Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas

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Defesa de Dissertação de Mestrado – Tiago Araújo Elias – 05/09/2018

28/08/2018 14:47

*Defesa de Dissertação de Mestrado*
Aluno	Tiago Araújo Elias
Orientador	Prof. Julio Elias Normey-Rico, Dr. – DAS/UFSC
Data	5/9/2018 (quarta-feira) – 14h30 Sala PPGEEL 2 (ao lado do Teixeirão)
Banca	Prof. Julio Elias Normey-Rico, Dr. – Presidente – DAS/UFSC; Prof. Daniel Martins Lima, Dr. – UFSC/Blumenau; Prof. Eduardo Camponogara, Dr. – DAS/UFSC; Prof. Gustavo Artur de Andrade, Dr. – DAS/UFSC; Prof. Rodolfo Cesar Costa Flesch, Dr. – DAS/UFSC (suplente).
Título	Hybrid Model Predictive Control for Solar Fields
Abstract: This master thesis presents an advanced control algorithm for reducing heat losses caused by clouds in large-scale solar fields and an algorithm for defocusing the collectors in order to avoid oil decomposing. Large-scale solar fields can have partial cloud cover, and the covered part of the field works as an energy dissipator. If the volumetric flow is increased the output temperature rises, and the system loses energy. Limiting maximum fluid temperature is also a concern in solar systems, considering that the source of energy cannot be manipulated. There are two ways to prevent over-temperature: reduce solar energy input into the collector, or remove excess heat from the collector. The formulation of the algorithms is based on a Mixed Logical Dynamical (MLD) representation of the solar field plus the application of a Practical Nonlinear Model Predictive Controller (PNMPC) for calculating the optimal control action. The main purposes of the controllers are: (i) to deactivate fields with the inlet temperature greater than the outlet temperature and to manipulate the oil flow rate of the activated fields for tracking the reference of the field outlet temperature; (ii) to defocus the solar collectors when the output temperature reaches the maximum value and to manipulate the fluid rate to maintain the field output temperature in the desired reference. Simulation results using irradiation profiles with cloud variations are presented for illustrating the advantages of the proposed fields deactivation approach. The results of the defocusing approach are presented supposing extreme scenarios of overheating.

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Defesa de Dissertação de Mestrado – Carlos Eduardo Possamai – 04/09/2018

28/08/2018 14:46

*Defesa de Dissertação de Mestrado*
Aluno	Carlos Eduardo Possamai
Orientador	Prof. Ivo Barbi, Dr. – PPGEAS/UFSC
Data	04/09/2018 (terça-feira) – 14h00 Laboratório Fotovoltaica UFSC
Banca	Prof. Ivo Barbi, Dr. – Presidente – PPGEAS/UFSC; Prof. Carlos Henrique Illa Font, Dr. – DAEL/UTFPR; Prof. Clóvis Antônio Petry, Dr. – DAELN/IFSC; Prof. Daniel Juan Pagano, Dr. – DAS/UFSC.
Título	Conversor Modular aplicado ao Carregamento de Veículos Elétricos a partir de uma Bateria Estacionária Residencial
Resumo: Nesta dissertação estuda-se um conversor CC-CC composto por módulos Forward duas chaves, sendo este um carregador residencial para veículos elétricos (VE) capaz de gerenciar o fluxo unidirecional de energia entre um VE e um sistema de armazenamento residencial de baixa tensão. Inicialmente o projeto previa uma potência de 10 kW, mas, para a validação do conceito, foi construído um protótipo com uma potência de 1,5 kW, porém apenas 1,2 kW foram testados por limitação da corrente da fonte de entrada. Salienta-se que o carregador converte a tensão de entrada das baterias de 50 V para 450 V, sendo composto por cinco conversores Forward duas chaves conectados em paralelo nas suas entradas e em série nas suas saídas (IPOS). Utiliza-se uma técnica de defasagem dos pulsos de comandos dos interruptores, conhecida como interleaved, com o intuito de reduzir as ondulações de corrente e tensão sobre os elementos reativos do conversor e, consequentemente os seus volumes. Na modelagem matemática, a configuração IPOS é reduzida em um único conversor Buck equivalente, cuja estratégia de controle consiste em duas malhas independentes, uma da corrente no indutor de saída e outra da tensão de saída, sendo esta implementada em um processador digital de sinais (DSP). Vale ressaltar que nesta configuração modular, são necessários apenas dois sensores, mesmo para um número elevado de módulos. Por fim, são validadas as análises teóricas a partir da experimentação, alcançando todos os objetivos propostos nesta dissertação.

