Defesa de Dissertação de Mestrado – Myagyh Augusto Pires Miranda – 24/6/2019

13/06/2019 14:06
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluno Myagyh Augusto Pires Miranda
Orientador Prof. Nestor Roqueiro, Dr. – DAS/UFSC
Coorientador Prof. Rodrigo de Souza Vieira, Dr. – EMC/UFSC
Data 24/6/2019 (segunda-feira) – 10h00

Sala PPGEAS I (piso superior).

Banca Prof. Nestor Roqueiro, Dr. – DAS/UFSC (presidente);

Prof. Henrique Simas, Dr. – EMC/UFSC;

Prof. Ubirajara Franco Moreno, Dr. – DAS/UFSC;

Prof. Rodrigo Castelan Carlson, Dr. – DAS/UFSC.

Título Metodologia de Modelagem Matemática Automática: um estudo de caso em veículo individual compacto (VIC)
Resumo: O modelo de um sistema é uma representação, seja ela mental, física, gráfica ou matemática, realizada por observações do mundo real de acordo com certos padrões. A modelagem de sistemas é de extrema importância para o desenvolvimento da ciência e tecnologia. Sempre foi um desafio projetar, através de modelos matemáticos, sistemas e dados. Desde a antiguidade, o ser humano procura descrever matematicamente sistemas experimentais para ajudá-lo a compreendê-los e, assim, resolver questões relacionadas a eles. Com objetivo de desenvolver uma metodologia para gerar automaticamente a modelagem matemática de sistemas dinâmicos, simples ou avançados, é proposto um estudo de caso, para o Veículo Compacto Individual (VIC). É utilizado conceitos relacionados ao método de modelagem em espaço de estados. Assim, este trabalho propõe uma metodologia para modelagem matemática automática de sistemas dinâmicos, apresentando os detalhes da metodologia e evidenciadas as ferramentas computacionais utilizadas, as estruturas dos métodos desenvolvidos na pesquisa e os procedimentos adotados para obtenção de um modelo são apresentados para esse processo de design que reduz drasticamente a complexidade da modelagem. O caso proposto viabiliza através dos resultados gerados esta proposta, além de que fornecendo resultados que possam receber aplicações nos modelos, não apenas projetos de controle, mas também otimização, análise de robustez ou qualquer outro tipo de análise.

 

Defesa de Dissertação de Mestrado – Marcelo Menezes Morato – 3/6/2019

23/05/2019 14:35
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluno Marcelo Menezes Morato
Orientador Prof. Julio Elias Normey-Rico, Dr. – DAS/UFSC
Coorientador Prof. Paulo Renato da Costa Mendes, Dr. – PPGEAS/UFSC
Data 3/6/2019 (segunda-feira) – 16h00

Anfiteatro A – Eng. Produção (PPGEP).

Banca Prof. Julio Elias Normey-Rico, Dr. – DAS/UFSC (presidente);

Prof. Daniel Martins Lima, Dr. – UFSC/Blumenau;

Prof. Marcelo de Lellis Costa de Oliveira, Dr. – DAS/UFSC;

Prof. Eugênio de Bona Castelan Neto, Dr. – DAS/UFSC.

Título Fault Analysis, Observation and Control of Sugarcane Microgrids: Robust Linear Parameter Varyng Methods
Resumo: Indubitavelmente, os processos tecnológicos modernos são suscetíveis a falhas. Isso se deve, principalmente, a fatores de instrumentação. Sistemas (híbridos, renováveis) de energia também fazem parte destes processos vulneráveis a panes. Possíveis falhas nestas unidades podem levá-las a não cumprir restrições operacionais, fato que resulta em privação econômica e na falta de energia disponível para a rede externa. Empresas do setor de energia vêm investindo fortemente em tecnologias para usar as fontes renováveis (do vento, solar, da biomassa, entre outras) de forma mais eficiente, mas os efeitos causados por ter a geração de energia perturbada pela presença de falhas pode vir a ser até pior do que a ausência de renováveis, pois pode levar uma parada total na geração.

Portanto, esta dissertação de Mestrado tem como objetivo estudar o complexo paradoxo causado quando ocorrem falhas em sistemas de geração de energia (incluindo sistemas com fontes renováveis). Este trabalho se desdobra em dois grandes eixos: i) Desenvolvimento e aplicação de técnicas de Estimativa, Detecção e Diagnóstico de Falhas; e ii) Desenvolvimento e implementação de estratégias de Controle Tolerante a Falhas. A grande parte das técnicas utilizadas na construção aqui apresentada é derivada de estratégias lineares paramétrico-variantes com garantias de robustez, além de abordagens de Controle Preditivo baseado em Modelo.

