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.
Defesas

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.
Defesas

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.
Defesas

Defesa de Dissertação de Mestrado – Christiano Freire Barbosa – 16/05/2018

16/05/2018 17:19
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluno(a) Christiano Freire Barbosa
Orientador Prof. Rômulo Silva de Oliveira, Dr. – DAS/UFSC
Data 16/05/2018 (quarta-feira) – 09h00

Sala PPGEAS II (piso inferior)
Banca Prof. Rômulo Silva de Oliveira, Dr. – Presidente  – DAS/UFSC;

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

Prof. Cristian Koliver, Dr. – INE/UFSC;

Prof. Marcelo Ricardo Stemmer, Dr. – DAS/UFSC.
Título Método para Medição de Tempos em Operações UPC UA no Acesso a Dados de Tempo Real de um Sistema de Automação
Resumo: A modernização de um sistema de automação industrial pela utilização
do padrão OPC UA na comunicação entre os seus dispositivos, requer
atenção no que diz respeito aos impactos deste padrão no desempenho de
operações de acesso a dados de tempo real desse sistema. A tecnologia
OPC UA introduz uma infraestrutura de software complexa às aplicações
industriais, que pode impactar no desempenho geral da comunicação
entre seus dispositivos. Medir os tempos envolvidos nessas operações é o
caminho para avaliar a aplicabilidade da tecnologia OPC UA em sistemas
com restrições temporais flexíveis. O objetivo deste trabalho é
desenvolver um método que permita a medição de tempos envolvidos nas
operações OPC UA, no acesso a dados de tempo de real de uma variável
de processo em um sistema de automação industrial, e aplicar o método
desenvolvido em uma configuração de teste.
Defesas

Defesa de Dissertação de Mestrado – Marcelo Sousa Menegol – 13/04/2018

13/04/2018 17:18
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluno(a) Marcelo Sousa Menegol
Orientador

Coorientador

 Prof. Jomi Fred Hübner, Dr. – DAS/UFSC

Prof. Leandro Buss Becker, Dr. – DAS/UFSC
Data 13/04/2018 (sexta-feira) – 09h30

Sala PPGEAS II (piso inferior)
Banca Prof. Jomi Fred Hübner, Dr. – Presidente  – DAS/UFSC;

Prof. Guilherme Vianna Raffo, Dr. – UFMG;

Prof. Felippe Meneguzzi, Dr. – PUCRS;

Prof. Ubirajara Franco Moreno, Dr. – DAS/UFSC;
Título Multi-Agent Coordination Applied to UAVS
Abstract: Efforts have already been made to embed agents and agent- oriented technology into robots and other systems. For this purpose, many architectures and frameworks have been developed to allow soft- ware agents to interact properly with hardware components of theses systems. However, few proposals have evaluated a system where multiple agents are involved and require coordination. This dissertation com- pares the multi-agent systems approach, with a multi-agent-oriented programming language, against a more standard approach, with imperative programming, in the development of embedded systems that re- quire coordination. The experiments were performed using unmanned aerial vehicles (UAV) with embedded BDI agents. An agent-hardware integration middle-ware was developed to interface the software agents with the UAV’s hardware. This middle-ware was tested on a real UAV. Two experiments designed to test the coordination were performed: one simples, to test the basic functionalities of the strategy, and another more complex, simulating a cooperative search and rescue mission. These two experiments were implemented and evaluated with hardware-in-the-loop.
Defesas

Defesa de Exame de Qualificação – Seyed Jamalaldin Haddadi – 13/04/2018

13/04/2018 17:17
Defesa de Exame de Qualificação
Aluno Seyed Jamalaldin Haddadi
Orientador Prof. Eugênio de Bona Castelan Neto, Dr. – DAS/UFSC
Data

Local

 13/04/2018  13h30  (sexta-feira)

Sala PPGEAS II (piso superior)
  Prof. Leandro Buss Becker, Dr. – DAS/UFSC (presidente)

Prof. Guilherme Vianna Raffo,  Dr. – UFMG

Prof. Henrique Simas, Dr. – EMC/UFSC

Prof. Fábio Luis Baldissera, Dr. – DAS/UFSC (suplente)
Título

 

