ABSTRACT. This paper deals with the extremum seeking control for distributed diffusion partial differential equations (PDEs). To achieve the control objective, we design a compensator for the distributed diffusion PDE via a backstepping-based method, which ensures the exponential stability of the averaged system via Lyapunov-based analysis. Then, by employing the averaging theory for infinite-dimensional systems, we prove that the trajectory converges to a small neighborhood surrounding the optimal point.

ABSTRACT. This paper presents a novel approach to incorporate economic optimization into industrial control by integrating Zone Dynamic Matrix Control (DMC) with Extremum Seeking (ES) techniques. Zone DMC is employed to manage multivariable constrained processes, particularly for scenarios where maintaining variables within specified ranges is prioritized over precise setpoint tracking. In contrast, ES is utilized to optimize economic objectives without relying on an explicit process model, making it particularly valuable in complex or uncertain systems. The proposed integration leverages the strengths of both controllers, allowing ES to actuate only when all controlled variables are within predefined zones and ensuring seamless transitions between control modes. The effectiveness of the approach is demonstrated through numerical simulations, which illustrate improvements in economic performance even in the presence of measurement noise. Additionally, avenues for further research, including the development of stopping criteria for the ES controller and its integration with a Real-Time Optimization (RTO) layer, are discussed. Overall, this study showcases the potential of combining advanced control strategies to achieve superior economic outcomes in industrial processes.

ABSTRACT. Este artigo apresenta o projeto e a análise de um controlador por busca extremal seguro para mapas estáticos com entrada definida por uma equação diferencial parcial (EDP) do tipo difusão, em um domínio espacial variante no tempo cuja posição limite é governada por uma equação diferencial ordinária (EDO) -- conhecido como modelo de Stefan. Para tanto, projetamos um compensador para a EDP com fronteira móvel e um sinal de excitação, resultante da solução do problema de geração de uma senóide na extremidade distal de uma equação de difusão acionada por fronteira, mantendo positiva uma medida de funções de barreira de controle (FBCs). Neste contexto, é possível garantir que, para todas as trajetórias com condições iniciais seguras, os estados permaneçam no conjunto seguro e atinjam o extremo. Este é o primeiro esforço para estender a busca extremal da EDP do calor para a EDP de Stefan com FBCs. Os resultados da simulação são apresentados para ilustrar a eficácia do projeto proposto.

ABSTRACT. Este artigo propõe o projeto e análise de um controlador extremal (ESC) distribuído com perturbações estocásticas para conduzir um sistema multiagente a uma fonte desconhecida no espaço bidimensional (2D). Cada agente não possui conhecimento sobre sua própria posição e distribuição do sinal da fonte. Para resolver este problema, foram projetados controladores extremais distribuídos para o sistema multiagente, no qual cada agente carrega um único sensor para medir informações parciais da intensidade do sinal na posição atual e cooperar com seus vizinhos. Prova-se a convergência exponencial local do sistema multiagente a uma pequena vizinhança da origem pela teoria da média estocástica. Além disso, o controle extremal distribuído é aplicado em uniciclos não holonômicos, introduzindo uma transformação de coordenadas apropriada. Finalmente, um exemplo numérico é apresentado para ilustrar a eficácia do controle extremal distribuído estocástico proposto baseado em preditor para compensação de atrasos.

ABSTRACT. Os algoritmos de busca extremal clássicos mantêm ativa a busca permanente pela presença de um sinal de perturbação periódico e limitado. Contudo, esta estrutura gera um pequeno viés periódico da saída do mapa a ser otimizado. Neste artigo propomos uma estrutura de algoritmo perturbada por um sinal de excitação adaptativo com amplitude monotonicamente decrescente por meio da q-trigonometria de Borges. Essa estrutura resolve de maneira simples as divergências do ganho de adaptação crescente em outras abordagens da literatura existente, enquanto gera resultados equivalente em relação ao viés de convergência do sinal de saída do mapa a ser otimizado sem adoção de hyperbolic chirps. Além disso, a metodologia proposta tem como casos particulares o controle extremal generalizado (ESq), controle extremal clássico e controle extremal não enviesado.

