Defesa de Tese de Doutorado – Leonardo Salsano de Assis – 28/5/2020

26/05/2020 17:15
Defesa de Tese de Doutorado
Aluno Leonardo Salsano de Assis
Orientador Prof. Eduardo Camponogara, Dr. – DAS/UFSC
Coorientador Prof. Ignacio Grossmann, Dr. – Carnegie Mellon University (EUA)
Data

 

28/5/2020  (quinta-feira) – 8h30

Videoconferência (https://us02web.zoom.us/j/84669789227)

 

 

Banca

Prof. Eduardo Camponogara, Dr. – DAS/UFSC (presidente);

Prof. Leandro Magatão, Dr. – DAMEC/UTFPR;

Prof. Erlon Finardi, Dr. – DELT/UFSC;

Prof. Werner Kraus Junior, Dr. – DAS/UFSC;

Prof. Laio Oriel Seman, Dr. – UNIVALI.

Título Operational Management of Crude Oil Supply: models and solution strategies
Abstract: The supply of crude oil from offshore platforms to refineries is an important problem faced by vertically integrated oil companies which control production, transportation, storage and refining. In deep-water offshore oilfields, Floating, Production, Storage and Offloading units (FPSOs) produce and store crude oil which is transferred to an oil terminal by a fleet of shuttle tankers. Upon arrival at the terminal, a shuttle tanker unloads crude oil through a pipeline into Storage Tanks (STs). The crude oil is then pumped through a pipeline from the storage tanks to Charging Tanks (CTs), and subsequently sent to Crude Distillation Units (CDUs) at the refinery. This dissertation advances the state of the art on the management of crude oil supply by proposing models and algorithms to consider elements of the operational decision level in an integrated fashion, which leads to the Operational Management of Crude Oil Supply (OMCOS). OMCOS comprises both the upstream (i.e., platforms, vessels and terminal) and the midstream (i.e., CDUs at the refinery) segments. In relation to the technical literature, OMCOS combines elements of Maritime Inventory Routing (MIR) with Crude Oil Scheduling (COS) by considering decisions at the operational level (i.e., scheduling and crude oil blending) and tactical level (i.e., inventory control and resource allocation). Such an integration leads to non-convex Mixed Integer Non-Linear Programming (MINLP) models that are addressed in this dissertation. The main contributions are the following:

  • Chapter 2. An iterative two-step MILP-NLP decomposition algorithm, which implements a domain-reduction strategy for handling bilinear terms in the scheduling of crude oil operations (COS).
  • Chapter 3. A non-convex MINLP model for OMCOS that brings elements of the operational level into the management of crude oil supply, thereby incorporating elements of maritime inventory routing and crude oil scheduling. Further, an iterative MILP-NLP decomposition is presented to tackle the MINLP problem that relies on bivariate piecewise McCormick envelopes (to yield an MILP relaxation), domain reduction (to reduce complexity), and a NLP solver (to reach feasible solutions).
  • Chapter 4. A Mixed Integer Linear Programming (MILP) clustering formulation for OMCOS that offers the following benefits: (a) reduces the number of routes for the vessels; (b) simplifies offloading and unloading operations; (c) imposes rules for crude mixtures in clusters of storage tanks that minimize property variations; and (d) produces bounds on crude properties inside storage and charging tanks that are used to linearize the bilinear terms in blending constraints. Through the combination of clusters and a MILP-NLP decomposition, good solutions were obtained for a set of representative instances of OMCOS at a reduced computational cost.

Defesa de Tese de Doutorado – Ramiro Saraiva da Silva – 19/5/2020

11/05/2020 17:45
Defesa de Tese de Doutorado
Aluno Ramiro Saraiva da Silva
Orientador Prof. Alexandre Trofino Neto, Dr. – DAS/UFSC
Data

 

19/5/2020 (quinta-feira) – 9 h

Videoconferência

 

 

Banca

Prof. Alexandre Trofino Neto, Dr. – DAS/UFSC (presidente);

Prof. Flávio José Silvestre, Dr. – TU Berlim/Alemanha;

Prof. Daniel Ferreira Coutinho, Dr. – DAS/UFSC;