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Defesa de Dissertação de Mestrado – Nicholas Roberto Drabowski – 06/08/2018

06/08/2018 17:23

*Defesa de Dissertação de Mestrado*
Aluno	Nicholas Roberto Drabowski
Orientador	Prof. Alexandre Trofino Neto, Dr. – DAS/UFSC
Data	06/08/2018 (segunda-feira) – 14h00 Sala PPGEAS II (piso inferior)
Banca	Prof. Alexandre Trofino Neto, Dr. – Presidente – DAS/UFSC; Prof. Jefferson Brum Barques, Dr. – EEL/UFSC; Prof. Marcelo Ricardo Stemmer, Dr. – DAS/UFSC; Prof. Schubert Carvalho, Dr. – ITV/PA; Prof. Cleison Daniel Silva, Dr. – UFPA.
Título	Modulation of Cortical Electrical Activity by Deep Brains Stimulation of the Amygdala in Rats
Abstract: Deep brain stimulation (DBS) is an alternative of treatment for refractory psychiatric disorders that still faces the challenge of correctly conﬁguring the stimulation parameters for each patient individually. Closed-loop DBS systems can be developed to improve the DBS pro- gramming. The amygdala (AMY) is a limbic structure that plays a key role in several psychiatric illnesses, therefore being a key structure for DBS stimulation. The medial prefrontal cortex (mPFC) is reciprocally connected to AMY and its modulation by AMY DBS may be useful for the development of closed-loop DBS systems. The effect of acute AMY DBS on mPFC modulation and its effects on anxiety-like behavior reduc- tion were investigated in wistar rats. The brain signals acquired from rats subjected to DBS were analyzed using the Power Spectral Density, Poincare Map and Correlation Dimension. The calculation of correlation between 112 features acquired from the previous analysis revealed the existence of two biomarkers that were used for anxiety-like behavior assessment. The results suggest that AMY DBS can be used as a mean to reduce anxiety. Since technological difﬁculties with the performed experiments reduced the number of subjects that could be taken into account in this study, it is still important to check the generality of the above results for a larger number of subjects. The anxiety biomarkers proposed may be useful for the development of closed-loop DBS treat- ments applied to the limbic system in psychiatric diseases, since the anxiety plays a key role in many psychiatric diseases.

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Defesa de Dissertação de Mestrado – Bruno Martins Lima – 06/07/2018

06/07/2018 17:23

*Defesa de Dissertação de Mestrado*
Aluno	Bruno Martins Lima
Orientador	Prof. Julio Elias Normey-Rico, Dr. – DAS/UFSC
Data	06/07/2018 (sexta-feira) – 13h30 Sala PPGEAS I (piso superior)
Banca	Prof. Julio Elias Normey-Rico, Dr. – Presidente – DAS/UFSC; Prof. Mario Cesar M. Massa Campos, Dr. – Petrobras; Prof. Paulo Renato da Costa Mendes, Dr. – DAS/UFSC; Prof. Aguinaldo Silveira e Silva, Dr. – EEL/UFSC; Prof. Gustavo Arthur de Andrade, Dr. – DAS/UFSC (suplente).
Título	Economic Model Predictive Control and Optimal Estimation for Nonlinear Systems
Abstract: Nonlinear processes frequently appear in the industry and represent a challenge for estimation and control. To deal with them, it is often necessary to use nonlinear techniques which leads to more advanced theory, complex implementation and high computational cost. For estimation, the linear and nonlinear versions of Kalman filter and Moving Horizon Estimation (MHE) were implemented in a benchmark process and compared in different scenarios. The linear techniques are shown to be inadequate for the nonlinear process. The nonlinear MHE has the best performance since it uses an estimation horizon and constraints but it requires more computation power. It was also shown how to design an observer for systems with delay with a focus in robustness. A comparison was made between an observer-predictor structure and a filtered Smith Predictor. The former showed good results and is expected to facilitate the design of predictors for MIMO systems. For control, optimal strategies with a focus in economic objectives are explored. Four types of Model Predictive Control (MPC) are implemented: pure tracking nonlinear MPC, pure Economic MPC (EMPC), regularized EMPC (reg-EMPC) and EMPC with stabilizing constraint (EMPC-sc). The conditions that leads to stability are presented. The pure EMPC has the best economic performance but has a periodic behavior. The reg-EMPC guarantees stability but is conservative. The EMPC-sc has a good economic performance, is stable and is fairly easy to design.