Os métodos propostos nos eixos i e ii são cuidadosamente analisa- dos através de diversos ensaios em simulação em processos de geração de energia na indústria da cana-de-açúcar e demonstram-se satisfatórios.

Defesa de Exame de Qualificação – Maurício Pereira Dal Pont – 10/5/2019

17/05/2019 16:39
Defesa de Exame de Qualificação
Aluno Maurício Pereira Dal Pont
Orientador Prof. Julio Elias Normey-Rico, Dr. – DAS/UFSC
Coorientador Prof. Daniel Martins Lima, Dr. – UFSC/Blumenau
Data

 

10/5/2019  10h00  (sexta-feira)

Sala 002 – PPGEEL

 

Banca

Prof. Jomi Fred Hübner, Dr. – DAS/UFSC (presidente);

Prof. Jorge Otávio Trierweiler,  Dr. – ENQ/UFRGS;

Prof. Alex Sandro Roschild Pinto, Dr. – INE/UFSC;

Prof. João Carlos Ferreira, Dr. – EMC/UFSC.

Título

 

MPC with Machine Learning Applied to Resource Allocation Problem using Lambda Architecture
Abstract: The resource allocation problem is the process of allocating limited resources for a vast amount of tasks. Within this problem, there are several important variants such as the stochastic time-variant resource allocation problem. This problem is relevant within environments where the distribution of resources varies with time, bringing difficulties to forecasting. Related research generally addresses the problem by using model predictive control (MPC) techniques or machine learning (ML) algorithms. However, both can be applied together in order to improve the tasks prioritization and forecasting. Therefore, this work proposes a solution using the concept of lambda architecture in order to tackle the time-variant and distinct input information. First results show that the integration between MPC and ML prioritizes the resource allocation and a Markov chain model is capable of forecasting tasks, optimizing a strategic binary control. We analyze a case study of a real problem and show how the proposal was built and its advantages over the traditional method. 

 

Defesa de Exame de Qualificação – Jimmy Timmermans – 7/5/2019

17/05/2019 16:35
Defesa de Exame de Qualificação
Aluno Jimmy Timmermans
Orientador Prof. Max Hering de Queiroz, Dr. – DAS/UFSC
Coorientador Prof. José Eduardo Ribeiro Cury, Dr. – DAS/UFSC
Data

 

7/5/2019  14h00  (terça-feira)

Sala PPEAS II (piso inferior)

 

Banca

Prof. Jean-Marie Alexandre Farines, Dr. – DAS/UFSC (presidente);

Prof. Antonio Eduardo Carrilho da Cunha,  Dr. – SE-3/IME;

Prof. Carlos Barros Montez, Dr. – DAS/UFSC.

Título

 

Escalonamento de Sistemas Automatizados de Manufatura sujeitos a Eventos Não-Determinísticos com Controle Supervisório Temporizado
Resumo: Os sistemas automatizados da manufatura (SAM) estão sujeitos a incertezas pela ocorrência de eventos não-determinísticos, como quebras de máquinas, rejeitos de peças, ou pela variação nos tempos de processamento. O escalonamento da produção por uma sequência fixa baseada no tempo de execução de pior caso pode ser conservador ou mesmo infactível para essas situações. Este trabalho aborda o escalonamento proativo de sistemas sujeitos a incertezas e restrições lógicas e temporais como um problema de controle supervisório de sistemas a eventos discretos temporizados (SEDT) segundo a abordagem de Brandin-Wonham. Em SEDT, os modelos dos processos e das restrições são construídos com autômatos finitos, cujas transições entre estados de atividades da planta são dadas por eventos discretos associados a um intervalo de tempo de ocorrência, sendo a passagem do tempo determinada pelo evento Tick de um relógio digital. O supervisor é um agente que desabilita eventos controláveis ou executa eventos forçáveis que preemptam o Tick em função dos eventos ocorridos no processo. A TCS permite calcular um supervisor ótimo, que mantém o comportamento da planta dentro da especificação de modo controlável, não-bloqueante e minimamente restritivo. Este supervisor é um escalonador proativo robusto, pois os critérios de desempenho do escalonamento são insensíveis as perturbações não-determinísticas incluídas no modelo. A síntese do supervisor tem uma complexidade polinomial em função do número de estados dos autômatos da planta temporizada e da especificação, e exponencial em função da composição desses subsistemas,  sendo um problema de explosão do número de estados agravado pela modelagem explícita do tempo discreto. A abordagem de controle modular local de SEDT (CSMLT) de Schafacheck, Queiroz e Cury (2017), visa reduzir essa complexidade explorando a arquitetura modular dos modelos das plantas e das especificações, com uma síntese local de supervisores modulares para cada especificação. No entanto, conflitos de coacessibilidade(bloqueio) e de preempção do Tick(controlabilidade) entre esses supervisores é resolvido globalmente com um coordenador, cuja síntese é limitada ao espaço de estados representado pela composição dos supervisores modulares reduzidos. O objetivo deste trabalho de doutorado é explorar o CSMLT para a síntese ótima de um escalonamento proativo de SAM sujeitos a eventos não-determinísticos, propondo estratégias de modelagem e de síntese de controle que permitam limitar a complexidade computacional, viabilizando aplicações reais. Espera-se garantir as restrições lógicas e temporais de escalonamento pela síntese modular de supervisores e então resolver o problema de conflito em conjunto com a minimização de critérios de otimização e de restrições, através de métodos de busca em árvore. Resultados preliminares sobre uma linha de manufatura com três máquinas ilustram as ideias e indicam a viabilidade deste método.