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

Título Contribuições em Modelagem, Estimação e Controle de Voo para Aerogeradores com Aerofólios Cabeados
Resumo: Este trabalho aborda diferentes aspectos do uso de aerofólios cabeados para a conversão da energia eólica em elétrica, o que caracteriza um campo de estudos relativamente novo, denominado de Airborne Wind Energy (AWE). Motivando esse estudo são apresentadas projeções econômicas favoráveis bem como o comportamento do vento na camada limite atmosférica, especialmente no que diz respeito ao aumento de densidade e disponibilidade da potência do vento com o ganho de altitude. São apontados os grupos mais relevantes que desenvolvem a pesquisa e o desenvolvimento da tecnologia AWE ao redor do mundo, bem como as configurações de funcionamento de seus aerogeradores e os principais desafios técnicos que ainda impedem a sua utilização em nível comercial. São retratados os modelos dinâmicos normalmente utilizados para representar o comportamento do voo dos aerofólios cabeados, dando-se ênfase ao modelo bi-dimensional do aerofólio, que representa a dinâmica da direção do seu vetor velocidade no plano tangente à superfície de voo, variável denominada de ângulo de curso. São discutidas as principais estratégias utilizadas para o controle desses sistemas, optando-se pelo emprego de uma estrutura descentralizada, na qual o controle de voo é desacoplado do controle de (des)enrolamento do(s) cabo(s) de ancoragem. Focando-se no problema do controle de voo, apresenta-se a arquitetura utilizada, composta por duas malhas em cascata, com a malha interna responsável por controlar o ângulo de curso, e a malha externa responsável por definir a referência do ângulo de curso para que uma determinada trajetória seja seguida. Este trabalho apresenta contribuições para ambas as malhas de controle. Na malha externa é apresentado um método que possibilita o rastreamento de uma trajetória de voo na forma da figura da Lemniscata de Bernoulli, reduzindo ao menos duas ordens de magnitude a carga computacional necessária para o cálculo da referência de ângulo de curso. Essa estratégia se baseia no uso das curvas ortogonais às ovais de Cassini, permitindo a obtenção de um solução algébrica para o problema de geração de trajetória. No que diz respeito à malha interna, foi desenvolvido um modelo matemático simplificado para representar a dinâmica do ângulo de curso. A partir deste modelo foi elaborada uma técnica de filtragem capaz de amenizar os efeitos do ruído de medição encontrado nos testes práticos, além de estimar parâmetros do sistema que variam com as características aerodinâmicas do aerofólio e com as condições atmosféricas. Assim foi possível projetar um controlador do ângulo de curso capaz de se adaptar a parâmetros que na prática são desconhecidos e que variam com a condição de operação. A estrutura de controle foi testada tanto em ambiente de simulação como também em campo, utilizando um protótipo da unidade de controle de voo desenvolvido] no laboratório UFSCkite. Outra contribuição importante deste trabalho está relacionada à proposta de uma nova configuração para geração de energia elétrica, que se baseia no uso de um aerofólio cabeado dotado de dois pontos de ancoragem ao solo, estrutura que foi aqui chamada de triangulação. Para o estudo desta estrutura foi elaborado um modelo matemático que representa a dinâmica desse sistema, possibilitando que o seu comportamento pudesse ser avaliado sob diferentes modos de operação. Convergiu-se então para um modo de operação que se mostrou mais vantajoso, o qual se baseia na geração combinada pelo modo de arrasto e modo de sustentação usando órbitas de voo fechadas. Aponta-se que esta configuração é capaz de gerar mais energia e operar em uma condição de voo muito mais estável do que na configuração mais convencional encontrada na literatura, conhecida como pumping-kite. Além disso, mostra-se que a triangulação pode viabilizar tanto a decolagem como também a manutenção do voo do aerofólio mesmo quando a velocidade do vento é baixa ou até mesmo nula. Por último é apresentada uma extensão da teoria clássica do momento linear utilizada por Betz para o cálculo do limite teórico de extração de energia do vento, possibilitando a análise do coeficiente de potência de sistemas AWE que operam no modo de arrasto, no modo de sustentação ou com uma combinação de ambos os modos.

