificação baseados na distribuição de grupos ao longo dos ensaios. As avaliações realizadas mostraram um dos métodos propostos como o mais condizente com os dados experimentais, e sua aplicação na curtose da corrente elétrica do motor resultou em dados majoritariamente concordantes quanto ao final do processo de amaciamento.

Intellinjector: Technology Platform for Information Management and Operation of a Plastic Injector Park

Lucas Costa — 2021-10-20

The acquisition of information from automated systems and their rapid processing is essential for industry productivity and competitiveness, especially in the age of technologies such as the Internet of Things (IoT) and Industry 4.0. Industries with large-scale productions increasingly rely on the best possible functioning of their productive sectors, and technology comes as a great ally when innovating. Information obtained from the equipment at the industrial park can be used to assist decision making, improve productivity, reduce waste, and other functionalities. It directly or indirectly aims at reducing costs and increasing the quality of the product. Companies that manufacture electronic meters, such as Eletra Energy Solutions, have a plastic injector park. They always intend to reduce problems, reduce waste, and improve the quality of their injected parts. Some failures that occur during an injection process are defective parts, injection time longer than the configured time, increased material waste, among others. Parameters informed by the plastic injector can be analyzed using artificial intelligence to stop the machine and send alerts to operators to correct detected problems. This article discusses a unique and innovative technology platform capable of communicating with plastic injectors to collect operation data. These data are used to control and monitor, in real-time, the machine parameters, allowing the user to keep up the injector operation, and in a failure case, stop the equipment.

Influência de Outliers na Identificação de Processos

Fidel Ernesto Díaz Andino — 2021-10-20

Um dos principais problemas de aquisição de dados em alguns processos da indústria é o ambiente ruidoso que às vezes gera outliers nos dados coletados. Se tais dados forem usados para identificar o processo, a análise e coleta de informações poderiam ser prejudicadas, fazendo com que a modelagem seja ineficiente. O propósito deste trabalho é realizar uma comparação da modelagem dos dados crus, isto é, sem processar (com outliers), e os dados "limpos", mediante alguns índices de desempenho. Para isso, foram simuladas 200 plantas. No final, como forma de validação, os experimentos foram feitos com dados coletados de uma planta real.

Estudo da correlação cruzada e da correlação múltipla dos sinais de ruído binário generalizado

José A. Medel — 2021-10-20

The correlation between excitation signals in multivariable systems affects the achievement of significant data in the system identification experiments. In the work, a study is made of the cross correlation and the multiple correlation between generalized binary noise signals, generated from the characteristics of two industrial benchmarks, a heavy oil fractionator and a fluid catalytic cracker. The probability of non-switching, as well as the minimum switching time are the modified parameters, allowing to obtain a relationship between them and the cross correlation of the projected signals.

Modelagem, identificação dos parâmetros e controle do protótipo didático de um sistema térmico

Paulo R. Brero de Campos — 2021-10-20

O objetivo deste artigo é apresentar a modelagem e a identificação dos parâmetros de um sistema térmico que possa ser facilmente montado e ensaiado por alunos em disciplinas de controle e automação. Inicialmente foi obtido o modelo da planta térmica, em seguida foi feita a montagem da câmara e finalmente os parâmetros foram identificados. A câmara térmica foi construída em madeira, e revestida externamente com isopor para melhorar o isolamento térmico. Uma resistência elétrica de chuveiro foi utilizada como elemento de aquecimento. O circuito de controle utilizou o Arduino Uno. Foi feito o estudo de estabilidade através da análise dos autovalores. O sistema em malha fechada foi montado, ensaiado, e os resultados são apresentados e discutidos.

Incremental EEG Analysis using Goertzel Transform for SSVEP-based HMI

Renato S. Botacim — 2021-10-20

This work presents a Human-Machine Interface (HMI) development based on Steady-State Visual Evoked Potentials (SSVEPs). The Goertzel transform was used in this proposal to identify the stimulus frequencies present in electroencephalogram (EEG) signals. A maze game was created as a mobile application to relate the stimuli to navigation commands. The preliminary results show a hit rate above 85\%. Besides, the system is structured to insert Augmented Reality (AR) tools.

Safe Control of a 2DOF Helicopter Using Exponential Control Barrier Function

Caio I. G. Chinelato — 2021-10-20

This work presents the safe control of a 2 degrees-of-freedom (2DOF) helicopter. We consider a control framework that unifies stability/tracking objectives, expressed as a nominal control law, and safety constraints, expressed as control barrier functions (CBFs), through a quadratic programming (QP) and the safety constraints must be prioritized. A linear quadratic regulator (LQR) is applied as the nominal control law and two safety constraints are considered to ensure that pitch and yaw angles never exceed predetermined bounds. As these safety constraints have high relative-degree, we represent them as exponential control barrier functions (ECBFs). The system model is based on a 2DOF helicopter available at EPUSP. The results obtained through numerical simulations demonstrate that the safety constraints are always satisfied and the tracking objectives are satisfied just when are not in conflict with the safety constraints.

Web Environment for Diagnosis and Estimation of Power System Electromechanical Modes Based on Yule-Walker and Welch Methods

Álvaro J. Baranoski — 2021-10-20

Real-time monitoring of the power grid has become increasingly viable due to the advances in phasor measurement units (PMUs) technology, allowing system operators to analyze a whole set of different events and dynamics present in the system. One particularly interesting dynamic observed via PMU data is electromechanical oscillations, which pose a real threat to power system stability. This paper presents the development of a web environment designed to estimate electromechanical modes present in the distribution grid based on real-time data from µPMU units. Those µPMUs are located at different campuses of the Universidade Federal do Paraná (UFPR). To achieve the mode estimation, the well-known Welch and Yule-Walker algorithms are used. A brief explanation about these methods is provided, as well as all the interfaces features, such as the signal processing techniques and a set of configurable parameters by the end user whose influence on the overall result can then be assessed. To validate the usability of the web environment, a demonstration of both the Welch and Yule-Walker mode estimations using actual real-time µPMU data is displayed.

Aplicação da árvore de classificação na predição do movimento do índice Ibovespa

Rafael Choinhet — 2021-10-20

A proposta deste estudo é avaliar o desempenho da árvore de classificação, quando aplicada para previsão do movimento futuro do índice Ibovespa, a partir do rendimento acumulado ao final do período. Para isso, foram utilizados dados históricos diários do índice, compreendidos em um intervalo de vinte anos (2000-2020). Para indução da árvore de classificação foi empregado o algoritmo CART (Classification and Regression Trees), com a variação nos métodos de geração de dados de entrada e número de partições do período histórico. Os resultados foram analisados em função do rendimento acumulado e comparados ao desempenho do próprio índice e do indicador clássico MACD (Moving Average Divergence Convergence). Para os métodos de geração de dados de entrada propostos, combinados com o particionamento, são reportados rendimentos acumulados de até 2163% para o período considerado. O método responsável por esses resultados utiliza indicadores e foi combinado com intervalos de partição de 2 anos.

Controle e monitoramento de dispositivos elétricos pela internet em 3 níveis de aplicação

Magna M. V. da Silva — 2021-10-20

In recent years the Internet of Things (IoT) technology has developed numerous solutions and applications on the market, however, taking in consideration the development, the first impression of this technology could generate uncertainties on which the best resources to use for the construction of the project. This work presents the development of three IoT models systems for controlling and monitoring of electrical devices. It aims to present different load monitoring and control platforms, analysing their functionalities, communication protocols, reducing the programming time and costs. For this purpose, it has been developed three approaches: the first one has been developed for controlling and monitoring a single load, using a lamp as a model; The second one is a system for control the air-conditioning system in classrooms of an educational building at the IFCE Campus Maracanaú; The third one a system for controlling and monitoring the air-conditioning system, lighting, access control and energy consumption monitoring in an educational laboratory at the IFCE Campus Maracanaú. Facing this study, it can be noticed that using the MQTT protocol, it's possible to design a decentralized structure. However, the choice of protocol is associated with the user interface chosen and, in this case, the Blynk? has more advantages.

Análise Econômica para Inclusão de Baterias de Segunda Vida para Prossumidores no Brasil

Rafaella M. B. Prado — 2021-10-20

Batteries with 80% of their lifespan are increasingly discarded with the popularization of electric vehicles. The aim of the study is to evaluate the use of second life batteries from electric vehicles in residential photovoltaic prosumers systems. Thus, carrying out an investment feasibility analysis considering the changes proposed in the net metering tariff model in Brazil. The operating strategy for a prosumer is optimized, considering real data from a retired second life battery with 70% of its useful life and its degradation in the second life, this ranging from 60% to 50% of its useful life. Four study scenarios were considered according to the absence or presence of Net Metering and the conventional and white tariffs. The results show the attractiveness of this investment when considering the white tariff and the need to extend the battery life by up to 50% for the scenario with conventional tariff.

Modelo para suporte à otimização da viabilidade técnica-financeira na hibridização de plantas de geração solar e eólica com armazenamento de energia

Nicolas J. O. P. Manfredi — 2021-10-20

This work sought to present a model to support companies in the generation area to assess the viability of hybrid projects by maximizing the global net present value (NPV) of an enterprise considering the implementation of a solar and / or wind farm using storage technologies. The conditions of land limitations for the construction and operational restrictions in the electric network for the flow of the generated energy are verified. There is a lack of solutions with simplified software and low associated costs to help entrepreneurs to support business analysis, with technical increment, in search of a viable and optimized solution. For modeling implementation, 2 types of base cases were defined, and 18 scenarios were simulated with changes in the CAPEX values of each source, variation in the price of energy PPA, changes with restrictions and verification of increase in the solar and wind resources of the plants. The results show the best global NPV values for cases of energy sales at the average PLD price of the last 5 years. Comparatively among the basic cases generated, the scenarios related to land tests showed an increase of 56.10% in NPV and a reduction in curtailment of 93.4%.

Otimização da Curva de Demanda em Redes de Distribuição com Geração Distribuída Fotovoltaica, Utilizando Algoritmo Genético e Armazenadores de Energia

Daniel Bonfim Lima — 2021-10-20

O aumento da acessibilidade à geração residencial de energia e o consequente crescimento no número de prossumidores provoca impactos negativos à rede elétrica, especialmente em um cenário de alta penetração. Um dos efeitos mais relevantes desse fenômeno é a ocorrência de fluxo reverso de potência e o afundamento da curva de demanda. Visando mitigar esses efeitos, o presente artigo apresenta uma metodologia para otimização da Curva de Demanda de uma Rede de Distribuição de Média Tensão com a presença de Sistemas de Geração Distribuída Fotovoltaica (SGDFV) utilizando Sistemas de Armazenamento de Energia (SAE). Essa otimização foi feita através do Sofware OpenDSS e do desenvolvimento de um Algoritmo Genético (AG) no Python capaz de definir o Regime de Operação ótimo do SAE frente aos principais parâmetros elétricos da rede, baseado nas características da demanda requerida pelo sistema elétrico e curva de geração dos SGDFV.

An infinite horizon model predictive control based active fault tolerant adaptive control scheme

Rodrigo Ribeiro Santos — 2021-10-20

In view of the control performance degradation caused by operational faults, an adaptive infinite horizon model predictive control (IHMPC) integrated with active fault tolerance properties is presented. The proposed scheme includes a fault supervision layer composed of fault diagnosis and accommodation methods to provide the ability to update the nominal model of the controller. The simulation results in a nonlinear industrial reactor subject to process faults illustrate that the proposed approach achieves better dynamic performance and has a reduced computational cost compared to a robust IHMPC.

Implantação de um sistema error proofing utilizando metodologia DMAIC e FMEA

André N. Makoski — 2021-10-20

Identificar defeitos assim que eles ocorram é uma estratégia essencial para garantia da qualidade dos produtos e para evitar perdas no processo produtivo. A identificação de defeitos na fonte ao invés da detecção após o valor adicional ter sido agregado tem crescido na indústria recentemente, especialmente com o avanço da tecnologia no contexto da Indústria 4.0. Este artigo visa especificamente desenvolver uma solução error proofing utilizando o framework DMAIC como processo de melhoria e o FMEA como ferramenta de engenharia. Após utilizar o framework para mapear o processo, foi escolhido um modo de falha para correção através de um sistema de visão. Os resultados gerados por esse experimento se mostraram satisfatório. O modelo proposto poderá ser explorado por profissionais e estudantes que buscam identificar perdas e elimina-las nos processos de negócios

Nova metodologia de controle para conversores de potência trifásicos CC-CA

Lucas C. Costanzo — 2021-10-20

Neste trabalho, uma nova metodologia de controle com comutação é proposta para tratar conversores de potência trifásicos CC-CA, também conhecidos como inversores trifásicos. Mais especificamente, uma regra de comutação é projetada a fim de controlar as chaves do inversor a cada instante de tempo, assegurando rastreamento assintótico global de uma trajetória de referência. Um custo garantido de desempenho é também levado em consideração. A trajetória de referência está relacionada a uma tensão constante na entrada do inversor e a correntes de fase senoidais, síncronas com as tensões de fase, levando a um fator de potência unitário. Ela deve pertencer a um conjunto de trajetórias rastreáveis a ser determinado. As condições de projeto são obtidas a partir de uma função de Lyapunov dependente do ângulo elétrico do sistema e se baseiam na solução de uma simples equação de Lyapunov. Resultados de simulação ilustram a eficácia da metodologia de controle proposta.

Sincronização de Redes Dinâmicas Complexas com Controle Saturado Baseado em Eventos

C. Lisbôa — 2021-10-20

Este trabalho aborda a sincronização de redes dinâmicas complexas de tempo discreto sujeitas a saturação na entrada via controle periódico baseado em eventos. A partir da teoria de Lyapunov, condições na forma de desigualdades matriciais lineares são derivadas para assegurar sincronização assintótica dos nós da rede. Baseado em uma lei de controle para cada nó da rede, dada a priori, que garante a sincronização sob uma política de atualização periódica, i.e., uma implementação acionada por tempo, um gerador de eventos é projetado para cada nó. Visando reduzir o números de eventos (atualizações do sinal de controle), um problema de otimização convexo é apresentado para determinar as funções de disparo de cada nó. Um exemplo numérico é apresentado para demonstrar a efetividade do método proposto.

Modeling and Simulation of a Novel Tilt-Wing-Coaxial-Rotor Tricopter

Alvaro D. H. Arroyo — 2021-10-20

The following paper presents the methodology proposed to describe the equations which may define the flight dynamics of a new tilt-wing-coaxial-rotor tricopter, with the ability to rotate independently its three coaxial rotors. To assertively describe the mechanics involved in such aircraft, forces and torques related to aerodynamical, propulsive and inertial principles are considered. Specially highlighting the non-linear attitude of the aircraft and its moving center of gravity (CG) due to its capability to assume a non-symmetrical morphology airborne. The non-linear mathematical model is essential to fully understand the behavior of a multi-body, omnidirectional, unmanned air vehicle (UAV) in order to apply control technics to it. The inertial matrix that describes the mass distribution of the multi-body system, as function of the coaxial-rotors tilt angles, is compared to the 3D model obtained in a computer-aided-design (CAD) software such as SolidWorks. Finally, a simulation using Linear Quadratic Regulation (LQR) control for a cruise (leveled flight) condition is analyzed in order to validate the dynamic behavior of the aircraft.

3D Path Planning Based on Probabilistic Foam for UAV Indoor Applications

Luís B. P. Nascimento — 2021-10-20

The recent growth of the Unmanned Aerial Vehicle (UAV) industry stimulated research development to solve different problems, such as inspection in hard-to-reach places, mapping, and search and rescue. Frequently, these applications require navigation in indoor environments, so searching for safe paths for the UAVs to fly is essential for the mission accomplishment. In this context, we propose in this paper the employment of the Goal-Biased Probabilistic Foam (GBPF) method to perform the path planning for a UAV in indoor missions. The GBPF method ensures a fast search of a path with a safe region provided by a structure called bubble that will be modeled for the UAV. The bubble represents a free-space region that allows safe UAV maneuvers, decreasing the probability of obstacles collision. To validate the proposed methodology, we used the Virtual Robot Experimentation Platform (V-REP) to simulate an UAV flight in an indoor environment using the path generated by the GBPF.

Sistema Fuzzy para análise dos Níveis de desenvolvimento emocional e funcional baseado no modelo DIR/Floortime

Ben-Hur Matthews Moreno Montel — 2021-10-20

The diagnostics of neurodevelopment disorders is a very complicated process, because do not exist an exam, physical feature, or fixed methodology for your fulfillment. The diagnostics is realized through the specific features presented by the patient (normally children). In this context, the DIR method introduced by Greenspan, show an analysis about the stage of development that every child must pass to has a healthy development, listing them into levels and group known as Stage of Development. The diagnostic can be accomplished by the co-relations between the stages. However, to every stage, there are a lot of variables to be analyzed, that cause troubles and delayed the process, that must be accurate and fast, to result in a good treatment. In this paper are proposed a fuzzy system, to analyze the stage of development, through variables obtained by the psychologist professional. The results prove the analyze capability of the fuzzy system and have a strong potential to be applicated in the diagnostic of neurodevelopmental disorders.

BPSO-Fuzzy Algorithm for Distribution System State Estimation under Unavailability of Measurements

ANTONIO A. M. RAPOSO — 2021-10-20

This paper proposes a methodology for meter placement for state estimation in distribution networks. The proposed methodo-logy considers that the meter placement is carried out including the unavailability of multifunctional meters. This formulation of the allocation problem prevents the accuracy of the state estimator from being degraded by failures in the meters. Conse-quently, more accurate estimates of power quality indexes associated with compliance voltage or voltage unbalance can be ob-tained. The meter placement was performed using a multi-objective formulation that maximizes the accuracy of the estimator and minimizes the number of meters installed in the distribution network. This optimization problem was solved using a fuzzy multi-objective optimization strategy combined with binary particle swarm optimization algorithm. In addition, the effect of the correlation between measurements was included. The results of the tests showed that the proposed methodology obtained good quality solutions to the meter placement problem under scenarios of unavailability of measurements.

Modelagem de Instalações Residenciais Considerando Distorção Harmônica

Juan Manso — 2021-10-20

As technology evolves, the use of electro-electronic devices is increasing in homes. The use of these devices depends on the activity profile that each occupant performs. This article presents a model of electricity use, considering some electro-electronic devices typical of homes. The model combines the occupation pattern (considers when people are at home and awake) and the activity profile that establishes how people spend time doing certain activities. Demand data with one minute resolution are created from the simulation and incorporated into the residential current curve by means of phasor sum of the fundamental and harmonic currents of each device. In order to validate the model, data were collected from 21 residences located in the city of Jo~ao Monlevade - MG. The curves of the fundamental and harmonic currents of third and fifth order between the measured data and the simulator were compared, being possible to visualize that they have similar characteristics. Other electro-electronic devices can be incorporated into the model, as long as there are valid statistical data.

The barycenter-based source seeking

Bruno Peixoto — 2021-10-20

The current work exploits the quantum theory-inspired optimization method available in literature. It requires local signal readings acquired along environment exploration. A control function u alters the dynamical system trajectories towards the curve between current coordinates and estimation for a scalar function critical point. Finally, a numerical simulation validates the proposed method.

Seguidor solar de dois eixos com sensor tronco piramidal aplicado a um sistema Off-Grid

Gabriel R. Francisco — 2021-10-20

Este artigo apresenta contribuições para os sistemas fotovoltaicos, especialmente para os seguidores solares. E mostrado um sensor inovador com formato tronco piramidal, para a leitura da direção da componente direta da irradiância solar. Sua função é permitir a integração de dois métodos de controle para gerar uma economia de energia na rotação da estrutura e reduzir seu desgaste mecânico. O objetivo é desenvolver e implementar um seguidor solar biaxial completo: estrutura mecatrônica, eletrônica embarcada, projeto de controladores, etc. Emprega-se um conversor Buck, junto a algoritmos de MPPT. Apresenta-se uma comparação da produção energética do seguidor solar em relação a um sistema fixo. Experimentos indicam que o seguidor proporcionou um incremento próximo a 32% na produção energética, quando comparado ao sistema fixo correspondente.

Desenvolvimento de um Posicionador Digital em FPGA para Compensar o Atrito de uma Válvula de Controle Pneumática

Francisco Flauzino Franco Neto — 2021-10-20

This article presents a digital positioner for pneumatic spring / diaphragm valves, developed with a commercial FPGA. The positioner is tested using a flow pilot plant with industrial grade equipment. The results show that the positioner is quite good to compensate the diaphragm valve friction.

Avaliação da Comunicação LoRa no Controle de um Robô Móvel

Otávio Augusto Rocha da Cruz — 2021-10-20

LoRa (Long Range) is a communication technology that stands out due to its long range, low cost and low energy consumption, but on the other hand, it has a low transmission rate. In many situations, communication is an essential requirement for a robot, where the choice of technology depends on several factors, such as the implemented resources and the operation location. Since LoRa presents interesting characteristics for applications that do not require a large amount of data and require communication distances greater than those conventionally delivered. Therefore, in this work, a study is carried out to investigate the performance of LoRa communication for application in mobile robotics. As LoRa presents changeable parameters, which impact on its performance, these were initially evaluated to achieve a satisfactory practical response in terms of delays, distances and failures in communication. Finally, a configuration was adopted to control a mobile robot, where the manipulation of the robot proved to be satisfactory for a teleoperation task.

Considerações sobre o controle ótimo LQR online com solução da equação algébrica de Riccati baseada em algoritmos de filtragem adaptativa

Williams Jesús López Yánez — 2021-10-20

To solve the infinite-horizon optimal control LQR problem, it is necessary to obtain the solution of the discrete algebraic Riccati (DARE) equation. However, the DARE is a nonlinear matrix equation and its solution is usually difficult to find it analytically. In this paper, is presented a discrete-time LQR control design using adaptive filtering algorithms to approximate the solution of the Lyapunov equation, thus obtaining a sequence of matrices that converges to the DARE solution.

ALGORITMO ALO MODIFICADO BASEADO EM PROJEÇÃO VETORIAL

RAIMUNDO N. D. COSTA FILHO — 2021-10-20

Currently, metaheuristics are algorithms applied to solve various optimization problems. In this context, the Ant Lion Optimizer (ALO) algorithm is proposed in 2015 based on the ant lion hunting mechanism, where its main prey is the ants. The ALO has basically four steps: trapping the ants, random walk of the ants, elitism and catching preys. However, ALO presents problems in diversifying its population, which ends up decreasing its performance in certain problems. Thus, this work presents an improved ALO algorithm based on vector projection and called IALO (Improvement ALO). For comparison between the proposed algorithm and ALO, simulations are performed on 19 benchmark functions. The results obtained indicate that IALO is more efficient and robust than ALO for most benchmark functions.

Diagnóstico Completo de Faltas em um Sistema HVDC Baseado na Teoria de Ondas Viajantes e em Dados de Monitoramento de Um Terminal

Júlio C. C. Vieira — 2021-10-20

Neste trabalho é proposto um método de detecção, classificação e localização de faltas incidentes na linha de transmissão de um sistema HVDC bipolar. Tal método é baseado na teoria de ondas viajantes e utiliza a transformada wavelet discreta redundante para filtrar os sinais de tensão monitorados em apenas um terminal do sistema. É utilizado um limiar de detecção autoadaptativo para detectar as faltas. O sistema HVDC foi modelado no ATP e diferentes cenários de faltas foram analisados, os quais foram gerados por meio da variação do tipo, resistência e local de falta. Dos resultados obtidos, foi verificado que o método detectou e classificou corretamente todos os tipos de faltas. Na etapa de localização, a eficiência do método se mostrou inversamente proporcional à resistência e ao local de falta.

Sistema de Reconhecimento Automático de Pássaros da Fauna de Linhares - ES Utilizando Redes Neurais Convolucionais

Brenda Bayerl Pinheiro — 2021-10-20

Diante da ameaça de extinção de algumas das espécies de pássaros que habitam no estado do Espírito Santo e da falta de ferramentas incentivadoras que estimulem a observação das aves, a educação ambiental e o ecoturismo, este trabalho, inspirado na ideia de construir uma ferramenta facilitadora e acessível para observação dos pássaros, propõe o reconhecimento de imagens de pássaros utilizando a inteligência artificial, através das redes neurais convolucionais. Com esse objetivo, foi construído um banco de imagens de alguns pássaros da região capixaba com 64 espécies avistadas na instituição onde foi desenvolvido o trabalho, buscando o sucesso na acurácia do reconhecimento das espécies escolhidas, que foi possível aferir através dos resultados e análises das acurácias. Além disso, para comparar e averiguar os resultados, foram testados outros bancos de imagens de pássaros e aplicado o método GradCAM para visualizar as regiões de maior importância na classificação feita pela rede neural convolucional. A rede aplicada, obteve um bom desempenho, o que permite uma possível aplicação em sistemas de monitoramento ambiental e auxílio em estudos na área do reconhecimento inteligente de imagens.

Detecção de placas de veículos com foco na proteção de dados pessoais

Bruno José Souza — 2021-10-20

In recent years, there has been an increase in the development of systems related to data protection. Following the recent General Data Protection Regulation (GDPR), systems are being adapted to capture images without compromising the safety of users through improper disclosure. This paper intended to evaluate the performance of different versions of deep learning algorithms aimed at the detection of vehicle license plates. The research proposes the adaptation of one method to hide the license plates that were detected in images, thus providing the protection of personal data. The selected deep learning techniques were YOLO v3 (You Only Look Once) and YOLO v4. The training of the selected algorithms was performed with the THI License Plate Dataset (TLPD). The YOLO v3 algorithm reached an Average Precision (AP) equal to 98.68%, recall of 98.00%, and Average Intersection over Union (Average IoU) of 79.38%, being elected the best among the techniques compared in this study.