 Pose Estimation and Indoor Navigation of Quad Rotors using ORB-SLAM
Abstract: This study addresses the problem of pose estimation with accuracy for Low-Cost Quadrotor using visual odometry and sensor data fusion and also its use for making autonomous indoor navigation in a known GPS-denied environment. For pose estimation, two kinds of modules are employed: i) a Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) system with Oriented Fast and rotated BRIEF (ORB) features, also known as ORB_SLAM; and ii) an Extended Kalamn Filter (EKF) that is applied for combining the obtained pose from ORB_SLAM and Inertial Measurement Unit (IMU). Since the SLAM process is done by the frontal monocular camera of Quadrotor, developing scale estimation in order to calculate the scale of map with minimum error is necessary. In the present stage of this work, a proportional Integral Derivative (PID) controller law is utilized to conduct the maneuver of robot. Also to perform the practical experiments, measured data are sent via Wi-Fi to a ground station in order to perform the data processing. To show the performance of the proposed algorithm, two experiments are carried out using an AR-Drone 2.0 quadrotor. The first one is position holding that shows the robustness of estimated position of system in hovering situation after take-off and the second one is an indoor trajectory tracking that illustrates the difference between real position and estimated position.  The goal of this study is to show the validity of the present work and also showing some of its drawbacks and challenges to overcome.
Defesas

Defesa de Dissertação de Mestrado – Leonardo Gobbi Lopez – 28/03/2018

28/03/2018 17:17
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluno(a) Leonardo Gobbi Lopez
Orientador Prof. Julio Elias Normey-Rico, Dr. – DAS/UFSC
Data 28/03/2018 (quarta-feira) – 13h30

Sala PPGEAS II (piso inferior)
Banca Prof. Julio Elias Normey-Rico, Dr. – Presidente  – DAS/UFSC;

Prof. Marcelo Lobo, Dr. – EEL/UFSC;

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

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

Prof. Alexandre Trofino Neto, Dr. – DAS/UFSC (suplente).
Título Practical Nonlinear Model Predictive Control of a 5 MW Wind Turbine
Abstract: The device that harvests energy from the wind is called wind turbine. It is a growing market for renewable energy being the one that must grew in recent years. In search of better efficiency control algorithms have been sought to obtain higher energy conversion to electric and less fatigue to the wind turbine’s tower. Model Predictive Controllers (MPC) have shown benefits when implemented in a wind turbine, therefore a novel predictive technique called Practical Nonlinear Predictive Controller (PNMPC) is used in this work to be a middle ground from linear and nonlinear predictive controllers. The turbine controlled in this work is the NREL 5 MW onshore wind turbine using the FAST simulator with MATLAB / Simulinktextregistered. The PNMPC algorithm uses similar ideas as Generalized Predictive Controller (GPC) and Dynamic Matrix Controller (DMC), but uses an internal model linearization at each sampling time around the present operational point. To apply the PNMPC in the wind turbine a mathematical model, wind estimator and a Luenberger observer were implemented and showed good results. All peculiarities of the wind turbine are addressed as well as the controller details. The PNMPC’s performance is compared to a baseline controller and other PNMPC’s variations. The baseline controller outperformed the PNMPC for low wind speeds, but it was inferior in high wind speeds scenarios. In high winds the PNMPC kept a tighter electric power capture with less fatigue loads to the tower.
Defesas

Defesa de Dissertação de Mestrado – Thaise Poerschke Damo – 28/03/2018

28/03/2018 17:16
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluna Thaise Poerschke Damo
Orientador Prof. Leandro Buss Becker, Dr. – DAS/UFSC
Data 28/03/2018 (quarta-feira) – 08h00

Sala PPGEAS I (piso superior)
Banca Prof. Leandro Buss Becker, Dr. – Presidente  – DAS/UFSC;

Prof. Fábio Paulo Basso, Dr. – UNIPAMPA;

Prof. Jean-Marie Alexandre Farines, Dr. – DAS/UFSC;

Prof. Ricardo José Rabelo, Dr. – DAS/UFSC.
Título Engenharia baseada em Modelos para Aplicações de Simulação, Controle e Operação de Plantas na Indústria Petroquímica
Resumo: Este trabalho apresenta uma proposta de infraestrutura MDE (Model-Driven Engineering) para desenvolvimento de aplicações de operação, controle e simulação na indústria petroquímica, mais especificamente no domínio da definição de classes de equipamentos de plantas industriais. A infraestrutura é composta por três metamodelos em dois níveis de abstração (independente e dependentes da plataforma alvo na qual será implementada a aplicação) e os mapeamentos necessários para transformar automaticamente o sistema modelado no mais alto nível de abstração para um modelo específico de plataforma e a seguir gerar de maneira automática o código-fonte da aplicação para ser utilizado na implementação na plataforma definida. São suportadas duas plataformas de software: o MPA, para aplicações de operação, automação e controle de processos industriais; e o EMSO, para simulação de processos petroquímicos. Uma revisão das tecnologias utilizadas e dos trabalhos deste domínio encontrados na literatura foi feita. Um estudo de caso envolvendo a modelagem de um sistema de compressão de uma plataforma de produção de petróleo é apresentado. Tal estudo serve para ilustrar o uso das soluções propostas, bem como para permitir uma para análise sistemática da proposta em termos das características desejadas para uma infraestrutura MDE.
Defesas

