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Atividades de pesquisa 2009
Grupo de Robótica, Automação e Visão Computacional - GRAV
Laboratório de Automação, Visão e Sistemas Inteligentes - LAVSI
Departamento de Engenharia Elétrica – ENE/FTUniversidade de Brasília - UnB
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GRAV/ENE-UnB
Departamento de Engenharia Elétrica – UnB Controle e Automação, Telecom, Eletrônica, Potência e Redes
GRAV – Grupo de Robótica, Automação e Visão Computacional LAVSI – Laboratório de Automação, Visão e Sistemas Inteligentes LARA – Laboratório de Robótica e Automação LCVC – Laboratório de Controle e Visão por Computador
Corpo docente Prof. Dr. Adolfo Bauchspiess Prof. Dr. Geovany Araújo Borges Prof. Dr. João Yoshiyuki Ishihara Prof. Dr. Marco A. F. Egito Coelho
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Projetos - LAVSI
LEARn – laboratório de ensino para automação remota; Carcarah/Plena – inspeção de linhas de transmissão com VANTs; SAPIEn – FAP-DF; LabInov – FINEP - Ambientes Inteligentes wireless; CT-Energ – CNPQ/MCT; PROBRAL – projeto de cooperação universitária Brasil-Alemanha
(CAPES-DAAD); Universidade de Kaiserslautern
Sistemas Híbridos Networked Control Systems
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LEARnLaboratório de Ensino para Automação Remota
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LEARn
Resumo: Este artigo apresenta o Laboratório de Ensino de Automação Remoto (LEARn-UnB) que é utilizado como ferramenta de ensino de controle e automação para estudantesde Engenharia Elétrica e de Engenharia Mecatrônica da Universidade de Brasília. Aopção pela experimentação remota considerou a conveniência do compartilhamento deexperimentos com outras universidades, o compartilhamento de experimentos com amesma infra-estrutura de software e a necessidade de atender aproximadamente 60 alunosem cada semestre. Os experimentos atualmente oferecidos são: linearização experimentalem ponto de operação, projeto PID, compensador em avanço-atraso e espaço de estados.Estes experimentos são realizados em um processo de nível de líquidos que pode serconfigurado como planta não-linear de 1ª, 2ª ou 3ª ordem. Os projetos de controleoferecidos aos alunos são muito importantes para a fixação dos conceitos teóricos decontrole dinâmico, uma vez que ruídos, dinâmica não modelada e saturação, semprepresentes em sistemas reais, devem ser convenientemente interpretados pelos alunos. Esteaspecto “presencial” distingue o LEARn de diversos laboratórios virtuais disponíveis naInternet, onde apenas equações diferenciais “ideais” são simuladas. No LEARn-UnB umservidor Web controla o acesso, a execução e os resultados dos experimentos que tambémsão armazenados em um banco de dados, possibilitando uma posterior análise, verificaçãoe acompanhamento do uso e dos resultados pelos professores e monitores. Neste trabalhoalém da infra-estrutura do laboratório também são apresentados resultados e análise douso do laboratório pelos alunos de controle dinâmico da UnB, obtidos por meio dequestionários específicos.
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LEARn
3 tanques
4 tanques
Laboratório de Ensino para Automação Remota
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Carcarah/PlenaProjeto GRAV – LAVSI / LARA
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Carcarah/PlenaProjeto GRAV – LAVSI / LARA
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Carcarah/Plena
Inspeção tradicional em linhas de transmissão: Inspeção aérea utilizando um helicóptero Equipe em terra
Processo dispendioso e de alto custo
Projeto GRAV – LAVSI / LARA
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Expansion/ANEEL
Sistema computacional autônomo de inspeção visual em linhas de transmissão de energia elétrica
Detecção de falhas nas garras dos espaçadores das linhas
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Carcarah/Plena
Adaptação de veículos aéreos não-tripulados (VANTs) Projeto de pesquisa UnB – Plena Transmissoras
Desenvolvimento de um VANT para auxílio à inspeção de linhas
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Carcarah/Plena
Veículo aéreo não-tripulado (VANTs) baseado em helimodelo; Sistemas embarcados:
Sistema de controle e localização baseado em central inercial; Adaptação de distribuição linux em tempo real para rodar em compact flash; Câmeras móveis (Pan Tilt) auxiliares no pouso e decolagem.
Simulador para avaliações offline.
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Carcarah/Plena
Veículo aéreo não-tripulado (VANTs) baseado em helimodelo; Sistemas embarcados:
Sistema de controle e sistema de localização baseado em central inercial; Adaptação de distribuição linux em tempo real para rodar em compact flash; Câmeras móveis (Pan Tilt) auxiliares no pouso e decolagem.