Cryptography applications in protocols for RFID systems

Christiana Couto — 2021-10-20

Radio frequency identification systems are used in several applications for the unique recognition of objects. Due to the remote communication, malicious agents can read, alter and copy the transmitted information damage the system. Therefore, researchers have created several protocols employing cryptographic techniques to protect these communications. Recently, Baashirah and Abuzneid proposed a serverless RFID authentication protocol (SLEC) based on elliptic curve cryptography to secure communication in RFID systems. Nevertheless, it has security vulnerabilities and its scalability is faulty. This work presents a comprehensive analysis that discusses the State of the Art of cryptographic applications in RFID systems and points out the SLEC protocol security and scalability issues.

MEDIDOR DE ENERGIA IOT COM INTEGRAÇÃO DO HARDWARE E MIDDLEWARE

Allyson F. M. Borges — 2021-10-20

Energy consumption management is a critical area in which IOT has much to offer. This work presents a low cost power and energy meter based on IOT with fast and bidirectional communications capabilities. It uses an external ADC capable of sampling several channels with high velocity. The system is equipped with relay modules to shut downs the power, and visual and sound alert system. This allows power supply problem detection and preventive action both in industrial and residential networks. Experimental results validate the proposed system

Proposal of a Low Cost Navigation System for Starter Teams in Autonomous Racecar Competitions

Lima, Bruno S. — 2021-10-20

This article is intended for student teams which aim to enter a autonomous racecar competition. Many starter teams have neither a consolidated knowledge in autonomous system nor a great financial support. Most papers focused on autonomous racecars introduce advanced systems with expensive hardware. Therefore, this work proposes a low-cost and simple navigation system for the autonomous racing problem. This paper focus on a specific event of the Formula Student Driverless competition, but it can serve as basis for other events and competitions. The development of the system is done using the framework ROS and simulated in Gazebo. From this perspective, this work can serve as a guide for starter teams to design their first prototype.

Estimação de estado baseada nos algoritmos LMS em espaço de estado

Jadyna Ayres Rodrigues — 2021-10-20

Based on the state space model, algorithms of type state space LMS (SSLMS - State Space Least Mean Square) allow the generation of an estimated state vector, being a possible solution to the state estimation problem. In terms of tracking ability, the SSLMS is superior to the standard LMS (Least Mean Square), which is limited due to the assumptions of the linear regression model. By overcoming this limitation, SSLMS shows a significant improvement in tracking performance compared to the standard LMS and its known variants. Considering this principle, we propose in this paper the development of the State Space Zero-Attracting LMS algorithm (SSZA-LMS) built around the state space structure. The proposed algorithm is used to estimate the states of a synchronous motor with a nonlinear model. Numerical experiments show that the proposed algorithm presents superior performance when compared to the SSLMS algorithm.

Identificação de Harmônicas em Sistemas Elétricos de Potência Utilizando o Algoritmo NLMS Tensor

Thiago Silva Fernandes — 2021-10-20

A new approach to the identification of harmonic components in electrical power systems using adaptive tensor algorithms is presented in this article. The proposed method uses the separability property of linear operators as tool for the derivation of a stochastic gradient algorithm that is used to update the weights of the adaptive filter. Numerical experiments show that the proposed tensorial method has lower computational cost and higher convergence speed when compared to classic adaptive algorithms, in cases where linear operators are perfectly separable.

Classification of the Supply Voltage conditions of a Three-Phase Induction Motor with Machine Learning techniques.

Marcelo E. da Silva — 2021-10-20

Three-Phase Induction Motors (TPIM) is a fundamental part, as they are the main responsible for carrying out the mechanical work process in the industry. It is estimated that they are responsible for consuming more than half of all energy destined for the industrial sector. Thus, any failure of operation in motors of this type is reflected in energy, economic and environmental losses. Among the most common failures is the unbalance of the supply voltages, which can cause total loss of the machine depending on the magnitude of the unbalance. This article addresses a comparative analysis between the Machine Learning K-Nearest Neighbors (KNN), Random Forest (RF), Suport Vector Machine (SVM), Principal Component Analysis (PCA) and Multilayer Perceptron Neural Network (MLP) techniques applied to the classification of unbalanced supply voltages of a three-phase induction motor. For this, a database was used with mechanical and electrical variables related to the balanced and unbalanced operation of the motor, divided into classes of different levels of unbalance according to the National Electrical Manufactores Association (NEMA).

Sistema de navegação autônoma para o robô agrícola Soybot

Felipe F. Martins — 2021-10-20

The autonomy of agricultural machines has been an important research field for Precision Agriculture. With the use of global positioning systems (GPS), the farmer is able to maximize the yield of his land through precise sowing. For other machines to perform actions after planting, the farmer often does not have data on the exact location of each row of the plantation; therefore, just being guided by the global position is not enough. The present work proposes an approach consisting of two steps for the control of the Soybot agricultural robot: a computer vision technique for the robot to travel through the interior of a grown plantation, without damaging it; and a path planning technique so that, at the end of the plantation row, it enters in the next row.

Sistema de Comunicação LoRa: Uma solução para Transmissão de Dados no Agronegócio envolvendo Longas Distâncias e Baixo Custo

Diego F. Tozetto — 2021-10-20

The Brazilian territory covers about 5,073,324 rural establishments, of which 90% have less than 100 hectares. Still, Brazilian agriculture is extremely concentrated in terms of income, with less than 1% of farms contributing half of the total production value in 2017. For a long time, it was believed that the cause of this concentration was linked to uneven land distribution. However, in more recent studies it was realized that access to technology is the main reason for the concentration of production. In the present context, this work aims to use LoRa (Long Range) radiofrequency technology, which allows communication over long distances, with low power and reduced cost, to facilitate the monitoring of activities generated in agriculture along with a farm, where the technology and the internet signal are frequently precarious. The proposed system consists of the development of hardware, firmware, and software for a local server and LoRa gateway, which receives information from different devices and sends it to the server. The solution was able to communicate of 58 bytes over 2 Km with an average of 93% received packets, in a flat and open terrain, where the transmission has a more straight view between the gateway and the devices. However, mountainous terrains prove to be difficult to propagate LoRa modulation, resulting in loss of signal and, consequently, of packets.

Seguidores Visuais Baseados em NMPC com Horizonte de Percepção Variável

Tiago T. Ribeiro — 2021-10-20

Para maior autonomia das soluções baseadas em controle visual aplicadas a robôs móveis é necessário considerar a existência de desníveis na superfície de navegação, característica intrínseca à diversas aplicações reais. De maneira geral, informações de profundidade são fundamentais para a navegação em ambientes tridimensionais e para correta calibração de parâmetros visuais. Este trabalho propõe um novo modelo, que inclui informações de profundidade, para o problema de seguimento de caminhos visuais, que permite a variação do horizonte de percepção em tempo de execução. Para manutenção da complexidade computacional, apenas uma nova entrada é adicionada ao algorimo NMPC original e restrições explícitas permitem solução eficiente. Resultados simulados em ambiente realístico demonstram a corretude da proposta.

Projeto de um observador de estados para sistemas lineares amostrados através de condições LMI

Henrique W. R. Pereira — 2021-10-20

Este artigo apresenta o problema de projeto de um observador de estados de Luenberger aplicado a sistemas contínuos cuja saída medida é amostrada no tempo. Para resolver este problema, é considerada uma estrutura a tempo contínuo para o observador de estados no contexto da minimização de um índice de desempenho que leva ao cálculo das normas H2 e H infinito. A abordagem híbrida em conjunto com um problema de duas condições de contorno é a chave principal para obtermos condições convexas suficientes expressas através de LMIs (Linear Matrix Inequalities) para o problema de projeto do observador. Finalmente, um exemplo numérico é apresentado para ilustrar os resultados.

Integração de Modelo Fuzzy TSK em um Controlador Preditivo com Região Viável Estendida

Victor S. Matos — 2021-10-20

This work presents the first approach of infinite horizon predictive controller (IHMPC) based on a fuzzy model with guarantee of feasibility for application in non-linear systems. This technique is based on the fuzzy Takagi-Sugeno-Kang struture to model a nonlinear system as a linear parameter varying (LPV), updated at each time step. This approach allows the use of linear MPC techniques, instead of computationally extensive nonlinear MPC topologies. Simulations, incluing mismatch scenarios and unmeasured disturbances were implemented, validating the proposed controller.

Apoiando Advogados na Tratativa de Processos Judiciais através da Construção de um ChatBot Inteligente de Recuperação de Informação

Venícius Garcia — 2021-10-20

Clientes entram com processos judiciais contra uma empresa de distribuição de energia quando estão insatisfeitos com relação ao atendimento da mesma. Nesse contexto, durante tratativas judiciais, os advogados envolvidos precisam ter acesso a diversas informações do relacionamento do cliente com a empresa, e necessitam que a informação seja fornecida de forma rápida e clara. Considerando o grande volume de dados que companhias elétricas precisam analisar sobre o relacionamento com seus clientes, neste trabalho apresentamos o desenvolvimento de um chatbot com a finalidade de prover assistência aos advogados. Após a definição do conjunto de questões mais abordadas pelos advogados, a modelagem do fluxo de diálogos e a automação de consultas ao banco de dados da empresa, o chatbot foi desenvolvido utilizando a plataforma de processamento de linguagem natural da IBM Watson. O chatbot foi avaliado por um analista externo ao processo de desenvolvimento, permitindo a análise do estado atual da proposta e identificando oportunidades de melhoria.

Os indicadores da distribuição e a percepção da qualidade no fornecimento sob o ponto de vista do consumidor residencial de energia elétrica

Leonardo Yuji Ishizaki — 2021-10-20

Certain companies in brazilians electricity distribuction sector have deficiencies in relation to the power quality, highlighted by the high values of their distribution indicators and, consequently, financial compensation paid to consumers for violating the so-called continuity goals. Given this motivation, this paper proposes a multiple linear regression model to assess the impact of distribution indicators on the ANEEL Consumer Satisfaction Index. For the data structure of the model, panel data was used for 26 utilities during the period 2010 to 2019. The results obtained with the panel data model indicate that, of the variables tested, only one does not have statiscally significance with the model, obtaining parameters that can indicate among the distribution indicators adopted, which have the greatest impact on consumer satisfaction.

Desenvolvimento de Nó Sensor para Monitoramento de Vibrações com IoT

Fernando dos Santos Alves Fernandes — 2021-10-20

Risk areas such as slopes, dams, bridges, and buildings are susceptible to damage due to the presence of vibrations generated by earthquakes, winds, explosions, heavy traffic,and traffic of heavy vehicles. For this reason, the presence and levels of vibration in these areas should be monitored. This article describes the development of a sensor node with Low Power Wide Area Network communication interface for monitoring vibrations in hazardous areas. As main requirements, a low-cost microelectromechanical accelerometer and a long-range and low-power data processing and transmission platform were selected. The Internet of Things infrastructure uses a MultiTech Conduit gateway, the Loriot network server, and the Cayenne application platform. Tests with a metallic structure and a bi-supported steel beam showed that the sensor node developed has potential for use in applications for monitoring hazardous areas,as it presented a sampling rate compatible with applications in dams, slopes and analysis of the integrity of structures. In addition, the system was able to detect the natural frequencies of the first three vibration modes in the steel beam test.

Simulation of External Peripherals for Automated Testing of Embedded Software in Model MSP430FR5969

José Gustavo de Almeida Machado — 2021-10-20

The use of embedded systems in the various sectors of the economy has grown over the years. Consequently, the demand for software developers capable of creating applications for these systems in an optimized way has increased since the hardware of these devices has limited capacity concerning computers. Embedded software tests are required to validate the correct functioning of its tasks. However, its implementation is not always trivial, as external devices are necessary in order to be able to implement the tests, which may not be available during the projects testing phase. This work aims to present solutions for test software developed for the MSP430FR5969 microcontroller, using ESP32 to simulate the external device used to communicate with the device under test. Test results identify errors found in software developed for the DUT. However, some cases were observed instabilities in the double, reinforcing the need to continue improving the codes used in the double microcontroller. The methodology has the advantage of being software focused, while it is based on any hardware. In addition, it allows the developer greater control over the testing process, quickly making modifications to the double code to explore other scenarios.

A scalable edge computing platform for industrial applications

Wanderson Ralph Silva Vita — 2021-10-20

This work presents a platform based on edge computing for the implementation of monitoring algorithms in complex industrial processes, combining safety, performance and scalability. Only free software was used and the connection of the industrial computer with processes was made via OPC UA communication standard, very common in industry 4.0. Two case studies were worked out to explore the features of the platform. First, multivariate process monitoring was applied to a pilot plant, showing steps towards training and remote monitoring. Secondly, increasing volume of synthetic data was provided by an OPC server to evaluate three performance metrics of a single node and to decide about inclusion of new nodes to share computational burden. The results achieved show the proposed environment can handle computational tasks of increasing complexity for general applications in the industry.

Controle ótimo por modos deslizantes com ação integral e rejeição de distúrbio para rastreamento da saída

Jean Silva Nogueira Pacheco — 2021-10-20

Este artigo propõe um controlador ótimo por modos deslizantes em tempo discreto com ação integral e rejeição de distúrbios aditivos exógenos para o rastreamento de certas referências. A abordagem é baseada em estados aumentados e no método dos mínimos quadrados ponderados restritos e apresenta uma grande tolerância às perturbações exógenas ao passo que minimiza um coeficiente de desempenho relacionado à entrada de controle e à energia dos estados. Um exemplo numérico apresentado atesta a eficiência e robustez dessa técnica na rejeição dos distúrbios e no rastreamento de trajetória.

Identificação e Controle de um Sistema de Troca de Calor entre Vapor e Líquido Saturado: uma Abordagem Híbrida

Pedro H. L. S. P. Domingues — 2021-10-20

The present work proposes i) the extraction of the dynamics of a liquid-saturated steam heat exchanger through a black-box approach, considering multiobjective optimization of an Echo State Network (ESN) hyperparameters based on performance and complexity metrics and ii) the application of a fuzzy control on the ESN obtained to follow a temperature trajectory. Results showed that the generated model can be controlled and, when compared with a model obtained in an approach with only performance optimization, a similar performance is achieved but with a significant model complexity reduction.

Comparison of Deep Learning Architectures for Nonlinear System Identification of a Hysteretic Piezoelectric Precise Positioner

Victor Henrique A. Ribeiro — 2021-10-20

The characterization of hysteretic components poses a difficult nonlinear system identification problem. Several studies have addressed this by employing artificial neural networks, where deep learning (DL) has recently gained attention in system identification tasks. However, there is a lack of studies comparing different deep neural network (DNN) architectures. Therefore, this work proposes the comparison of three DNN architectures, including feedforward neural networks (FFNN), long short term memory (LSTM), and convolutional neural networks (CNN), for the characterization of a piezoelectric positioning system (positioner) typified by hysteresis. Moreover, Bayesian optimization is employed for hyperparameter tuning in all DNN architectures. Results show that all DL architectures achieved desirable values for the coefficient of determination (R2) and root mean squared error (RMSE). However, LSTM obtains the best overall results, outperforming both the FFNN and CNN, being a more appropriate black-box architecture for identifying frequency-dependent hysteresis loop shapes.

Análise da Influência do Controlador Múltiplo-Ressonante no Paralelismo de UPSs via Droop

Guilherme Keiel — 2021-10-20

Este artigo apresenta os principais efeitos do controlador múltiplo-ressonante usualmente empregado na regulação de tensão de fontes ininterruptas de energia (UPS) no paralelismo destes sistemas via controle droop. Assumindo um controlador múltiplo-ressonante de ganho finito (quasi-ressonante ou ressonante não-ideal), é evidenciada a influência dos coeficientes de amortecimento deste controlador na impedância de saída de cada UPS e no projeto do laço de droop via lugar geométrico das raízes. Também é mostrado que estes coeficientes podem emular o efeito de uma impedância virtual usualmente empregada no controle droop. Resultados de simulação ilustram a análise proposta.

Otimização dos parâmetros de controle para operação de microturbinas a gás

Walquíria do N. Silva — 2021-10-20

This paper presents a methodology for adjusting the parameters of the mechanical power controller of the gas microturbine (MTG), considering the dynamic behaviour and efficiency in energy generation of the turbine. The closed-loop controller is modelled for the MTG mechanical power system to increase the capacity to meet the load demand. For this, an optimization algorithm was proposed to identify the tuning parameters of the regulator, which will optimally adjust the mechanical power of the MTG, through the use of the Artificial Immune Systems (AIS). A simplified simulation model was proposed to optimize the controller parameters in a reasonable time. The effectiveness of the simplified model is validated through the comparison with the complete MTG model. The main objective was to design an adequate system aiming at the operational optimization of the MTG for power generation, with connection to the electric grid for use in cogeneration and distributed generation (DG) systems. The proposed study uses the Simulink MATLAB® software. The results obtained shows that the proposed control strategy was able to achieve the expected outcomes for the MTG control tunning. Also, the results demonstrate that the simplified model used in the optimization via AIS performs adequately to the adjustment of the controller when comparing the simplified and the complete models.

A Tool for Modeling and Behavioral Tests Generation of Embedded Software

Thiago C. T. e Nascimento — 2021-10-20

This paper summarizes the functionalities of a module for the Modelio UML Case Tool named WOOM Flow. Its purpose is to extend the tool by allowing greater efficiency in the development of embedded systems, both in the design and the testing phases. This module interacts directly with Modelio's Finite State Machine (FSM) diagramming functionality, allowing the resulting diagram to be exported to the SCXML format. The model can then be used to produce a table that permits the assignment of responsibilities. This table gathers information that specifies the internal interactions of the system to be developed, which was previously specified through UML modelling of the behaviour expected by the system at a higher level. Technologies that focus on the structure, for example, Class-Responsibility-Collaboration Cards, suffer the possibility of losing information related to the system requirements during the transference to the coding phase. It happens because it directly associates a responsibility from a use case to a class. The advantage of using WOOM is to reduce as much as possible the loss of information by prioritizing the behaviour of the system. With the generated FSM and the assignments mapped by the table, it is possible to produce the skeleton of the embedded system, as well as the methods that will test it.

Previsão de Falta de Equipamento de Carga para Frota de Transporte com base em Aprendizado de Máquina e Cenários de Despacho

Guilherme Gouveia Cordeiro — 2021-10-20

A current challenge in fleet management in the mining industry is the prediction of process failure events, due to the high number of internal influence parameters (such as equipment breakage), external to the process (such as bad weather) and interface (such as shutdown of crushing). This paper deals with the development of a machine learning approach to predict the Lack of Load Equipment event for the transport fleet using dispatch data. The model applied was the Random Forest varying the number of trees between 20, 50, and 100. Backward Elimination was performed to reduce the number of attributes from 20 to 5. The metric used to evaluate the models was the correlation factor (R). Real operation data was used to build the model containing 860,000 records gathered for four months. The results of the Shapiro-Wilk and T-Welch tests showed that the models of 20, 50, and 100 trees were equivalent, the average correlation coefficients were respectively 0.768, 0.773, and 0.773; better than the value of 0.35 obtained with the linear regression method currently used by the area. Thus, the use of machine learning through Random Forest showed good results and applicability for predictions and classifications of events in fleet management in the mining industry.

Learning vector fields through persistent exploration for robot motion control

Wilson S. F. Júnior — 2021-10-20

Vector field is a well-established technique for performing mobile robot navigation. However, in environments with obstacles, vector fields may have their performance compromised, inducing trajectories that lead the robot to be trapped in a certain region. Therefore, this article presents a new approach, based on reinforcement learning, for interactive learning of vector fields. As a result, this approach provides a vector field: (i) free of spurious equilibria, and (ii) optimal concerning the length of the path traveled. Due to an appropriate initialization of the vector field, the approach can be used to solve tasks in environments with few obstacles even without having advanced learning. Simulations are implemented to validate the proposed methodology.

Sintonia de Controladores PID Aplicados a Modelos de Plantas Reais Utilizando o Algoritmo PSO na Minimização da Magnitude do Sinal de Controle

Jean C. Batista — 2021-10-20

Este trabalho propõe uma maneira alternativa de sintonizar os parâmetros de controladores PID utilizando a metaheurística populacional de Otimização por Enxame de Partículas (PSO - Particle Swarm Optimization). Para tanto, desenvolveu-se um programa computacional no softwere Scilab para executar o PSO, com o objetivo de calcular os parâmetros de controladores PID para modelos de plantas didáticas reais que emulam processos físicos encontrados na indústria, de modo que o sinal de erro do sistema em malha fechada e a magnitude do sinal de controle sejam mínimos para uma referência degrau unitário. Os resultados obtidos foram avaliados a partir dos índices de desempenho quadrático baseados na integral do erro (IAE, ISE, ITAE, ITSE) e do sinal de controle (ISU) e mostraram que o PSO atingiu desempenhos satisfatórios para a sintonia de controladores PID com ação de controle de magnitude mínima.

Alocação Ótima de Chaves e Indicadores de Falta para Minimizar as Penalidades Pagas por Concessionárias de Distribuição de Energia Elétrica

Luís A. S. Louseiro — 2021-10-20

O principal objetivo deste artigo é propor uma metodologia para a alocação de chaves e indicadores de falta em redes de distribuição radiais. A alocação destes dispositivos foi realizada através da minimização simultânea dos custos associados com: instalação dos equipamentos, interrupção do fornecimento de energia e multas devido a transgressão nas metas para o índice DEC (Duração Equivalente de Interrupção por Unidade Consumidora). A estimação das penalidades e custos de interrupção foram realizadas considerando-se restrições técnicas durante as transferências de carga, isto é, limites de tensão e carregamento. A distribuição de probabilidade do DEC, usada na estimação das penalidades, foi obtida através da Simulação Monte Carlo (SMC) e modelos substitutos baseados nas distribuições Lognormal e Pearson. A minimização das três componentes da função objetivo foi realizada usando-se um algoritmo Genético multiobjetivo baseado na teoria de Pareto. Os resultados dos testes no sistema RBTS barra 4 demonstraram que a técnica proposta é mais eficaz que as metodologias convencionais (minimização dos custos de instalação e interrupção) com relação a razão benefício/custo. Portanto, pode-se concluir que os modelos substitutos usados na estimação das penalidades têm boa precisão e baixo custo computacional comparados à SMC.

Unknown Sensor Attacks in Supervisory Control of DES

Michel R. C. Alves — 2021-10-20

The background for this work is the supervisory control of discrete-event systems under partial observation. Attackers that are able to insert or erase occurrences of particular output symbols can modify the supervisor's observation and, by doing so, can lead the controlled system to undesirable states. A scenario with multiple attackers is considered, each one being an element of a set, called an \textit{attack set}. We also assume that only one of the attackers within an attack set is acting, although we don't know which one. According to previous results in the literature, a supervisor that enforces a given legal language, regardless of which attacker is acting, can be designed if the legal language is controllable and satisfies a property called P-observability for an attack set. The latter is an extended notion of observability and is related with the supervisor's ability to always distinguish between outputs that require different control actions, even if the outputs were attacked. We present a new approach for checking if a given language is P-observable for an attack set when it is represented as an automaton.

Ensembles de sistemas de classificação fuzzy intervalares: o papel dos índices de overlap com tomada de decisão baseada em funções de penalidade

Sidnei da Fonseca Pereira Jr. — 2021-10-20

Fuzzy modeling is frequently used to deal with the problems involving approximate reasoning, such as classification problems. However, fuzzy membership functions defined in terms of real functions sometimes can not reflect the uncertainty of the domain specialists. Also, when considering the use of fuzzy quantities, we are executing operations through sets defined by real numbers. In this case, the propagation of errors can become important and affect the end result. This problem finds its solution within the concept of interval-valued fuzzy sets. This paper presents a fuzzy reasoning mechanism to be used in interval-valued fuzzy rule based classification systems (IVFRBCSs). For that, we consider different interval-valued overlap indices, constructed using interval-valued overlap functions, developing confidence and support measures, which are generally used to evaluate the degree of certainty or interest of a given association rule. By considering several interval-valued overlap indices, we obtain an ensemble of IVFRBCS. Then penalty functions are used as a consensus method for the decision-making related to the selection of the best class.

Projeto de controladores LPV baseado em dados para planta não linear

Fábio E. Xavier — 2021-10-20

Gain scheduling é uma técnica que consiste em projetar controladores lineares para diferentes pontos de operação do sistema não linear e em interpolar os seus parâmetros, de maneira a gerar uma lei de controle capaz de fornecer um desempenho satisfatório para toda a faixa de operação de interesse. O controlador resultante é conhecido como Linear e a Parâmetros Variantes (LPV). Neste trabalho, utiliza-se o método de controle baseado em dados Virtual Reference Feedback Tuning (VRFT) -- originalmente proposto para o projeto de controladores lineares -- para projetar controladores LPV para processos não lineares. Uma estrutura particular para o controlador é apresentada, de forma que o controlador projetado pelo método VRFT seja um controlador gain scheduling. O controlador LPV projetado pelo método VRFT é comparado ao controlador gain scheduling projetado a partir da interpolação dos parâmetros de diversos controladores lineares. Os resultados mostram a eficiência da metodologia proposta: o controlador LPV obtido resolvendo um problema de otimização único apresentou um desempenho similar em malha-fechada ao do controlador projetado pelo procedimento de interpolação de controladores lineares e invariantes no tempo para diferentes pontos de operação.

Controlador preditivo de horizonte infinito embarcado: aplicação hardware-in-the-loop a um sistema de bombeio centrífugo submerso

Bruno A. Santana — 2021-10-20

Este trabalho apresenta a implementação de um controlador preditivo de horizonte infinito aplicado a um sistema de poço de petróleo elevado por BCS. Os aspectos práticos de implementação são investigados através do teste hardware-in-the-loop em um microcontrolador programado em C/C++. O uso adequado de um eficiente algoritmo de otimização do tipo conjuntos ativos é proposto para solucionar o problema de programação quadrática associado à lei de controle, tornando a abordagem implementável na prática e resultando em tempos de cômputo na ordem de milissegundos. Além disso, a estratégia de controle por faixa implementada contribui para acomodar as restrições dinâmicas do envelope operacional do BCS, preservando assim a factibilidade do controlador.