Defesa de Dissertação de Mestrado – Luiz Eduardo Zis – 7/5/2020

27/04/2020 15:06
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluno Luiz Eduardo Zis
Orientador Prof. Marcelo Ricardo Stemmer, Dr. – DAS/UFSC
Data 7/5/2020 (quinta-feira) – 14 h

Videoconferência

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

Prof. Tiago Loureiro Figaro da Costa Pinto, Dr. – EMC/UFSC;

Prof. Eric Aislan Antonelo, Dr. – DAS/UFSC;

Título Segmentação de Objetos em Imagens RGB-D Aplicadas à Robótica Móvel: um comparativo entre abordagens tradicionais e abordagens em aprendizado de máquina
Resumo: O crescente desenvolvimento de robôs e sistemas autônomos têm impulsionado as mais diversas áreas de pesquisa. Um dos grandes desafios para sistemas autônomos é a tarefa de percepção do ambiente, permitindo ao robô “enxergar” o ambiente em que se encontra, através de sensores, como as câmeras digitais. A recente câmera RGB-D é capaz de captar imagens digitais (RGB) e informações de distância (D), tornando atraente o seu uso para a robótica móvel. O ambiente pode ser percebido e compreendido pelo sistema computacional através da captura dessas imagens e na aplicação de técnicas computacionais. A segmentação semântica de objetos em imagem é uma grande área de estudo, com crescentes trabalhos, inovações e algoritmos, que podem ser divididos entre abordagens tradicionais e abordagens aprendizado de máquina. Este trabalho possui o objetivo de comparar estas abordagens de segmentação semântica de objetos para aplicação na robótica móvel, avaliando a viabilidade de uso para aplicação em cenas contínuas de ambientes internos. Para isso, foi realizada uma revisão sistemática de trabalhos existentes, seleção de um dataset de cenas contínuas, seleção e aplicação dos trabalhos encontrados no dataset selecionado, e, por fim, a comparação dos resultados através de métricas bem estabelecidas. Os resultados indicam vantagens no uso de imagens RGB-D para a robótica móvel. Indicam também resultados superiores das abordagens aprendizado de máquina em relação às abordagens tradicionais, mas que soluções combinadas podem oferecer melhores resultados. Os recentes avanços e desenvolvimentos das abordagens aprendizado de máquina, das câmeras RGB-D e dos sistemas computacionais tornam promissores o desenvolvimento de pesquisas e aplicações de segmentação semântica de objetos em imagens RGB-D.

Defesa de Tese de Doutorado – Renê da Rosa Oliveira – 29/4/2020

27/04/2020 15:05
Defesa de Tese de Doutorado
Aluno Renê da Rosa Oliveira
Orientador Prof. Carlos Barros Montez, Dr. – DAS/UFSC
Coorientadora Profa. Michelle Wangham, Dra. – UNIVALI
Data

 

29/4/2020 (quarta-feira) – 8 h 30 min  

Videoconferência

 

 

Banca

Prof. Carlos Barros Montez, Dr. – DAS/UFSC (presidente);

Prof. Antônio Alfredo Loureiro, Dr. – UFMG;

Prof. Eduardo Coelho Cerqueira, Dr. – UFPA;

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

Título Co-Design de Abordagem baseada em Consenso e Protocolo de Comunicação Confiável para o Controle de Pelotões de Veículos
Resumo: A condução automatizada e coordenada de pelotões é muito desafiadora devido à complexidade do controle de múltiplos agentes e à presença de comunicação interveicular sem fio não confiável. Para exacerbar esse problema, este assunto possui natureza interdisciplinar, envolvendo teorias de controle, dinâmica dos veículos, comunicação e engenharia de tráfego. Devido a uma constante interação entre a lógica de controle e a topologia de comunicação, uma abordagem de co-projeto para o controlador e a rede/protocolo de comunicação confiável torna-se necessária. O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma nova abordagem para o pelotões de veículos baseada no consenso. As abordagens tradicionais assumem que a topologia voltada ao fluxo de informação é fixada a priori, e subsequentemente a lei de controle é projetada. Nesta tese, a abordagem torna a topologia um parâmetro de projeto que pode ser explorado para reconfigurar o controlador, dependendo das necessidades e características do cenário. Além disso, a abordagem compensa automaticamente informações desatualizadas causadas por perdas e atrasos na rede. O controlador foi implementado na ferramenta PLEXE, que é um simulador de mobilidade amplamente utilizado e que inclui blocos de construção básicos para a implementação de pelotões. Análises e simulações mostraram a robustez e o desempenho da abordagem proposta em diversos cenários, incluindo condições realistas de propagação com interferência causada por outros veículos. A abordagem proposta também foi comparada a outras abordagens existentes na literatura, as quais foram escolhidas por meio de revisão sistemática. Os resultados obtidos mostraram a capacidade da abordagem proposta em manter um pelotão veicular estável com diferentes topologias de comunicação, mesmo na presença de fortes interferências, atrasos e condições de desvanecimento.