Defesa de Dissertação de Mestrado – Tiago Pinheiro dos Santos – 26/03/2018

26/03/2018 17:16
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluno Tiago Pinheiro dos Santos
Orientador

Coorientador

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

Prof. Jorge Henrique Busatto Casagrande, Dr. – IFSC
Data 26/03/2018 (segunda-feira) – 09h00

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

Prof. Maurício Edgar Stivanello, Dr. – IFSC;

Prof. Mário Lúcio Roloff, Dr. – IFC;

Prof. Tiago Loureiro Figaro da Costa Pinto, Dr. – EMC/UFSC.
Título Rastreamento de Múltiplos Objetos em Cenas de Videovigilângia com uso de Filtro de Kalman e Descritores Locais
Resumo: Os sistemas de videomonitoramento têm exercido um papel importante na redução da criminalidade, o que torna esses sistemas atrativos para o mercado. O aumento da demanda por sistemas de CFTV (circuitos fechados de televisão) e a necessidade de melhorar a qualidade do trabalho na vigilância têm impulsionado pesquisadores da área de visão computacional a desenvolver sistemas de videovigilância inteligentes que são capazes de alertar os vigias sobre possíveis ações antissociais no ambiente monitorado. Uma etapa essencial para se criar um sistema desses é o rastreamento de objetos, que é um assunto estudado a mais de 60 anos e ainda motiva pesquisadores a desenvolver métodos e heurísticas criativas para acercar o problema de rastreamento em aplicações específicas. Este trabalho propõe dois rastreadores de múltiplos alvos voltados para aplicações de videovigilância que utilizam técnicas populares no estado da arte, como a extração de plano de fundo (usando ViBe), filtro de Kalman e descritores locais (FREAK), que são úteis para distinguir um alvo de outro e inferir posições dos mesmos. Esta dissertação aborda os principais tópicos de um rastreador e algumas das soluções encontradas na literatura para este tipo de problema. Os rastreadores apresentaram resultados satisfatórios e competitivos para com alguns algoritmos do estado da arte em sequencias de vídeo específicas.
Defesas

Defesa de Dissertação de Mestrado – Renan Goulart Heinzen – 22/03/2018

22/03/2018 17:15
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluno Renan Goulart Heinzen
Orientador Prof. Alexandre Trofino Neto, Dr. – DAS/UFSC
Data 22/03/2018 (quinta-feira) – 14h00

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

Prof. Roger Walz, Dr. – DCM/UFSC;

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

Prof. Marcelo Ricardo Stemmer, Dr. – DAS/UFSC.
Título Classificação de Estados de Estresse Mental através da Variabilidade Cardíaca
Resumo: Considerado pela OMS como uma epidemia, o estresse mental é definido como uma resposta natural do corpo a estímulos externos, sendo benéfico até certos níveis. No entanto, períodos prolongados altos níveis de stress podem causar complicações, como um aumento no risco de infarto, impotência ou até mesmo depressão. Por ter um aumento constante de casos desse estresse em tempo real é valiosíssima, podendo ser utilizada pelo usuário como um alarme de estresse elevado por um período considerado prejudicial. Dentro desse contexto, este trabalho apresenta uma metodologia para a identificação de níveis de estresse através da variabilidade cardíaca (HRV), justificado pela interação entre sistema nervoso autônomo (SNA) e atividade elétrica cardíaca. Através de análises temporais, frequenciais e não-lineares, essa metodologia proposta considera a dinâmica dos parâmetros extraídos para construir uma matriz de parâmetros evoluindo temporalmente e a seguir fornecer essa informação a um classificador. Neste trabalho foram utilizadas duas abordagens de classificadores, o clássico SVM (Suport Vector Machine) e métricas de Riemann aplicadas a matrizes de covariância construídas a partir da dinâmica das análises. Testes foram realizados em cima de uma base de dados aberta, da qual foram selecionados 54 eventos em 9 sujeitos, classificados entre níveis baixo, médio e alto de estresse. O resultado final dessa metodologia é comparado com a abordagem clássica, que não leva em consideração a dinâmica dos parâmetros, através da acurácia, métrica utilizada por trabalhos com o mesmo fim. As melhores configurações obtiveram acurácias de 86% e 82% através de métricas de Riemann e SVM, respectivamente, comparado com a abordagem clássica que obteve uma acurácia de 75% para o mesmo conjunto de dados. Esses resultados demonstram que a dinâmica das análises de variabilidade pode ser utilizada como mais informação para a tomada de decisão dos classificadores ao identificar níveis de estresse mental a partir de sinais de HRV.
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