Otimização de Filtros de Aguçamento para a Melhoria da Qualidade de Imagens Magnificadas

Tatiana Schein — 2021-10-20

Simple interpolation methods are computationally efficient and rather effective for magnification from low-resolution into higher resolution images. However, blur and undesirable visual artifacts in the resulting images are often produced. This work evaluates the effect of optimized sharpening filters applied to magnified images.

Análise e detecção de faltas de alta impedância em sistemas de distribuição com a utilização de classificadores por aprendizado supervisionado

Gustavo da Silva Rocha Araújo — 2021-10-20

The occurrence of high impedance faults (HIF) in primary distribution networks represents a danger to the safety of people, equipment, and animals. However, protection devices close to the distribution network are not able to be sensitized by this type of defect, in most cases. This work presents an integrated strategy for the classification and detection of HIF, based on the use of classifiers based on supervised learning algorithms, such as K-nearest neighbors, Support Vector Machines and Ensemble. An improved fault model was used to emulate random behaviors, and especially intermittency for high impedance faults. The residual current was monitored, and its characteristics were extracted using the Short-Time Fourier Transform (STFT). A temporal consistency logic was applied to the detection stage. The functioning of the presented algorithm was carried out through several simulations in a 20 kV distribution system.

Controlador preditivo para uso em pulverizadores agrícolas com simulador operando em hardware-in-the-loop

Deniver Reinke Schutz — 2021-10-20

In line with the need to increase productivity in agriculture, several researches have been developed to improve agricultural application techniques for pest control. This article presents a predictive controller embedded in the spray module of a direct injection spray. A generalized predictive controller (GPC) and the constraint algorithms were developed using of Toeplitz and Hankel matrix model, which facilitated the implementation process in an embedded manner. The main contributions are the use of a scaling factor to reduce the saturation region of the control signal, the adaptation of the accelerated dual gradient projection (GPAD for short) algoritm to use the matrix equations of Toeplitz and Hankel and a low cost hardware-in-the-loop implementation of GPC. The results show the efficiency of the GPC applied to a spraying system and its effectiveness in obeying control constrainsts by means of the PGS and GPAD algorithms and, encourage new research in agricultural pests control.

Evolução Diferencial Aplicada a Contratação do Montante de Uso do Sistema de Transmissão

Thiago Hanisch dos Santos — 2021-10-20

O presente artigo tem como finalidade realizar a implementação do método de otimização de Evolução Diferencial sobre o problema de contratação do Montante de Uso do Sistema de Transmissão, com o propósito de encontrar o menor valor a ser contratado dentro dos valores apurados. O método foi aplicado em um caso encontrado na literatura a fim de se testar a efetividade na contrataçao. Dessa maneira, destaca-se a importância de que a análise seja realizada considerando a probabilidade de ocorrência dos montantes verificados nos pontos de conexão entre o Sistema Interligado Nacional e os acessantes, durante todo o período de vigência do Contrato de Uso do Sistema de Transmissão.

Projeto e análise de controladores LPV pelo método VRFT

Rômolo Lasch — 2021-10-20

Virtual Reference Feedback Tuning (VRFT) is a data-driven control method that identifies a parameterized controller by solving a least squares (MQ) problem, under the assumption the controller is linear in the parameters. Widely used for linear controller design, the VRFT method can be applied to estimate linear parameter-varying (LPV) controllers, also with an MQ solution. This paper analyzes the formulation and application of the VRFT method to LPV plants for the case where the controller class is underparameterized and for the case where the collected data is corrupted by noise. In the case of noisy data, the controller parameter estimation is analyzed employing the MQ solution and with the use of two instrumental variables (VI), one obtained from a new experiment on the plant, and the other obtained from the simulation of an identified plant model. The advantage of the filter usage in the underparameterized case, as well as the statistical properties of the VI estimations in the noise-corrupted data case, are confirmed by simulations.

Proposta de Implementação Paralela do Método Naive Bayes em FPGA

Matheus T. Barbosa — 2021-10-20

Este trabalho propõe uma implementação em hardware do classificador Naive Bayes, tendo como objetivo o desenvolvimento de uma arquitetura totalmente paralela, que visa obter alta performance em termos de velocidade de processamento e consumo energético. O hardware proposto foi desenvolvido em Field Programmable Gate Array (FPGA) utilizando ponto fixo. Todos os detalhes da arquitetura desenvolvida são apresentados, incluindo informações referentes à taxa de ocupação dos recursos de hardware, tempo de processamento e consumo energético para uma FPGA Stratix V 5SGXMBBR3H43C3. Através dos resultados obtidos, foi realizada uma análise comparativa do modelo obtido com outros trabalhos do estado da arte. Com isso, foi possível concluir que a implementação obteve um desempenho similar ou superior a outros trabalhos na literatura.

Projeto Não Iterativo de Controlador PI Baseado em Dados Aplicado a um Módulo Didático com Interface Web

Victor Marinho Espínola Freire — 2021-10-20

This article presents a review and a comparative study, in a laboratory practice context, of data-driven control techniques Virtual Reference Feedback Tuning (VRFT), Non-iterative Correlation-based Tuning (NCbT) and Optimal Controller Identification (OCI). The application results of these techniques, in the design of a didactic temperature module, are used to make the comparison. The experiments required for building the data collection are performed remotely through a web interface.

Aplicação da Técnica BoVW para Identificar Falhas em Máquinas Rotativas a Partir de Imagens Termográficas de Baixa Resolução

Eliel T. Lins — 2021-10-20

Este trabalho tem como objetivo descrever a implementação de uma estratégia de detecção de falhas em máquinas rotativas utilizando termografia infravermelha. Ela baseia-se na aquisição de imagens com uma câmera de baixa resolução e compara os resultados com aqueles obtidos com o uso de uma câmera de média resolução. Com o propósito de verificar se é possível usar câmeras termográficas de resolução mais baixa sem perda significativa de desempenho, reduzindo custos e tornando essa abordagem mais acessível. A técnica BoVW (bag of visual words) foi aplicada para o tratamento dos dados e categorização das falhas. A eficácia do método apresentado foi validada experimentalmente a partir do diagnóstico das falhas simuladas com base nas imagens termográficas dos dois tipos de câmeras, e, adicionalmente, ratificado por análise de vibração. Os resultados apresentaram uma taxa de acerto acima de 92% para ambas as câmeras, e com diferença de apenas 7% entre elas, comprovando a viabilidade do uso de câmeras termográficas de baixa resolução para identificação de falhas em máquinas rotativas.

Desenvolvimento de uma ferramenta didática para o ensino de automação e controle de sistemas de tanques industriais

Isaías Valente de Bessa — 2021-10-20

O uso de tecnologias digitais, para a geração de produtos e serviços, é uma das características da industria 4.0. Além disto, no contexto de distanciamento social, surge-se a necessidade de adaptar o ensino laboratorial, o que impulsiona o desenvolvimento de ferramentas de simulação da realidade. Com esta finalidade, este trabalho apresenta a construção de uma ferramenta web para a simulação, controle, identificação e monitoramento de um sistema de tanque virtual para o ensino de técnicas de controle digital.

Nova Abordagem para Linearização de Modelos de Hammerstein Identificados por Métodos de Subespaço

Luís H. Santos — 2021-10-20

A qualidade do modelo é um fator impactante na precisão e velocidade de resposta de um sistema de controle. Para manter o compromisso entre a complexidade do modelo e do controlador, o uso de blocos interconectados na estrutura de Hammerstein é uma alternativa interessante. A motivação é que linearizar tais modelos permite o uso de técnicas clássicas de controle e uma faixa mais ampla de operação do processo. Após vários testes, observou-se que funções estáticas funcionais em pequenas faixas de operação do processo não são eficazes como descrito na literatura. Sendo assim, este trabalho propõe, por meio de manipulações algébricas, o uso de uma inversa algébrica da curva estática estimada para o modelo de Hammerstein. Na primeira abordagem, a curva estática e o bloco linear são estimados em uma etapa. Na segunda, estima-se cada uma das parcelas em duas etapas. Os resultados numéricos sugerem que a inversa algébrica aliada à metodologia em duas etapas proporcionam maior precisão no controle, todavia uma análise detalhada de viabilidade deve ser feita em cada caso.

Desenvolvimento de uma malha auxiliar ativa para supressão de oscilações decorrentes da conexão com CPL em sistemas de distribuição CC

Isaías V. de Bessa — 2021-10-20

A integração de dispositivos chaveados em sistemas de distribuição CC tem se tornado cada vez mais comum. Investigação de técnicas que garantam a regulação e estabilidade são fundamentais para garantir a correta operação do sistema. Nesse contexto, este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma nova malha auxiliar ativa baseado em um estabilizador de sistema de potência (ESP) aplicada no lado da fonte para mitigação de oscilações oriundas da conexão a cargas de potência constante (constant power load - CPL). O desempenho do sistema é avaliado através da construção de índices de desempenho enquanto que a estabilidade relativa é analisada através da curva de Nyquist relativa a cada topologia proposta. Nesse sentido, observou-se a melhora de desempenho e estabilidade para a malha proposta quando o compensador atua com um atraso de fase.

Estimação de Estados de um Carro-Pêndulo Invertido Usando um Algoritmo Fuzzy Adaptativo Baseado em Inovação

Miriam M. Serrepe Ranno — 2021-10-20

State estimation is a technique used in system control and identification, fault detection, monitoring, and prediction. In this work, state estimation of a cart-inverted pendulum system is developed using a fuzzy innovative-based adaptive algorithm, taking into account that the cart-inverted pendulum is a relevant system in real-world applications, such as space vehicle and missile launches, cranes for container handling, and self-balancing robots. Numerical simulation results show the effectiveness and robustness of the used method compared to the extended Kalman filter, considering four challenging scenarios.

Processamento Digital de Imagens usando Redes de Petri Coloridas - Estudo de caso com Filtro de Sobel

Inácio C. Alves — 2021-10-20

Digital images are produced by a wide range of devices. They are applied in several areas. Simulations and mathematical modeling are tools that allow the investigation of system designs, helping to identify failures, crashes and instabilities before they occur. Colored Petri Nets are a graphic and mathematical modeling language that allows the construction and analysis of models. The current work presents an implementation of Sobel Filter for sharpening images, through Colored Petri Nets.

Síntese de Controladores Robustos Chaveados com Otimização Via LQR: Aplicação em Sistemas Sujeitos a Falhas Estruturais.

Renam De A. Barreto — 2021-10-20

Neste trabalho, é proposta uma técnica de projeto para garantir a estabilidade de sistemas lineares chaveados contínuos, tendo como base o regulador linear quadrático (do inglês, Linear Quadratic Regulator - LQR) por aproximação via desigualdades matriciais lineares (do inglês, Linear Matrix Inequalities - LMIs) em sistemas lineares incertos, ou sujeitos a falhas estruturais. Esta técnica é de natureza realimentada e o projeto se baseia na solução das chamadas desigualdades de Lyapunov-Metzler, a partir da qual expressa-se a condição de estabilidade. A técnica é aplicada a um sistema de suspensão ativa de modo a comparar o desempenho dos controladores projetados, como forma de ilustrar a eficiência dos teoremas propostos. Ao final deste trabalho é apresentado uma análise de desempenho desta técnica de projeto aplicada a sistemas com incertezas invariantes no tempo.

Uma nova aplicação do Método Vector Fitting para dados extraídos por PMUs utilizando sinais probing

Deborah L. M. Gaertner — 2021-10-20

Abstract: Iterative algorithms called Vector Fitting (VF) appear in the power system community as a powerful system identification tool, with successful applications in areas such as modeling frequency-dependent equivalent networks, modeling transmission lines and electrical transformers and passive macro-modeling. However, using only output signals, the VF method has only recently been adapted to the context of estimation of oscillatory modes from ringdown data (transients). In this sense, there are two parallel proposals in this work. The first is to present the gains in estimating the damping in oscillatory modes, not only from autonomous measurement of PMU signals, but also with the inclusion of probing signals. The second is to present the application of the Vector Fitting Method for the estimation of oscillatory modes of electrical power systems (SEPs), using the active and reactive powers on the system buses as probing signals, by operating the system in a quasi-stationary regime (ambient data). These two contexts were tested in a well-known 11-bar test system, with four thermal turbines, whose frequency, voltage and active and reactive power data were known. Resumo: Os algoritmos iterativos denominados Vector Fitting (VF) aparecem na comunidade de sistemas de potência como uma ferramenta poderosa de identificação de sistemas, com aplicações bem-sucedidas em áreas como modelagem de redes equivalentes dependentes de frequência, modelagem de linhas de transmissão e transformadores elétricos e macromodelagem passiva. Entretanto, usando apenas sinais de saída, o método VF foi apenas recentemente adaptado para o contexto de estimação de modos oscilatórios a partir de dados do tipo ringdown (transitórios). Nesse sentido, existem duas propostas paralelas neste trabalho. A primeira é apresentar os ganhos na estimação do amortecimento de modos oscilatórios, não somente da medição autônoma dos sinais de PMU, mas também da inclusão de sinais probing. A segunda é apresentar a aplicação do Método Vector Fitting para a estimação de modos oscilatórios de sistemas elétricos de potência (SEPs), utilizando como sinais probing as potências ativa e reativa nos barramentos do sistema, mediante operação do sistema em regime quase-estacionário (dados ambiente). Estes dois contextos foram testados em um conhecido sistema teste de 11 barras, com quatro turbinas térmicas, cujos dados de frequência, tensão e potências ativa e reativa eram conhecidos.

Avaliação semi-automática da completude de tubulação para a indústria de extração

Lucas Marca — 2021-10-20

A inspeção é um procedimento importante para a industria de extração, uma vez que ela garante a qualidade do produto final. A granularidade das inspeções varia desde o mais simples dos componentes de fornecedores até a construção e montagem de sistemas altamente complexos como o conjunto de tubulações de uma plataforma de petróleo. Durante esse procedimento, profissionais qualificados contratados geram uma série de documentos que atestam a qualidade dos componentes utilizados. Apesar da avaliação dos inspetores de qualidade, ainda existe um procedimento administrativo que analisa os relatórios de inspeção gerados e avalia se todos os documentos necessários estão presentes. O presente trabalho apresenta um mecanismo semi-automático que auxilia os inspetores na avaliação da completude e conformidade dos documentos, de forma a tornar o processo menos custoso.

Desenvolvimento de uma função de mapeamento relacional para processamento automatizado de relatórios de inspeção da insdústria extrativa

Bruno Lobell — 2021-10-20

O processo de inspeção é um dos mais importantes da indústria extrativa. Entre as atividades deste processo destaca-se a avaliação de relatórios de inspeção. Os relatórios atestam se um determinado equipamento atende aos requisitos mínimos para sua utilização, usualmente definidos por normas de fabricação definidas por instituições regulamentadoras. A consulta, verificação e análise desses relatórios impressos é um procedimento muito custoso. O presente trabalho apresenta um método e um protótipo que implementa o mapeamento do resultado de relatórios de inspeção de tubulação em databooks de construção e montagem da indústria extrativa em um modelo relacional de dados. Os modelos de dados estruturados extraídos automaticamente contribuíram de forma significativa para o incremento de qualidade e a seletividade dos processos de revisão da inspeção industrial.

Pipeline de Dados para Detecção de Anomalias em Vídeos de Cena Única

Fábio Ricardo Oliveira Bento — 2021-10-20

Pipeline de dados consiste em uma sequência de ações que preprocessam e extraem informações de conjuntos de dados. No contexto de detecção de anomalias, pipeline de dados tem aplicação na disponibilidade de informações estruturadas e relevantes para a tarefa de detecção. Nesse artigo é proposta uma abordagem para o problema de detecção de anomalias em vídeo de cena única baseado em um pipeline de dados, composto de duas partes: um extrator de patches e um modelo de classificação de patches. Realizamos experimentos no conjunto de dados Street Scene, alcançando AUC=0.898 e AUPRC=0.916, os quais são resultados compatíveis com a literatura atual.

A Implementação da Tecnologia Industrial Internet Of Things (IIoT) em Sistema Supervisório para um Processo de Controle de pH

Vinícius Costa de Almeida Dias — 2021-10-20

O processo de mistura do pH é irreversível, caro e perigoso. Sendo assim, o uso de técnicas de controle automático busca maximizar a utilização dos recursos, com controlabilidade e segurança. Com o avanço dos computadores surge a necessidade de integrar todas as malhas de controle através da nuvem para obter melhorias na eficiência e produtividade dos processos. Neste cenário, a criação de um sistema capaz de integrar tecnologias como sistemas supervisórios com aplicações IIoT (Industrial Internet of Things) são primordiais. O presente trabalho propõe a criação de um protótipo capaz de comunicar com o supervisório e transmitir as informações para o broker MQTT. O sistema supervisório foi desenvolvido com a ferramenta Elipse E3, na versão estudantil, além de um controlador PI implementado no arduino com simulador da planta de controle de pH em python. Foram realizadas simulações do modelo da planta e testes de comunicação com o supervisório e transmissão de informações para o broker. O protótipo apresentou a comunicação entre planta, supervisório e broker, demonstrando assim o sucesso da proposta do trabalho.

Controlador secundário distribuído fuzzy consenso aplicado em uma microrrede CA ilhada

Lucas Jonys R. Silva — 2021-10-20

To correct the frequency and voltage deviations in the buses of an islanded AC microgrid (MG), generated by the droop control, and to achieve precision in the reactive power sharing between the distributed generation (DG) units, this work proposes a distributed fuzzy consensus secondary controller (FCSC), composed by a fuzzy controller (FC) in association with a consensus-based strategy (CBS). The FC is used in each unit to correct deviations in frequency and voltage, using local measurements. The CBS is composed by two algorithms that aim for precision in reactive power sharing. Through a narrowband communication channel, the units exchange reactive power information with neighboring. Simulation results are presented to validate the strategy in a MG composed by four units. The proposed FCSC reduces the frequency and voltage deviations and achieves the accuracy in the reactive power sharing for connection and disconnection of loads on the MG buses.

LÓGICA FUZZY APLICADA AO CONTROLE DE NÍVEL DE RESERVATÓRIO DE ABASTECIMENTO DE ÁGUA

ABIGAIL TRINDADE DE ALMEIDA — 2021-10-20

Tendo em vista o atual cenário contemporâneo onde empresas devem buscar se adaptar às exigências da sociedade, o setor de saneamento tem se esforçado para melhorar a sua eficiência e tornar-se mais competitivas,e para isso se faz necessária a automatização dos seus controles de processos, especialmente inspirados no funcionamento da mente humana para uma resolução de problemas complexos, tal como a lógica Fuzzy. Dessa forma, o presente estudo tem como objetivo demonstrar a eficiência da automatização por meio da lógica Fuzzy implementada em linguagem python para promoção do controle de nível de reservatório de abastecimento de água, por meio do monitoramento de três variáveis (nível, Variação do nível e Frequência) visando a otimização operacional e redução do consumo energético. Com base nos resultados obtém-se uma relação da lógica Fuzzy empregada com as variáveis e as diferentes combinações das regras de inferência indicam como um controlador desse tipo pode facilmente solucionar problemas complexos, viabilizando assim sua aplicação.

Identificação de Estáticas em Poços de Petróleo via Sensor de Pressão de Fundo

Daniel Folador Rossi — 2021-10-20

O gerenciamento de reservatórios produtores de petróleo é um conjunto de atividades que visa garantir e melhorar sua produtividade. A gestão do dano de formação é uma destas atividades, cujo objetivo é identificar e mitigar a redução de permeabilidade do reservatório. Técnicas de gestão de dano incluem a análise dos dados de pressão e vazão colhidos continuamente do poço, principalmente em períodos em que o poço esteja fechado, denominados estáticas. A identificação destes períodos nos dados de pressão requer métodos rápidos, precisos e que reduzam esforços de análise. Considerando este contexto, este trabalho discute a identificação semi-automática de estáticas por meio de dois métodos: utilizando a derivada primeira e utilizando um filtro de convolução, ambos com o apoio do algoritmo de clusterização DBSCAN. Os dois métodos foram testados para dados sintéticos de pressão e vazão, tendo o método do filtro de convolução apresentado os melhores resultados. Apesar de depender do ajuste de limiares, este método se mostrou ser uma ferramenta confiável para auxiliar na identificação de estáticas.

Metodologia para alocação ótima de capacitores em sistemas de distribuição considerando restrições de tensão, mitigação do desequilíbrio e minimização de perdas

RODRIGO VIANA BATISTA — 2021-10-20

This paper presents a two-step methodology for optimal capacitor placement in unbalanced power distribution systems considering voltage constraints, imbalance mitigation and reduction of technical losses using a genetic algorithm technique. In the optimization process, both in the first and second stage, the uncertainties arising from the loading levels of the feeders and the demand for loads in the nodes are considered, seeking to better represent the operation of the real systems, thus allowing a better assessment of the ideal nodes for capacitors placement. In order to validate the proposed methodology, it was used the IEEE 13 and IEEE 37 Nodes Test Feeders.

Método Simplificado de Desagregação de Energia Aplicado a Redes contendo Prossumidores

Dionathan S. Scheid — 2021-10-20

The present work proposes a new, simplified method for estimating the total consumption and generation of prosumers with a monthly net metering. Initially, the characteristics of electric energy measurement systems are presented, as well as the norms that regulate distributed generation in Brazil. Next, a new method is presented and detailed for energy disaggregation of monthly net metering. The method allows the estimation of a daily load and generation profiles for consumers and prosumers, using a reference generation based on climate data, a seasonality factor that describes the variation of consumption throughout the year, and an efficiency factor that describes the characteristics of each consumer unit with distributed generation. Finally, practical results obtained with the proposed method applied to prosumers located in South Brazil are presented and discussed. These results reveal not only a close agreement between the measured and estimated monthly consumed and injected energy but also the method is enough accurated for practical purposes.

Controle Preditivo da Frenagem de um Monociclo em Terreno Desconhecido

Henrique Barros Pinto — 2021-10-20

Braking systems that prevent wheel locking are employed in both land and air vehicles. This work develops a control that avoids the locking of the wheels during a braking. For this purpose, a slip control was carried out for the case where there is only the longitudinal movement of the unicycle. The slip, calculated from the states (longitudinal speed of the vehicle and angular speed of the wheel), is compared to a reference slip, which is updated through the feedback of the states and torque. The control uses the Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) strategy, considering the system restrictions. Finally, performance cost functions were calculated to validate the results obtained in the control.

Modelo Cinemático para Atuação Completa de Robôs Hexápodes

Rafael P. Bachega — 2021-10-20

Neste trabalho, examinamos o controle cinemático do centro do corpo e as trajetórias das pernas do Myrmex, um robô hexápode com marcha estaticamente estável. Apresentamos a formulação do modelo para o controle cinemático do centro do corpo do robô como uma função dos ângulos articulares atuados. Mostramos que existe uma matriz Jacobiana para o controle inteiro do corpo do robô (WBC - Whole-Body Control), sendo bem definida quando três ou mais pernas estão em contato com o terreno. Este modelo permite explorar o envolvimento do corpo todo na obtenção da marcha, bem como identificar restrições de atuação, aumentar o espaço de trabalho e adaptar a postura do robô em terrenos acidentados.

Localização de Fontes de Gás Usando Aprendizagem por Reforço com Robôs Móveis na Indústria da Mineração

Maurício Souza Sathler — 2021-10-20

Operações de inspeção são essenciais para garantir a segurança operacional na indústria da mineração. Estes processos, quando realizados em ambientes confinados, demandam atenção pelos diversos riscos envolvidos, entre eles a presença de gases nocivos e falta de oxigênio. Desta forma, o presente trabalho apresenta a implementação do aprendizado profundo por reforço para o rastreio de fonte de gás utilizando robôs móveis. Além das configurações necessárias para a simulação de uma pluma de gás, também são apresentados as configurações, parâmetros e arquitetura da rede de aprendizado profundo utilizada. Resultados gerados em ambientes simulados representativos mostram a viabilidade da técnica proposta e abrem caminho para futuras aplicações com robôs reais.

Controle complacente de passo para um robô quadrupede utilizando curvas de Bézier

Gabriel Duarte Gonçalves Pedro — 2021-10-20

Robôs com pernas tem potencial de locomoção em terrenos não estruturados para execução de tarefas em ambientes industrias, de mineração, petrolífero e de desastres. Porém, para executar esta locomoção de forma eficiente em diferentes ambientes, é necessário o planejamento dos passos deste robô assim como o controle das suas pernas. Este artigo considera um robô quadrupede, tendo como foco o controle de uma única perna com 3 graus de liberdade modelada por meio das equações de Euler-Lagrange, durante as fases de balanço e suporte envolvidas na movimentação do robô. Para tal, é proposta a utilização de uma única curva de Bézier de 5º grau como trajetória de referência da perna, contendo informações de posição, velocidade e aceleração. A estratégia de controle proposta para comandar cada perna utiliza uma técnica de linearização por realimentação e um controle de impedância auxiliar. Os resultados obtidos por simulação demonstram que controlador proposto é capaz de rastrear a curva de Bézier utilizada como referência, de forma que a perna do robô se comporte como um sistema massa-mola-amortecedor, complacente a variações de posição no eixo vertical conforme a aplicação de forças no pé do robô.

Análise de consumo e simulação de tarifa branca: Abordagem utilizando medidor de energia IoT de baixo custo e aplicativo Mobile

Daniel de Souza Dias — 2021-10-20

Este trabalho propõe o desenvolvimento de um sistema de medição de energia elétrica, com o propósito de analisar o perfil de consumo de unidades consumidoras de baixa tensão, permitindo a tomada de ações que visam a redução do faturamento mensal e o melhor aproveitamento de energia elétrica. Para este fim é desenvolvido um sistema que utiliza medidores digitais monofásicos de baixo custo, combinado com tecnologias em internet das coisas que permitem uma medição correta, o armazenamento de dados e o acesso remoto as informações de tensão, corrente, potência e consumo de energia. A metodologia consiste em analisar o histórico de dados e simular, através de aplicativo móvel, em qual modalidade tarifária a unidade consumidora melhor se adequa, seja para a tarifa convencional ou para a tarifa branca. Realiza-se uma apresentação dos materiais e ferramentas que compõem o sistema, seguidos de análise da sua aplicação em uma unidade com consumo médio de energia elétrica acima de 800 kWh/mês, levantando os pontos positivos e as limitações desta abordagem. Por fim são efetuadas simulações que determinam se a unidade consumidora pode ou não se beneficiar da adesão de tarifa branca.