Defesa de Dissertação de Mestrado – Samuel Bahu Rovea – 28/4/2020

20/04/2020 14:13
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluno Samuel Bahu Rovea
Orientador Prof. Rodolfo Cesar Costa Flesch, Dr. – DAS/UFSC
Data 28/4/2020 (terça-feira) – 14 h

Videoconferência

Banca Prof. Rodolfo Cesar Costa Flesch, Dr. – DAS/UFSC (presidente);

Prof. Roberto Francisco Coelho, Dr. – DEEL/UFSC;

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

Prof. Julio Elias Normey-Rico, Dr. – DAS/UFSC.

Título Controle Preditivo Adaptativo de Cômputo Rápido para Sistemas Dinâmicos Lineares com Parâmetros Variantes
Resumo: Este trabalho propõe uma estrutura de controle preditivo de cômputo rápido com atualização online do modelo de acordo com variações paramétricas do processo. O controlador proposto é baseado no algoritmo de Controle Preditivo Generalizado (GPC, do inglês Generalized Predictive Control) e integra o método de identificação de mínimos quadrados recursivo com fator de esquecimento variável para estimar a cada iteração os parâmetros de um modelo linear usado para predição de múltiplos instantes à frente. Para um sistema com restrições nas variáveis de processo, o problema de otimização resultante do GPC é solucionado usando programação quadrática baseada no Método dos Multiplicadores por Direção Alternada, o qual permite obter o sinal de controle com baixo esforço computacional. Com o intuito de avaliar o desempenho da abordagem proposta, são apresentados três estudos de caso experimentais: controle de um filtro RC ativo, controle de velocidade de um motor de corrente contínua e controle da pressão de descarga de um compressor hermético de refrigeração. Em todos os casos considerados, o algoritmo proposto foi embarcado em um microcontrolador ARM® com núcleo Cortex-M7. Os resultados experimentais são comparados com a formulação tradicional do GPC e mostram que a estrutura de controle preditivo adaptativo rápido proposta é capaz de manter quase a mesma resposta transitória para todos os pontos de operação considerados no cenário de controle escolhido, enquanto que o GPC regular apresenta grandes oscilações em condições de operação distantes daquela para a qual o modelo nominal foi obtido. Mesmo que o controlador precise resolver dois problemas de otimização a cada período de amostragem, ele pode ser executado pouco mais de 200 vezes por segundo no microcontrolador usado neste estudo.

Defesa de Exame de Qualificação – Renan da Silva Tchilian – 17/4/2020

14/04/2020 11:27
Defesa de Exame de Qualificação
Aluno Renan da Silva Tchilian
Orientador Prof. Ubirajara Franco Moreno, Dr. – DAS/UFSC
Data

 

17/4/2020 (sexta-feira) – 10h30

Videoconferência

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

Profa. Mariana Netto, Dra. – LIVIC/Université Gustave Eiffel;

Prof. Felipe Gomes de Oliveira Cabral, Dr. – DAS/UFSC.

Título Interação Humano-Swarm: Teleoperação Assistida por Redes Neurais Recorrentes
Resumo: A automação completa pode ser alcançada em ambientes que podem ser previstos com alta precisão e onde as consequências da falha são aceitáveis. Porém, em ambientes mais complexos e imprevisíveis, é necessária alguma forma de controle humano para obter desempenho adequado na tarefa geral para a qual os robôs foram projetados. A tendência nos sistemas robóticos controlados por humanos é afastar-se do atual paradigma muitos-para-um, onde vários operadores são obrigados a controlar um único sistema para um modo de operação um-para-muitos no qual um único operador pode controlar um grande número de veículos autônomos. Para que essa transição seja bem-sucedida é fundamental que se entenda claramente como os humanos devem interagir com um grande número de robôs, este é precisamente o problema de um crescente campo de pesquisa chamado Interação Humano-Swarm (IHS). A vantagem dos swarms está na capacidade de gerar comportamentos complexos a partir de interações locais o que resulta em duas propriedades vantajosas: escalabilidade e flexibilidade. Além disso, a natureza distribuída do swarm o torna robusto a falhas. No entanto, um modelo humano apropriado pode prever sob quais condições o humano apresenta desempenho bom ou ruim e pode ser benéfico no projeto de estratégias apropriadas para o sistema IHS. Em geral, a colaboração eficaz requer coordenação e a capacidade dos agentes de inferir as intenções uns dos outros. Em muitos casos, erros de coordenação e falta de comunicação entre o agente humano e autônomo resultarão em falha do sistema. Portanto, garantir a capacidade de antecipar as necessidades e objetivos um do outro a partir do comportamento durante o trabalho colaborativo é fundamental para alcançar um bom desempenho da equipe. Sendo assim, o projeto centrado no humano tornou-se uma abordagem necessária e inevitável para considerar seriamente os fatores humanos na arquitetura e nas funcionalidades dos sistemas IHS. Nesta tese é proposto o treinamento de uma rede neural recorrente para modelar o comportamento do operador humano em tarefas realizadas por swarms, como rendezvous e formação, com intuito de desenvolver um sistema de teleoperação assistida.