ABSTRACT. This paper presents an optimal adaptive method for slip ratio optimization in electric vehicles using extremum seeking. The extremum seeking algorithm tracks the optimal slip ratio value that maximizes the tire longitudinal force, which is observed using algebraic estimation. Firstly, a wheel slip control based on a gain-scheduled proportional-integral-derivative controller is proposed. A linearized slip ratio model is developed and utilized to allocate the desired control dynamics, defining the control gains as functions of vehicle speed. Secondly, an algebraic estimator is employed to estimate the longitudinal force applied to the tire, utilizing a gray-box model of the wheel dynamics. Finally, the extremum seeking optimization method is applied to maximize the longitudinal force, a gain dependent on the vehicle speed is proposed to account for disturbances caused by road roughness and imperfections. The results of this application are validated using the CarSim automotive simulator, along with MATLAB/Simulink. The effectiveness of the implemented method is demonstrated for the study case.

ABSTRACT. Os derramamentos de derivados de petróleo provocam problemas de degradação ambiental, socioeconômicos e danos à saúde humana. Em decorrência das dificuldades relacionadas ao monitoramento desses eventos em grande áreas, a utilização de veículos aquáticos de superfície não tripulados (USV) tornou-se imprescindível para essa tarefa. O emprego desses dispositivos necessita de instrumentalização com sensores de qualidade de água e do desenvolvimento de capacidades avançadas de orientação, navegação e controle (GNC). As perturbações relacionadas à manobrabilidade do USV, como ondas, ventos e correntes oceânicas, exigem que sejam consideradas, no projeto do sistema de controle, técnicas que rejeitam as incertezas e variações paramétricas na planta. Neste trabalho é proposto uma abordagem utilizando Programação Dinâmica Adaptativa (PDA) e aprendizado por reforço para o projeto online de um sistema de controle ótimo aplicado para manobrabilidade de um USV completamente atuado. O sistema de controle proposto é baseado em um Discrete Linear Quadratic Tracking com ação integral (DLQT-I), que a solução do controle ótimo é calculada de forma online via Programação Dinâmica Heurística Dependente de Ação (ADHDP) a partir de dados de entrada e saída do sistema.

ABSTRACT. Neste trabalho é proposta uma estratégia para a síntese de mecanismos geradores de evento visando a minimização de transmissões de sinais via rede de dados. A aplicação considera sistemas discretos no tempo, com atuadores saturantes e parametros lineares variantes no tempo (LPV). O sistema saturante LPV é controlado por realimentação de estado com ganho dependente de parâmetros e comunicação via rede. Um critério de erro entre os parâmetros do controlador e do sistema é usado para novas transmissões. O diferencial da abordagem está na otimização direta do critério de transmissão, que em métodos (convexos) tradicionais é feito de maneira indireta. Para isso, são apresentados algoritmos com etapas de certificação convexa, capazes de produzir melhores geradores de eventos. Na etapa não-linear utiliza-se o método de otimização diferencial evolutivo. Experimentos computacionais foram realizados para avaliar o desempenho da abordagem proposta utilizando um sistema LPV sujeito a saturação de entrada, ilustrando a eficácia da proposta.

ABSTRACT. Este artigo apresenta novas condições para sincronização prática local de sistemas Lur'e de tempo discreto sujeitos a perturbações persistentes usando controle saturado baseado em eventos. Seguindo uma abordagem de co-design, derivamos condições suficientes na forma de desigualdades matriciais lineares para garantir estabilização prática local em relação a um conjunto de estados iniciais e de perturbações admissíveis. Então, lançamos essas condições em um problema de otimização convexa para calcular de forma otimizada o controlador e o gerador de eventos visando reduzir o número de disparos em relação a uma implementação time-triggered. Um exemplo numérico ilustra a metodologia proposta.

ABSTRACT. Microrredes (MRs) elétricas de Corrente Contínua (CC) se apresentam como solução inovadora para a gestão energética, com geração distribuída e armazenamento local. No entanto, desafios no controle e integração dos recursos energéticos exigem novas tecnologias. Este artigo propõe uma condição suficiente para o projeto de estratégias de controle baseadas em eventos, utilizando a abordagem por co-design para conversores CC-CC Buck e Boost conectados a Cargas de Potências Constantes (CPLs). A metodologia visa reduzir o número de eventos gerados, garantindo a estabilidade e o desempenho dos conversores, otimizando a eficiência e a confiabilidade das MRs de CC.