Controle Fuzzy Tipo-2 para um Sistema de Levitação Magnética

Ian da Silva Viganó — 2021-10-20

A levitação magnética atrai muito interesse da comunidade acadêmica, atualmente, por possuir um grande potencial em apresentar tecnologias promissoras ao mercado, principalmente no setor de transporte de passageiros e cargas e na área industrial, gerando um grande impacto positivo para a sociedade e contribuindo para o seu bem-estar. Sob essa premissa este trabalho propõe analisar a a aplicação do controle fuzzy do tipo-2 como uma melhor alternativa para a concepção de controladores para sistemas dessa classe, analisando as características positivas da aplicação desta técnica de controle em face da técnica fuzzy do tipo-1. Os controladores foram projetados e sintonizados manualmente, afim de observar se o grau de liberdade extra provido pela técnica fuzzy tipo-2 apresenta uma performance superior. Os resultados experimentais mostram que o controlador fuzzy tipo-2 proporciona um desempenho superior a sua contraparte do tipo-1 em diversos aspectos. Com essa metodologia as melhores características das diversas classes dos sistemas de controle podem ser combinadas para a realização de um esquema de controle mais eficiente e inteligente.

Análise e Comparação dos Algoritmos RRT* e Dijkstra para Planejamento de Caminhos em Terrenos Acidentados

Douglas Viana — 2021-10-20

Técnicas de planejamento de caminhos são amplamente utilizadas na área da robótica móvel, com especial importância no desenvolvimento de sistemas autônomos. Um exemplo de aplicação é no EspeleoRobô, um dispositivo robótico capaz de se locomover em terrenos acidentados para explorar e mapear ambientes confinados. Com a grande variedade de planejadores disponíveis, cabe investigar o desempenho de técnicas específicas e analisar quais poderiam ser embarcadas no EspeleoRobô. Dessa maneira, este artigo visa a análise e comparação dos algoritmos de planejamento de caminhos RRT* e Dijkstra, de forma a examinar o funcionamento e a aplicabilidade das técnicas em terrenos acidentados. Neste sentido, as diferentes representações de terreno utilizadas por cada um dos algoritmos são descritas, além da proposição de métricas de mobilidade a serem otimizadas. Simulações com o EspeleoRobô possibilitam comparar os custos estimados durante a etapa de planejamento com as métricas de mobilidade do robô percorrendo um terreno virtual acidentado. Os resultados ilustram as diferenças de funcionamento dos métodos de planejamento, indicando parâmetros que influenciam no tempo de processamento e nos custos finais associados aos caminhos. Estas informações auxiliarão na implementação de algoritmos dedicados a serem embarcados no EspeleoRobô.

Efeitos da Quantização dos Sinais de EEG na Detecção da Resposta Auditiva em Regime Permanente

T. Zanotelli — 2021-10-20

Auditory Steady-State Responses (ASSRs) are an option for an audiometry assessment without subjective interference from patients and evaluators, because the presence of these brain patterns are objectively inferred by applying an Objective Response Detection (ORD) technique to the electroencephalography data (EEG). This work analyzes the variation in the number of bits for the quantization of EEG signals in the detection of ASSRs, in order to find an optimal value of bits that does not compromise the audiometric test. The results showed that there was no significant difference in the audiometry results, in relation to the original data, using a 12-bit encoding.

Exploração autônoma de ambientes planares utilizando um dispositivo robótico móvel

Lucca Leão — 2021-10-20

Este artigo apresenta um sistema de exploração autônoma de ambientes planares desenvolvido para o robô móvel EspeleoRobô. O principal conceito deste trabalho são as fronteiras, sendo regiões que estão no limite entre o conhecido e o desconhecido. Ao se mover em direção às fronteiras, um robô consegue construir um mapa até que o ambiente seja totalmente explorado. Uma técnica com Filtro de Partículas realiza a localização do robô e mapeamento do ambiente. Um algoritmo para agrupamento de células de fronteira baseado em distância é proposto. Uma simples estratégia de exploração foi criada, e pode operar priorizando a navegação até a fronteira mais próxima, ou até a fronteira com maior número de células. O algoritmo de Dijkstra é utilizado para planejamento de caminhos e o controle de navegação é feito por campos vetoriais. O sistema de exploração foi validado em simulação e com um robô real, sendo capaz de criar mapas completos dos ambientes em cenários de teste de maneira satisfatória.

Aplicação de uma estratégia de controle robusto no algoritmo de sincronismo trifásico SRF-PLL

Diana A. C. Araújo — 2021-10-20

Este artigo versa sobre o projeto e análise de um PLL (Phase-Locked Loop) baseado no método de Controle com Rejeição Ativa de Distúrbios (ADRC). A proposta concentra atenção em um sistema específico denominado Synchronous Reference Frame Phase-Locked Loop (SRF-PLL) que é uma técnica bem estabelecida usada para manter o sincronismo de sistemas conectados à rede elétrica trifásica. Um SRF-PLL típico utiliza um controlador PI clássico para regular o ângulo de sincronismo no valor desejado. Contudo, um problema que ainda é desafiador é o de estimar as variáveis do sistema na presença de perturbações no sinal de entrada. O objetivo deste trabalho é aumentar a robustez deste sistema SRF-PLL pela utilização de um controlador ADRC no lugar do PI tradicional. A proposta consiste em utilizar uma estrutura ADRC para estimar e compensar a perturbação de entrada e, uma outra estrutura ADRC para promover o rastreamento do ângulo de sincronismo para o valor de referência desejado. São apresentados resultados de simulação e realizadas comparações com o PI clássico e com um filtro ressonante proposto na literatura.

Rastreamento de Fluxo e de Velocidade de um Motor de Indução Utilizando Controle Vetorial e Técnicas de Modos Deslizantes.

Gustavo Vargas de Souza — 2021-10-20

In this paper, an integral sliding-mode controller in conjunction with vector control oriented by rotor flux is designed for speed and flux tracking of a squirrel-cage three phase induction motor. The proposed control strategy yields robustness under parametric uncertainties and disturbance rejection in the plant and good transient response. By simulations via Simulink, the effectiveness of the control scheme is verified.

Automatic Identification of Somatotype by Digital Images

Antonio Ricardo A. Brasil — 2021-10-20

Somatotype is a metric that concerns human body shape and composition. It is important in many applications, especially for the fields of physical education and health. However, obtaining the somatotype is very time-consuming, it requires an expert of the area to take several measurements manually on the individual's body, demanding several anthropometric devices, some of which are not easily portable. The proposal of this work is to obtain the somatotype of bodybuilders using their body images in different positions, based on image processing and machine learning techniques. Thus, a dataset of 46 bodybuilders was obtained along the years of 2014 to 2016 in the state of Espirito Santo. The results obtained show that the somatotype of bodybuilders can be estimated reasonably based only on their images, obtaining the best classification rate of 92%, which is an inexpensive alternative to obtain this information to actual days.

Rastreamento de trajetória de veículo terrestre não linear estocástico multivariável utilizando filtro de partículas

Hugo Alves Velozo — 2021-10-20

State estimation of stochastic nonlinear dynamical systems has several applications in several areas of engineering. Among these areas, states can be estimated in order to track a mobile object such as autonomous vehicles and mobile robots in a given space. The particle filter can be used for this purpose due to its efficiency and precision in systems with generic characteristics. In this article, an application of the particle filter in tracking a land vehicle with free mobility in a two-dimensional space will be presented. The computational results are analyzed in different process and measurement noise scenarios.

Controle por Busca Extremal e por Modos Deslizantes Aplicado a Freios Automotivos do Tipo ABS

Wallace Ribeiro Ferreira — 2021-10-20

O freio ABS (Anti-lock Braking System) é um dispositivo amplamente utilizado em veículos automotivos, sendo imprescindível nos dias atuais em produções de veículos de uso popular. Seu funcionamento consiste em controlar o escorregamento das rodas, evitando assim que as rodas travem durante a frenagem, maximizando a força de atrito e encurtando a distância de frenagem, mantendo o veículo controlável pelo piloto. A natureza não linear da interação pneu/estrada, bem como as incertezas relacionadas a cada condição particular da estrada, tornam este um problema desafiador. Neste artigo, um novo projeto é proposto para controlar o escorregamento da roda. Uma estratégia de controle de malha externa por busca extremal é utilizada para estimar o valor de escorregamento ideal para cada condição da estrada em tempo real, e um controlador de malha interna por modos deslizantes é empregado para regular o valor de escorregamento desejado. A análise de estabilidade do sistema em malha fechada é apresentada. Simulações numéricas mostram um bom desempenho do Sistema de Controle proposto.

Estabilização de Sistemas Incertos e com Direção de Controle Desconhecida via Método ADRC e Função de Monitoração

Aline Freixo Teixeira — 2021-10-20

Este trabalho propõe um método aprimorado de controle com rejeição ativa de distúrbios (ADRC) para o rastreamento de saída aplicado em plantas incertas e com direção de controle desconhecida. Um procedimento básico de projeto na metodologia ADRC é assumir o conhecimento exato da direção de controle do sistema, ou seja, do sinal do coeficiente do canal de entrada. Trabalhos recentes têm sido propostos realizando modificações em sua estrutura de controle. Porém, apesar de considerar as incertezas no coeficiente de entrada, muitas variantes do método ADRC ainda assumem o conhecimento da direção do controle. Para resolver o último caso, e também com o objetivo de generalizar os resultados anteriores do ADRC para uma classe maior de sistemas, o presente trabalho incorpora o conceito de funções de monitoração no projeto do controlador. É uma estratégia baseada em chaveamento cuja função principal é determinar o sinal correto da direção de controle, que está diretamente relacionado ao sinal do coeficiente do canal de entrada da planta.

Sistemas Fuzzy evolucionários para controle de semáforos

Victor L. Silva — 2021-10-20

O tráfego intenso de veículos é um dos principais transtornos nas grandes metrópoles, e no Brasil, onde as autoridades competentes não capacitaram as redes viárias, a superlotação no trânsito causa ainda mais entraves. As aplicações das técnicas de inteligência computacional no trânsito são muito amplas, com destaque para os semáforos inteligentes. Para o projeto de semáforos inteligentes, este trabalho propõe o emprego da Lógica Fuzzy, mas tem como objetivo principal a geração automática de sistemas Fuzzy. Para a realização desse objetivo, foi empregado o software de simulação de tráfego SUMO, que permitiu a elaboração de três cenários de cruzamentos controlados por semáforos. Nesses cenários foram avaliados o desempenho dos tráfegos a partir de diferentes ajustes nas funções de pertinência e no conjunto de regras do sistema Fuzzy que controla os semáforos, sendo que esses ajustes foram efetuados pelos algoritmos AG (Algoritmo Genético) e PSO (Particle Swarm Optimization). Quando comparado o desempenho do tráfego com semáforos controlados por Fuzzy e Fuzzy otimizado, tem-se melhorias importantes nas variáveis de trânsito analisadas, como tempo de espera e tamanho da fila de carros. Assim, este trabalho evidencia a importância de se empregar modelos Fuzzy evolucionários na otimização de parâmetros.

ESTIMAÇÃO DA SINCRONIZAÇÃO/DESSINCRONIZAÇÃO RELACIONADA AO EVENTO (SRE/DRE) UTILIZANDO A ESTIMAÇÃO DUAL DE ESTADOS E PARÂMETROS

Felipe A. Tavares — 2021-10-20

This paper investigates the estimate of the desynchronization/synchronization (ERD/ERS) of the motor imagery of the left hand using the dual estimation of states and parameters. Our methodology includes three steps: the modeling step, the state estimation step and the parameter estimation step. The results suggest that the dual estimation of state and parameters is a promising method to estimate the ERD/ERS related to the imagination of movement, making it a useful tool for the application in brain-machine interface.

METODOLOGIA ADAPTATIVA PARA ATUALIZAÇÃO DOS PARÂMETROS DO CSP E LDA UTILIZANDO UMA ABORDAGEM BASEADA NO FK

Odisley E. Nascimento — 2021-10-20

This article proposes the use of CSP (Common Spatial Patterns) as a feature extraction method for the recognition of patterns present in brain signals from motor imagery. These signals are classified using the LDA (Linear Discriminant Analysis) classifier. In order to improve the classification, an update is proposed, both in the CSP and in the LDA, based on the Kalman filter algorithm (KF). The KF has a prediction and correction structure that allows an improvement in the estimation of states in relation to linear classifiers. The results demonstrate an improvement in classification accuracy when comparing the conventional time-invariant CSP and LDA methods with the adaptive methods.

Classificação de Dados do Cadastro Ambiental Rural com uso de Algoritmos de Aprendizagem de Máquina

Fernando Elias de Melo Borges — 2021-10-20

The Rural Environmental Registry (CAR) consists of a mandatory public electronic registry for all rural properties in the Brazilian territory, integrates environmental information of the properties, assists the monitoring of them, and the fight against deforestation. However, a large number of registrations are carried out erroneously generating inconsistent data, leading these to be canceled and/or to be requested to correct the registration. Carrying out these checks manually is very expensive, since a specialized workforce is required and Brazil has an immense amount of rural properties. Based on this problem, this work aims to provide an intelligent machine learning-based system that allows to verify and classify CAR data quickly and effectively through classification models. For this purpose, several learning models were trained using real data from registers. In addition to the classification, the SMOTE tool was used to treat the imbalance between classes. Results were generated using measures of performance of classifiers and comparative studies between the methods were also performed. The results showed potential use of the method in future automated predictions.

Comando de direção de antenas de rádio para teleoperação de robô móvel

Álvaro Rodrigues Araújo — 2021-10-20

O EspeleoRobô é uma plataforma robótica móvel teleoperada utilizada pela mineradora Vale para a exploração de ambientes confinados. Durante operações de inspeções, é comum o robô se deparar com adversidades incluindo a perda da conexão com a base de controle. Este artigo tem como foco o sistema de comunicação do dispositivo robótico, descrevendo problemas de comunicação via sinal de rádio e introduzindo modelos de decaimento de intensidade de sinal. Além disso, são apresentadas estratégias de comando de orientação de antenas direcionais, instaladas num mecanismo Pan-Tilt de forma que as antenas estejam sempre apontando na direção do EspeleoRobô. Para tal, são investigadas duas estratégias de comando do mecanismo, uma baseada na pose do robô, e outra por processamento de imagens. As estratégias são verificadas por meio de simulações e experimentos de campo, demonstrando a viabilidade da solução proposta ao melhorar a transmissão de dados entre robô móvel e base de comando.

Machine Learning Applied to the Early Diagnosis of Leukemia Using Biomarkers

Fernanda T. Ferry — 2021-10-20

Leukemia is a rare and lethal blood cancer. One of the factors that increase the patient's chances of better treatment results is early diagnosis. The best attempting to discover the leukemia usually is the image analysis exams but this is costly and sometimes its late. Thus, this paper uses attributes of a complete blood count as input to Machine Learning algorithms to predict earlier and cheaper diagnoses of Leukemia. In this paper, we collected real exam results and developed a synthetic dataset with 1000 examples based on the distribution and limits of each attribute to classify a patient in positive or negative for Leukemia. We tested four different classifiers (Logistic Regression, Random Forest, XGBoost and SVM) to predict sample classes. We show that it is possible with an accuracy of 96\% to predict if a patient is likely to have Leukemia based on its blood count.

Algoritmo de Roteamento de Mensagens Confiável com Controle de Energia Aplicado às Redes Sem Fio Industriais

Vanessa A. Soria — 2021-10-20

As redes sem fio industriais (RSFI) têm sido amplamente pesquisadas por demostrarem grande flexibilidade, por outro lado devem garantir robustez para atender exigências de aplicações complexas onde a comunicação entre os dispositivos é um processo crítico. Este trabalho apresenta um algoritmo para a criação de rotas confiáveis e com controle na energia dos nós. O algoritmo está dividido em duas etapas, primeiro a formação da árvore de comprimento total mínimo entre os nós da rede e na segunda etapa a formação de rotas confiáveis com redundância para os grafos \textit{uplink} e \textit{downlink}. Em cada etapa são considerados parâmetros de estado dos dispositivos. O algoritmo proposto foi validado em simulações onde se estabelecem condições diferentes para o estado dos nós e os resultados mostram a adaptabilidade do algoritmo em estabelecer as melhores rotas disponíveis.

Controle de Veículos Aéreos Não Tripulados via Método ADRC Sob Um Novo Paradigma

Natanael da Cunha Pinto — 2021-10-20

Neste trabalho propõe-se um sistema de controle de trajetória de um veículo aéreo não tripulado, do tipo quadricóptero, baseado na técnica de controle ADRC (do inglês Active Disturbance Rejection Control). O método ADRC adotado é definido em termos de um Novo Paradigma, no qual se estabelece uma alteração na definição do Estimador de Estados de Ordem Estendida, ou simplesmente ESO (do inglês Extended State Observer), de forma a projetar o sinal da lei de controle utilizando apenas uma única estimativa do observador. O controle do veículo proposto é realizado com a aplicação da técnica de controle em cascata, composta por um controlador interno responsável pelo subsistema rotacional, e um controlador externo responsável pela movimentação translacional. Resultados de simulação são apresentados para ilustrar o desempenho da estratégia de controle proposta no sistema de voo do veículo.

Project, Modeling and Gait Optimization in the Pneumatic Gecko Robot

Matheus Rodrigues Goebel — 2021-10-20

The present work focuses on the development of a pneumatic gecko robot capable of moving on surfaces with different inclinations, using linear actuators. The main applications are inspections, cleaning and repairs to buildings, ship hulls and large solar panel structures. The work relies on the design of vacuum claws using mechanical and pneumatic concepts to escape the high expense of compressed air provided by the common vacuum components on the market. In addition, the present work applies the neural network algorithm called backpropagation with tests on the prototype to obtain a computational learning of the robot's operation, after observing the behavior of the actuators through simulations with a kinematic model.

Proof of Concept of Impedance Control on a Didactic Manipulator

Felipe Augusto Rizzi — 2021-10-20

Traditionally, the control of manipulators targets position or force tracking and numerous well succeed and high precision solutions have been developed over the last decades. However, for some applications, single force or position control are not efficient, and a specified relationship between both must be imposed. This paper describes the implementation of impedance control technique over a didactic manipulator, as a proof of concept.The performance achieved is limited by the quality and number of axis of force measurement, as well as the quality of actuators.

Controle Híbrido de Posição e Força baseado em Passividade de um Manipulador Robótico com aplicação em Exames de Ultrassonografia

Nicolas Lizarralde — 2021-10-20

Neste trabalho é considerado o controle de um sistema de ultrassonografia robotizado para exames em pacientes. Para garantir o sucesso e segurança do exame é implementado um controle híbrido de posição/orientação e força baseado em passividade num manipulador robótico de seis juntas. O manipulador robótico utiliza um sensor de torque/força de 6 graus de liberade acoplado no efetuador do manipulador. O controle de posição/orientação foi baseado no modelo cinemático do manipulador. É proposta uma estratégia de controle híbrido para o desacoplamento entre o controle de posição/orientação e o controle de força. O controle de posição é do tipo proporcional mais feedforward considerando quaternions para representar a orientação. O controle de força considera uma estratégia de controle proporcional onde o ganho é ajustado conforme a variação de energia do sistema utilizando o TDPA (Time-Domain Passivity Approach) de forma a garantir a estabilidade do sistema. A tarefa a ser executada consiste na realização de um exame de ultrassom em que o sistema robótico , que tem o transdutor acoplado a seu efetuador, controla simultaneamente a posição e a força aplicada a um objeto em estudo. A estratégia de controle proposta foi simulada numericamente e implementada experimentalmente. Resultados experimentais são apresentados utilizando o manipulador Aubo i5 (AUBO Robotics), e implementando o controle proposto utilizando ROS (Robot Operating System). Os resultados de simulação e experimentais ilustram o desempenho do sistema e a viabilidade deste tipo de aplicação.

Análise de pré-condições existentes em pacientes com COVID-19: aplicação de redes neurais na segmentação de pacientes.

Alexandre Ferreira Oliveira — 2021-10-20

O emprego da Inteligência Artificial (IA) tem ganhado importância nas mais diversas áreas da ciência. O Sars-Cov-2 é um vírus da família coronaviridae que pode afetar diferentes partes do corpo humano, sendo disseminado com velocidade, o que fez com que a OMS decretasse o estágio de pandemia, com severos impactos em escala global. Este trabalho tem por objetivo construir e empregar redes neurais artificiais no processo de classificação de risco de morte de pacientes, baseado em condições pré-existentes. Modelos perceptron multicamadas (MLP, do inglês, MultiLayer Perceptron) foram desenvolvidos a partir de características de pacientes com COVID-19, tais como idade, sexo, tempo de infecção, doenças respiratórias, etc. Os modelos apresentaram acurácia acima de 85% na predição de morte por pacientes com COVID-19. Adicionalmente, os modelos propostos foram comparados ao método de Support Vector Machine (SVM), que apresentou resultados ligeiramente inferiores às redes neurais.

Identification and Inverse Modelling of Industrial Systems Using Regional Models

Antonio G. P. Neto — 2021-10-20

With the advancement of technology, the speed of industrial processes has also shown great growth, accompanied by the need to obtain models and control them in a faster and more interactive way, however, the speed and ability to obtain data have also shown great advances, allowing the use of techniques capable of modeling processes reliably and quickly using the System Identification process. Generating a model from the input and output data of the systems, the System Identification has been the subject of many studies, with several techniques being proposed capable of generating reliable models in a short period of time. One of these techniques, presented in this article, is that of Regional Models and Robust Regional Models, which use Clustering techniques such as Self Organizing Map (SOM) and K-means capable of dividing the systems data space into more similar regions in order to produce more reliable models of the same using supervised neural networks too, the robust model also performs the treatment of Outliers in the data using the M-Estimation technique. The techniques presented will be tested in nonlinear industrial systems and evaluated based on their Normalized Mean Square Error (NMSE) and the autocorrelation function evaluated from the residues.

Robótica Assistiva: Planejamento de Trajetória Robótica para Reabilitação de Membros Superiores

Sibyla Andreuchetti Vioto e Silva — 2021-10-20

The recovery of functional use of the upper extremity in patients with hemiparesis has been a longstanding struggle for patients and therapists. Assistive and robotic therapies are proving to be tools with great potential to assist in the rehabilitation process of patients. With respect to traditional rehabilitation interventions, robotic systems can provide more intensive physiotherapy and new interventions have come to be used to aid the rehabilitation of patient with certain movement restrictions, especially after stroke. The present work aims to show a study on trajectory planning of a robotic arm, which will be suggested to the patient in order to perform the movement for rehabilitation. In addition, it is intended that the trajectory can be update in real time to better meet the patients movement requirements and restrictions. In view of the requirement to generate trajectory in real time, there is a need for a simple model of the manipulators workspace to be used as limit and boundary condition for the task space.In parallel, there is the development of a prototype of the REHABOT robot, using parts of the Cyton Gamma 1500 robot as a base.

Controle de ganho escalonado para rotação e translação de espaçonaves usando quatérnios e síntese por otimização convexa

Luís Henrique de Marchi Guerini — 2021-10-20

This work presents the development of a robust control design for spacecraft with six degrees of freedom (6-DOF), considering nonlinear dynamics, looking for exponential convergence to an objective location and orientation. To represent the rotation and translation movements, quaternions and Newton-Euler differential equations will be used. The nonlinear system will be presented in the quasi-LPV (Linear Parameter Varying) form under a gain scheduled control law, with the synthesis of the gain matrices obtained by means of convex optimization with linear matrix constraints.

Sistema de solicitação e monitoramento de estoque em tempo real utilizando Node-RED para ensino remoto

Alice A. Lima — 2021-10-20

A indústria 4.0 está cada vez crescendo mais dentro das empresas de manufatura. O uso de sistemas ciber-físicos permite a construção de gêmeos digitais devido a acessibilidade dos dados da indústria de forma cibernética. No entanto, muitas vezes estes dados não estão disponíveis tornando a implementação dos gêmeos digitais ainda mais complexas. Para apresentar de forma educativa o conceito do Gêmeo Digital de maneira remota, foi proposta a construção de um Gêmeo Digital de uma planta virtual baseada em uma planta física utilizando Node-RED. A planta construída é obtida a partir de imagens SVGs controladas pelo Node-RED ao passo que recebe os dados da planta virtual real, os quais são obtidos por meio dos diversos sensores e atuadores existentes no software Factory I/O. A proposta conta também com o uso de um banco de dados em Mongo DB para armazenamento do grande volume de dados. A solução mostra que existe uma comunicação bidirecional entre as plantas, possibilitando o monitoramento em tempo real, além do acionamento e desacionamento do processo por meio do gêmeo.

Projeto de controladores PI para sistemas lineares utilizando técnicas de análise de estabilidade robusta

Leonardo F. Sabra — 2021-10-20

O objetivo deste trabalho é investigar o problema de projeto de controladores PI (Proporcional-Integral) para sistemas lineares utilizando condições de análise de estabilidade robusta. Considerando que os ganhos proporcional e integral estão confinados em faixas limitadas, uma condição para a estabilidade do sistema em malha fechada é formulada em termos de uma matriz com dois parâmetros incertos. Utilizando condições de análise de estabilidade robusta conjuntamente com técnicas de particionamento de domínios, propõe-se um procedimento de síntese que fornece uma família de ganhos estabilizantes, além de qualificar os ganhos em termos de algum critério de desempenho e identificar regiões de instabilidade. A acurácia da técnica pode ser ajustada de maneira arbitrária, demandando esforço computacional proporcional. Experimentos numéricos baseados em um modelo prático ilustram os resultados, explorando diferentes técnicas de análise de estabilidade (LMIs e determinante de Hurwitz) e resolvedores de programação semidefinida.