Simulador para avaliações offline.
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UnB
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Expansion/ANEEL
Veic. aereo não tripulado, com controlador embarcado, central inercial embarcada, (imu militar, magnetrometo, sonar, altimetro, GPS);
Sist. De localização que através da central inercial permite que ele se estabilize sozinho em voo, ou seja, o operador em terra passa apenas as refêrencias de velocidade e comandos simples (cima, baixo, esq, direita);
Modo de operação rádio controlado e assistido. Computador rodando em tempo real (xenomai); I.E. adaptação de uma
distribuição linux em tempo real para rodar em uma compact flash (feita no laboratório)
Câmeras móveis (pan-tilt) controlado pelo controle remoto (Auxiliam na aterrisagem e decolagem);
Transmissão de dados via socket (imagem e log de voo).
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Carcarah/Plena
Modelo simplificado no LAVSI
Detecção de falhas nas garras dos espaçadores das linhas
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UnB
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Carcarah/Plena
Falha na garra Falha na garra
Falha na garra Sem falha
Classificador utilizando RNA 120 imagens: 60% treinamento; 20% validação e 20% teste.
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Carcarah/Plena
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Carcarah/Plena
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Automação predial inteligente
Projeto PROBAL – CAPES /DAAD “Networked Control with Distributed Processing for Building
Automation in an Ambient Intelligence Framework”
Ambient Intelligence “Rede de sensores e atuadores provendo diversos
serviços de forma invisível aos usuários
Exemplos de serviços: Conforto térmico; Economia de energia; Segurança; Assisted Living.
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Automação predial inteligente
Climatização Conforto e economia de energia
ZigBee Wireless Sensor Network Facilidade de retrofitting; Flexibilidade de implementação de sensores e atuadores; Fornecer diversos serviços aos usuários.
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Automação predial inteligente
Climatização Conforto e economia de energia
ZigBee Wireless Sensor Network Facilidade de retrofitting; Flexibilidade de implementação de sensores e atuadores; Fornecer diversos serviços aos usuários.
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Automação predial inteligente ZigBee
Desenvolvido por um consórcio de empresas (ZigBee Alliance) em conjunto com o IEEE, gerando o protocolo IEEE 802.15.4;
Projetado especialmente para ser utilizado em aplicações de sensoriamento, controle e acionamento de dispositivos;
Baixa taxa de transmissão; Baixo Alcance de Rede; Baixo Consumo; Baixo Custo; Freqüência de Operação: 2.4GHz (ISM) Protocolos Concorrentes: Wi-Fi, Bluetooth.
X-BeeEmpresa DigiAlcance: entre 30 e 100 m
ZigBitEmpresa MeshBeanAlcance: entre 100 e 300 mMicrocontrolador ATmega 1281VTransceiver RF AT86RF230
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Automação predial inteligente
Ar condicionado convencional Automação em ambientes isolados; Automação em ambientes com carga térmica compartilhada.
Ar condicionado híbrido Desenvolvimento e automação em ambientes isolados.
Serviços ao usuário Sistema de localização indoor
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Laboratório de Automação, Visão e Sistemas Intelingentes - Grupo de Robótica, Automação e Visão Computacional - ENE/FT/UnB
Ar Condicionado Convencional
Ar condicionado Split com capacidade 22.000 BTU/h Unidade interna (evaporadora) Unidade externa (condensadora) Sensor temperatura na unidade interna
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Automação predial inteligente
Ar condicionado convencional: Controle fuzzy em ambientes isolados:
Simulações:
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UnB
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Automação predial inteligente
Ar condicionado convencional: Controle fuzzy em ambientes isolados:
Resultados:
Con
trol
e O
n-O
ffC
ontr
ole
Fuzz
y
30% de Economia
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Automação predial inteligente
Ar condicionado convencional: Automação em ambientes com carga térmica compartilhada:
Ambientes de testes:
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Automação predial inteligente
Ar condicionado convencional: Automação em ambientes com carga térmica compartilhada:
Ambientes de testes:
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UnB
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Automação predial inteligente
Ar condicionado convencional: Controle on-off em ambientes com carga térmica compartilhada:
Objetivo: Verificar a influência do posicionamento dos sensores Rede implementada:
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Automação predial inteligente
Ar condicionado convencional: Controle on-off em ambientes com carga térmica compartilhada:
Objetivo: Verificar a influência do posicionamento dos sensores Rede implementada:
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Automação predial inteligente
Ar condicionado convencional: Controle on-off em ambientes com carga térmica compartilhada:
Objetivo: Verificar a influência do posicionamento dos sensores Rede implementada:
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Automação predial inteligente
Ar condicionado convencional: Controle on-off em ambientes com carga térmica compartilhada:
Diferenças no posicionamento dos sensores:
Sens
ores
de
Ret
orno
do
arSe
nsor
es
cent
rali
zado
s
21% de Economia
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Automação predial inteligente
Ar condicionado convencional: Controle fuzzy em ambientes com carga térmica compartilhada:
Rede implementada:
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Automação predial inteligente
Ar condicionado convencional: Controle fuzzy em ambientes com carga térmica compartilhada:
Resultados:
Con
trol
eFu
zzy 18% de
Economia
Con
trol
eO
n-of
f
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Automação predial inteligente
Ar condicionado híbrido: Ar condicionado convencional + evaporativo:
Ambientes de implementação:
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Automação predial inteligente
Ar condicionado híbrido: Ar condicionado convencional + evaporativo:
Módulos:
Módulo atuador (bomba, ventilador e compressor)
Módulo Interno(temperatura, umidade e Radiação térmica)
Módulo Interno(temperatura, umidade e Radiação térmica)
Módulo Externo(temperatura, umidade e Radiação solar)
Módulo Externo(temperatura, umidade e Radiação solar)
Módulo móvel (temperatura, umidade, velocidade do ar)
Módulo Coordenador/PC
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Automação predial inteligente
Ar condicionado híbrido: Ar condicionado convencional + evaporativo:
Software Supervisório:
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UnB
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Automação predial inteligente
Serviços Wireless Sensor Network: Sistema de localização indoor:
Motivação:
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Automação predial inteligente
Serviços Wireless Sensor Network: Sistema de localização indoor:
AoA – Angle of Arrival: Ângulo do alvo com relação a um referencial; Antenas com padrão de radiação anisotrópico conhecido.
ToA – Time of Arrival: Tempo de um sinal transmitido do alvo até uma base; Velocidade de propagação do sinal previamente conhecida; Usualmente, utilizado com sinais de ultrasom.
RSSI– Received Signal Strength Indication: Atenuação da potência do sinal transmitido; Um dos métodos mais suscetíveis a perturbações; Não costuma necessitar de dispositivos adicionais.
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UnB
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Automação predial inteligente
Serviços Wireless Sensor Network: Sistema de localização indoor:
Triangulação hiperbólica baseada em RSSI:
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UnB
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Automação predial inteligente
Serviços Wireless Sensor Network: Sistema de localização indoor:
Triangulação hiperbólica baseada em RSSI:
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Automação predial inteligente
Serviços Wireless Sensor Network: Sistema de localização indoor:
Triangulação hiperbólica baseada em RSSI:
![Page 43: Atividades de pesquisa 2009 Grupo de Robótica, Automação e Visão Computacional - GRAV Laboratório de Automação, Visão e Sistemas Inteligentes - LAVSI Departamento.](https://reader031.fdocumentos.tips/reader031/viewer/2022012918/552fc174497959413d8ef099/html5/thumbnails/43.jpg)
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Automação predial inteligente
Serviços Wireless Sensor Network: Sistema de localização indoor:
Mapeamento utilizando RNA e leituras RSSI: Treinamento: Feedforward-Backpropagation Conjunto de dados: 80% Treinamento e 20%
ValidaçãoNível do Sinal - mód. 1
Nível do Sinal - mód. 2
Nível do Sinal - mód. N
Posição do módulo no eixo X
Nível do Sinal - mód. 1
Nível do Sinal - mód. 2
Nível do Sinal - mód. N
1ª Rede Neural
Posição do módulo no eixo Y
...
...
2ª Rede Neural
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Automação predial inteligente
Serviços Wireless Sensor Network: Sistema de localização indoor:
Estágio Offline:
Triangulação Hiperbólica: Cálculo da constante K.
Mapeamento do ambiente: 110 Posições distintas; Várias leituras RSSI
em cada posição.