ABSTRACT. Neste trabalho é proposto um método convexo para a síntese de um gerador de eventos para sistemas lineares discretos no tempo, afins por partes e representados na forma implícita e controlados via rede. Admite-se a existência de um controlador por realimentação de estados afim por partes, com ganhos conhecidos, de forma que a estabilidade regional, uniforme e exponencial da origem seja garantida. No procedimento proposto, objetiva-se reduzir o número de transmissões aumentando a disponibilidade da rede para outros processos. Um exemplo numérico ilustra a aplicação da metodologia, apresentando o gerador de eventos projetado e a estimativa de região de atração da origem.

ABSTRACT. Neste artigo, propomos uma metodologia para a análise e projeto de controladores para sistemas de dimensão infinita, utilizando modelos aproximados de dimensão finita obtidos através do método de kernel baseado em dados. Os resultados são desenvolvidos sob a premissa de que os sistemas são estabilizáveis e detectáveis, assegurando a equivalência entre estabilidade interna e externa, dado que os modelos aproximados representam apenas a dinâmica de entrada-saída. Focamos nossa abordagem em sistemas pertencentes à classe de Callier-Desoer, que possuem apenas um número finito de polos instáveis e um número infinito de polos estáveis. Com a identificação do modelo a partir do algoritmo de kernel e utilizando seus resultados de convergência, garantimos que o erro entre a saída do modelo aproximado de dimensão finita e a saída do sistema de dimensão infinita original seja limitado. Consequentemente, ao projetar um controlador robusto com uma margem de robustez superior à soma da cota superior do valor absoluto do erro de identificação e da cota superior associada ao valor absoluto dinâmica de dimensão infinita estável não identificada, asseguramos que o sistema de controle, projetado a partir da aproximação finita, estabilize o sistema original de dimensão infinita.

ABSTRACT. A complexidade dos problemas e demandas da indústria impõem grande dificuldade para oferta atrativa de conceitos e teorias em disciplinas experimentais/práticas em cursos que contemplam as áreas de ciências, tecnologia, engenharias e matemáticas. A fim de apresentar uma solução que auxilie a realização dessas atividades de ensino, é proposto neste trabalho o desenvolvimento de um \emph{hardware} e \emph{software}, com características e funções para uma ampla aplicação em experimentos didáticos. O sistema proposto abrange aquisição de sinais analógicos, digitais, sensores que possuam protocolo de comunicação $I_2C$, e sistema de acionamento de carga de corrente contínua. A programação embarcada, implementada em linguagem C, oferece ao usuário um conjunto de funções prontas para exploração do recurso diante sua necessidade. A solução proposta é avaliada em dois experimentos, o primeiro em malha aberta (aquisição de sinais e acionamento de carga) enquanto o segundo consiste de uma aplicação de controle em malha fechada. Os resultados obtidos, indicam que o dispositivo pode ser aplicado para uma extensa variedade de experimentos, mostrando-se promissor como ferramenta auxiliar para diversas disciplinas de natureza prática/experimental.

ABSTRACT. The training of engineers in Brazil has evolved through various stages of regulation focused on competency-based learning. Consequently, the smart campus concept is gaining prominence globally, leveraging technology and infrastructure to enhance educational, research, and operational processes. In this context, the present work details the development of an automated meteorological station (EMA) installed at the Nova Gameleira Campus of CEFET-MG. Comparative statistical analyses were conducted using statistical precision indices (R²). The high statistical indices for all compared data indicated homogeneity in the two series, thus confirming the success of the implemented EMA.

ABSTRACT. Este trabalho, apresenta o desenvolvimento de um protótipo de ROV (do inglês "Remotely Operadet Vehicle"), um veículo subaquático remotamente operado, para estudo científico e pesquisas no ramo de robótica subaquática. Para a elaboração deste projeto, foram utilizados componentes de baixo custo e de fácil acesso, o que facilitará sua replicação futura. A estrutura física do veículo foi desenvolvida utilizando canos de PVC, reforçando a ideia da utilização de materiais acessíveis, tornando-se um diferencial em relação a trabalhos semelhantes. Algoritmos de controle em malha aberta foram utilizados para o controle dos propulsores, para a execução de movimentos coordenados do veículo em ambiente submerso.

