Defesa de Exame de Qualificação – José Dolores Vergara Dietrich – 31/07/2017

31/07/2017 17:01
Defesa de Exame de Qualificação
Aluno José Dolores Vergara Dietrich
Orientador

Coorientador

Coorientador

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

Prof. Daniel Limón Marruedo, Dr.  – Universidad de Seville

Prof. Marcus Vinícius Americano da Costa Filho, Dr. – DEQ/UFBA
Data

Local

 31/07/2017  13h30   (segunda-feira)

Sala PPGEAS I (piso superior)
  Prof. Daniel Ferreira Coutinho, Dr. – DAS/UFSC (presidente)

Prof. Darci Odloak,  Dr. – POLI/USP

Prof. Aguinaldo Silveira e Silva, Dr. – EEL/UFSC

Prof. Ubirajara Franco Moreno, Dr.  – DAS/UFSC (suplente)
Título

 

 Controle Preditivo Econômico Robusto Aplicado a Sistemas de Geração de Energia Renovável
Resumo: Sistemas eficientes, sustentáveis e diversificados de geração de energia elétrica são uma preocupação crescente na maioria dos países, de tal forma que o aprimoramento dos sistemas de controle na geração e gerenciamento da energia é um tema de grande relevância no contexto econômico e social do país. Particularmente, na geração de energia elétrica utilizando fontes renováveis, destaca-se a forma como se enfrentam as incertezas que há tanto na produção quanto na demanda da energia elétrica, sendo que muitos trabalhos abordam este problema através de técnicas determinísticas. Por outro lado, métodos estocásticos têm sido pesquisados apresentando resultados promissores na captura das incertezas associadas à geração de energia utilizando fontes renováveis e configuram um tema importante a ser estudado. Entretanto, muitas propostas de MPC robusto e estocástico são provavelmente muito complexas para a implementação nas indústrias de processos, onde a maioria das aplicações é encontrada e, normalmente, incentiva-se o desenvolvimento de alternativas mais simples. Desta forma, este trabalho visa desenvolver e aplicar, com base em estratégias de controle preditivo, sistemas de controle e otimização econômica para processos de geração e gestão de energia, principalmente considerando o comportamento estocástico dos sistemas com fontes de energia renováveis.
Defesas

Defesa de Dissertação de Mestrado – Patrícia Bordignon André – 31/07/2017

31/07/2017 17:00
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluna Patrícia Bordignon André
Orientador Prof. Marcelo Ricardo Stemmer, Dr. – DAS/UFSC
Data 31/07/2017 (segunda-feira) 09h00

Sala PPGEAS II (piso inferior)
Banca Prof. Carlos Barros Montez, Dr. – Presidente  – DAS/UFSC;

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

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

Profa. Patrícia Della Méa Plentz, Dra. – INE/UFSC;

Prof. Marcelo Ricardo Stemmer, Dr. – DAS/UFSC (suplente).
Título Detecção e Identificação de Outliers em Redes de Sensores Sem Fio de Larga Escala
Resumo: Redes de Sensores Sem Fio (RSSFs) são utilizadas em diversas áreas para rastreamento e monitoramento de ambientes. A facilidade de implantação dessas redes, associada ao baixo custo dos nodos, incentivam a implantação e utilização das RSSFs, tanto para fins comercias, militares e industriais. Entretanto, as RSSFs de larga escala, por possuírem uma grande quantidade de nodos implantados, geram, por consequência, uma grande quantidade de dados brutos. Além disso, em virtude da própria natureza dessas redes, dados anômalos (outliers) podem ser gerados, comprometendo a confiabilidade dos dados. De forma geral, a utilização de técnicas para detecção e identificação de outliers é essencial para manter a confiabilidade dos dados para que futuras tomadas de decisões sejam realizadas. Devido às restrições de hardware dos nodos, as técnicas tradicionais de detecção e identificação de outliers geralmente não são aplicáveis às RSSFs. Sendo assim, a aplicação de técnicas de baixo custo computacional é interessante. O objetivo desse trabalho de mestrado é analisar e aplicar técnicas de detecção e identificação de outliers, de baixo custo computacional, para RSSFs de larga escala. A abordagem proposta é dividida em duas etapas: a primeira para detecção de outliers, através da aplicação de técnicas baseadas em estatísticas. A segunda etapa é dedicada à identificação de outliers, por meio da combinação de correlações espaciais e limites pré-definidos.  Para avaliação da proposta é utilizado o simulador OMNeT++/Castalia. Os resultados obtidos através das simulações mostraram que é viável a utilização de técnicas baseadas em estatísticas com baixa complexidade computacional, para a detecção e identificação de outliers em RSSF de larga escala.
Defesas