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Automação predial inteligente
Serviços Wireless Sensor Network: Sistema de localização indoor:
Resultados:
0,0
1,0
2,0
3,0
4,0
5,0
6,0
7,0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
Dis
crepânci
a (
m)
Pontos de Medição
Mapeamento de Ambiente com RNAs
0,0
1,0
2,0
3,0
4,0
5,0
6,0
7,0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
Dis
cre
pâ
nci
a (m
)
Pontos de Medição
Triangulação Hiperbólica
Pontos de Menor Erro Centro da Área de Provável Localização
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Sistemas de Controle em Rede
AtuadorAtuador Planta FísicaPlanta Física SensoresSensores
ControladorControlador
hup(t) yp(t)
uc(t)yc(t)
Sistemas de controle discretos com transmissão perfeita:
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Sistemas de Controle em Rede
AtuadorAtuador Planta FísicaPlanta Física SensoresSensores
ControladorControlador
hup(t) yp(t)
uc(t)yc(t)
Rede de Comunicação Atrasos Perda de pacote
Rede de Comunicação Atrasos Perda de pacote
Sistemas de controle em rede:
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Sistema de Controle em Rede
Sistemas de Controle em Rede: Aplicações:
Controle através de rede de sensores; Cirurgias remotas; haptics collaboration over the Internet Controle de veículos aéreos não-tripulados; Sistema de rodovias automatizadas.
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Sistemas de Controle em Rede
AtuadorAtuador Planta FísicaPlanta Física SensoresSensores
ControladorControlador
hup(t) yp(t)
uc(t)yc(t)
Rede deComunicação
Rede deComunicação
Ex.: Tempo de processamento dos dados do sensores muito grande Controle e estimação da posição de robôs com imagem
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Sistemas de Controle em Rede
AtuadorAtuador Planta FísicaPlanta Física SensoresSensores
ControladorControlador
hup(t) yp(t)
uc(t)yc(t)
Rede deComunicação
Rede deComunicação
![Page 51: Atividades de pesquisa 2009 Grupo de Robótica, Automação e Visão Computacional - GRAV Laboratório de Automação, Visão e Sistemas Inteligentes - LAVSI Departamento.](https://reader031.fdocumentos.tips/reader031/viewer/2022012918/552fc174497959413d8ef099/html5/thumbnails/51.jpg)
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Sistemas de Controle em Rede
Sistemas de Controle em Rede: Atrasos induzidos pela rede:
Constantes ou variáveis; Diminuem a performance de controladores que desconsideram o atraso; Podem levar o sistema a instabilidade.
Perda de pacotes: Ao contrário da teoria de comunicação, não deve haver retransmissão de dados; Podem levar o sistema a instabilidade;
![Page 52: Atividades de pesquisa 2009 Grupo de Robótica, Automação e Visão Computacional - GRAV Laboratório de Automação, Visão e Sistemas Inteligentes - LAVSI Departamento.](https://reader031.fdocumentos.tips/reader031/viewer/2022012918/552fc174497959413d8ef099/html5/thumbnails/52.jpg)
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Sistema de Controle em Rede
Sistemas de Controle em Rede: Modelamento (figura do atraso) e informação sobre h, tau etc..:
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Sistema de Controle em Rede
Sistemas de Controle em Rede: Modelamento (equações)
![Page 54: Atividades de pesquisa 2009 Grupo de Robótica, Automação e Visão Computacional - GRAV Laboratório de Automação, Visão e Sistemas Inteligentes - LAVSI Departamento.](https://reader031.fdocumentos.tips/reader031/viewer/2022012918/552fc174497959413d8ef099/html5/thumbnails/54.jpg)
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Sistema de Controle em Rede
Sistemas de Controle em Rede: Análise de estabilidade (copiar equações (2-slides))
![Page 55: Atividades de pesquisa 2009 Grupo de Robótica, Automação e Visão Computacional - GRAV Laboratório de Automação, Visão e Sistemas Inteligentes - LAVSI Departamento.](https://reader031.fdocumentos.tips/reader031/viewer/2022012918/552fc174497959413d8ef099/html5/thumbnails/55.jpg)
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Sistema de Controle em Rede
Sistemas de Controle em Rede: Análise de estabilidade (Resultados comparativos)
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Sistema de Controle em Rede
Sistemas de Controle em Rede: Análise de estabilização (resultados)
![Page 57: Atividades de pesquisa 2009 Grupo de Robótica, Automação e Visão Computacional - GRAV Laboratório de Automação, Visão e Sistemas Inteligentes - LAVSI Departamento.](https://reader031.fdocumentos.tips/reader031/viewer/2022012918/552fc174497959413d8ef099/html5/thumbnails/57.jpg)
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Sistema de Controle em Rede
Sistemas de Controle em Rede: Protótipo
![Page 58: Atividades de pesquisa 2009 Grupo de Robótica, Automação e Visão Computacional - GRAV Laboratório de Automação, Visão e Sistemas Inteligentes - LAVSI Departamento.](https://reader031.fdocumentos.tips/reader031/viewer/2022012918/552fc174497959413d8ef099/html5/thumbnails/58.jpg)
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Perguntas?
OBRIGADO A TODOS
PELA ATENÇÃO!!!
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