 

Defesa de Exame de Qualificação – Lucian Ribeiro da Silva – 6/5/2019

17/05/2019 16:33
Defesa de Exame de Qualificação
Aluno Lucian Ribeiro da Silva
Orientador Prof. Rodolfo Cesar Costa Flesch, Dr. – DAS/UFSC
Coorientador Prof. Julio Elias Normey-Rico, Dr. – DAS/UFSC
Data

 

6/5/2019  13h30  (segunda-feira)

Sala PPGEAS I (piso superior)

 

Banca

Prof. Eugênio de Bona Castelan Neto, Dr. – DAS/UFSC (presidente);

Prof. Aguinaldo Silveira e Silva,  Dr. – PGEEL/UFSC;

Prof. Daniel Martins Lima, Dr. – UFSC/Blumenau;

Prof. Paulo Renato da Costa Mendes, Dr. – PPGEAS/UFSC (suplente).

Título

 

Contribuições para o Controle de Sistemas SISO e MIMO com Atraso e Restrições
Resumo: O atraso e as restrições são duas características presentes na maioria dos processos industriais. Essas características aumentam a complexidade do projeto e da sintonia do controlador a ser utilizado. Tipicamente, para o controle de sistemas com atraso, são utilizados compensadores de atraso de transporte, sendo o preditor de Smith uma das técnicas mais conhecidas. Para casos em que o processo apresenta, além de atraso, restrições, as estratégias geralmente utilizadas são as de controladores preditivos baseados em modelo. No entanto, essa última abordagem além de ser complexa de ser implementada na prática, apresenta um alto custo computacional em virtude da necessidade de se resolver um processo de otimização a cada instante de amostragem. Este projeto tem como objetivo apresentar contribuições para o controle de processos monovariáveis e multivariáveis com atraso e restrições. A ideia principal da proposta é desenvolver abordagens alternativas, simplificadas e de baixo custo computacional para controlar processos com essas características, tendo como base o preditor de Smith filtrado e técnicas de anti-windup e visando um comportamento próximo ao de estratégias da família dos controladores preditivos baseados em modelo.

Defesa de Dissertação de Mestrado – Denise Albertazzi Gonçalves – 6/5/2019

17/05/2019 16:29
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluna Denise Albertazzi Gonçalves
Orientador Prof. Marcelo Ricardo Stemmer, Dr. – DAS/UFSC
Data 6/5/2019 (segunda-feira) – 10h00

Sala PPGEAS I (piso superior)

Banca Prof. Marcelo Ricardo Stemmer, Dr. – DAS/UFSC (presidente);

Prof. Maurício Edgar Stivanello, Dr. – IFSC;

Prof. Milton Pereira, Dr. – EMC/UFSC;

Prof. Jomi Fred Hübner, Dr. – DAS/UFSC.

Título A Convolutional Neural Network Approach on Bead Geometry Estimation for a Laser Cladding System
Abstract: Laser cladding is a complex manufacturing process which requires fine-tuning to achieve the desired geometry. In order to further understand the process, an automated method for clad bead final geometry estimation on a laser cladding system is proposed. To do so, convolutional neural network architectures were developed. They receive the camera image and process parameters as inputs, yielding width and height of the clad beads as outputs. The optical monitoring system’s hardware was updated as well. The results of the network’s performances show coefficients of determination between the target and the estimated values above 0.95 for each frame on the best cases, while the error means among all clad beads get to as little as 5 μm. Those results take the laboratory one step further into closed loop control for this process.