Defesa de Dissertação de Mestrado – José Alexander Dueñas Salazar – 28/07/2017

28/07/2017 17:00
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluno José Alexander Dueñas Salazar
Orientador Prof. Marcelo Ricardo Stemmer, Dr.  – DAS/UFSC
Data 28/07/2017 (sexta-feira) 14h00

Sala PPGEAS I (piso superior)
Banca Prof. Marcelo Ricardo Stemmer, Dr. – Presidente  – DAS/UFSC;

Prof. Mário Lúcio Roloff, Dr. – DAMM/IFSC;

Prof. Maurício Edgar Stivanello, Dr. – DAMM/IFSC;

Prof. Jorge Henrique Busatto Casagrande, Dr. – iFSC;
Título Reconhecimento Automático de Placas Veiculares Brasileiras em Ambientes Não Controlados
Resumo: Um dos tópicos mais importantes dentro dos Sistemas Inteligentes de Transporte (ITS, Intelligent Transport Systems) é o Reconhecimento Automático de placas veiculares (ALPR, Automatic License Plate Recognition), sendo parte fundamental em sistemas como: pedágios eletrônicos, análise de tráfego, contagem e rastreamento de veículos e monitoramento de infrações (fiscalização). O ALPR é uma combinação de diferentes módulos onde estão envolvidas técnicas de detecção de objetos, processamento de imagens e reconhecimento de padrões (Pattern recognition) e tem como principal objetivo extrair as placas de uma imagem de entrada e reconhecer os caracteres que nela se encontram. Nesse contexto, são três as fases que compõem o ALPR: localização e detecção da placa, segmentação dos caracteres e reconhecimento dos caracteres. Em cada uma dessas fases apresentam-se problemas a serem considerados, como variações nos tamanhos das placas, variação do contraste, ângulos variantes, sujeiras, diferentes tipos de letras e semelhança dos caracteres. Embora na literatura encontram-se métodos para o ALPR, muitos deles são desenvolvidos sobre bancos de imagens capturadas em ambientes controlados onde as condições de luz, contraste, ângulo e distância de captura sempre são as mesmas. A resposta desses métodos sobre imagens capturadas em ambientes urbanos, onde são apresentadas condições climáticas cambiantes e luminosidade variante (ambientes não controlados), não é boa. Assim, neste trabalho é apresentado um método para o reconhecimento de placas veiculares Brasileiras em ambientes não controlados, neste caso rodovias da cidade de São Paulo, tendo como base um banco de imagens fornecido pela empresa Brasileira Brascontrol.
Defesas

Defesa de Dissertação de Mestrado – Luan Nagel Constante – 12/07/2017

12/07/2017 16:59
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluno Luan Nagel Constante
Orientador

Coorientador

Coorientador

 Prof. Ricardo Alexandre R. de Moraes, Dr. – PPGEAS/UFSC

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

Prof. Gustavo Medeiros de Araújo, Dr. – UFSC/Araranguá
Data 12/07/2017 (quarta-feira) 10h00

Sala PPGEAS I (Piso Superior)
Banca Prof. Ricardo Alexandre R. de Moraes, Dr. – Presidente  – PPGEAS/UFSC;

Prof. Francisco Vasques, Dr. – Universidade do Porto;

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

Profa. Luciana Rech, Dra. – PPGCC/UFSC;

Profa. Patrícia Plentz, Dra. – PPGCC/UFSC.
Título Melhorias no Mecanismo de Associação do Padrão IEEE 802.15.4
Resumo: O uso de redes de sensores sem fio (RSSFs) está aumentando consideravelmente, por seu baixo custo de aquisição e grande diversidade de aplicações, que permitem a utilização de dezenas ou centenas de nodos. A formação de uma RSSF ocorre por meio da associação dos nodos a um coordenador PAN (Personal Area Network). Este é um processo muito importante na rede, pois os nodos só podem enviar os dados monitorados após estarem associados à rede. No padrão IEEE 802.15.4, a comunicação entre os nodos que fazem a solicitação de associação à rede e o coordenador ocorre por meio do protocolo CSMA/CA. Nesta dissertação são propostas melhorias no processo de associação através da definição adequada dos parâmetros do protocolo CSMA/CA durante a troca de mensagens do mecanismo de associação. O objetivo é reduzir o tempo gasto no processo de associação, minimizando o tempo despendido para a formação da rede. A avaliação dessas melhorias foi realizada utilizando o simulador OMNeT++/Catalia, comparando com as configurações originais do padrão IEEE 802.15.4. Os resultados demonstram que a definição adequada dos parâmetros do protocolo CSMA/CA reduz significativamente o tempo de associação.
Defesas