Comparação de técnicas de controle via LMI aplicadas em microrredes CC com CPL

Marenice M. de Carvalho — 2021-10-20

As microrredes CC tem ganhado bastante destaque devido sua alta eficiência e compatibilidade com as fontes renováveis, no entanto, estes sistemas na presença de cargas de potência constante (CPL) podem torna-se instáveis devido a característica de impedância incremental negativa das CPLs. Inequações de Matrizes Lineares (LMI) são uma poderosa ferramenta utilizadas para sintetize projetos de controle, em que os resultados são confiáveis e precisos. Desta forma, foi proposta a comparação dos métodos de controle de alocação de polos, estabilidade de Lyapunov, e minimização da norma H2 via LMI, aplicado ao sistema de microrrede do conversor buck com CPL. A região para alocação de polos foi definida pela interseção de uma região de faixa e uma região de cone, formando uma região convexa. Já a estabilidade de Lypunov é apresentada pela inequação da função de Lyapunov em conjuntos com uma região convexa formada pela mesma região do método de alocação de polos. E ao minimizar a norma H2 foi utilizado uma região convexa de restrição equivalente a usada nos demais métodos. Ao se selecionar regiões convexas para solucionar os problemas em LMI as soluções são obtidas de forma mais rápida e satisfatória, diferente das solução clássica em que se seleciona apenas os polos desejados.

Comparative Analysis of the Contribution of Harmonic Injection by PV Systems in Microgrids

Osmar L. D. Aires — 2021-10-20

This work has as main objective to identify and to evaluate the contribution of harmonic injection and power distortion of two residential Consumers (C1 and C2). It was considered that Consumers are inserted in a microgrid represented by a system based on a modified 13-bar IEEE model. Currently, the injection of a Consumer's harmonics cannot be accurately measured, leading to penalizing other Consumers. Therefore, this issue is extremely important, since more non-linear loads and sources are inserted in the system. The amount of harmonics injected into the system and the Consumer's distortion power are calculated individually according to the IEEE 1459-2010 standard. The harmonic distortion index proposed by Anu and Fernandez (2020) is extrapolated and used to determine the contribution of harmonic injection by PV generation systems. Simulations using MATLAB/SimulinkTM validated the methodology adopted, regarding the determination of the responsibility of each Consumer over the harmonics injected into the network.

Application of an optimal control strategy for solar power plants operating in a day-ahead market scheme

Paulo H. F. Biazetto — 2021-10-20

Thermal solar power plants operating in a day-ahead market scheme aim to maximize the solar energy captured in the field of solar collectors and the electric energy revenue in the power block according to the energy tariff. Classic control strategies are not able to obtain good performance for this kind of framework because of the variability of the energy tariff profile over the days. In this context, this work presents the assessment of the potential of an optimal controller in order to increase the profitability of the plants. Simulation results with energy tariffs and meteorological data from Spain are presented in order to illustrate the performance of the methodology. Finally, a comparative study with a classic control strategy shows the improvements in the energy revenue produced in this scenario.

Controle de sistemas lineares positivos chaveados discretos no tempo: uma abordagem usando função de Lyapunov aumentada

Felipe A. Silva — 2021-10-20

Este artigo apresenta novas condições na forma de desigualdade matriciais lineares capazes de realizar o projeto de controladores por realimentação de estados para sistemas positivos chaveados de tempo discreto, sujeitos a chaveamento arbitrário. As condições apresentadas podem ser empregadas no desenvolvimento de estratégias de controle dependentes e independente dos modos. Diferentemente das condições existentes na literatura, os resultados foram obtidos com a utilização de uma função de Lyapunov aumentada, que considera taxas de deslocamento de ordem superior em seu vetor de estados. Exemplos numéricos ilustram o desempenho e a eficácia do método proposto em comparação com métodos existentes na literatura.

Smith Predictor-based Adaptive Control of Network-Controlled UAVs

Antonio Silveira — 2021-10-20

Assuming an imminent futuristic scenario of 5G-and-Beyond communications networks where different classes of autonomous unmanned aerial vehicles will use guidance, navigation and control systems relying on the network's performance, in this paper we investigate the delay and packet loss effects which may lead to closed-loop stability margins degradation of such aerial vehicles, causing accidents. The use of state observers can minimize these adverse effects by allowing these control systems to receive estimated data whenever sensor data is delayed or lost. In this sense, we propose the assessment of a Smith predictor-based self-tuning control applied to a 6-DOF model of a network-controlled quadrotor. The investigation is focused on Proportional-Integral-Derivative control due to its solid acceptance as a trustworthy industrial technique. Simulations and robustness indices indicates that the investigated control approach can guarantee the robust stability of such aerial systems within the considered scenario.

Estratégia de Avaliação da Eficiência do Processo de Peneiramento Utilizando Sensoriamento Remoto

Saulo N. Matos — 2021-10-20

Na mineração, o processo de peneiramento é um método usual de classificação baseado no tamanho das partículas minerais. As peneiras usadas nesse processo classificam o material em duas frações: undersize, composto por partículas finas; e oversize, composto por partículas grossas. Neste trabalho é apresentada uma estratégia de avaliação da performance de classificação de peneiras através da medição do grau de fragmentação das partículas do oversize. É utilizado um um laser scanner bidimensional do tipo LiDAR para varredura da superfície analisada, a partir da qual são calculados índices estatísticos que servem de entrada para uma técnica Random Forest, responsável por classificar o grau de fragmentação do material. Os resultados de testes indicam uma acurácia em torno de 98% dos modelos de classificação obtidos.

Identificação de sistema não linear multivariável com modelos fuzzy ALMMo de primeira ordem

Jefferson Georgy de Lima Cavalcante Júnior — 2021-10-20

Este trabalho trata da identificação de um sistema não linear com o uso de modelos fuzzy evolutivos do tipo ALMMo-1. O sistema em questão é um sistema multivariável de quatro tanques acoplados, cujas entradas são níveis de tensão nas bombas e as saídas são níveis de água nos dois tanques inferiores. Com o uso de um modelo caixa branca não linear do sistema, foram obtidos dados para realizar a modelagem fuzzy. São feitas então modificações na faixa de operação do sistema, de modo que os modelos fuzzy possam evoluir sua estrutura e responder melhor às entradas nestas outras faixas de operação. Os modelos fuzzy desenvolvidos são capazes de evoluir autonomamente, e são amplamente aptos para extrair o conhecimento da dinâmica do sistema com base apenas nos dados de treinamento.

Multivariable closed-loop control for layer geometry in Wire Arc Additive Manufacturing

Rafael M. Bendia — 2021-10-20

This paper focuses on modelling and control of mass and heat transfer process for Wire Arc Additive Manufacturing (WAAM). Although similar to arc welding, WAAM is a more complex problem as it involves interaction between deposited layers and a greater concern with final geometry and material properties of the final part. Despite the rich literature regarding modelling and control of arc welding, the efforts to extend the results to WAAM are still few. The layer geometry accuracy during deposition leads to decreased material consumption and post processing machining costs, as well as reducing the occurrence of internal voids in the produced part, thus closed-loop control can be used to guarantee a more accurate deposition geometry. This paper proposes a static model for the deposited layer geometry of thin walls using process variables (wire feed speed, travel speed and contact tip to workpiece distance) and physical variables (arc power, inter-pass temperature) as inputs. The model is based on the Rosenthal solution for the temperature distribution due to a moving heat source in combination with a layer geometry parameterization, which is incorporated in a dynamic model of the GMAW process for control design. A closed loop control is proposed considering the linearized model about a given operating point. Numerical simulation results illustrate the efficacy of the proposed control for the regulation and tracking of both layer height and wall width and a experimental setup for validating the control strategy is also proposed.

Hybrid Method Based on NARX models and Machine Learning for Pattern Recognition

Pedro H. O. Silva — 2021-10-20

This work presents a novel technique that integrates the methodologies of machine learning and system identification to solve multiclass problems. Such an approach allows to extract and select sets of representative features with reduced dimensionality, as well as predicts categorical outputs. The efficiency of the method was tested by running case studies investigated in machine learning, obtaining better absolute results when compared with classical classification algorithms.

Otimizador de Enxame da Ratazana Implementado na Identificação de um Sistema MIMO

Allan Christian Krainski Ferrari — 2021-10-20

This article implements a new metaheuristic called the rat swarm optimizer (RSO) in the process of identification of a real multivariable system. The ability to solve global optimization problems of this algorithm was analyzed for a sequence of 100 runs. In simulation, the values of the multiple correlation coefficient and the mean square error were obtained, which were used to analise the quality of the identification process. The performance RSO was compared with other metaheuristics such as the gray wolf optimizer (GWO), whale optimization algorithm (WOA), particle swarm optimization (PSO) and differential evolution (DE). The results show that RSO can be an alternative method to be used effectively in processes of identification of real multivariable systems.

Multi-Resonant Controller for Frequency-Varying Disturbance Rejection in Stewart Platforms

Jonathan Culau — 2021-10-20

This paper presents the design of a robust disturbance rejection control scheme for Stewart platforms. To fully take into account the system nonlinearities, the quaternion based description is used along with Quasi-Linear Parameter Varying representation. In order to provide robust output regulation, in the presence of frequency-varying disturbances, we propose the design of a multi-resonant internal model controller. The closed-loop stability is guarantee by the state-feedback law synthesized via a convex optimization problem subject to linear matrix inequalities. Simulations show the effectiveness of the multi-resonant controller applied to a Stewart platform in the case that the platform is used as a stabilization device on the ocean where the ocean waves generate frequency-varying harmonic disturbances.

Aplicação de Aprendizagem de Máquina para Identificar Motores com Fuga a Terra em Sistemas de Neutro Aterrado com Resistor de Alto Valor

Lucas de Oliveira Soares — 2021-10-20

Esse artigo apresenta uma abordagem para identificação de motor com fuga à terra, em um sistema elétrico que possui o neutro aterrado com resistor de alto valor ôhmico, através da aplicação de técnicas de aprendizado de máquina. O método proposto consiste na utilização das correntes residuais (correntes de sequência zero), dos motores na condição de operação normal e na condição de falha por fuga à terra. Para a construção dos modelos de classificação, foram utilizados os seguintes tipos de descritores extraídos dos sinais de corrente de sequência zero, (i) descritores representados pelos parâmetros estatísticos no domínio do tempo, (ii) descritores representados pelos parâmetros estatísticos no domínio tempo-frequência com a aplicação da transformada wavelet, e (iii) descritores representados pela entropia de Shannon também extraída no domínio tempo-frequência wavelet. Os modelos foram construídos com a aplicação dos algoritmos Random Forest e Support Vector Machine, Discriminant Analisys e k Nearest Neighbour. O melhor resultado (98,99% de acurácia e f1-score de 97,49%) demonstra boa a capacidade do modelo empregado para detecção de motor com fuga à terra em sistema com neutro aterrado com resistor de alto valor.

Implementação de Mecanismos de Ajuste de Parâmetros de Controle do Otimizador do Lobo Cinzento Multiobjetivo via Lógica Nebulosa

Allan Christian Krainski Ferrari — 2021-10-20

The Multi-Objective Grey Wolf Optimizer (MOGWO) is a recent metaheuristic in solving multi-objective problems. This article implements two mechanisms for adjusting the control parameters of the MOGWO. The techniques are based on fuzzy logic and were originally proposed to improve the convergence of the single-objective version of the MOGWO. To evaluate the two fuzzy implementations, five multiobjective test problems were used, where each algorithm was submitted to a sequence of ten runs. The inverted generational distance was used as a metric for the comparison and evaluation of the algorithms. The results show that the two fuzzy mechanisms improve the convergence of the MOGWO.

Uma Arquitetura de Sistema Embarcado Utilizando técnicas de Deep Learning e Sinais de Vibração para Diagnóstico de Falhas em Rolamentos de Motores Elétricos

Luiz A. Pinto — 2021-10-20

Esse trabalho aborda o tema do desenvolvimento de sistemas embarcados para detecção de falhas em rolamentos de motores elétricos baseados em sinais de vibração. O sistema utiliza uma rede CNN-M para extração de características e uma rede LSTM para classificação, e foi embarcado em uma placa de desenvolvimento B-L475E-IOT01A da STMicroelectronics que utiliza o microcontrolador STM32L475VGT6. Para avaliação do desempenho do sistema foram utilizadas métricas relacionadas ao desempenho na classificação, bem como métricas computacionais de requisitos de memória e tempo de processamento. Os resultados obtidos, (acurácia nos testes de 99,65% indicam a viabilidade do desenvolvimento de sistemas embarcados para detecção e diagnóstico de falhas em rolamentos de motores elétricos. Em relação as métricas computacionais, verificou-se que a utilização de CNNs na fase de extração de características, que requerem grandes quantidades de parâmetros para sua configuração, pode elevar os requisitos de memória e tempo de processamento.

Controle Supervisório Hierárquico de Processos Industriais Comandados por Circuito de Válvulas

Rafael Garlet de Oliveira — 2021-10-20

Este artigo propõe uma estratégia de modelagem multinível para o controle supervisório de processos industriais comandados por de circuitos de válvulas sujeitas a falhas. O método visa reduzir a complexidade de modelagem do processo e da síntese de supervisores explorando a teoria de controle supervisório hierárquico multinível de sistemas a eventos discretos. A cada nível hierárquico, as válvulas são associadas sucessivamente em série ou em paralelo e são obtidas abstrações em modelos equivalentes intermediários com estrutura isomórfica à de uma única válvula. A partir composição da válvula equivalente com os demais componentes da planta, o método permite a síntese de uma lógica de controle reativa a eventos discretos, que impõe especificações de segurança e justiça ao processo de forma minimamente restritiva, controlável e não-bloqueante. Como resultado é proposta uma arquitetura de implementação do controle supervisório hierárquico multinível, que é aplicada a um processo de controle de nível pela ação de uma bomba e quatro válvulas de bloqueio sujeitas a travamento, evidenciando as vantagens da estratégia proposta para facilitar a modelagem de planta e especificações e para reduzir a complexidade computacional da síntese.

Infusion Profiler: an Architecture for Generation of Operational Profiles for Intravenous Infusions

Fabrício N. Ferreira — 2021-10-20

Infusions intravenous are among the most common hospital procedures and use different industrial, medical devices. But these medical devices, so far, have a high volume of adverse events in their operation. Considering this situation, this paper presents the architecture conception of an Infusion Profiler, a novel software/hardware approach that allows an agile, automated generation of operational profiles of gravitational and electromechanical intravenous drug delivery, avoiding the high time demanded by actual infusions measurements. The Infusion Profiler uses a mixture of measured data from industrial infusion pumps and mathematical modeling to allow the generation of different intravenous infusion profiles. The Pearson Linear Correlation coefficient analysis demonstrates the equivalence between the generated profiles and the measured ones. This is the first architecture able to generate gravitational and electromechanical intravenous infusions profiles to the best of the author's knowledge. A case study using data from real industrial devices indicated promising results for the Infusion Profiler Architecture, encouraging study and research efforts.

Reconfiguration strategy for a DC-DC boost converter using sliding mode observers and fault identification with a neural network

Diego S. Carneiro — 2021-10-20

In this paper, a method for the reconfiguration of the operation of DC-DC boost converters is proposed using sliding mode observers (SMOs). Open sensor and high gain faults are analyzed. In the fault identification algorithm, a neural network with pattern recognition is proposed. The reconfiguration strategy consists in two auxiliary sliding mode state observers to estimate sensor values in the presence of faults, in order to guarantee a proper switching control law to keep the system stable.

Análise da Capacidade de Hospedagem de Geração Fotovoltaica através do Particle Swarm Optimization

Felipe L. S. Magalha~es — 2021-10-20

This paper presents an optimization approach to determine the maximum hosting capacity of photovoltaic generation in unbalanced three-phase distribution systems considering two kinds of constraints: voltage magnitude and reverse power flow at the substation. The goal is to maximize the sum of the nominal power at the maximum power point of photovoltaic panels considering a set of operating points. The Particle Swarm Optimization method and the OpenDSS software are employed to solve the proposed approach. The IEEE 13 bus test system is used to evaluate the effectiveness of the proposed method.

Nonlinear Tire Model Approximation Using Artificial Neural Networks

Lucas C. Sousa — 2021-10-20

This paper presents a comparative study between two different approximation approaches for the traditional Magic Formula tire model based on Artificial Neural Network (ANN), in specific, Radial Basis Function Network and Multilayer Perceptron Network, with the view to approximate longitudinal and lateral friction coefficients curves. Simulation results are considered satisfactory, showing that, the MLP network presented better results compared to the RBF network which indicates that the prediction of the friction coefficients curves is driven close to the reference derived from the Magic Formula. A nonlinear physical-mathematical model is used as the real plant for the comparison between the MLP tire model and the Magic Formula, considering torque and different steering angles as input. Moreover, the results show that the implemented network is adequate for applications in simulated ground vehicles.

Metodologia para Projeto de Filtro de Kalman Baseado em Modelo Fuzzy Tipo-2 Intervalar Evolutivo

Daiana Caroline dos Santos Gomes — 2021-10-20

Neste artigo é proposta uma metodologia para o projeto de filtros de Kalman fuzzy usando modelos fuzzy tipo-2 intervalares evolutivos, no domínio do tempo discreto, via dados experimentais. A metodologia adotada consiste no particionamento evolutivo dos dados experimentais por meio de uma versão fuzzy tipo-2 do algoritmo eTS (evolving TakagiSugeno) para definição de regiões de operação intervalares associadas ao comportamento e incerteza dos dados experimentais. A estimação paramétrica recursiva dos submodelos lineares locais no espaço de estados é realizada a partir do algoritmo Observer/Kalman Filter Identification (OKID) fuzzy tipo-2 intervalar, considerando as incertezas estimadas pelo particionamento dos dados experimentais. A adaptação da estrutura empregada para o filtro de Kalman fuzzy tipo-2 intervalar evolutivo proposto torna a metodologia proposta adequada para problemas com dinâmica incerta e não-estacionária. Resultados experimentais e análise comparativa demonstram a eficiência e aplicabilidade da metodologia proposta quando aplicada ao rastreamento e previsão em tempo real da dinâmica de propagação do novo Coronavírus 2019 (COVID-19) no Brasil.

Estimação de Atitude em Satélites Utilizando Busca Extremal

Kurios Iuri P. de M. Queiroz — 2021-10-20

Este trabalho apresenta uma estratégia de estimação de atitude em satélites utilizando a técnica de busca extremal. Com base no problema de Wahba, a técnica foi utilizada para otimizar uma função de custo (em termos de quatérnio) construída a partir das medidas dos sensores embarcados e da saída de modelos matemáticos conhecidos. O algoritmo testado corresponde ao caso monovariável e com uso de uma perturbação senoidal. Na etapa de simulações, a técnica foi capaz de obter o parâmetro ideal, ou seja, aquele que otimiza a função de custo proposta, considerando um satélite equipado com cinco sensores e na presença de ruídos de medição. Esse resultado também foi obtido por meio dos métodos clássicos de estimação, como o q-Method e o QUEST (QUaternion ESTimation), validando assim o uso da técnica de busca extremal na estimação de atitude.

Planejamento da Expansão do Sistema de Transmissão via Coyote Optimization Algorithm

Mariana C. S. Perpetuo — 2021-10-20

This work deals with the static planning expansion of electric power transmission systems considering uncertainties associated with wind generation. The goal is to determine the required reinforcements that meet the power balance constraints and minimize the implementation costs. Three algorithms are employed to solve the problem: Differential Evolution, Particle Swarm Optimization, and Coyote Optimization. After that, the best algorithm is chosen to solve the Garver, IEEE-24 bus, and Equivalent Brazilian Southern test systems considering wind.

Alocação Ótima de Geradores Distribuídos em Microrredes Ilhadas Considerando Controle Droop de Frequência

Fabrício C. Gonc¸alves — 2021-10-20

Esse artigo soluciona o problema de alocação ótima de geradores distribuídos em microrredes ilhadas para minimização de perdas de potência ativa. Um Algoritmo Genético binário é empregado no qual cada indivíduo é avaliado por um Fluxo de Potência Ótimo (FPO). O FPO considera os limites de tensões nodais, gerações de potência e frequência, bem como o efeito de droop dos geradores distribuídos conectados à rede através de Inversores Fonte de Tensão (Voltage Source Inverters). A metodologia é avaliada em uma microrrede ilhada de 33 barras e os resultados são comparados com aqueles fornecidos por uma busca exaustiva.

Metodologia para Estimação de Estados em Sistemas de Distribuição com Geração Distribuída utilizando o OpenDSS e Metaheurísticas

Thiago B. Amaral — 2021-10-20

O presente trabalho apresenta uma metodologia de otimização para a estimação de estados em sistemas de distribuição trifásicos desequilibrados em que as variáveis de estado são as demandas de potência e as gerações de potência das unidades de geração distribuída. São consideradas medidas fasoriais de tensão e corrente em pontos estratégicos do alimentador. Para a solução do problema, quatro metaheurísticas são empregadas e comparadas com um método numérico baseado em derivadas. Para avaliação das soluções das metaheurísticas, o software OpenDSS é adotado durante o processo de solução.

Controlador adaptativo robusto para o processo de tanque quádruplo

Samaherni Dias — 2021-10-20

O crescente interesse por aplicações de técnicas de controle robusto em ambientes industriais tem impulsionado os pesquisadores a ajustar propostas já consolidadas para atender os requisitos das aplicações industriais. Essa revisão nas técnicas, em um momento de grande avanço tecnológico, tem o objetivo de permitir o controle de aplicações industriais de forma mais autônoma. Um exemplo desses processos é o controle do nível de tanques acoplados, no qual da forma que é realizado atualmente, demanda a supervisão contínua de um operador. Assim, este trabalho apresenta um controlador robusto multivariável para o processo de tanque quádruplo. O mesmo é projetado para ser robusto a vários fenômenos e permitir a operação do processo em vários cenários sem a necessidade de supervisão humana. O trabalho, além da proposta do controlador ainda, apresenta resultados de análise de estabilidade e simulações.

Controle Extremal em Rede com Dados Amostrados

Rodrigo Gualberto Rodrigues Alves — 2021-10-20

Este artigo propõe uma nova abordagem para o controle extremal em rede com dados amostrados. O controlador necessita lidar com o atraso natural de sistemas em rede, considerando duas fontes de atraso para isso, além do intervalo de amostragem, que pode ser variável. Basicamente, a novidade do nosso resultado está na otimização em tempo real do sistema em rede proposto com atrasos variantes no tempo. Os resultados de simulação ilustram a eficiência da estratégia de controle adotada para o problema formulado com dados amostrados.

Comparação de Metaheurísticas para o Ajuste Ótimo do Controle de Frequência em Sistemas Interligados com Geração Eólica

Bruna C. Ferreira — 2021-10-20

Este artigo apresenta o estudo comparativo entre duas metaheurísticas (Busca Harmônica Melhorada e Otimização Baseada em Enxame de Partículas) para o projeto ótimo e robusto de controladores do tipo Proporcional-Integral (PI) aplicados ao controle de frequência em sistemas interligados na presença de geradores eólicos. Considera-se vários cenários operativos para garantia de robustez e busca-se minimizar a Integral do Erro Quadrático com base em simulações no domínio do tempo. Um sistema interligado de três áreas é utilizado e é mostrado que a Busca Harmônica Melhorada é capaz de fornecer soluções de melhor qualidade e com baixa variabilidade em um tempo computacional reduzido.

Controle por Realimentação Derivativa de Estados de Sistemas Dinâmicos de Segunda Ordem com Atraso

Leonardo A. Nunes — 2021-10-20

O trabalho propõem um método para o projeto de controladores por realimentação derivativa de estados de sistemas lineares representados por equações diferenciais matriciais de segunda ordem com atraso no sinal de controle. A partir da representação no domínio da frequência conhecida como modelo por receptância, é formulado problema de otimização para o cálculo de ganhos do controlador que limitem o pico em frequência da função de sensibilidade garantindo assim estabilidade robusta em malha fechada, mesmo diante do atraso. Algoritmo Genético é usado na resolução do problema de otimização e experimentos numéricos ilustram a eficácia do método proposto, incluindo comparação com controladores por realimentação de estado.

Sistema de Controle usando Máquina de Estado Finita para uma Planta de Beneficiamento de Minério

Washington J. S. Pacífico — 2021-10-20

Neste artigo é proposto um sistema de controle baseado em Máquinas de Estado Finita (MEF) para aumento da produtividade da planta de beneficiamento de minério de ferro da Vale S.A. em Carajás - PA. Os circuitos de pilha de pebble, britagem terciária e peneiramento terciário foram simulados no software IDEAS (Andritz Automation), calibrado e validado com informações reais da planta. Os circuitos simulados são usados como ambiente virtual para desenvolvimento e teste das MEF propostas. Os resultados de simulação indicam que o sistema de controle proposto incrementa a taxa de produção entre os processos de peneiramento secundário e a britagem terciária em 15%. Este valor corresponde a um aumento de produtividade de 3,4 milhões de toneladas de minério de ferro por ano.

Uma Solução de Smart Farm Explorando Ciência de Situação na IoT para Países em Desenvolvimento

Rogério Albandes — 2021-10-20

De acordo com a Agência Nacional de Águas (ANA), aproximadamente 46,2\% de toda água limpa empregada no Brasil é destinada à irrigação, o que vem motivando a avaliação de alternativas para fornecimento de água às culturas agrícolas. Considerando este cenário, este artigo apresenta a proposta IOT SF-Automation, que objetiva explorar Ciência de Situação na tomada da decisão de irrigação, com a perspectiva de minimizar impactos socioambientais.Para avaliação da IOT SF-Automation foi desenvolvido um protótipo que integra tecnologias IoT open-source ao middleware EXEHDA e explora um serviço de previsão climatológica. Os resultados atingidos se mostraram promissores atingindo uma taxa de acerto de aproximadamente 94\% quanto à decisão de irrigação.