Defesa de Dissertação de Mestrado – Luiz Felipe Baldo Marques – 26/4/2019

17/05/2019 16:28
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluno Luiz Felipe Baldo Marques
Orientador Prof. Edson Roberto De Pieri, Dr. – DAS/UFSC
Coorientador Prof. Henrique Simas, Dr. – EMC/UFSC
Data 26/4/2019 (sexta-feira) – 15h30

Auditório da FEESC.

Banca Prof. Edson Roberto De Pieri, Dr. – DAS/UFSC (presidente);

Prof. Daniel Martins, Dr. – EMC/UFSC;

Prof. Ubirajara Franco Moreno, Dr. – DAS/UFSC;

Prof. Marcelo Ricardo Stemmer, Dr. – DAS/UFSC.

Título Teleoperação Bilateral de Robôs Manipuladores Industriais com Realimentação Virtual de Força
Resumo: Neste trabalho foi proposto um sistema de teleoperação bilateral de um robô manipulador industrial. Para se obter o comportamento bilateral foi utilizado um robô mestre ABB IRB1600, que é idêntico ao robô escravo a ser teleoperado. O robô mestre é manipulado e controlado como um dispositivo háptico, ou seja, pela ação de um operador humano, que estimula os movimentos ao tocar um sensor de força acoplado ao efetuador final do robô mestre. A realimentação de força é oriunda da interação do robô escravo com um ambiente virtual que possui restrições dinâmicas. O monitoramento dessa interação é também feito de forma virtual, e gera as forças de reação do ambiente, que são transmitidas ao robô mestre por meio de um controle de impedância. Para avaliar o desempenho do sistema e substistemas propostos, foram feitas simulações em diversas configurações e em diferentes cenários. Isto foi feito alterando as restrições do ambiente virtual e os parâmetros de operação dos robôs. Por fim foi concluído que o sistema possui maiores vantagens quando operado com pequenas forças e velocidades, sendo que quando as mesmas são maiores, o sistema tende a apresentar maiores atrasos de comunicação, perdendo a precisão e confiabilidade.

Defesa de Dissertação de Mestrado – Fernando Gomes Papi – 26/4/2019

17/05/2019 16:22
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluno Fernando Gomes Papi
Orientador Prof. Jomi Fred Hübner, Dr. – DAS/UFSC
Coorientador Prof. Maiquel de Brito, Dr. – UFSC/Blumenau
Data 26/4/2019 (sexta-feira) – 15h00

Sala PPGEAS I (piso superior)

Banca Prof. Jomi Fred Hübner, Dr. – DAS/UFSC (presidente);

Prof. Mauri Ferrandin, Dr. – UFSC/Blumenau;

Prof. Elder Rizzon Santos, Dr. – INE/UFSC;

Prof. Carlos Barros Montez, Dr. – DAS/UFSC.

Título Blockchain Integration Supporting the Transaction of Assets in Multi-Agent Systems
Abstract:  This work has developed a model where the human abstract concept of Asset is inserted in Multi-Agent Systems (MAS), taking advantage of the Blockchain technology to model the real world in a transaction of assets among agents in a MAS. To illustrate how this model works, an illustrative problem was proposed and solved incrementally to highlight the advantages brought by the integration of the MAS with the Blockchain. The model was capable of regulating the behavior of agents, where the trustworthiness of the financial transaction does not depend on the belief of the agents involved. They do not need to be concerned with the long-term value of the assets they are receiving, and the Blockchain adds enough flexibility so that a variety of assets can be exchanged using this approach.

 

Defesa de Tese de Doutorado – Miguel Angel Chincaro Bernuy – 25/4/2019

17/05/2019 16:12
Defesa de Tese de Doutorado
Aluno Miguel Angel Chincaro Bernuy
Orientador Prof. Ubirajara Franco Moreno, Dr. – DAS/UFSC
Data

 

25/4/2019  8h30   (quinta-feira)

Sala PPGEAS II (piso inferior)

 

 

Banca

Prof. Ubirajara Franco Moreno, Dr. – DAS/UFSC (presidente);

Prof. Nival Nunes de Almeida,  Dr. – PPGEM/EGN;

Prof. Irlan Von Linsingen, Dr. – PPGECT/UFSC;

Prof. André Bittencourt Leal, Dr. – DEE/UDESC/Joinville;

Prof. Jean-Marie Alexandre Farines, Dr. – DAS/UFSC.