ABSTRACT. Este artigo explora a aplicação da teoria de sistemas de controle em relações puramente humanas, um campo pouco investigado e que apresenta grande potencial para futuras pesquisas interdisciplinares. A aparente diminuição da procura dos alunos em direcionar suas formações na área de Sistemas de Controle e Automação motivou este estudo que busca simplificar e ilustrar a teoria de controle em contextos humanos distintos. A metodologia proposta enfatiza a importância de um sistema de controle estável e robusto, adaptando termos clássicos da engenharia para aplicações em relações humanas, podendo aproveitar ferramentas de inteligência artificial, como os sistemas fuzzy. Foram apresentados três estudos de caso preliminares: os autocontroles na tomada de decisões pessoais (dividido aqui em controle: i) de variáveis indicadoras de níveis de saúde; e ii) da concentração e atenção) e o controle pedagógico em salas de aula para maximizar a aprendizagem dos alunos. Esses estudos, mesmo ainda embrionários, já demostram como a teoria de sistemas de controle pode ser aplicada para sistematizar a solução de problemas em situações cotidianas e interações humanas, sugerindo uma nova linha de pesquisa promissora para a integração de conceitos das áreas técnicas e humanas.

ABSTRACT. Este artigo apresenta o desenvolvimento e a implementação de uma bancada didática de controle de temperatura, com uma planta experimental, concebida com hardware de baixo custo e fácil acesso, com finalidade educacional. A metodologia de modelagem e projeto de controladores desenvolvida para essa bancada, pode ser modificada, para permitir o teste de diferentes métodos ensinados em sala de aula. O sistema de controle proposto, foi identificado utilizando a curva de reação e a partir dessa identificação, diferentes métodos de controle podem ser aplicados, incluindo o clássico método de Ziegler-Nichols, utilizado neste projeto. A estrutura da bancada apresenta a possibilidade de expansão para se abordar o controle de outras grandezas tais como: luminosidade, resfriamento e velocidade de motor CC (coolers). Ela é flexível, permitindo a aplicação de diferentes metodologias de identificação de projetos e teste de controladores. Além disso, a bancada é facilmente reprodutível com todas as especificações técnicas e scripts necessários disponibilizados em repositório online. A bancada proporciona uma solução robusta, econômica e didática para o ensino e aprendizagem de controle de temperatura em processos industriais e laboratoriais.

ABSTRACT. Este estudo foca na utilização da robótica educacional para desenvolver habilidades socioemocionais e pensamento crítico em estudantes do 9º ano do Ensino Fundamental II. Baseado na teoria de Aprendizagem Significativa de Ausubel, uma sequência didática foi desenvolvida, utilizando um robô para explorar o conceito de velocidade. Os resultados revelaram níveis avançados de cognição e desenvolvimento de habilidades socioemocionais analisados de forma qualitativa com auxílio de formulários.

ABSTRACT. The Brazilian Independent System Operator oriented that frequency control will be soon requested from all distributed generators (DGs). In this context, this work proposes an approach to calculate the technical and financial impacts from the adoption of Watt-Hz curves in DGs for monthly simulations. This approach combines quasi-static time series (QSTS) simulations with dynamic simulations based on events that trigger the action of the frequency control. A real T&D system comprising HV subtransmission lines, MV distribution feeders, and LV circuits altogether (72,240 nodes), is used as a test system. The DGs considered in this work are synchronous generators. Three different models (2nd-, 4th-, and 6th-order machine models) are implemented as user-written models in AltDSS through Python (DSS Extensions project). Overall, the results show that the technical and financial impacts tend to be minimal for both perspectives: DG owners (energy curtailment) and utilities (steady-state voltage transgressions and technical losses),

ABSTRACT. Large power networks are generally divided in areas through which the power is transferred. Therefore, the determination of power flow solutions constrained by area interchange limits is important, since it allows to estimate the maximum amount of energy that can be interchanged under safe conditions. This work is focused on the study of the active power interchange in a multi-area electrical network, by adopting a procedure based on two steps:(i) the use of Optimal Power Flow (OPF) models to determine steady state power flow solutions taking into account the power interchange, and (ii) the assessment of these solutions from the point of view of Small Signal Stability. Numerical results obtained with e 68-bus power system illustrate the main features of the proposed approach.