Defesa de Dissertação de Mestrado – Fábio Henriques Mantelli – 16/4/2020

14/04/2020 11:24
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluno Fábio Henriques Mantelli
Orientador Prof. Alexandre Trofino Neto, Dr. – PPGEAS/UFSC
Data 16/4/2020 (quinta-feira) – 14 h

Videoconferência

Banca Prof. Alexandre Trofino Neto, Dr. – DAS/UFSC (presidente);

Prof. Felipe Mendonça Pimenta, Dr. – CGOCN/CFM;

Prof. Felipe Gomes de Oliveira Cabral, Dr. – DAS/UFSC;

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

Título Multirotor UAV as a Platform for Acoustic Tomography of The Atmosphere
Abstract: In the process of wind resource assessment, detailed information about the wind and temperature profile of the site being assessed is desirable. This is specially true for airborne wind energy (AWE) systems, for which this information is relevant on determining the take-off and landing procedures and finding an optimal operating height of the systems. Current autonomous devices commercially available are expensive and can’t be employed in remote areas or can’t reach the desired height range for AWE applications. The present dissertation proposes a portable, reusabe, low-cost automated solution to measure the wind and temperature profile for AWE assessment applications. The solution consists on the usage of an Unmanned Aerial System (UAS) as an instrumentation platform of an Acoustic Atmosphere Tomography (AAT) device. A hardware and software architecture for the multirotor UAV-based AAT device is described to perform all of the functionalities required for it’s full continuous operation. The proposed AAT software is applied on an atmosphere model in accordance to the stipulated hardware setup. The results were compared to and presented accuracy performances close to or better than other similar UAV-based wind profilers. The dissertation results has shown that the proposed device has the potential to be accurate enough to be used as a weather observation instrument. 

Defesa de Dissertação de Mestrado – José Silvan Batista Mota Junior – 2/4/2020

14/04/2020 11:22
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluno José Silvan Batista Mota Junior
Orientador Prof. Julio Elias Normey-Rico, Dr. – DAS/UFSC
Coorientador Prof. Daniel Martins Lima, Dr. – UFSC/Blumenau

Eng. Rafael Sartori, Msc. PPGEAS/UFSC

Data 2/4/2020 (quinta-feira) – 9h30

Videoconferência

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

Prof. Leonardo Dorigo Ribeiro, Dr. – CENPES/PETROBRAS;

Prof. Daniel Juan Pagano, Dr. – DAS/UFSC;

Prof. Eduardo Camponogara, Dr. – DAS/UFSC.

Título Controle e Otimização em Tempo Real em um Sistema de Separação Trifásica de Unidade de Produção OffShore
Resumo: A exploração de petróleo em plataformas offshore representa a maior parte de produção de petróleo no Brasil. As misturas extraídas dos risers são compostas por água, óleo, gás e impurezas, tornando, assim, necessário o processamento primário de petróleo. No processamento primário, o separador e hidrociclone, além de promoverem, o amortecimento de carga turbulenta recebida na plataforma, também desassociam as fases da mistura, separado as fases de água, óleo e gás. A estratégia de controle destes equipamentos aliada a uma camada de otimização, fornece uma boa separação das fases e amortecimento das golfadas recebidas na alimentação do processo. Através do modelo fenomenológico não-linear do separador trifásico e dos hidrociclones, este trabalho apresenta um sistema de controle cascada no sistema, que utiliza um PI por zonas na camada regulatória e um otimizador em tempo real para eficiência de separação, buscando obter a separação das fases e amortecer as oscilações de carga da alimentação turbulenta recebida pelo equipamento. Resultados de simulação com base num modelo real dum separador industrial são usados para ilustrar as vantagens da técnica proposta.