Metodologia Para Análise Operacional De Transformadores De Potencia

Samuel Lessinger — 2021-10-20

As condições operacionais dos transformadores de potência são fundamental para o seguro funcionamento do sistema elétrico de potência. Este artigo propõe uma metodologia de ciência de dados para fornecer indicadores da condição operacional de equipamentos e a necessidade de manutenção preventiva. O trabalho avaliou dados de um parque de transformadores reais demonstrando a aplicabilidade do método na identificação de críticas condições de funcionamento.

Laboratório virtual de sistemas embarcados: uma abordagem de ensino remoto usando softwares gratuitos

Paulo Felipe Possa Parreira — 2021-10-20

No ensino de Sistemas Embarcados a realização de práticas de laboratórios é fundamental para a formação de novos profissionais. Com a pandemia causada pelo novo coronavírus, a oferta dessas atividades foi prejudicada devido à necessidade de isolamento social. Assim, visando dar continuidade ao ensino da referida disciplina de forma remota em cursos de graduação e pós-graduação, no presente trabalho apresenta-se um laboratório virtual baseado em softwares gratuitos. Para o desenvolvimento das práticas de laboratório foi utilizada a metodologia de Aprendizagem Baseada em Projetos, visando o desenvolvimento de habilidades transversais pelos alunos. Dois exemplos de projetos desenvolvidos pelos discentes usando o laboratório virtual são apresentados neste trabalho. Os resultados evidenciam que o laboratório virtual e a metodologia baseada em projetos foram ferramentas potenciais para o engajamento dos discentes na execução dos trabalhos durante a oferta da disciplina de forma remota, uma vez que todos os alunos matriculados foram capazes de atingir os objetivos dos projetos.

Projeto de controlador robusto LQR VIA desigualdades matriciais lineares

Dilson A. A. Junior — 2021-10-20

In this paper, a new approach with decay rate to the resolution of the linear quadratic regulator problem (LQR), based on linear matrix inequalities (LMIs) for continuous time-invariant systems is proposed. Such approach considers conditions for each polytope vertex (Qi;Ri), further to allow prioritize the performance of each vertex of the set of uncertainties. A set of weighting matrices for each vertex makes it possible to improve the dinamical behavior of the uncertain system and/or the control signal. The validation of the proposed conditions is illustrated through a numerical example and a simulation of the 3-DOF helicopter from Quanser®.

Fabricação e controle de um levitador pneumático duplo reverso acoplado

Rafael Pissinati de Souza — 2021-10-20

Levitadores pneumáticos são dispositivos largamente utilizados para ensino e pesquisa na teoria de controle. Sua dinâmica não-linear e integradora impõe um desafio suficiente para gerar aprendizado e possibilitar a validação de técnicas de controle. Enquanto a literatura tem se debruçado sobre um levitador singelo, o presente trabalho busca investigar o levitador pneumático duplo, o qual é constituído por dois levitadores singelos interligados, de modo que a atuação de um ventilador interfira no outro. Sua fabricação é detalhada e, de modo a demonstrar a funcionalidade do dispositivo, implementa-se dois controladores utilizando uma plataforma Arduino. Em particular, investigou-se a diferença entre dois controladores PI singelos e com o uso de desacoplador. O estudo constatou que dado um acoplamento significativo do sistema, o uso de um desacoplador é responsável por uma melhora significativa nas respostas do sistema, mostrando, assim, o valor do dispositivo para o estudo de técnicas de controle para sistemas multivariáveis.

Virtual Reference Feedback Tuning With Data Selection Criteria Applied to a Thermal Process

Cristiane Silva Garcia — 2021-10-20

Adjusting the controller's parameters using a data-driven (DD) methodology usually requires data gathered from a specific experiment performed in the process, which may be a time consuming task for the designer. To avoid this task, routine operating data could be used instead, however, combining those raw data along with a DD method almost certainly results in inappropriate tuning. Therefore, it is advisable to pre-select the useful information before estimating the controller's parameters. The present work is an extension of our previous works, where two data selection criteria were applied to the Virtual Reference Feedback Tuning (VRFT) method. In the present work, we have combined the application of those criteria to select the relevant data subsets. Moreover, the controller's parameters are estimated using not only VRFT's original solution, known as Ordinary Least Squares (OLS), but also the Data Least Squares (DLS) solution. The feasibility of the proposed solution is evaluated through experiments carried out in a thermal process.

Optimal selection of subsystems for synchronous diagnosis

Lucas N. R. Reis — 2021-10-20

Fault diagnosis of automated systems is a very important task, since faults can alter the expected behavior of systems, damaging equipment and bringing risk to operators. In general, systems are composed of several subsystems or modules, and therefore, the complete system model may grow exponentially with the number of system components. This fact shows that a large amount of memory space may be needed to implement diagnosers computed using traditional methods, since they are based on the complete system model. Recently, a new method for fault diagnosis, called synchronous diagnosis, has been proposed. The diagnoser computed using this method is based on the state observers of the fault-free component models of the system, avoiding the implementation of the state observer of the composed system model. In the synchronous diagnosis strategy it is supposed that all fault-free subsystem models are used to detect the fault occurrence. However, in practice, some subsystems may not add useful information regarding the fault occurrence, or the same information can be obtained from the other modules, which shows that these subsystems are not necessary in the synchronous diagnosis scheme. In this paper, an algorithm for computing all minimal sets of modules that ensure the synchronous diagnosability of a Discrete Event System is proposed. The performance of the proposed algorithm is compared with the performance of the exhaustive search method, and we show that using the proposed method there is a significant reduction in the computational cost of finding all minimal sets of modules that ensure synchronous diagnosability.

Análise e Modelagem do Motor de Relutância Variável Monofásico Através da Utilização do Método dos Elementos Finitos

Thomas S. C. Terrana — 2021-10-20

O motor de relutância variável possui uma construção simples, baixo custo de produção, tolerância a faltas, elevado conjugado de partida, robustez, ausência de ímãs ou enrolamentos no rotor. O presente trabalho tem por objetivo modelar o motor utilizando o método dos elementos finitos. Durante a modelagem dos aspectos construtivos do motor, são aplicadas as equações de dimensionamento com base em máquinas similares, assim como os cálculos das perdas no cobre. Neste contexto, na simulação computacional usou-se o software FEMM (Finite Element Method Magnetics), que permite a análise da densidade de fluxo magnético no entreferro sob as correntes de relevância e das perdas do cobre. Finalmente, os resultados alcançados são comparados aos cálculos analíticos demonstrando a eficácia dos métodos aplicados.

Estratégias de Operação para Sistemas de Armazenamento de Energia conectados a Rede Elétrica de Distribuição

Bruna C. Ferreira — 2021-10-20

The costs of large storage systems have been decreasing consistently over the past decade. Thus, employing this technology to improve the operation and planning of electrical power systems is getting economically viable. In this work, having storage resources available, some possible benefits to the network are investigated considering photovoltaics distributed generation. Two battery storage management systems are presented and compared, aiming to reduce the substation's peak load and improve the voltage profile during 24 hours. The first method is based on defining threshold values of the substation imported power. Thus, those power limits trigger the charge or discharge mode on the battery asset. The second operation strategy relies on a multiobjective optimization formulation, to be solved by the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II). All simulations are carried out on MATLAB and OpenDSS environments. Applying the methodology on the IEEE 34-bus test system point that benefits to the grid can be obtained by relatively simple management logic, like the charge/discharge trigger, based on substation power. However, improved gains are found when the problem is formulated and solved by an optimization approach.

Um Algoritmo de Compressão de Dados baseado em TinyML para Internet das Coisas

Gabriel Signoretti — 2021-10-20

Com o avanço e adoção em massa de soluções de Internet das Coisas (IoT), surgem novos desafios como transmissão e armazenamento do crescente volume de dados. Desta forma, percebe-se que quando dispositivos transmitem dados potencialmente irrelevantes ou redundantes, há um maior gasto de energia e processamento, além do uso desnecessário do canal de comunicação. Assim, soluções de compressão de dados nos próprios dispositivos (edge computing) se tornam cada vez mais atrativas, possibilitando a eliminação de amostras que teriam pouca ou nenhuma contribuição para a aplicação, reduzindo o volume de dados necessários para representar as informações. No entanto, tais dispositivos presentes hoje no mercado tem serias limitações de armazenamento e poder de processamento. A fim de circundar tais limitações, surge o campo de TinyML, que busca maneiras de implementar modelos de aprendizado de maquina em dispositivos de baixo poder computacional. Nesse contexto, o presente trabalho propõe o desenvolvimento de um novo algoritmo de compressão de dados online, não supervisionado, e automaticamente adaptável para aplicações de IoT. Para validar a proposta um estudo de caso com dados capturados de sensores veiculares foi utilizado e resultados preliminares mostram ser possível alcançar 90% de taxas de compressão, com um erro médio absoluto de 1,1 no cenário analisado.

Proposta de Implementação em Hardware de SVM multi-kernel para Aplicações em IoT

Luiz F. Carbonera Filho — 2021-10-20

Este trabalho tem como objetivo uma proposta de implementação em Hardware de uma técnica de aprendizagem de máquina (machine learning - ML) para aplicações em internet da coisas (internet of things - IoT). A técnica em questão são as máquinas de vetores de suporte (support vector machine - SVM), no qual são algoritmos de ML eficientes na resolução de problemas de classificação e regressão. O objetivo do trabalho é desenvolver uma proposta de hardware dedicado do SVM multi-kernel e mostrar seu potencial em relação ao tempo de processamento e ao consumo energético frente a soluções associadas com sistemas embarcados em microcontroladores. O artigo apresenta uma implementação de referência do SVM em FPGA e compara resultados de tempo de processamento e consumo com outras implementações. Os resultados mostram que o SVM em hardware dedicado, implementado em FPGA, possui consumo e tempo de processamento melhores que suas versões em microcontroladores (MCU).

Detecção de Adulteração do Etanol Hidratado utilizado nos Veículos de Ciclo Otto através de Aprendizado de Máquina via OBD.

André Ricardo Marchezan — 2021-10-20

Abstract: According to the Brazilian National Petroleum Agency (ANP) 25% of fuel at gas stations in Brazil did not attend quality policies in 2019. Of this total, 13% has fuel adulteration based on illegal addition of any prohibited substances. It causes problems for final consumers as high consumption and early deterioration of engine components. The purpose of this paper is to evaluate fuel quality using real data from engine sensors via OBD (On-Board Diagnostics) through low cost electronic device for data acquisition via BLE (Bluetooth Low Energy) with a platform connected to the internet, enabling IoT (Internet of Things) integration. These data will be analyzed using supervised machine learning algorithms k-nearest neighbors (KNN) and Artificial neural network (ANN). Resumo: De acordo com a Agência Nacional de Petróleo (ANP) 25% dos postos de combustíveis no Brasil não atenderam as políticas de qualidade do órgão em 2019. Desse total, 13% tiveram irregularidades relacionadas a adulteração com adição substancias ilegais. Este problema causa muito prejuízo aos consumidores, como aumento de consumo e deterioração precoce dos componentes automotivos. O objetivo deste artigo é avaliar a qualidade do combustível através dos dados reais dos sensores do motor via On-Board Diagnostics (OBD) obtidos através de um dispositivo eletrônico de baixo custo para aquisição dos dados via Bluetooth Low Energy (BLE) com plataforma conectada à internet, possibilitando a integração com soluções de Internet of Things (IoT). Estes dados serão analisados usando os algoritmos de aprendizado de máquina k-vizinhos mais próximos (do inglês, k-Nearest Neighbors KNN) e Rede Neural Artificial (RNA).

Lista Ranqueada de Equipamentos via Amostragem por Importância para Estudos de Confiabilidade de Sistemas de Geração e Transmissão

Bruno A. S. Manso — 2021-10-20

This work proposes a new method for obtaining equipment ranking lists, which can be used in state enumeration algorithms to evaluate the reliability of generation and transmission (G&T) systems. The proposed approach is based on the variance reduction technique named Importance Sampling (IS). Concepts from IS, a tool aimed at sampling processes, such as Monte Carlo simulation, are used to rank the most relevant equipment in a G&T system. The proposed tool is applied to a modified version of the 1979 IEEE-RTS test system and the obtained results are discussed.

Establishing compromise between model accuracy and hardware use for distributed structural health monitoring

Carolina O. Contente — 2021-10-20

Structural health monitoring has been the focus of recent developments in the field of vibration-based assessment and, more recently, in the scope of internet of things as measurement and computation becomes distributed. Data has become abundant even though the transmission is not always feasible at higher frequencies needed for proper assessment, especially in remote applications such as pipelines, subsea, and smart fleets. It is thus important to devise data-driven model workflows that ensure the best compromise between model accuracy for condition assessment and also the computational resources needed for embedded solutions, a topic that has not been widely used in the context of vibration-based measurements. In this context, the present paper proposes a modeling workflow able to reduce the dimension of autoregressive models built on the basis of many acceleration sensors. The three-story building example was used to demonstrate the effectiveness of the method, together with ways assess the best compromise between accuracy and model size. We hope to point future research directions of embedded computing, predictive analytics, and vibration based structural health monitoring, in order to ensure that the models created can be conveniently deployed while optimizing costs for computing infrastructure.

Classificação de Sotaques Brasileiros usando Redes Neurais Profundas

Wagner A. Tostes — 2021-10-20

The automatic classification of accents has several potential applications, for instance, the identification and authentication of users, forensic investigation tools and the selection of specialized models in text-to-speech and speech-to-text systems. In this work, several architectures of artificial neural networks were evaluated in the problem of accent classification. The performance of these architectures was compared with the methods GMM-UBM, GMM-SVM and iVector. Experimental results show that 5 out of 6 architectures achieve better values of accuracy, precision and recall than the previous methods. The best architecture reached 90\% of accuracy, with precision, recall and F1-score of 0.92, 0.84 and 0.87, respectively.

Análise de Risco de Crédito para Gestoras de Vendedores Porta-a-Porta usando Aprendizado de Máquina

Ricardo Zorzal Davila — 2021-10-20

Credit risk analysis is fundamental for small and medium companies given that defaults cause significant impacts in revenue. Banks and other financial institutions have access to several information regarding the financial wellbeing of clients for credit analysis. On the other hand, companies from other areas need to estimate credit risk using demographic information and the history of interations with the company. This work studies the problem of credit risk analysis for companies that manage door-to-door salesman. These companies have specific characteristics that differenciate them from businesses of other niches. These specificities influence the process of credit risk analysis. A dataset was built using information from partner companies e this dataset was used to train several machine learning algorithms in the task of default prediction. Experiments showed that the logistic regression classifiers achieves the same performance as nonlinear classifiers (e.g., neural networks and XGBoost), while being less prone to overfitting and being more interpretable.

Multi-Layer Perceptron para Detecção de Faltas em Aerogeradores Baseados na Máquina de Indução com Rotor em Gaiola

Anderson Egberto Cavalcante Salles — 2021-10-20

In this study a application proposal to develop a classifier using an artificial neural network (ANN) for the problem of detecting internal faults in a wind turbine generator based on an induction machine with a caged rotor, a problem for which there is still no optimal solution. The classifier evaluates a given instance and returns whether the instance comes from a healthy machine or a machine that has a stator coil fault. Synthetic data obtained by simulation was used for training the ANN. The results obtained demonstrate that a simple network with a single intermediate layer already achieves good performance with low computational cost as the memory to store the ANN.

Extração de Entidades de Produtos Utilizando Técnicas de Few-Shot Learning

Aleson G. S. Chaves — 2021-10-20

A interpretação de dados não estruturados no formato textual é uma área de pesquisa que pode ser aplicada para o comércio eletrônico, que tem gerado uma grande quantidade de dados em linguagem natural. Com o crescimento dos marketplaces, novos produtos são adicionados diariamente por diferentes lojistas, e podem existir classes de produtos que tenham poucas amostras nas bases de dados. A obtenção de classificadores que considerem novas classes com poucas amostras é uma tarefa complexa, seja pelo custo computacional de retreinar os modelos existentes para contemplar essas classes, ou pela baixa quantidade de amostras delas. Nesse sentido, técnicas de Few Shot Learning (FSL) são opções promissoras. Isso posto, este trabalho comparou os classificadores FSL Matching Networks e Redes Neurais Siamesas no problema de classificação de produtos de um marketplace, com 34 classes e 394 amostras. Esses classificadores foram comparados com o algoritmo K-Nearest Neighbors (KNN) e foi aplicada a Análise de Componentes Principais para redução de dimensão do banco de dados. Os algoritmos FSL obtiveram desempenho superior ao KNN no teste de validação cruzada leave-one-out, apresentando acurácia de 96,85 %, mesmo considerando classes com baixo número de amostras.

Hardware base para dispositivos médicos pessoais: Uso de LoRaWAN e coleta de energia de fontes biológicas para dispositivo pessoal que monitora temperatura corporal e detecta queda do usuário.

Coutinho, J. Danilo S. Filho — 2021-10-20

This work presents a base hardware proposal for use in personal medical devices with a focus on remote sensing, on which an IoT solution was developed to monitor body temperature and detect falls, capable of sending alerts to the user using remote communication (LoRaWAN). There are some devices like this one in the literature and in the power supply category, whose main problems reported are related to optimizing energy use and maximizing time without recharging, when making use of energy harvest from biological sources and proposing a targeted application for events, the objective is to present a model that is capable of solving this problem. Details of the solution are presented emphasizing the power circuit and the energy harvest process. An analysis of the application is presented with a description of the main flow. With the analysis of the results obtained, it was noticed that the circuit adds greater autonomy, increasing the time between battery recharges. Este trabalho apresenta uma proposta de hardware base para utilização em dispositivos médicos de uso pessoal com foco no sensoriamento remoto, sobre o qual foi desenvolvida uma solução IoT para monitorar temperatura corporal e detectar queda, capaz de enviar alertas sobre o usuário com uso de comunicação remota (LoRaWAN). Existem alguns dispositivos como este na literatura e na categoria fonte de alimentação, cujos principais problemas relatados são relacionados a otimização do uso de energia e maximização do tempo sem necessidade de recarga, ao fazer uso da coleta de energia de fontes biológicas e propor uma aplicação direcionada para eventos, objetiva-se apresentar um modelo que seja capaz de solucionar essa problemática. Detalhes da solução são apresentados enfatizando no circuito de alimentação e no processo de captação de energia. Uma análise da aplicação é apresentada com descrição do fluxo principal. Com a análise dos resultados obtidos, percebeu-se que o circuito agrega maior autonomia aumentando o tempo entre recargas da bateria.

Controlador Instantâneo Adaptativo Baseado em Rede Neural aplicado a um Conversor Boost

Carlúcio Pereira da Silva — 2021-10-20

The proposal for this work deals with a technique for controlling a Boost-type DC-DC converter, called Instantaneous Adaptative Neural Network Controller (IANNC). The proposed control method uses a Perceptron neural network that seeks to maintain the voltage converter output. Through IANNC it is possible to establish the appropriate working cycle for the Pulse Width Modulation (PWM) control signal. The proposed method was confronted with a typical Proportional Integral (PI) controller aiming to validate the model. The results were obtained using the PSIM simulator, where, in particular, the stability of the converter?s output voltage against an R load was considered.

Collision avoidance with differential drive robots using MPC-ORCA

Glauber R. Leite — 2021-10-20

This work describes a distributed solution using Model Predictive Control (MPC), including the collision avoidance algorithm ORCA applied to mobile robots following individual trajectories. Differential drive robots are used, defined by their position on the plane and controlled by velocity commands. Based on an explicit system model and velocity constraints designated by the collision avoidance algorithm, the MPC-ORCA computes optimal control actions to minimize a cost function over a prediction horizon. The methodology can efficiently handle multivariable control systems using state-space model representation and convex quadratic programming (QP). Simulation results show that the combined strategy MPC-ORCA provided smooth and collision-free trajectories in a changing environment. It also requires no trajectory replanning neither direct communication between agents.

Sintonia de controladores para suporte de frequência com Gerador de Indução Duplamente Alimentado utilizando um método heurístico otimizado com Python e ATP

Manoelito Carneiro das Neves Filho — 2021-10-20

A geração elétrica com baixa inércia oferece riscos operacionais por conta dos altos gradientes de frequência frente à perturbações na rede e, para tal, prover soluções para este problema é um grande desafio na atualidade de tal modo que este trabalho apresenta um método heurístico para sintonizar controladores que provêm suporte de frequência, por meio do conceito de inércia sintética ou virtual, em um aerogerador duplamente alimentado (DFIG, do inglês Doubly Fed Induction Generator). Os ganhos são sintonizados mediante otimização de uma função custo através de métodos computacionais, uso da linguagem de programação Python e do software ATP (Alternative Transient Program) como motor de cálculo. As estratégias de controle implementadas ofereceram resultados promissores de modo que houve uma melhora significativa na resposta da geração.

Segmentação de exsudatos em imagens de retina utilizando redes neurais convolucionais

Alexandre M. Bernardo — 2021-10-20

A retinopatia diabética é a principal causa de cegueira evitável na população em idade ativa no mundo. Aproximadamente uma em cada três pessoas portadoras do diabetes mellitus apresenta algum grau de retinopatia diabética e estima-se que até 2045 haja um crescimento de 48% nos casos dessa doença. Agilizar, facilitar e padronizar o diagnóstico do exame de retina torna-se, portanto, alvo de estudos para reduzir este crescimento. Um dos indicadores da retinopatia diabética é a presença de exsudatos em imagens de retina, desta forma, este trabalho propõe a aplicação de processamento de imagens de retina para a segmentação automática de exsudatos utilizando redes neurais convolucionais. Para treinamento das redes, foi utilizada a base de dados IDRiD com imagens de retinas previamente avaliadas por especialistas que garantiram as regiões de interesse, qualidade adequada, relevância, unicidade e razoável mistura de estratificação da doença representativa da retinopatia diabética. Utilizando esta base de dados, foram propostas, treinadas e avaliadas duas arquiteturas de redes neurais profundas com as referidas imagens. Para viabilizar o uso da técnica, foi proposto e implementado a subdivisão das imagens originais em subimagens menores. Nesse trabalho, são apresentadas as descrições de funcionamento, topologias das redes, técnicas de aprendizado utilizadas e resultados comparativos entre as arquiteturas.

Modelagem e Simulação de um Aerogerador com Gerador de Indução Duplamente Alimentado e Controle de Velocidade para Maximização da Potência Gerada

Vítor M. Ramos — 2021-10-20

Este trabalho apresenta a modelagem e simulação de um aerogerador de velocidade variável com gerador de indução duplamente alimentado e controle de velocidade para maximizar a potência gerada. O conversor eletrônico do gerador é controlado vetorialmente e o controle da velocidade é feito indiretamente. Foi possível observar o funcionamento satisfatório da técnica de controle de velocidade adotada e o consequente aumento na geração energética do aerogerador de velocidade variável em comparação ao de velocidade fixa.

Detecção de anomalias na vibração de motores elétricos baseada em OCSVM

Lucas Gabriel Cosmo Morais — 2021-10-20

The importance of detecting failures and anomalies in electric motors reflects the improvement in the application of techniques used for maintenance on these machines. Thus, in the present work, a technique for detecting anomalies in the vibration of electric motors is proposed, based on the classification algorithm One-Class Support Vector Machine (OCSVM). An accelerometer device was used to capture the vibrations of an electric motor of 1.5 cv together with an electromagnetic brake system. In addition, a method for selecting the hyper-parameters of the algorithm was developed, obtaining a decision boundary that classified the operating data considered normal with a lower error rate than 5%

Método iterativo para cômputo da norma e controle L1 de sistemas lineares contínuos no tempo

Ariádne L. J. Bertolin — 2021-10-20

Este trabalho propõe um método iterativo baseado em desigualdades matriciais lineares (do inglês, Linear Matrix Inequalities - LMIs) para o cálculo de um limitante da norma L1 (ou ganho pico-a-pico), de sistemas lineares contínuos no tempo. Competitivo em termos de acurácia e eficiência quando comparado à estratégia usual, que requer busca em um parâmetro escalar, o método apresenta como vantagem a extensão direta para tratar o problema de controle L1 por realimentação de estado ou de saída. Exemplos numéricos ilustram os resultados.

Happy Feet - Plataforma Robótica para Espaço Inteligente baseado em comunicação por MQTT

Matheus R. Rocha — 2021-10-20

O avanço da tecnologia tem aproximado cada vez mais as pessoas da robótica, tornando o conceito de espaços e cidades inteligentes em algo concebível e palpável. Para prover a esses espaços uma grande diversidade de serviços, é fundamental a existência de robôs móveis. Dependendo do ambiente, esses robôs podem ser terrestres, aéreos e até aquáticos. Nesse contexto, este trabalho propõe uma plataforma robótica, o Happy Feet, para espaços inteligentes baseado em comunicação por protocolo MQTT via Wifi para controle remoto. Resultados interessantes são obtidos por meio de testes reais realizados com um Arduino Mega e um NodeMCU embarcados no robô e uma Raspberry Pi 3B como estação remota para o controle de posição final.

Sensor virtual baseado em dados de vibração para estimativa da temperatura de evaporação de sistemas de refrigeração

Ahryman S. B. de S. Nascimento — 2021-10-20

A medição da condição de operação de sistemas de refrigeração tipicamente emprega instrumentação invasiva. Neste trabalho, são propostos procedimentos para o desenvolvimento de sensores virtuais capazes de estimar uma das condições de operação, a temperatura de evaporação, por meio de instrumentação não-invasiva. Tais sensores utilizam medições de vibração no corpo do compressor do sistema de refrigeração e modelos de aprendizado de máquina para estimar a temperatura de evaporação. Um conjunto de dados de vibração em diferentes condições de operação foi obtido e utilizado no treinamento e teste dos modelos. Foi verificado que o método proposto é capaz de retornar uma estimativa coerente da temperatura de evaporação, com erros quadráticos médios da ordem de 2~$^{\circ}$C, independentemente do modelo de aprendizado de máquina considerado.