ABSTRACT. Este trabalho desenvolve um rastreador solar de eixo único utilizando o microcontrolador ESP32 como uma alternativa econômica a um sistema que implementa um CLP como controlador. O seguidor solar é baseado em um algoritmo que calcula a posição ótima do rastreador a partir da predição da posição solar, tendo recursos de backtracking, o qual visa evitar sombreamento em usinas de múltiplas fileiras. Adicionalmente, uma Interface Homem-Máquina é desenvolvida para o controle e monitoramento dos parâmetros do seguidor. Resultados demonstram que o ESP32 reduz os custos com controlador em 86%. A análise das curvas de posicionamento ótimo do tracker ao longo de um dia mostrou que a solução baseada no ESP32 produz uma curva muito semelhante à obtida com o CLP, reforçando a viabilidade do ESP32. Ademais, dados coletados com o CLP sugerem que o seguidor com o microcontrolador poderia aumentar a geração em até 53%.

ABSTRACT. In this paper, Volt-VAr control in unbalanced four-wire medium voltage distribution network is performed. The objective is to minimize power losses in the distribution network by allocating capacitors and adjusting TAPs of the voltage regulators installed. Reactive power and unbalance cause power losses in unbalanced networks. The technique used in this paper is capacitor allocation by ideal compensation method that compensates for reactive and unbalance in the network. Voltage regulators are adjusted to regulate the voltage within the allowed range. Tests are performed for IEEE 34 bus unbalanced network. Cases with rated load and increased unbalance of loads are tested. The power losses minimization is obtained by dispersed search metaheuristic. The results of the method used present a greater reduction in power losses and compensation for losses in the neutral conductor in relation to the base case and in relation to the balanced capacitor bank allocation.

ABSTRACT. Este artigo avalia de forma probabilística a eficácia do controle Volt-Watt presente nos inversores para regulação da tensão em uma rede de distribuição de baixa tensão com elevada penetração de geração fotovoltaica. A simulação de Monte Carlo é utilizada para considerar as incertezas presentes na demanda residencial e na irradiância solar utilizando dados de medições reais. A rede de distribuição utilizada é representativa de um condomínio residencial da cidade de Belém, Pará. Dois cenários de irradiância são considerados, e os resultados mostram que em ambos os casos o controle Volt-Watt reduziu a probabilidade de ocorrência de sobretensões na rede, além de reduzir as perdas técnicas.

ABSTRACT. Este artigo propõe a aplicação do controle chaveado via desigualdades matriciais lineares (LMIs) ao Single Machine Infinite Bus System (SMIB) para garantir a estabilidade sobre o efeito de oscilações eletromecânicas de baixa frequência. No estudo, são consideradas variações paramétricas na carga do sistema, bem como uma perturbação externa na forma de um aumento na potência de entrada mecânica no eixo do gerador. Além disso, o estudo considera a obtenção dos ganhos de realimentação de estados usando a teoria de estabilização de Lyapunov-Metzler otimizada por desigualdades matriciais lineares. Os resultados demonstram que o controlador proposto estabilizou o sistema SMIB de malha fechada em todos os pontos de operação. Para trabalhos futuros, é necessário um projeto de alocação eficiente dos polos de malha fechada para cumprir os critérios de pequenas perturbações.

ABSTRACT. This work addresses the energy optimization of a multi-fuel system based on environmental and economic paradigms. To achieve this, a multi-objective linear mathematical programming modeling is proposed, enabling optimal solutions for the problem. Additionally, a dedicated multi-criteria decision aid strategy is suggested to support decision-making. This strategy considers specific commercial attributes of the problem using the Analytic Hierarchy Process (AHP) method. The proposed global tool proved to be of great value for identifying solutions with low environmental impact, becoming essential for companies that want to be more efficient and competitive in the market.