Defesa de Dissertação de Mestrado – Ricardo Santos da Silva – 05/07/2017

05/07/2017 16:59
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluno Ricardo Santos da Silva
Orientador Prof. Eduardo Camponogara, Dr. – DAS/UFSC
Data 05/07/2017 (quarta-feira) 08h30

Sala PPGEAS II (Piso Inferior)
Banca Prof. Eduardo Camponogara, Dr. – Presidente  – DAS/UFSC;

Prof. Andrés Codas Duarte, Dr. – IBM Research;

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

Prof. Rodrigo Castelan Carlson, Dr. – DAS/UFSC.
Título A Distributed Dual Algorithm for Distributed MPC of Linear Dynamic Letworks
Abstract: A linear dynamic network (LDN) is a system of interconnected subsystems that are coupled through dynamics and constraints, which can model geographically distributed systems such as urban traffic networks. For model predictive control (MPC) of LDNs, a distributed dual algorithm is proposed for optimizing control signals over a prediction horizon. While a master problem updates Lagrangian multipliers and penalty factors for the constraints, a slave problem is decomposed into a set of distributed subproblems whose variables are constrained only in sign. Under convexity assumptions, the distributed algorithm was shown to produce a sequence of iterates converging to the globally optimal solution. In an application to green-time control of an urban traffic network, the distributed algorithm yielded optimal solutions that corroborate the theoretical analysis.
Defesas

Defesa de Dissertação de Mestrado – Rafael Sartori – 04/07/2017

04/07/2017 16:58
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluno Rafael Sartori
Orientador Prof. Julio Elias Normey-Rico, Dr. – DAS/UFSC
Data 04/07/2017 (terça-feira) 14h00

Sala PGEEL I (Engenharia Elétrica)
Banca Prof. Julio Elias Normey-Rico, Dr. – Presidente  – DAS/UFSC;

Prof. Márcio André Fernandes Martins, Dr. – DEQ/UFBA;

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

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

Prof. Hector Bessa Silveira, Dr. – DAS/UFSC (suplente).
Título Controle Preditivo Econômico em Processos da Indústria Petroquímica
Resumo: Este trabalho apresenta um estudo de técnicas de controle preditivo econômico (EMPC) e sua aplicação em processos da indústria petroquímica. É feita uma revisão das principais metodologias de projeto de EMPC com garantia de estabilidade. Um processo benchmark é usado para ilustrar as metodologias estudadas. São apontadas vantagens e inconvenientes das estratégias. Como estudo de caso industrial trata-se o problema de controle de uma unidade de processamento de gás natural. Os resultados são comparados com metodologias clássicas de controle em duas camadas.
Defesas

Defesa de Dissertação de Mestrado – Helmut Araújo – 03/07/2017

03/07/2017 16:57
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluno Helmut Araújo
Orientador

Coorientador

 Prof. Alexandre Trofino Neto, Dr. – DAS/UFSC

Prof. Ivo Barbi, Dr. – PPGEAS/UFSC
Data 03/07/2017 (segunda-feira) 14h00

Sala PPGEAS II (piso inferior)
Banca Prof. Alexandre Trofino Neto, Dr. – Presidente  – DAS/UFSC;

Prof. Daniel Ferreira Coutinh0, Dr. – DAS/UFSC;

Prof. Marcelo de Lellis Costa de Oliveira, Dr. – PGEEC/UNIOESTE;

Prof. Hector Bessa Silveira, Dr. – DAS/UFSC;

Prof. Tiago Jackson May Dezuo, Dr. – DEE/UDESCE.
Título Controle da Máquina Elétrica de um Aerogerador com Aerofólio Cabeado na Configuração Pumping-Kite
Resumo: Nos últimos anos a tecnologia para exploração da energia dos ventos em altitudes elevadas – Airborne Wind Energy (AWE) – vêm se desenvolvendo de rapidamente. Várias empresas e grupos de pesquisa em todo o mundo já estão testando os protótipos para validar as diferentes configurações e conceitos de AWE, sendo que todos dependem do controle de máquinas elétricas. A otimização da potência produzida e também o voo robusto da pipa independente das variações no vento podem ser obtidos com o controle adequado das máquinas. As máquinas utilizadas em AWE devem ser capazes de operar tanto como motor, nas fases de decolagem, pouso e recolhimento, como gerador na fase de tração. Esse requisito adicional traz maior complexidade aos dispositivos de eletrônica de potência utilizados.