Título

 

Inovação Colaborativa no Contexto da Aprendizagem Ativa: uma proposta de educação em engenharia
Resumo: Este trabalho apresenta uma abordagem para o desenvolvimento do pensamento inovador colaborativo na educação em engenharia no contexto da aprendizagem ativa. A metodologia tem uma arquitetura composta por princípios definidos pela inovação, empatia, usabilidade, interdisciplinaridade, adaptabilidade, modularidade, integralidade e sustentabilidade. O propósito deste trabalho é contribuir com a demanda para a formação de engenheiros capazes de inovar buscando um equilíbrio técnico e humanista. O estudo das metodologias ativas na educação e o desenvolvimento da inovação no setor produtivo formam o contexto para a elaboração da metodologia. A contribuição deste trabalho está na construção de uma metodologia para a inovação colaborativa na educação em engenharia baseada nas análises da demanda do engenheiro inovador, dos métodos para a inovação no setor produtivo e do estado da arte das metodologias ativas na engenharia. A implementação da metodologia, por ser longitudinal, será mostrada usando um estudo de caso por meio sucessivas edições de uma disciplina do nível básico e intermediário em um curso de engenharia de controle e automação. Entre os principais resultados podem-se destacar a concepção de uma estrutura de referência para a Educação em Engenharia para a inovação por colaboração, um Processo de Refinamento de Dispositivos Pedagógicos usando a estrutura de referência, dois estudos de caso, cujos resultados parciais mostram, a partir da percepção dos docentes envolvidos, o desenvolvimento da autonomia nos estudantes, a construção de um ambiente de maior aprendizado para o próprio professor, estímulo para a criatividade nos estudantes, o desenvolvimento de um sentido de inovação e identificação de soluções para a comunidade, entre outros.

 

Defesa de Dissertação de Mestrado – Rafael Vendramini Savi – 22/4/2019

17/05/2019 16:09
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluno Rafael Vendramini Savi
Orientador Prof. Marcelo Ricardo Stemmer, Dr. – DAS/UFSC
Data 22/4/2019 (segunda-feira) – 10h00

Sala PPGEAS I (piso superior)

Banca Prof. Marcelo Ricardo Stemmer, Dr. – DAS/UFSC (presidente);

Prof. Rodrigo Bastos Fernandes, Dr. – EMC/UFSC;

Prof. Ubirajara Franco Moreno, Dr. – DAS/UFSC;

Prof. Jomi Fred Hübner, Dr. – DAS/UFSC.

Título Use of Dirty and Incomplete Claim Data on the Inference of Product Reliability with Satistical and Neural Network Models
Abstract:  This work is concerned about presenting and making use of techniques to treat very deficient datasets of field claims in order to estimate reliability models of the most important product families of Bosch Rexroth’s electrical portfolio. This a relevant issue to corporates that wish to take decisions regarding product development and market strategies based on the behavior of their products in the field. The entire process from cleansing and classifying the data until the choice of appropriate reliability model is guided by a detailed study of the state-of-the-art techniques. A constraint present in this work is that the extremely large amount of data stored in the past twenty years should be processed automatically with the least possible human iteration. This motivated the research for alternative resolutions involving machine learning methods that are not usually adopted in the field of reliability assessment based on claim data. State-of-the-art techniques for natural text processing found in the branch of sentiment analysis were adapted to the classification of claim events based on text remarks of the repairs realized. For this purpose, a soft classifier based on a logistic regression model was trained and obtained an accuracy of 86.2% when analyzing features extracted from the text fields. When comparing to the classification of the claims disregarding the text analysis, it suggested corrections to 10.9% of the labels. Since the prepared databases are incomplete due to failures that are not reported to the company, adjustment methods that are suitable for data containing suspensions are employed to the median rank estimators before generating empirical reliability functions. These mappings are used to evaluate both parametric and nonparametric models. The first approach fits the two-dimensional data to a Weibull distribution, which is considered one of the most important statistical distributions for modeling life data. A fine tuning of hyperparameters of a feed-forward artificial neural network is demonstrated before being used to fit the same data. The performance of both modeling approaches are compared utilizing all the data available in this work. The results show that, while the regression to the Weibull distribution is realized several thousand times faster than training the artificial neural networks, the latter achieved up to 212 times smaller prediction error.