Servovisão Métrica Baseada em Primitivas: Novas Técnicas 3D e Suas Conexões 2D

Geraldo Silveira — 2021-10-20

Este artigo investiga várias técnicas de servovisão métrica baseada em primitivas onde o equilíbrio é definido via uma imagem de referência. Técnicas métricas incluem todas as abordagens clássicas de servovisão 3D e 2D dado que essas requerem ou estimam alguma informação métrica, e.g., profundidade da cena. Diferentemente das soluções usuais, este trabalho define o problema de estimação 3D como uma tarefa de otimização não linear de primitivas 2D para 2D, e também explora as degenerações intrínsecas dos sistemas monoculares. Tal formulação permite o desenvolvimento de uma família de novas estratégias de servovisão 3D baseada em primitivas, com diferentes graus de complexidade computacional e de conhecimento prévio do sistema. Três novas técnicas 3D são então propostas e, como contribuição-chave, fortes conexões são encontradas entre elas e os métodos 2D clássicos. Essas conexões fornecem uma teoria unificada de servovisão com importantes desdobramentos para futuras pesquisas na área.

Implementation of a Predictive Maintenance System using Unsupervised Anomaly Detection

Oscar S. Kremer — 2021-10-20

This work presents the implementation and architecture of a predictive maintenance system using unsupervised learning, aiming to provide an approach where its benefits are returned to the users faster than traditional system found in the literature. Equipment faults and maintenance affect directly efficiency of industrial plants. Maintenance management can be optimized by modeling and predicting problems. The implementation of a system able to model problems or anomalies and to inform operators and supervisors in case of alarms or notifications is intrinsically connected with the fourth industrial revolution. Although the architecture proposed here can be generalized to many different devices, a MPU6050 for sensing and ESP32 as the middleware were used to implement the proposed concept. Three different methods for anomaly detection were implemented and deployed to Google Cloud, using Compute Engine service. The developed web-server that provides a dashboard to visualize time-series of the sensed physical magnitudes and historical data about all anomalies detected is presented. Therefore, resulting in a platform with intelligence to detect and report problems and abnormalities to employees of industrial plants.

Construção e Automação de um Protótipo de Esteira utilizando PLC em uma Rede ModBus

Pamela G. Barboza — 2021-10-20

This article proposes the construction and automation of a conveyor belt prototype for practical tests of object classification. The proposed control model is programmed in a PLC using FBD language. The prototype allows setup a Modbus network for communication with the PLC. Experimental results show the validity of the proposed prototype.

Estimação de falhas com observadores de entrada desconhecida e modelagem fuzzy granular

Anderson Bento — 2021-10-20

Neste trabalho é proposto o desenvolvimento de um método híbrido para estimação de falhas baseado tanto no modelo quanto no conhecimento sobre o processo. A detecção do sinal de falhas no processo é realizada a partir do resíduo obtido pelo uso de observadores de entrada desconhecida, enquanto a quantificação da falha é realizada por meio da modelagem fuzzy granular. A proposta é avaliada em um exemplo numérico e também aplicada em um processo físico de tanques acoplados com não-linearidade. Os resultados sugerem que a proposta pode ser usada em sistemas de maior porte, e sujeitos a ruídos e incertezas, conseguindo determinar tanto a ocorrência quanto a intensidade das falhas.

Comparação de métodos de otimização Local e Meta-Heurístico para seguimento de caminho do manipulador robótico KUKA KR 6 R700 sixx

Lucas Alves Borges — 2021-10-20

Performing the inverse kinematics of a robotic manipulator is always a challenge, especially when it comes to several degrees of freedom. Nevertheless, there are already many methods proposed to solve this issue. In this work, the comparison of three methods for solving inverse kinematics is performed, these being local optimization methods, such as the Inverse Jacobian, Levenberg-Marquardt and a global optimization metaheuristic method, the Particle Swarm Optimization (PSO). The algorithms were programmed in C++, which were applied into Gazebo software to performe a 3D simulation of the robot motions. To create an interface between the real system and the simulation environment, the ROS framework was used. In the tests performed, all results demonstrated high accuracy, with the Inverse Jacobian and the Levenberg-Marquardt standing out.

Magnetobiologia no Suporte à Visão Computacional: Estudos Preliminares

Letieri Rodrigues de Ávila — 2021-10-20

A carcinicultura tem crescido exponencialmente no Brasil em detrimento à pesca natural justificando o crescimento de aplicações destinadas ao controle e gerenciamento de sistemas de cultivo de camarões. Sistemas inteligentes fundamentados em técnicas computacionais e de automação ganham espaço fornecendo dados e avanços importantes à geração do produto final. A partir do monitoramento de variáveis intrínsecas, sistemas de visão computacional tem contribuído para a melhoria de processos de cultivo através do suporte à geração de biomassa e monitoramento da saúde dos animais. O nicho ecológico dos camarões é um dos grandes entraves para o controle destes sistemas. A exemplo disto, pode-se citar seu habitat aquoso turvo, hábitos de forregamento noturno e rápido deslocamento. Assim, o comportamento magnetotático dos camarões torna-se uma alternativa para a atração e imageamento dos mesmos com vistas à geração de diagnósticos durante o processo de criação. O presente trabalho apresenta os experimentos iniciais para geração do campo magnético capaz de atrair e tornar lento o deslocamento dos camarões afim de realizar a coleta de dados necessários para pesquisadores e produtores. Os resultados apresentados ampliam a discussão e permitem a projeção de outros trabalhos que possam utilizar a magnetobiologia para fins semelhantes.

Diagnóstico de falhas em máquinas elétricas rotativas utilizando técnicas de ensemble learning

Joaquim O. F. Moura Filho — 2021-10-20

Este artigo analisa o problema da classificação de falhas em máquinas elétricas rotativas. Para isso, uma comparação entre técnicas de ensemble learning Random Forest (RF) e Gradient Boosting (GB) foi realizada a fim de analisar a performance desses algoritmos. O banco de dados utilizado é composto por oito variáveis mecânicas relacionadas ao funcionamento do motor sob as condições de falha e não falha. A técnica de extração de características empregada foi Root Mean Square (RMS). Portanto, as simulações realizadas dos algoritmos resultaram em altas taxas de acerto, com o Gradient Boosting obtendo a melhor performance, com uma acurácia superior a 99%, que reforça a grande aplicabilidade desses algoritmos em problemas desta natureza.

Smart Wireless Sensor baseado na norma IEEE 1451 para Rastreamento e Estimação de Irradiância Solar

Yan Ferreira da Silva — 2021-10-20

Com o surgimento das tecnologias direcionadas para IoT- (Internet Of Things), o mercado mundial de sensores inteligentes teve um grande crescimento nas últimas décadas, conduzindo ao desenvolvimento de algoritmos e tecnologia para novas arquiteturas de medição inteligente e indireta. Motivado pela demanda de dispositivos de medição para monitoramento e controle, este artigo apresenta o projeto do desenvolvimento de um sistema embarcado capaz de estimar a posição angular da máxima irradiância solar em conjunto de células fotovoltaicas e também realizar a medição do valor da irradiância no ambiente baseado na norma IEEE 1451 que é responsável por regulamentar é um conjunto de padrões de interface de transdutor inteligente (SMART). O sistema proposto é constituído por um hardware para estimação online da irradiação solar e sensores secundários como células fotovoltaicas, temperatura e umidade, os sinais são enviados para uma NUVEM para fins de monitoramento da posição do sol em relação as células.

Direct Extremum-Seeking Control applied to a quadruple tank system

Rayra Destro — 2021-10-20

This article presents a model-free control technique based on an extremum seeking control algorithm (ESC). The idea is to use ESC as a direct controller to minimize the quadratic error. Considering that it is possible to minimize the error to zero, it is then possible to track a reference. In addition, the technique can guarantee operation for different points of application, as well as for time-varying parameters. This technique was tested, through simulations, in a quadruple tank system.

Sistema em Nuvem para Identificação de Células Sanguíneas Infectadas pelo protozoário da Malária utilizando Redes Neurais Convolucionais

Jean Phelipe de O. Lima — 2021-10-20

Malária é uma doença infecciosa que afeta principalmente países em desenvolvimento. Por tratar-se de uma doença cujas formas mais graves podem ser evitadas através de diagnóstico precoce, surge a necessidade de uma ferramenta computacional para auxiliar a decisão médica de forma eficiente e acurada. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema em nuvem para detecção de malária em células sanguíneas. Utilizou-se a arquitetura em nuvem client-serverless, beneficiando-se da abordagem Function-as-a-Service, para implementação, em que a nuvem é responsável por processar imagens enviadas por clientes e retornar a informação de existência ou não de protozoários da malária. Para a análise das imagens, foram testados diversos modelos de Deep Learning utilizando Redes Neurais Convolucionais treinados a partir de uma base de dados disponibilizada pelo National Institute of Health. O modelo de Inteligência Artificial apresentado foi avaliado pelas métricas Acurácia e F1-Score, tendo atingido valores iguais a 97%, demonstrando-se assim competitivo a modelos do estado da arte.

Rastreamento de marcas de calado em navios baseado em Haar Cascade

Witalo Pietler P. de Sousa — 2021-10-20

A medição de calados de navios é uma tarefa fundamental no transporte marítimo de cargas a granel, sendo necessária para garantir a distribuição das cargas e a estabilidade do navio, além da transferência da quantidade correta de carga. Desta forma, o presente trabalho foi proposto com o intuito de auxiliar os trabalhadores da área bem como servir como uma importante ferramenta para automatização da função. A proposta do trabalho é oferecer uma solução capaz de identificar os conjuntos de marcas de calado de navio, através do treinamento de um algoritmo Haar Cascade e processamento digital de imagens, e realizar o controle do posicionamento de uma câmera, de modo a manter centralizada na imagem as marcas de calado. A aplicação funciona através de uma arquitetura cliente-servidor, na qual o servidor fica em terra e o cliente, equipado com uma câmera e um microprocessador, pode ser instalado em veículos autônomos terrestres ou marítimos, ou ainda em estruturas fixas instaladas em locais estratégicos.

Arranjo Cliente Servidor para um Robô Industrial com Controladora Aberta

Thalles Oliveira Campagnani — 2021-10-20

O presente artigo descreve a implementação de um software servidor, chamado OpenSever, num sistema robótico industrial para facilitar a implementação de malhas de controle externas. O sistema robótico utilizado é composto por uma controladora aberta, um computador industrial externo e um manipulador robótico industrial. A controladora aberta permite o recebimento de comandos de movimentação vindos de softwares compilados no computador industrial fazendo uso da biblioteca eORL. Mas este sistema é limitado à capacidade computacional do computador industrial, a sua arquitetura x86, ao seu sistema operacional baseado em Linux, à linguagem de programação C/C++, que a biblioteca eORL é compatível, e à conexão via cabos. A fim de superar as limitações citadas, foi implementado esse software servidor no computador industrial para possibilitar o envio de comandos de movimentação por um software cliente em um dispositivo externo. Tal dispositivo pode ser de qualquer arquitetura, sistema operacional e programado em qualquer linguagem de preferência, desde que tenha a capacidade de se comunicar com o servidor pelo protocolo TCP/IP através do cabo de rede ou conexão sem fio. Além disso, podendo fazer uso de bibliotecas simples de código aberto do sistema operacional. Depois de implementado, foram feitos testes com algumas arquiteturas, sistemas operacionais e linguagens de programação. Ao final, são apresentados alguns dos resultados coletados.

Dispositivos Open-Source em Redes de Sensores Sem Fio para Análise do Comportamento Coletivo na Aprendizagem Remota

Lucio V. Santos — 2021-10-20

Pesquisas em grupos de sujeitos têm contribuído para compreensão da influência do comportamento coletivo na aprendizagem. A detecção de parâmetros fisiológicos por biossensores pode contribuir para a avaliação de tais comportamentos, sendo o feedback por auto-relato uma possível ferramenta para validar os parâmetros detectados. No entanto, situações de distanciamento social como as impostas pela COVID-19 limitam a avaliação desses grupos. Buscando reduzir o impacto da pandemia sobre a coleta de dados, propõe-se neste artigo a construção e uso de uma rede de dispositivos que permitam a análise do comportamento individual dos sujeitos por meio de múltiplas coletas simultâneas em uma atividade em grupo, porém realizada remotamente. Foram construídos quatro protótipos de dispositivos vestíveis, para a coleta de dados voluntários (botão para eventos específicos) e de dados involuntários (sinais contínuos de biossensores), e conectados a uma Rede de Sensores Sem Fio (RSSF). Os dispositivos foram enviados para voluntários geograficamente distantes, que os vestiram durante uma mesma reunião online enquanto apresentavam seminários. Os dados da amostragem foram armazenados e validados, e conclusões iniciais indicam que a rede é capaz de prover sinais suficientemente íntegros para o apoio psicopedagógico em pesquisas sobre o comportamento coletivo na aprendizagem, mediante apoio especializado, sendo sugerido como trabalho futuro. O dispositivo apresentado, por sua característica de desenvolvimento aberto, permite modificações para outras aplicações além das apresentadas neste texto. Todo o projeto está disponível para acesso público, de forma que qualquer pessoa possa montar, adaptar e utilizar livremente.

Sintonia de Controlador PI Para Sistema Fotovoltaico Autônomo Através de Alocação de Polos com Conversor Buck

Daniel Fragata — 2021-10-20

This work aims to design an PI controller applied to the Buck converter to improve photovoltaic power generation in off-grid system facing more isolated area of the northern region. Experimental and simulation tests were performed to perform this study. In addition, the operating principles of photovoltaic modules, the dynamics of the characteristic curves and the modeling of a photovoltaic system aided by the software PSIM and MATLAB were studied and simulated. A Buck converter was then designed to meet the needs of the voltage and current levels to be supplied for the load. After the tests of the Buck converter with the photovoltaic system was designed an PI controller, aiming to correct the input voltage variation errors. And to finish the work were carried out simulation and experimental analyses obtaining the satisfactory behavior as proposed by the controller design.

Detection of Credit Card Fraud in a Brazilian database using Autoencoder Neural Network

Frederico Luis de Azevedo — 2021-10-20

The increasing number of credit-card transactions made over the internet in recent years has lead to a rise in the same proportion in the amount of fraud. Due to the large volume of web-based transactions that should be carried out daily, it is necessary to have a robust system to predict such crime to reduce loss and increase the confidence of banks and issuers. Deep Learning techniques emerge as a way to automate this process, training classifiers with data from past transactions to try to predict future frauds. In this paper, we build an Autoencoder model and perform a threshold tuning to predict fraudulent transactions. A proprietary Brazilian credit-card transaction database was used for training and performance evaluation of the model, containing almost 40 million transactions and challenging frauds, which were not previously detected by the organization's current fraud detection systems. The results of the experiments presented satisfactory results in a real-world dataset. The Autoencoder metrics show a good performance in fraud classification, reaching a positive Matthews Correlation Coefficient value and an AUC of 0.81, which are not affected by the database imbalance.

Classificação Automática de Sinais Anormais de EEG por meio de Microestados e Aprendizado de Máquina

David W. Ku¨ste — 2021-10-20

Automatic classification of electroencephalography (EEG) signals into normal or abnormal is the first step for the automatization in the detection of neuropathologies, and has the potential to considerably reduce the time between signal capture and medical report. A technique that has not yet been explored for this specific task, but which has shown a good ability to detect mental disorders, due to its capacity to capture spatial and temporal information, is the EEG microstate analysis. This work proposes a methodology for detecting abnormal EEG signals combining the use of microstates and a Learning Vector Quantization (LVQ) network for better discrimination of the microstates. Experimental results in a public database suggest that microstate analysis, which uses the topographic characteristics of the signal, are promising for the normal/abnormal EEG classification, regardless of a neuropathology specified a priori.

Constellation Loss em Modelos de Reconhecimento Facial

Erick Ramos dos Santos — 2021-10-20

Modelos extratores de características para sistemas de reconhecimento facial se tornaram objetos de profundo estudo ao longo dos últimos anos. Desejando encontrar uma melhor discriminação dos objetos e, consequentemente, uma melhor separabilidade das classes, funções de perdas, como a Triplet Loss, foram projetadas para serem empregadas em conjunto com as Redes Neurais Siamesas. Entretanto, redes com essas funções sofrem com uma lenta convergência por considerar apenas duas classes (positiva e negativa) a cada iteração de aprendizagem. Recentemente, uma função de perda chamada Constellation Loss, foi proposta no sentido de minimizar estes problemas. Neste trabalho é proposto um modelo para reconhecimento facial usando uma CNN como backbone e o Constellation Loss como função de perda. Para validar o modelo, foram utilizadas duas bases de dados públicas e feitas comparações com diferentes funções de perda e arquiteturas CNN. Também é proposto neste trabalho o uso de uma abordagem para construção dos batches, o qual permite o treinamento da rede com uso reduzido de memória. Os resultados obtidos indicam que Constellation Loss é uma técnica promissora quando comparadas às demais funções de perda avaliadas, alcançando valores médios de AUC (Area Under The Curve) iguais a 99,9% no conjunto de dados Olivetti Faces e 98,7% no desafiador conjunto de dados Labeled Faces in the Wild (LFW). A efetividade do método pôde ser certificada, viabilizando sua aplicação para sistemas de reconhecimento facial.

Controle de trajetória do quadrotor AR.Drone 2.0 via abordagens LQR e H_infinito

Rodrigo S. Leonello — 2021-10-20

This article presents an experimental study of two control techniques based on the Optimal Control theory, applied to an unmanned aerial vehicle (UAV). The first technique, based on the quadratic cost function, is the LQR controller. The second technique optimizes the norm H_infinito taking into account the pole allocation and using an approach based on LMIs. The test platform used is the quadrotor AR.Drone 2.0 and the algorithms are implemented in the Robot Operating System (ROS).

Técnica de Identificação para Sistemas Multivariáveis Aplicadas a uma Planta Didática

Victor Marinho Espínola Freire — 2021-10-20

This article presents an identification technique for multivariable processes. The least-squares estimator (LSE) is used to estimate the finite impulse response (FIR) and autoregressive with exogenous inputs (ARX) models of a didactic temperature module. The models are compared using validation tests.

Metodologia de Controle LQRI Descentralizado baseado em Modelo Fuzzy T-S Evolutivo com Alocação Robusta e Flexível de Autoestruturas

Rodrigo Possidônio Noronha — 2021-10-20

Neste artigo, é proposta uma nova metodologia de controle LQRI baseado em modelo fuzzy T-S evolutivo multivariável, realizada em uma estrutura descentralizada com desacoplamento de malhas de controle. O objetivo de controle é obter uma matriz de ganhos de realimentação de estados aumentada, para cada malha de controle descentralizado, que mutuamente satisfaça as condições de otimalidade para o índice de performance aumentado do LQRI e a alocação robusta de autovalores em regiões circulares. Além disso, são apresentadas condições para que a metodologia de controle possa ser realizada de forma robusta e flexível.

Bancada Experimental de Dois Tanques Acoplados Para Aplicações de Controle

Luisy C. G. Passos — 2021-10-20

This article deals with the development of an experimental bench with two coupled tanks, which consists of controlling the fluid level of the lower tank, in closed loop, through a pump that feeds the upper tank. This type of system is of fundamental importance in the teaching of classical control theories, and allows the implementation of modern control theories. The objective of this work is to develop an experimental bench with two coupled tanks and carry out experiments applying robust control programmed in an Arduino microcontroller. After the construction of the bench, obtaining the physical-mathematical model and its linearization, controller design and subsequent discretization, it was possible to control the fluid level and test the controllers performance and his response quality. From the experiments carried out, the functioning of the bench is proven through the implementation of a PI control and its value as an experimental bench for the teaching of control theory, enabling the implementation of different control techniques.

Ajuste do Nível de Significância Associado ao Número de Detecções Consecutivas Aplicada a Detecção de Respostas Auditivas em Regime Permanente

H. Bazoni — 2021-10-20

The strategy for sequential tests is an option to identify the Auditory Steady-State Responses (ASSRs) faster when compared to the single test. However, the repetitive application of objective response detectors (ORD) increases the probability of detecting a response when it does not exist, i.e., false positive (FP). A solution to this increase in FP is to define the response as present when it reaches a predetermined number of consecutive detections (NDC). However, the NDC can lead to a more conservative exam, which can lead to loss of detection rates. In this work, a method for adjusting the significance level associated with the NDC was proposed, with the objective of maintaining the FP rate of the exam equal to the desired significance level. The proposed method was applied to the EEG signal set composed of 11 volunteers for intensities of 50, 40 and 30 dB SPL. The results demonstrate that the proposed adjustment kept the FP rate of the exam around the desired significance level of 5%. In addition, it obtained a percentage increase in detection rates of 9.68%, 21.23% and 33.20% for the intensities of 50, 40 and 30 dB SPL respectively, as well as a reduction in the examination time when compared to the strategy without the proposed adjustment.

Classificação de Recursos na IoT: Automação de Regras Fuzzy na Seleção de Preferências do Cliente

Patrick Fernandes — 2021-10-20

Na Internet das Coisas tem-se um elevado número de recursos de sensoriamento e/ou atuação, interconectados, sendo que cada um destes recursos pode oferecer diversos serviços. A especificação das preferências do cliente quanto à relevância dos atributos de QoS associados aos recursos geralmente é acompanhada de incertezas. Neste sentido, a Lógica Fuzzy é oportuna para lidar com dados incertos. Como parte da abordagem Fuzzy se faz necessário o emprego de regras, cuja especificação pode ganhar complexidade quando o número de atributos a serem considerados aumenta. A partir desta motivação decorre o objetivo deste trabalho que é a concepção de uma proposta para automação de regras Fuzzy, denominada IoT-DFR3. Dentre as suas principais funcionalidades, destacaríamos: (i) geração dinâmica de regras Fuzzy; (ii) seleção de preferências do cliente; (iii) classificação de recursos utilizando Lógica Fuzzy Tipo-2 Intervalar. Os resultados obtidos com a classificação de recursos aplicando as preferências do cliente e a geração automática de regras fuzzy são apresentados.

Direct and Indirect Adaptive Inverse Control Design for Non-Minimum Phase EHA System with Periodic Disturbance via FASS-NLMS Algorithm

Rodrigo Possidônio Noronha — 2021-10-20

In this paper, is performed the comparative analysis of performance between the Direct and Indirect Adaptive Inverse Control applied to a non-minimum phase Electro-Hydraulic (EHA) system in the presence of a periodic disturbance signal. The performance of an adaptive inverse controller is influenced by the trade-off between the convergence speed and the steady-state MSE during the update of the estimate of the weights vector. Aiming to propose a new optimization algorithm based on stochastic gradient descent, in this paper, a new version of the NLMS algorithm with adaptive step size is proposed, with the goal of obtaining a good trade-off between convergence speed and the steady-state MSE. For this, the step size is adapted by a Mamdani Fuzzy Inference System in function of the squared error and of the instant of normalized time by the Min-Max method. Computational results illustrate the efficiency of the proposed optimization algorithm in the design of these two approaches of adaptive inverse control.

Implementação e Simulação de Nova Estratégia De Controle Distribuído Aplicado em Plantas Ball Balancer

Rafael Máximo da Silva — 2021-10-20

In this work, a study was carried out on the application of distributed control in Ball Balancer systems in Matlab® and Simulink®, as well as the implementation in workbench with two Ball Balancer, using classical control techniques and a selection process through the analysis of a performance index. To obtain cooperative control of the plants, the possibility of switching between controllers at each sampling instant was considered, for the system that is in a worse condition concerning the desired point of operation. In the implementation, the Arduino Mega with Ethernet shield was used to control the two plants and communicate with the Elipse E3® supervisory. In order to visualize the graphs and adjust the gains of the PID controller, a graphic interface was made in Elipse E3®, which communicates with the Arduino through the Modbus TCP protocol.

Regulador Robusto Recursivo com Matrizes de Ponderação Incertas para Sistemas com Atrasos nos Estados

Elizandra K. Odorico — 2021-10-20

This paper deals with the recursive robust control problem for linear discrete-time systems subject to uncertainties and delayed state. Uncertainties are modeled norm-bounded and are present in parametric matrices and in weighting matrices. Applying the lifting method, the delayed system is transformed into an augmented delay-free system. Then, the regulator is deduced from a combination of penalty functions and the optimal solution of regularized least-squares problems with uncertainties. The main feature of this approach is the recursiveness established by Riccati equations, which are presented in a symmetric matrix framework. The numerical example illustrates the performance of the proposed regulator when compared to another approach in the literature.

An electrical extension of automata-based heart models for closed-loop validation of pacemakers

Gabriel V.N. Magalhães — 2021-10-20

The development of implantable medical devices is challenging as must be guaranteed their safety, security and functional correctness. Current certification process is based on an open-loop approach, thus not considering the interaction between the pacemaker and the cardiac conduction system. Recently, an automata-based model has been proposed in order to close the loop and tackle this problem. However, as this model does not consider the electrical characteristics of pacemaker and heart signals, hardware-related problems are still a great concern. In this paper, it is introduced a new electrode-tissue interface to extend the existent automata-based model. By closing the loop using the proposed approach, the system can take into consideration new properties such as the energy provided by the pacemaker to stimulate the heart. Thus, based on the strength-duration curve, one can verify if a depolarization event was carried out. Indeed, depolarization of action potentials triggers an intracardiac electrogram generator that controls a voltage source at the electrode-tissue interface, providing the electrical signal to the pacemaker sensing system. This extension allowed to represent the pacemaker sensing, pacing, and battery circuits, as well as to evaluate the real scenario of stimulation and the effects of cardiac electrical parameters on its efficacy. The proposed model enables to include and test the pacemaker hardware specifications and evaluate more realistic scenarios of oversensing, undersensing, and failure-to-capture with a closed-loop heart.