Defesa de Dissertação de Mestrado – João Bernardo Aranha Ribeiro – 20/3/2020

14/04/2020 11:20
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluno João Bernardo Aranha Ribeiro
Orientador Prof. Julio Elias Normey-Rico, Dr. – DAS/UFSC
Coorientador Prof. Daniel Martins Lima, Dr. – UFSC/Blumenau

Eng. Rodrigo da Silva Guesser, Msc. PPGEAS/UFSC

Data 20/3/2020 (sexta-feira) – 13h30

Sala PPGEAS II (piso inferior)

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

Prof. Mario Cesar M. Massa de Campos, Dr. – CENPES/PETROBRAS;

Prof. Rodolfo Cesar Costa Flesch, Dr. – DAS/UFSC;

Prof. Gustavo Artur de Andrade, Dr. – DAS/UFSC.

Título Algoritmos de MPC Robusto para Modelos Industriais de Entrada e Saída
Resumo: Os algoritmos de controle preditivo têm uma grande aceitação na indústria de processos
devido à capacidade de lidar com sistemas multivariados e com restrições. Esses são projetados baseando-se no modelo da planta que geralmente está sujeito a incertezas. Nesse contexto, é definido como controle preditivo robusto (RMPC) aquele que garante a estabilidade da malha fechada da planta mesmo na presença dessas incertezas. Existem diversas formulações RMPC, no entanto, estas são baseadas em modelos de espaço de estados onde a estabilidade é garantida sob a suposição de que os estados podem ser medidos, o que não acontece na prática. Assim, o objetivo deste trabalho é adaptar diferentes métodos RMPC utilizando apenas dados mensuráveis de entrada e saída. Os métodos escolhidos foram o RMPC baseado em tubos e o RMPC com Custo-Contrativo, pois estes tem um fardo computacional menor. Primeiramente, a estratégia Controle Preditivo Generalizado (GPC) é adaptada para incluir restrições de custo contrativo de forma a garantir estabilidade robusta em aplicações práticas onde não se tem acesso aos estados. Em seguida, um RMPC baseado em tubos é adaptado utilizando um modelo não mínimo de forma a atingir o mesmo objetivo. Por fim, um sistema multivariável não linear é usado como um estudo de caso para ilustrar a aplicação dos controladores propostos.

 

Defesa de Dissertação de Mestrado – Eduardo Luiz Santos da Silva – 13/12/2019

06/12/2019 14:38
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluno Eduardo Luiz Santos da Silva
Orientador Prof. Daniel Juan Pagano, Dr. – DAS/UFSC
Coorientador Prof. André Kirsten, Dr. – EEL/UFSC
Data 13/12/2019 (sexta-feira) – 9h00

Sala PPGEAS I (piso superior)

Banca Prof. Daniel Juan Pagano, Dr. – DAS/UFSC (presidente);

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

Prof. Marcelo Lobo Heldwein, Dr. – EEL/UFSC;

Prof. Nestor Roqueiro, Dr. – DAS/UFSC.

Título Modelagem e Controle do Conversor Dual Active Bridge (DAB)
Resumo: Esta dissertação trata do desenvolvimento de um novo modelo no domínio do tempo discreto para um conversor de eletrônica de potência, CC-CC Dual Active Bridge (DAB), utilizando uma aproximação de Taylor de segunda ordem no lugar da clássica aproximação bilinear encontrada na literatura. Esta aproximação permite melhorar a precisão do modelo discreto em um alcance maior de operação do conversor. Este modelo é uma das principais contribuições deste trabalho. Outra contribuição importante está relacionada com o projeto de um controlador não linear por realimentação linearizante a partir do modelo discreto com aproximação por serie de Taylor de segunda ordem, que apresenta melhores índices de desempenho quando comparado com controladores lineares. A implementação em um microcontrolador TMS320F28379D da Texas Instruments do controlador proposto e de controladores lineares, aos efeitos de realizar estudos comparativos utilizando modernas técnicas de simulação em tempo real (Hardware in the Loop), permite concluir sobre o desempenho do controlador proposto baseado em indicadores de desempenho ISE, IAE, ITSE e ITAE.