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Defesa de Dissertação de Mestrado – Rodrigo da Silva Gesser – 05/07/2018

05/07/2018 17:22

*Defesa de Dissertação de Mestrado*
Aluno	Rodrigo da Silva Gesser
Orientador Coorientador	Prof. Julio Elias Normey-Rico, Dr. – DAS/UFSC Prof. Daniel Martins Lima, Dr. – DAS/UFSC
Data	05/07/2018 (quinta-feira) – 13h30 Sala PPGEAS I (piso superior)
Banca	Prof. Julio Elias Normey-Rico, Dr. – Presidente – DAS/UFSC; Prof. Marcelo Lopes de Lima, Dr. – Petrobras; Prof. Alexandre Trofino Neto, Dr. – DAS/UFSC; Prof. Gustavo Arthur de Andrade, Dr. – DAS/UFSC; Prof. Paulo Renato da Costa Mendes, Dr. – DAS/UFSC (suplente).
Título	Robust Model Predictive Control: a Comparative Study considering Implementation Issues
Abstract: Robust Model Predictive Control (RMPC) is related to a variety of methods designed to guarantee control performance using optimization algorithms while considering systems with uncertainties. Many RMPC methods were created with different formulations, however there is lack of studies comparing their performances using pre-established metrics. Thus, the objective of this work is to analyze and compare different RMPC methods for different systems. The methods are sorted by Min-max RMPC, Tube-based RMPC, LMI-based RMPC and Cost-contractive RMPC, which were carefully chosen based on their relevance in the current literature. The metrics used to compare the methods are separated in off-line, related to configuration of the controller prior to its use, and on-line, which are related to the computational cost of the algorithm and difficulties that may arise during its application. Firstly, it is realized a thorough comparison of the RMPC methods for SISO systems, observing the behavior of the algorithms for distinct scenarios. Then, the RMPC methods are analyzed for a MIMO case study, the Continuous Stirred Tank Reactor (CSTR), using a realistic non-linear model of the process.

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Defesa de Dissertação de Mestrado – Adriano Silva Martins Brandão – 04/07/2018

04/07/2018 17:22

*Defesa de Dissertação de Mestrado*
Aluno	Adriano Silva Martins Brandão
Orientador Coorientador Coorientador	Prof. Julio Elias Normey-Rico, Dr. – DAS/UFSC Prof. Daniel Martins Lima, Dr. – DAS/UFSC Prof. Marcus Americano da Costa Filho, Dr. – UFBA
Data	04/07/2018 (quarta-feira) – 14h00 Sala PPGEAS I (piso superior)
Banca	Prof. Julio Elias Normey-Rico, Dr. – Presidente – DAS/UFSC; Prof. Douglas Wildgrube Bertol, Dr. – CCT/UDESC; Prof. Leandro Buss Becker, Dr. – DAS/UFSC; Prof. Gustavo Arthur de Andrade, Dr. – DAS/UFSC; Prof. Eugênio de Bona Castelan Neto, Dr. – DAS/UFSC (suplente).
Título	Controle Preditivo Rápido com Geração de Código: um estudo comparativo
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. A presença de restrições eleva muito o custo computacional da resolução destes problemas, o que motivou muitos trabalhos nos últimos anos a elaborar ferramentas de geração automática de código para aplicações MPC. Esses desenvolvimentos possibilitam a execução de controladores avançados em sistemas embarcados de baixo custo, que são cada vez mais aplicáveis a processos industriais devido aos avanços no desenvolvimento dos dispositivos da Internet das Coisas (IoT). Apesar de que na literatura há várias bibliotecas para a implementação de MPC embarcado, não existem muitos estudos comparativos, o que dificulta a escolha da mais adequada a uma dada aplicação. O presente trabalho visa comparar cinco dessas bibliotecas: (i) o CVXGEN, que possui uma ferramenta flexível para definição do problema de otimização; (ii) o FalcOpt, que permite a utilização de modelos não-lineares no controlador; (iii) o muAO-MPC, que gera código projetado para ser executado em microcontroladores; (iv) QPgen, que implementa um algoritmo para resolver problemas de programação quadrática; e (v) o FiOrdOs, que gera código para resolver problemas de programação quadrática nos quais qualquer parâmetro pode ser alterado durante a utilização do código. Além disso, são elencadas vantagens e desvantagens de algumas dessas ferramentas, além de apresentados resultados de testes realizados num sistema embarcado. Ao final deste trabalho são apresentados os desempenhos de cada ferramenta apresentadas sugestões de usos e restrições para aplicações.

