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.
Defesas

Defesa de Dissertação de Mestrado – Juan Gabriel Guerrero Grijalva – 24/05/2017

24/05/2017 16:54
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluno Juan Gabriel Guerrero Grijalva
Orientador

Coorientador

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

Prof. Michael Klug, Dr. – IFSC/Joinville
Data 24/05/2017 (quarta-feira) 09h00

Sala PPGEAS II (Piso Inferior)
Banca Prof. Eugênio de Bona Castelan Neto, Dr. – Presidente  – DAS/UFSC;

Prof. Henrique Simas, Dr. – EMC/UFSC;

Prof. Daniel Ferreira Coutinho, Dr. – UDESC;

Prof. Edson Roberto De Pieri, Dr. – DAS/UFSC;
Título Control of Quadrotor using TS Fuzzy Techniques
Abstract: Takagi Sugeno (TS) fuzzy techniques have been plenty used successfully in the last decades to control nonlinear mechatronic systems. Therefore, many approaches, in continuous and discrete time, are presented in this work applied in a quadrotor system. Linear matrix inequalities (LMIs) theorems  based in Lyapunov functions are used to stabilize the system. Parallel distributed compensation (PDC) is the standard control structure employed through all this work. The fuzzy modeling is based in local nonlinear rules which represent accurately the system. Aiming an efficient processing, it is showed a modeling with a small number of rules without loosing information about the dynamic of the system.

There have been developed many researches in continuous time algorithms for quadrotors. Thus, in this document is considered the hybrid behavior, continuous and discrete-time, of the closed loops system to develop an algorithm which actually could be used in a practical implementation. The sensors are limited by the sampling time (Ts) which is greater than the bandwidth of the processor; then an incorrect selection of the Ts could led in an unnecessary processing or instability. The system could demand constraints in the control input due to the features of the actuators as well as in the output states pitch, roll, yaw and altitude of the quadrotor system. Many ways to deal with these constraints and limitations are showed for controllers based in TS fuzzy model, in which its feedback is computed online or offline.

TS fuzzy techniques with PDC are flexible to be used with other control techniques such as model predictive control and poles allocation approaches. Thus, a comparison of these techniques is presented too. Finally, a generic algorithm that could be embedded in any open source processor is presented with numerical simulations.
Defesas

Defesa de Dissertação de Mestrado – Rafael Mendes Duarte – 22/05/2017

22/05/2017 16:54
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluno Rafael Mendes Duarte
Orientador Prof. Alexandre Trofino Neto, Dr. – DAS/UFSC
Data 22/05/2017 (segunda-feira) 15h30

Sala PPGEAS I (Piso Superior)
Banca Prof. Alexandre Trofino Neto, Dr. – Presidente  – DAS/UFSC;

Prof. Jefferson Luiz Brum Marques, Dr. – EEL/UFSC;

Prof. Odival Cezar Gasparotto, Dr. – CCB/DCF/UFSC;

Prof. Hector Bessa Silveira, Dr. – DAS/UFSC.
Título Low Cost Brain Computer Interface System for AR. Drone Control
Abstract: This work presents the design, implementation, and testing of a Brain-Computer Interface (BCI) system based on μ-waves to control the navigation of a drone. BCI systems perform the translation of brain signals into commands to communicate with external applications.  The μ rhythm is a type of brain signal response to motor activity which can be easily measured by electroencephalography (EEG). For this reason, μ-waves based BCI systems have been extensively explored in the literature as a way of enabling patients with compromised neuromotor functions to interact with the outside world. To implement the signal processing and application interface routines, a software platform was built based on well-established filter and classification techniques, such as the Common Spatial Patterns (CSP) and the Linear Discriminant Analysis (LDA). For interfacing with the drone, an algorithm for translating the classifier outputs into drone commands was proposed. In addition, the acquisition of brain waves was performed by a low-cost and open-hardware EEG amplifier called OpenBCI. The validation of the designed system was performed using public and an acquired motor imagery EEG datasets, which were supplied to the platform to simulate the real-time performance of the system. The tests, conducted in a drone simulator, demonstrated the correct operation of the proposed methodology and the designed system.
Defesas

Defesa de Exame de Qualificação – Leonardo Salsano de Assis – 19/05/2017

19/05/2017 16:53
Defesa de Exame de Qualificação
Aluno Leonardo Salsano de Assis
Orientado Prof. Eduardo Camponogara, Dr. – DAS/UFSC
Data

Local

 19/05/2017  14h30   (sexta-feira)

Sala PPGEAS I (piso superior)
  Prof. Jomi Fred Hübner, Dr. – DAS/UFSC (presidente)

Prof. Guilherme Ernani Vieira,  Dr. – EPS/UFSC

Prof. Roger Rocha, Dr. – Petrobras

Prof. Werner Kraus Junior, Dr. – DAS/UFSC (suplente)
Título

 

 Operational Management of Crude Oil Supply: Models and Algoritms
Abstract: An important problem faced by oil companies is the supply of crude oil from platforms to refineries, namely the crude oil supply planning problem. This problem is usually found in vertically integrated oil companies, which control production, transportation, storage and refining.

In offshore platforms, crude oil is produced and then transferred to onshore crude oil terminals by sub-sea pipelines or shuttle tankers. After being delivered at the terminals, the crudes are sent to refineries and will be processed in crude distillation units (CDUs) to produce oil products, which will be delivered to chemical, pharmaceutical and energy industries, and end consumers. Since oil pipelines are not available in deep-water offshore oilfields, the oil company relies on platforms, to produce and store crude oil. For the large number of platforms, a fleet of shuttle tankers is needed due to high volume of oil that must be transferred from the platforms to crude oil terminals. After arriving to the terminals, shuttle tankers upload crude oil through a pipeline into storage tanks. Then, crude oil can be pumped to the refinery. At the refinery, the crude oil arriving from the pipeline is stored in charging tanks and subsequently sent to the CDUs. The mixture or blend of different types of crudes is tracked by bilinear terms in blending equations, which are non-convex non-linear functions.

Among the decisions in each decision level of the crude oil supply planning problem, the strategic level is responsible for defining the demands (total volume and type of crude oil) of the refinery for the long-term, as well as crude oil import/export decisions. The tactical level includes more detailed constraints and is concerned with the medium-term resource allocation. This level decides which platforms will feed each crude oil terminal; which terminal will supply each refinery; and the vessel fleet composition. Also, decisions involving material flow such as the shipments of crude oil between platforms and the crude oil terminal, as well as between the crude oil terminal and the refinery are carried out for each period of the planning horizon. The operational level is fed with upper level decisions, which are concerned with routing and scheduling of operations.

This work intends to provide a systematic scheme composed of models and algorithms for the operational management of crude oil supply. This problem can be classified as a combined short-sea maritime inventory routing and crude oil scheduling problem. It integrates entities from the upstream (i.e., production platforms, oil vessels and the crude oil terminal) and midstream (i.e., refinery) segments, as well as tactical (i.e., inventory management and inventory allocation) and operational (i.e., scheduling) decisions, resulting into a non-convex mixed-integer non-linear programming problem (non-convex MINLP).
Defesas
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