O controle de máquinas de corrente alternada é comumente utilizado na indústria, principalmente devido ao avanço de ferramentas como o conhecido Controle Vetorial, também nomeado de controle por orientação de campo (FOC). Nesse método, as correntes de fluxo magnético e torque eletromagnético são controladas separadamente em malhas internas, enquanto que a velocidade da máquina é controlada na malha externa e é responsável por produzir as referências para as malhas de corrente. Embora o controle de velocidade seja adequado para diversas aplicações, sua utilização em AWE pode ser problemática especialmente quando os ventos forem turbulentos. Manter a velocidade da máquina constante nesse cenário pode levar a flutuações indesejadas na força de tração do cabo e no ângulo de ataque do aerofólio, e eventualmente pode levar a pipa a condição de estol.

Para melhorar a confiabilidade do voo, é proposto nesse trabalho uma estratégia para controlar a força de tração no cabo de um sistema AWE na configuração pumping-kite através da adição de uma malha externa ao FOC. Essa malha compara o valor de tração medido com uma referência ótima e, baseado no erro de comparação, produz uma referência de velocidade para o FOC. As simulações são parametrizadas para representar o protótipo da  unidade de solo, a qual possui uma única máquina a ímãs permanentes de 12 kW e é projetada para suportar trações de até 800 kgf. Os resultados demonstram a eficiência do controlador proposto, não somente pelo seguimento de referências de tração, como também prevenindo que a pipa entre em estol.
Defesas

Defesa de Exame de Qualificação – Alexandre Reeberg de Mello – 22/06/2017

22/06/2017 16:57
Defesa de Exame de Qualificação
Aluno Alexandre Reeberg de Mello
Orientado Prof. Marcelo Ricardo Stemmer, Dr. – DAS/UFSC
Data

Local

 22/06/2017  08h30   (quinta-feira)

Sala PPGEAS I (piso superior)
  Prof. Ubijrajara Franco Moreno, Dr. – DAS/UFSC (presidente)

Prof. Aldo Von Wangenheim,  Dr. – INE/UFSC

Prof. Adilson Gonzaga, Dr. – DEE/USP
Título

 

 A Framework for Online Object Recognition in an RGB-D Environment for Mobile Robot Object Search Task
Abstract: Recognition is a core problem of learning visual categories, and has a variety of potential applications that meets many areas of artificial intelligence and information retrieval, for example, object identification for mobile robots. Object recognition is an essential ability for building object-based representations of the environment or manipulate objects, and to recognize objects under an uncontrolled real-world environment is a challenging task. In this manner, this thesis proposal comes up with a framework to recognize objects during a robot movement, considering that the environment is represented by RGB-D images, and the recognition is made by a processing pipeline that includes: image processing, object features extraction, and online learning method. The RGB-D image acquisition method is chosen because it integrates view-based information from RGB and a depth information, which may turn the object recognition system more robust. A saliency detection method must be applied to identify potential objects in scene, therefore several methods will be studied and tested, and the same research procedure is for chose the segmentation algorithm, which separates the object from background and foreground. Objects and scenes data are divided in two groups: training data (that is composed of a controlled environment dataset), and test data, that is acquired by a Microsoft Kinect sensor in a real environment.  Each object is represented by a set of descriptors that summarize the object features into high-dimensional arrays, and as each type of descriptor extracts a particular object characteristic, different types of descriptors will be tested. The learning and classifier system is an online Support Vector Machine (SVM), which is fed by large data of high-dimensional object descriptors. Thus, the recognition system must have relatively fast training method, to be able to be online updated, i.e., retrain the SVM model to update its support vectors. The SVM formulation includes a non-linear kernel, that must be chosen or designed by an optimized kernel hyperparameters strategy. The classifier should separate the objects in many classes, thus a multiclass strategy for the SVM will be studied and proposed. For last, a strategy to check if the classifier output is consistent with time sequenced data is introduced.
Defesas