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Defesa de Dissertação de Mestrado – Danilo Giacomin Schneider – 14/06/2018

14/06/2018 17:21

*Defesa de Dissertação de Mestrado*
Aluno	Danilo Giacomin Schneider
Orientador		Prof. Marcelo Ricardo Stemmer, Dr. – DAS/UFSC
Data	14/06/2018 (quinta-feira) – 09h00 Sala PPGEAS II (piso inferior)
Banca	Prof. Marcelo Ricardo Stemmer, Dr. – Presidente – DAS/UFSC; Prof. Maurício Edgar Stivanello, Dr. – IFSC; Prof. Ubirajara Franco Moreno, Dr. – DAS/UFSC; Prof. Tiago Loureiro Figaro da Costa Pinto, Dr. – EMC/UFSC.
Título	Sistema de Localização e Mapeamento 3D Simultâneos em Robôs Móveis: Fusão de Sensores para Localização com Filtro de Kalman Estendido
Resumo: Para que um robô seja inteiramente autônomo ele precisa de alguma forma de representação do ambiente no qual ele está presente, assim como a sua localização em relação a este ambiente. Localizar-se com precisão e construir um mapa do ambiente permite que o robô possa alcançar metas pré-determinadas. A localização é uma das tarefas mais importantes para a navegação autônoma de robôs móveis, onde robustez e precisão são características fundamentais. Essa tarefa baseia-se no mapa do seu ambiente. Em contrapartida, a construção do mapa do ambiente depende da localização precisa do robô móvel. Em ambientes desconhecidos este é um processo conflitante, mas correlacionado. A introdução de sistemas de visão computacional em robôs móveis significa um aumento expressivo em suas habilidades sensoriais, o que implica em uma maior versatilidade e segurança nas aplicações do robô. Técnicas probabilísticas podem ser usadas em robótica para correção dos eventuais erros dos sensores, assim como técnicas de fusão temporal e fusão multissensorial. Este trabalho apresenta a implementação, através do ROS, de um Filtro de Kalman Estendido para a fusão de três fontes de sensoriamento diferentes e estimar a posição e orientação do robô de forma mais robusta, precisa e, consequentemente, realizar um mapeamento também mais fiel do ambiente em 3D, com registro na forma de nuvem de pontos, obtida através das imagens de cor e profundidade de uma câmera Kinect acoplada ao robô.

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Defesa de Dissertação de Mestrado – Feres Azevedo Salem – 13/06/2018

13/06/2018 17:20

*Defesa de Dissertação de Mestrado*
Aluno	Feres Azevedo Salem
Orientador Coorientador		Prof. Ubirajara Franco Moreno, Dr. – DAS/UFSC Prof. Eugênio de Bona Castelan Neto, Dr. – DAS/UFSC
Data	13/06/2018 (quarta-feira) – 13h30 Sala PPGEAS II (piso inferior)
Banca	Prof. Ubirajara Franco Moreno, Dr. – Presidente – DAS/UFSC; Prof. Carlos Eduardo Trabuco Dórea, Dr. – DCA/UFRN; Prof. Adão Boava, Dr. – BNU/UFSC; Prof. Daniel Ferreira Coutinho, Dr. – DAS/UFSC.
Título	Filtro de Kalman Distribuído como Estratégia de Consenso em Problemas de Rendez-Vous de Times Robóticos
Resumo: Rendez-vous é uma tarefa cooperativa comum para times de robôs móveis, tratando-se de um problema amplamente estudado na literatura, de modo que pesquisas recentes sugerem abordagens distribuídas para a sua solução. Seguindo essa tendência, propõe-se uma técnica distribuída para que os membros de um time robótico atinjam o rendez-vous usando as informações a respeito de suas posições, mesmo que essas estejam sujeitas a altos níveis de ruído. Para isso, os robôs usam um filtro de Kalman na forma de informação, executado de maneira distribuída e utilizando um algoritmo de consenso para realizar a fusão dos dados de seus vizinhos. Diversas simulações foram realizadas e a discussão dos resultados é apresentada com objetivo de analisar a convergência do algoritmo proposto. Além disso, uma análise comparativa foi feita em relação à duas técnicas encontradas na literatura, sendo que uma trata-se de um algoritmo básico de consenso e a outra é baseada em controle preditivo. Nessas comparações, analisou-se a convergência dos algoritmos, o esforço de controle, o erro em relação ao ponto de rendez-vous e o custo computacional. Os resultados foram promissores, o que indica a técnica proposta como uma alternativa viável para a solução do problema de rendez-vous de times robóticos, mediante ruídos nas medições.