Controle de Tensão em Parques Eólicos: Abordagem via em Algoritmos de Consenso

Robson Cerqueira dos Santos — 2021-10-20

Este artigo apresenta um controlador de tensão baseado em algoritmo de consenso. O controle da tensão e da potência reativa é de suma importância na conexão do parque eólico ao sistema de energia. Esse controlador tem como objetivo manter a tensão no parque em níveis adequados e otimizar o compartilhamento de potência reativa usando as informações locais e vizinhas. No esquema de controle de tensão proposto, o controle de tensão primária é feito por um controlador local droop de acordo com as medições locais, enquanto um controlador secundário baseado em consenso faz a correção de tensão com ganhos de consenso variantes no tempo. Um parque eólico com 20 turbinas eólicas com gerador de indução duplamente alimentado e conversor total de energia foi usado para conduzir estudos de caso para verificar o esquema de controle de tensão coordenado proposto em condições normais e de falta.

Controle Extremal Multivariável Estocástico com Atrasos Distintos de Entrada

Paulo Cesar Souza da Silva — 2021-10-20

Neste artigo, é proposto o projeto e análise do controlador extremal multivariável estocástico baseado no algoritmo do Gradiente na presença de atrasos. São tratados sistemas de múltiplas entradas com atrasos diferentes em cada canal de entrada. A compensação de fase dos sinais de perturbação e um novo preditor baseado na estimativa da Hessiana desconhecida serão apresentados e incorporados à malha fechada, permitindo a estabilidade exponencial e convergência a uma pequena vizinhança do ponto de extremo. Em especial, o projeto do controle extremal para atrasos distintos de entrada e a análise de estabilidade são realizados sem o uso da transformação backstepping, eliminando a complexidade do controlador e garantindo um esquema de implementação mais simples. Um exemplo numérico ilustra o desempenho do controle extremal estocástico para compensação de atrasos.

Interações Automatizadas para Apoio à Modelagem de Processos de Negócio

Fabio Bermudes Cabral — 2021-10-20

Business Process Modeling is an activity increasingly adopted by organizations seeking to improve their operational performance. A common practice for this activity is to performe interviews and workshops involving modeling professionals (modelers) and domain experts. The models produced, in this case, are built by modelers based on their interpretation of the views gathered from domain experts. Considering this context, this paper discusses modeling support through automated interactions with domain experts. The aim of the interactions is to facilitate the modeler's work by capturing the process flow control constraints, preventing potential inconsistencies and identifying modeling alternatives. The model conceived to support the interactions was based on the construction of the discernment structure for declarative process models. As a proof of concept, a prototype was developed to support interactions between a computational agent and a human. The performed tests and experiments demonstrate that interactions produce valid and consistent models and allow the analysis of model alternatives.

Navegação Baseada em Sensoriamento Laser para uma Formação Líder-Seguidor

Leonardo A. Fagundes-Júnior — 2021-10-20

Este trabalho propõe uma estratégia de formação Líder-Seguidor de robôs móveis terrestres. O sensoriamento do robô seguidor é capaz de detectar e seguir o robô líder, utilizando informações de um escâner laser, enquanto mantém a forma desejada da estrutura. A estratégia é avaliada na presença de robôs, que se movimentando pelo mapa e carregam sobre si um padrão idêntico ao do robô Líder. Eles são, portanto, denominados ``{\em falsos Líderes}''. Ao encontrar o Líder pela primeira vez e estimar sua posição, o Seguidor é capaz de alcançar a estrutura desejada da formação mantendo a forma mesmo após oclusão temporária do sensor. Resultados de simulação validam a estratégia proposta de identificação e rastreamento.

Network of Embedded Systems for Motor Rehabilitation Post-Stroke of Upper Limbs using ESP8266 and ESPNOW protocol

Sibyla Andreuchetti Vioto e Silva — 2021-10-20

Robot-assisted upper limb rehabilitation techniques have advanced rapidly in recent decades. Its diverse interactive strategies allow the personalization of the treatment, through a specialist, for each patient. Thus, the use of assistive robotics provides the individual with rehabilitation and restoration of motor functions, if not totally, at least in part, which directly impacts their quality of life. This work presents a brief bibliographic review on works related to the area of motor rehabilitation with the use of wearable and / or wireless systems, as well as pathologies that compromise motor skills. It is proposed the development of a wireless system using Wemos D1 Mini and MPU-92/65 inertial sensors using the ESPNOW communication protocol. The preliminary results of data acquisition, topology and wireless communication network are exposed.

Jogos Não-Cooperativos com Equações Diferenciais Parciais de Difusão

Tiago Roux Oliveira — 2021-10-20

Este artigo propõe uma estratégia baseada no não conhecimento do modelo para o estabelecimento do equilíbrio de Nash em jogos quadráticos não-cooperativos (duopólio) com ações de jogadores sujeitas a EDPs (Equações Diferenciais Parciais) de difusão (calor). Os coeficientes das equações diferencias de difusão são distintos, com cada jogador tendo acesso apenas ao seu próprio {\it payoff}. A abordagem proposta emprega busca extremal, com perturbações senoidais empregadas para estimar o Gradiente (primeira derivada) e a Hessiana (segunda derivada) de funções quadráticas desconhecidas. A fim de compensar processos de difusão distintos nas entradas dos dois jogadores, emprega-se um controle de fronteira com estimativas baseadas em médias. Aplica-se uma análise de pequenos ganhos para a malha ISS composta por equações diferenciais parciais parabólicas e equações diferenciais ordinárias (EDP-EDO), bem como a teoria de média em dimensões infinitas a fim de se obter resultados de convergência para uma pequena vizinhança do equilíbrio de Nash. Quantificamos o tamanho desses conjuntos residuais e ilustramos os resultados teóricos numericamente em um exemplo de um duopólio sujeito à EDPs de calor.

Busca Extremal baseada em Eventos

Victor Hugo Pereira Rodrigues — 2021-10-20

O controle por busca extremal é de capaz de alcançar e manter a saída de um mapeamento desconhecido em uma vizinhança de seu extremo enquanto o controle baseado em eventos é uma estratégia importante para lidar com o gerenciamento da largura de banda finita nos canais de comunicação dos sistemas em rede. Apesar do vasto número de publicações sobre ambos os assuntos, a busca extremal baseada em eventos ainda é tópico de pesquisa aberto na literatura e este artigo propõe uma solução para esse problema. Neste artigo, considera-se a busca extremal multivariável baseada em eventos cuja análise de estabilidade é realizada usando os critérios de Lyapunov, bem como a teoria de média para sistemas descontínuos. A malha fechada exibe as vantagens de cada uma das abordagens individuais e os resultados de simulação ilustram as vantagens da estratégia de controle proposta.

Virtual Setup - Virtualização automática de plantas industriais

Hitalo Perseu de O. Rosas — 2021-10-20

A capacidade de monitorar informações de uma planta industrial tem se tornado altamente necessário devido a quantidade de dados existentes e o controle de sensores e atuadores presentes no processo manufatureiro. Por isso este artigo traz um sistema com a aplicação da técnica de um Gêmeo Digital e tecnologias de comunicação que auxiliam para que haja uma virtualização automática de uma planta real. O sistema Virtual Setup é composto por uma arquitetura de três elementos: Planta Real, Módulo de Aquisição de Dados e Plataforma de Virtualização. Seu funcionamento consiste em coletar os dados dos sensores e atuadores da Planta Real para que sejam enviados para o módulo de aquisição de dados e este módulo disponibiliza periodicamente a atualização dos dados para a plataforma de virtualização. Esta plataforma gera um modelo gráfico para mostrar os eventos que estão acontecendo na Planta Real. Portanto, este sistema favorece ao acompanhamento do processo e a visualização de dados em tempo real.

Diagnose de falhas em tempo real de sistemas a eventos discretos modelados por redes de Petri rotuladas utilizando redes de Petri rotuladas com prioridades

Braian Igreja de Freitas — 2021-10-20

O problema da diagnose de falha em sistemas a eventos discretos consiste na capacidade de se detectar e isolar a ocorrência de eventos de falha. Neste artigo, será proposto um algoritmo para construir uma rede de Petri diagnosticadora rotulada com prioridades a partir da rede de Petri do sistema a ser diagnosticado, cujas transições são rotuladas apenas por eventos observáveis e cujos estados alcançáveis possuem informações necessárias para que o diagnosticador possa ter certeza da ocorrência de falha. Assim como em trabalhos em anteriores, supõe-se que a rede de Petri do sistema a ser diagnosticado não possui ciclos envolvendo lugares e transições não observáveis. Além disso, para uma classe de redes de Petri, o diagnosticador proposto terá uma estrutura que não crescerá indefinidamente em decorrência das observações de eventos, fazendo com que o diagnosticador aqui proposto seja capaz de executar o diagnóstico online de classes de redes de Petri que trabalhos anteriores somente são capazes de diagnosticar com estruturas passíveis de crescimento indefinido para determinadas sequências de observações de eventos.

Identificação de um Sistema de Bomba Hidráulica utilizando MGGP multi-objetivo

Frederico Lucas de Oliveira Mota — 2021-10-20

O problema de seleção de estrutura é uma etapa essencial do processo de identificação de sistemas. Neste trabalho, busca-se modelar um sistema de bombeamento hidráulico, em regime estático e dinâmico, utilizando as representações NARX e NARMAX polinomiais. A fim de realizar a tarefa de seleção de estruturas, um algoritmo evolutivo MGGP é implementado com a finalidade de minimizar três objetivos, sendo eles: i. o erro da curva estática do modelo, ii. o erro de predição um passo à frente (erro em regime dinâmico), e iii. o número de regressores do modelo. Como apoio na decisão do indivíduo mais apto do Pareto, é feito uma análise a partir dos resultados em regime estático e em regime dinâmico (dados de validação). O modelo NARX selecionado apresenta 25 regressores, com erro em regime estático de 0,0355 [mlc2], erro em regime dinâmico de treino 1,349 de [mlc2] e erro em regime dinâmico de validação de 1,208 [mlc2]. Já o modelo NARMAX selecionado apresenta 19 regressores NARX e 2 regressores Moving Average, com erro em regime estático de 0,0479 [mlc2], erro em regime dinâmico de treino 1,869 de [mlc2] e erro em regime dinâmico de validação de 1,238 [mlc2]. Os modelos encontrados apresentam resultados satisfatórios, em regimes dinâmico e estático, quando comparado a outros trabalhos, implementados com o mesmo banco de dados, o que demonstra que o MGGP é uma boa ferramenta para seleção de estruturas.

Investigação De Técnicas De Controle De Ordem Fracionária Aplicadas Ao Controle De Um Sistema De Três Tanques Acoplados

Primeiro A. Autor — 2021-10-20

Process control is essential for the operation of many plants in modern industries, aiming to control the performance and efficiency of industrial processes. This work presents the development and analysis of the performance of a fractional controller to simulate a system of 3 coupled tanks present in the Robotics Laboratory of the Faculty of Technology, using classical control techniques and fractional order control techniques. Such plant proves to be an excellent source of study for control systems, since it presents a non-linear and multivariable model, with several inputs and outputs of control signals. The classic controller design and its simulation presented satisfactory performances and the fractional controller obtained superior performance.

Reconhecimento online de gestos dinâmicos para ambientes interacionais multicâmeras

Clebeson Canuto — 2021-10-20

This work proposes an online dynamic gesture recognizer that can be used in an interactive multicamera environment. The proposal consists of reconstructing the three-dimensional skeleton of a user present in the scene, using a temporal segmentation model to segment the skeleton sequences that contain gestures and classifying them into one of the possible classes. Thus, the main contributions in this work are three-fold: (i) a model able to segmenting a temporal flow of 3D skeletons as being gestures or non-gestures; (ii) a model that allows classifying a sequence of 3D skeletons movements as belonging to one of the possible gesture classes; and (iii) a system that unites the segmentation and classification models, in order to allow the recognition of online gestures in a multicamera interactive environment. To evaluate the proposal, two gesture datasets were acquired in two distinct interactional spaces. After the experiments, the proposed spotting model obtained an average accuracy of 82% over the test dataset, and the classifier model obtained 72.40%. The two models together reached a Jaccard index of 0.76. Considering the processing time, each observation required an average time of 70 ms when executed in GPU. Thus, the proposed solution is considered effective in online dynamic gesture recognition for multicamera environments.

Estabilização e controle do pêndulo furuta: estudo das técnicas controle H2, controle H? e LQR via LMI

Ângelo M. F. Moreira — 2021-10-20

This article aims to analyse the H2 control, H ? control and linear quadratic regulator (LQR) to the rotational inverted pendulum aiming stabilization, reference tracking and disturbance rejection. Firstly it is necessary modeling the pendulum, which was performed using the Euler-Lagrange equations. Then, direct calculations and some tests were used to determine the numerical values of the model parameters. The control techniques H2, H ? and LQR through linear matrix inequalities (LMI) were used for the design of controllers. Finally, the simulated and experimental results are presented and analyzes regarding the performance of the controllers are made.

Controle Extremal para Mapeamentos Dinâmicos Multivariáveis usando Função de Monitoração e Busca Cíclica

Nerito Oliveira Aminde — 2021-10-20

Recentemente, foi introduzido um controlador extremal multivariável por modos deslizantes e função de monitoração para mapeamentos estáticos. No presente artigo, faz-se uma generalização que inclui dinâmicas lineares com grau relativo arbitrário. Para tal, usam-se as técnicas de escalonamento temporal e perturbação singular, que preservam o resultado de estabilidade e convergência global para uma vizinhança do extremo desejado. A busca cíclica permite que o controlador encontre um extremo direcional por vez, ciclicamente. Resultados de simulação com um sistema de duas entradas e uma única saída ilustram as propriedades da estratégia de controle multivariável proposta, em termos de taxa de convergência e de erros residuais pequenos.

Investigando a importância do instante de ejeção de dispositivos de assistência ventricular pulsáteis para o desempenho de controladores síncronos

Hugo Gabriel de Melo Santos — 2021-10-20

Cardiovascular diseases represent a large portion of the main cause of death in Brazil. In severe cardiovascular dysfunctions, a good treatment is using mechanical pumps called ventricular assist devices (VADs), which are designed to extend the patient's life perspective. This work proposes to use computer simulation for modeling a VAD coupled to an adult human cardiovascular system model, under the influence of a control system that changes the ejection instant, designed to improve the physiological response of patients. As a starting point, techniques available in the literature, which have fixed parameters, were analyzed under changing the values of these measures. Performance indexes based on the error signal were used to compare the original techniques and after modifications. Finally, the computational simulation results were analyzed the discovered solutions, finding the ideal parameters from the minimization of the error signal.

Controle de Formação Baseado em Espaço Nulo com Possibilidade de Alteração de Líder

Valentim Ernandes-Neto — 2021-10-20

Este trabalho discute a implementação prática de um sistema de controle projetado para guiar uma formação multirrobôs, composta por um robô aéreo e três robôs terrestres, em uma tarefa de rastreamento de trajetória. A abordagem considera três formações parciais de dois robôs, cada uma associada a uma estrutura virtual em forma de linha reta no espaço 3D com seu controlador de formação individual. Duas das formações de linha parciais são formações homogêneas de dois veículos terrestres, e a terceira é uma formação heterogênea, envolvendo um veículo terrestre e um aéreo. Todas as formações parciais possuem a mesma referência de posição, que é um dos veículos terrestres. Isto permite também discutir o que aconteceria se este veículo terrestre, referência para todas as formações de linha e, portanto, para toda a formação, apresentasse uma falha, considerando o âmbito de uma missão de escolta. O resultado é que o sistema de controle projetado é efetivamente capaz de cumprir a missão, mesmo em caso de falha do robô de referência, o que é validado por resultados experimentais.

Aplicação de Inteligência Computacional como Ferramenta de Apoio para Análise de Risco de Queda em Idosos

Luan M. M. Pereira — 2021-10-20

Fall is a serious public health problem, especially in the elderly, and several approaches based on sensors and the use of computational intelligence to classify the risk of falling in the elderly have been proposed in the literature. This work used inertial sensors (accelerometer and gyroscope), signal processing techniques and computational intelligence to estimate the score that elderly people would obtain with the application of the Timed Up and Go (TUG) and Berg balance scales. The results of the proposed approach proved to be promising, with a correlation between the real and estimated scores near to 1 for the best models.

Robust control of a three phase separator: an LMI approach

João Bernardo Aranha Ribeiro — 2021-10-20

This paper presents an H_infinity approach for a three-phase gravity separator. A switching strategy is applied to chose between two controllers: one to damp oscillatory disturbances in the inflow of the separator, and one for better set-point tracking. The controller selection relies on the inflow disturbance measurement, which is unpractical or unreliable. Therefore, an H2 observer is designed to estimate the (multiphasic) inflow which in turn is utilized as the controller switching signal. The performance of the proposed strategy is compared to a traditional PI Zone controller normally used in industry. The results demonstrated that the proposed controller outperforms the performance achieved by classical PI Zone controllers allowing a good trade-off between slug attenuation and set-point tracking.

Distributed and Decentralized State Estimation Applied to Complex Epidemic Networks

Anny Verly — 2021-10-20

In epidemic models, the traditional approaches assume that each individual has an equal chance, per unit of time, to communicate with each other. In this regard, the use of complex networks can be considered a more realistic approach. Indeed, in epidemic complex networks the contact patterns are taken into account in the study of an epidemic spreading. However, due to the high dimensionality of the state and observation equations, the use of a classical centralized strategy for state estimation is a challenge. For this reason, as a preliminary study, we propose the use of distributed and decentralized information filter in order to overcome this issue. In a numerical example, for a susceptible-infected network, we show that the distributed and decentralized information filter is effective in state estimation as the centralized approach.

Ajuste de Primitivas Geométricas a Nuvens de Pontos de Grandes Estruturas

Igor P. Maurell — 2021-10-20

The geometric primitive fitting is extremely important in tasks like 3D data simplification and automatic As Built. In this context, only few works address this problem in large structures data, where the point clouds are larger and more complex. Thus, the present work brings a methodology to deal with the problem, as well as a complete discussion about the state of the art in large structures data processing and in geometric primitive fitting.

Proposta de plataforma para ensino de controle preditivo por matriz dinâmica com aplicação em sistema térmico

Kelly dos Santos Silva — 2021-10-20

This paper presents a control platform for tuning and implementation of the DMC predictive control technique.The platform features a virtual architecture based on the free version of software Sysquake, one which was used to develop a DMC controller parameter tuning interface. Electronic architecture, for its instead, it was used for experimental data acquisition and practical implementation of the controller designed. The performance of the proposed platform was evaluated and validated from the application in a real thermal system. Simulation and experimental results are presented to validate the platform?s performance.

Análise e implementação de uma Carga Eletrônica com Conversores CC--CC utilizando Controlador Sliding Mode

Gabriel J. N. Cardoso — 2021-10-20

Neste trabalho, apresenta-se uma topologia de uma carga eletrônica para painéis fotovoltaicos utilizando-se conversores CC--CC. A carga eletrônica foi projetada para quatro modos de operação, tensão, corrente, potência e resistência constantes, além disso utiliza os conversores boost e a buck-boost bidirecional em conjunto com controladores \textit{sliding mode} (SMC) e PI em dupla malha. O uso do SMC em conjunto com conversores CC--CC permite uma redução \textit{ripple}, além de robustez e uma sensibilidade reduzida para variações de parâmetros e distúrbios externos. Resultados de simulação foram realizados para validar o projeto.

Proposta de uma Plataforma para Teste em Tempo Real de Sistemas de Internet Tátil

Pedro V. A. Alves — 2021-10-20

Esse trabalho teve como objetivo o desenvolvimento de uma plataforma de teste, em tempo real, para aplicações em internet tátil. A plataforma é formada por um dispositivo mestre chamado aqui de master device (MD), um canal e um dispositivo escravo chamado aqui de slave device (SD). O MD é uma luva tátil baseada em feedback vibratório, responsável por tornar possível a interação com objetos virtuais ou remotos. Já o canal de comunicação e o SD são modelados por uma plataforma de software no ambiente Matlab-Simulink. O canal simula uma conexão de latência variável e o SD é caracterizado por um manipulador robótico do tipo Phantom Omni no qual é simulado através do ambiente Matlab-Simulink. Foram desenvolvidas e modeladas sensações táteis de rugosidade grossa, rugosidade fina, lisura, gotejamento e suavidade. A plataforma apresentou resultados bastante satisfatórios no qual poderá ser utilizada para simular vários cenários, algoritmos e dispositivos associados a internet tátil.

Regulação de tensão com Step Dynamic Voltage Regulators (S-DVR20) em ramais com elevada penetração de geração distribuída

André Rodrigues Martins Junior — 2021-10-20

In recent decades, due to technological advances and microelectronics, electrical equipment started to demand an increasingly higher quality of energy, due to the constant addition of electronic components present in their circuits, which are less susceptible to voltage fluctuations. In addition, due to the increasing penetration of distributed generation, especially solar photovoltaic, voltage fluctuations in distribution networks have raised more and more concerns regarding the quality of energy delivered by utilities. In order to mitigate this problem, this work proposes the use of 20-level step-dynamic voltage regulators (S-DVR20), whose main function is to quickly and directly compensate bus voltage levels, unlike electromechanical regulators that are currently used.

Identificação Inteligente de Dados Críticos para a Estimação de Estado em Sistemas de Potência

Diogo L. Braganc¸a — 2021-10-20

State estimation plays an important role in the real-time operation of electrical systems, being responsible for obtaining the best estimate of the state of an electrical network considering measurement uncertainties and possibly Bad Data. Critical Data groups or criticalities present in the database made available to the estimation process constitute limitations and risks to a successful realization of the state estimation. The identification of these criticalities is a problem of combinatorial nature and difficult solution, for which one can build intelligent solution strategies that explores the properties that these criticalities exhibit. This work aims to investigate the application of Artificial Intelligence search algorithms in the identification of accurate data for state estimation in power systems. Simulations with the IEEE 30-bus system will illustrate the proposed methodology of intelligent identification of criticalities.

Modeling and Control of an Aerial Manipulator from the Perspective of its End-effector

Júnio Eduardo de Morais — 2021-10-20

This work presents the dynamic model of an unmanned aerial manipulator (UAM) obtained from the perspective of the end-effector. This perspective allows designing single-layer whole-body based controllers to directly perform trajectory tracking of the pose of the end-effector. A robust linear mixed H2/H-infinito controller with D-stability constraints is designed and implemented in a hardware-in-the-loop framework. Numerical experiments are conducted in a high fidelity simulator to evaluate the controller's performance when the system is subjected disturbances.

Controle por Modo Deslizante Adaptativo Aplicado ao Rastreamento de Trajetória de uma Embarcação

Vinicius Machado Barbas — 2021-10-20

Neste artigo considera-se o posicionamento dinâmico de uma embarcação marítima de superfície. Projeta-se um controlador por modo deslizante adaptativo baseado em controle vetorial unitário para melhorar a precisão de rastreamento de trajetória da embarcação na presença de perturbações ambientais com amplitudes desconhecidas. Resultados de simulações permitem comparações entre os desempenhos do controlador proposto, um controlador proporcional-derivativo (PD) e um controlador por modo deslizante com amplitude de controle constante, que indicam a melhora significativa do rastreamento da trajetória e a redução das amplitudes dos sinais de controle.

Analise do Desempenho de Módulos Fotovoltaicos Relacionando sua Temperatura e Varições da Estrutura de Fixação na Região Centro-Oeste de Minas Gerais

Wanderson Israel Ferreira — 2021-10-20

With the need for new energy sources, the world is opening up more and more to clean and renewable sources, and it is in this way that solar energy has been increasingly highlighted. The Micro Photovoltaic Power Generation systems are faced with the fact that the photovoltaic modules in their efficiency are usually lower than the nominal efficiency of the manufacturer. The performance of these modules is directly dependent on numerous factors, such as solar irradiation, shading, angular inclination and especially temperature variation. In this way, their performance is reduced, obtaining fluctuating results during their capture and preventing their greater efficiency, practically preventing their maximum power throughout the day. Due to this fact, this work aims to present a study of the generation in photovoltaic modules reporting the influence of the temperature of the modules themselves on the system efficiency, and seek results according to the type of structure where the modules are fixed. Checking the performance in modules whose fixation allows better ventilation and heat transfer to the environment, and also in those that do not have a fixation that allows cooling.

Modeling, parameter estimation, and control of an aero-pendulum

Ellen R. Lucena — 2021-10-20

In this work, we propose an aero-pendulum control system design method. We have proposed the aero-pendulum dynamic model employing Newton`s second law of motion, the dynamic model of the DC motor, and the thrust model. We have estimated the model parameters by designing the experiments, acquiring the data, applying a nonlinear optimization algorithm for the parameter estimation, and performing the model validation. We have designed the aero-pendulum control system by first linearizing the nonlinear aero-pendulum model by small-signal analysis and designing a linear controller. We have verified the designed aero-pendulum control system by both simulations and experiments. We have concluded that the control system of a didactic aero-pendulum can be developed by means our proposed design method.

Development of a didactic plant and a human-machine interface to compare different digital controllers

Nelson N. N. Yamaguti — 2021-10-20

This article presents a comparison between the effectiveness of controllers strongly consolidated in the classical and modern control theory, for this, several performance indices were used. In order to carry out this research, it was proposed the development of a didactic plan with two inputs and one output, of low cost, with dynamics similar to those of heavy cargo transport aerial vehicles used in the military area. In addition to the elaboration of the didactic process, this work includes the development of a human-machine interface to control the angular position of the plant in real time.

Metodologia orientada a ciência de dados em grafos para avaliação de PPGs

Breno Santana Santos — 2021-10-20

The mapping and analysis of scientific knowledge makes it possible to identify the dynamics and/or growth of a particular research field or to support strategic decisions related to different research entities, based on bibliometric and/or scientometric indicators. However, with the exponential growth of scientific production, a systematic and data-oriented approach to the analysis of this large set of scientific data becomes increasingly essential. Thus, in this work, a data-oriented methodology was proposed, combining techniques of Machine Learning and Complex Network Analysis, for the extraction of implicit knowledge in scientific production bases, in addition to its validation through a study of case in the Brazilian Engineering IV. The results suggest the feasibility of the proposal, indicating the main researchers, prominent areas and partnership networks. Therefore, the proposed methodology has the potential to implement and expand strategic and proactive decisions of post-graduate programs aiming for a growing impact on society.