Defesa de Dissertação de Mestrado – Silvane Cristina de Melo Schons – 29/05/2017

29/05/2017 16:56
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluno Silvane Cristina de Melo Schons
Orientador

Coorientador

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

Prof. Julio Elias Normey-Rico, Dr. – DAS/UFSC
Data 29/05/2017 (segunda-feira) 13h30

Sala PPGEAS I (Piso Superior)
Banca Prof. Julio Elias Normey-Rico, Dr. – Presidente  – DAS/UFSC;

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

Prof. Douglas Wildgrube Bertol, Dr. – UDESC;

Prof. Paulo Renato da Costa Mendes, Dr. – DAS/UFSC;

Prof. Daniel Ferreira Coutinho, Dr. – DAS/UFSC (suplente)
Título Implementação de Estratégia de Controle Preditivo em Cascata em Sistema Embarcado de Tempo Real e FPGA
Resumo: Este trabalho apresenta a implementação de uma estrutura de controle em cascata, muito utilizada em sistemas que possuem dois laços de controle com diferentes constantes de tempo e acesso ao sinal intermediário. O sistema de controle proposto é implementado em um hardware de alto desempenho, o myRIO, que possui um Arranjo de Portas Programável em Campo (FPGA) customizável e um processador que trabalha com um sistema operacional de tempo real, garantindo confiabilidade e determinismo ao sistema. Na malha interna da estrutura em cascata, é aplicado um controlador proporcional-integral (PI) implementado em FPGA e, na malha externa, é aplicado um controlador preditivo generalizado (GPC) implementado para execução no sistema operacional de tempo real do myRIO. A estrutura de controle foi desenvolvida de maneira que possa ser aplicada em qualquer planta, contudo foi escolhida uma planta de laboratório de controle de velocidade e corrente de um motor de corrente contínua como estudo de caso. Os resultados experimentais validaram a implementação em ambas as camadas. O período de amostragem que foi alcançado na implementação do PI no FPGA foi inferior a 10 µs e o período de amostragem da implementação do GPC no sistema operacional de tempo real foi de 13 ms (valor do tempo máximo observado), com período médio de execução inferior a 5 ms.
Defesas

Defesa de Dissertação de Mestrado – Suelen Macedo Laurindo – 26/05/2017

25/05/2017 16:55
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluna Suelen Macedo Laurindo
Orientador

Coorientador

Coorientador

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

Prof. Ricardo Alexandre R. de Moraes, Dr. – PPGEAS/UFSC

Prof. Odilson Tadeu Valle, Dr. – IFSC
Data 26/05/2017 (sexta-feira) 09h00

Sala PPGEAS I (Piso Superior)
Banca Prof. Carlos Barros Montez, Dr. – Presidente  – DAS/UFSC;

Prof. Francisco Vasquez, Dr. – FEUP/Universidade do Porto;

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

Prof. Mário Dantas, Dr. – INE/UFSC.
Título Seleção Automática De Nodos Cooperantes Em Abordagens De Comunicação Cooperativa Em Redes De Sensores Sem Fio
Resumo: As Redes de Sensores Sem Fio (RSSF) estão sujeitas a problemas de confiabilidade de comunicação devido a interferências, atenuação de sinal, obstáculos etc. Nessas redes, a diversidade cooperativa é uma técnica muito utilizada para melhorar o desempenho das comunicações, na qual alguns nodos são escolhidos como cooperantes e são responsáveis por retransmitir mensagens de outros nodos. A escolha de quais nodos cumprirão o papel de nodos cooperantes é uma etapa decisiva na aplicação desta técnica. Alguns trabalhos na literatura fazem a escolha baseada apenas em um ou, no máximo, dois parâmetros, não sendo capazes de fazer uma escolha eficiente, reduzindo consequentemente a confiabilidade obtida em suas propostas. Nesta dissertação é proposta uma nova técnica de seleção de nodos cooperantes, chamada Smart, a qual considera vários critérios relevantes para o funcionamento da rede. O objetivo da técnica Smart é otimizar a seleção dos nodos cooperantes, selecionando o menor número de nodos cooperantes mas, assegurando que todos os nodos da rede possuam um vizinho que seja cooperante, garantindo que as mensagens de todos os nodos cheguem ao destino. Para avaliar a proposta foi utilizado o simulador OMNeT++/Castalia, comparando com outras abordagens analisadas na literatura. Os resultados mostram que a técnica Smart apresenta um desempenho superior ao das técnicas comparadas.
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