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Defesa de Dissertação de Mestrado – Felippe Schmoeller da Roza – 11/06/2018

11/06/2018 17:20

*Defesa de Dissertação de Mestrado*
Aluno	Felippe Schmoeller da Roza
Orientador Coorientador		Prof. Alexandre Trofino Neto, Dr. – DAS/UFSC Prof. Ivo Barbi, Dr. – PPGEAS/UFSC
Data	11/06/2018 (segunda-feira) – 14h00 Sala PPGEAS II (piso inferior)
Banca	Prof. Alexandre Trofino Neto, Dr. – Presidente – DAS/UFSC; Prof. Carlos Illa Font, Dr. – UTFPR; Prof. Daniel Juan Pagano, Dr. – DAS/UFSC; Prof. Marcelo de Lellis Costa de Oliveira, Dr. – DAS/UFSC.
Título	A Small Wind Turbine Design for Supplying Energy to the On-Board Control Unit of an Awe System
Abstract: This master thesis deals with the design of a wind power system devel- oped to provide energy to the control pod of a pumping kite system, one of the most popular AWE (Airborne Wind Energy) configurations so far. The control pod is the unit responsible for manipulating the airfoil steer tethers in order to control its flight. Having a system to charge the batteries embedded into the control pod is still one of the challenges that withstands against this technology to become a com- mercially viable product. Such charging system would allow to build a pumping kite prototype that can operate continuously and perform long term experiments to attest its robustness. This work presents the design of all elements used to build the developed wind turbine, begin- ning with the rotor, the element that converts the wind kinetic energy into mechanical energy, the generator, responsible for converting the mechanical energy into electric power, the rectifier and the DC-DC converter, respectively responsible to rectify the generator three-phase sinusoidal output voltage into DC voltage and control the rectified volt- age, a battery storage system and the sensors needed to operate the system. Besides that, three maximum power point tracking (MPPT) methods are shown: optimal tip-speed ratio control (OTSR), power signal feedback (PSF) and perturb and observe (P&O). This work also deals with the design of further elements necessary to the experimen- tal tests realization, such as an acquisition board used to measure the most important quantities and implement the converter control. To al- low the realization of simulation tests a method that uses experimental data and the least squares algorithm to model the rotor is proposed. Methods to model the other system components are also discussed. OTSR and PSF MPPT methods were evaluated by using simulation models. Experiments with the built prototype were conducted in a wind tunnel and experimental results obtained with the P&O MPPT method are presented.

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Defesa de Dissertação de Mestrado – Mauro Trindade Saito – 04/06/2018

04/06/2018 17:19

*Defesa de Dissertação de Mestrado*
Aluno	Mauro Trindade Saito
Orientador		Prof. Daniel Juan Pagano, Dr. – DAS/UFSC
Data	04/06/2018 (segunda-feira) – 14h00 Sala PPGEAS II (piso inferior)
Banca	Prof. Daniel Juan Pagano, Dr. – Presidente – DAS/UFSC; Prof. Carlos Illa Font, Dr. – UTFPR; Prof. Ivo Barbi, Dr. – PPGEAS/UFSC; Prof. Marcelo de Lellis Costa de Oliveira, Dr. – DAS/UFSC.
Título	Controle de Microconversores para Otimização de Potência em Sistemas Distribuídos Fotovoltaicos
Resumo: A tecnologia fotovoltaica no contexto mundial é uma das fontes alternativas de energia renovável que vêm sendo amplamente explorada. Uma das tendências na tecnologia fotovoltaica é a utilização de microconversores ou microinversores integrados nos próprios módulos fotovoltaicos, permitindo desta maneira uma otimização local da energia gerada. Estes microconversores apresentam topologias que visam otimizar o processamento da energia fotovoltaica, como também o aumento da eficiência do sistema. Tipicamente as topologias fotovoltaicas que visam essa otimização são baseadas em um sistema distribuído, constituído por diversos módulos fotovoltaicos integrados com seus respectivos microconversores. Uma das possíveis arquiteturas físicas é a topologia de conexão em série entre os módulos fotovoltaicos com microconversores, sem a necessidade de utilizar sinais de comunicação entre eles. O controle por realimentação linearizante é uma das alternativas de controle para microconversores neste tipo de conexão, pois apresenta maior robustez se comparados a controladores projetados baseados nos modelos linearizados, além de fornecer uma técnica de controle mais simplificada que otimiza o funcionamento do sistema garantindo a sua estabilidade. O objetivo deste trabalho é desenvolver um controlador não linear utilizando a técnica de realimentação linearizante entrada/saída para controle dos microconversores integrados aos módulos fotovoltaicos de um sistema distribuído de geração fotovoltaica.

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