ABSTRACT. Na indústria automotiva, a crescente demanda por eficiência energética e redução de emissões de CO2 torna os veículos flex uma alternativa promissora, apesar dos desafios na otimização de sua eficiência e minimização de emissões. Este estudo propôs uma metodologia baseada em aprendizado de máquina para estimar a eficiência nas rodas por emissão de CO2, utilizando algoritmos como Decision Tree, Random Forest e Multilayer Perceptron em um sistema de diagnóstico veicular voltado para TinyML. O Decision Tree destacou-se pelo menor tempo de inferência (4 us), menor consumo de energia (248,02 mW) e erro absoluto médio de 0,30, enquanto o Random Forest teve o menor tempo de compilação 46 s e menor uso de RAM 23496 bytes. O MLP Float32, por sua vez, apresentou a maior precisão, com um MAE de 0,27. Esses resultados indicam que, embora existam compensações entre tempo de inferência, consumo de energia e precisão, os modelos Decision Tree e Random Forest mostram-se especialmente promissores para sistemas embarcados onde a eficiência energética e o uso de recursos são cruciais.

ABSTRACT. This study presents a comparison of structured query construction methods from natural language queries for custom proprietary data. We implemented three machine translation methods: traditional machine learning, recurrent neural networks (RNN) with LSTM modules, and a popular large language model (LLM). We evaluate their performance across a synthetic dataset built with proprietary data through different experiments, aiming to identify the strengths and weaknesses of each model, providing insights into their behaviours and effectiveness in terms of practical implementations. The results of this comparative study can facilitate informed decision-making for researchers and practitioners in natural language processing. In this case study, LLMs had a somewhat higher accuracy than RNNs, but at a high additional computational cost.

ABSTRACT. O potencial hídrico é um importante indicador utilizado para estudar as relações hídricas nas plantas, pois reflete o nível de hidratação de seus tecidos. Existem diferentes variáveis numéricas que descrevem as propriedades das plantas e que podem ser adquiridas a partir da reflectância foliar. Neste estudo, o objetivo é explorar variáveis espectrais para estimar o potencial hídrico em cafeeiros, utilizando ferramentas de inteligência computacional. Ademais, os dados apresentam dois grupos de manejo da lavoura, irrigado e sequeiro. Foram implementadas quatro técnicas de Machine Learning: Rede Neural Artificial tipo MLP (Multi-Layer Perceptron), Árvore de Decisão, Random Forest e KNN (K-Nearest Neighbor). Foram implementados para as quatro técnicas dois métodos distintos, estimação e classificação. Os resultados expõem que as redes neurais artificias foram superiores em ambos os métodos de estimação e classificação.

ABSTRACT. Offshore wind turbines have the potential to transform electricity production. Floating platforms have been developed to generate profitable and efficient energy in deep waters, but still face significant challenges. This work proposes the use of evolutionary computation to optimize passive structural control techniques in floating barge-type wind turbines, aiming to mitigate pendular loads. Control devices, such as Tuned Mass Dampers (TMDs), are analyzed in the FAST-SC simulator. Optimization uses the standard deviation of tower fatigue as a fitness function. The optimization seeks to improve TMD performance, limiting the stroke to the nacelle.

ABSTRACT. This work addresses a gap in the literature in the field of customizable smart space solutions by proposing an extensible and versatile framework based on digital twins -- virtual representations of physical objects, processes, or systems. The framework maps virtual and conceptual objects with IoT and retrofit, using three abstraction levels: physical, virtual, and external network. The proposal allows performing actions on physical objects from their digital twins and monitoring external variables. A proof of concept validated the framework in a laboratory with open source and free technologies.

ABSTRACT. This paper presents a solution for dealing with the organization of books during periods of high demand, such as assessment weeks, at the library of the Federal University of Viçosa. During these periods, library staff face an increased workload due to borrowing, returning, collecting and storing books. In this scenario, we propose a solution based on Q-Learning to visit strategic points in the library in order to improve staff performance. To validate the proposed approach, a comparison was made between the proposed approach in simulation and a greedy method based on Dijkstra's algorithm. The results showed that the proposed approach outperformed the greedy-Dijkstra algorithm in terms of planning time and number of turns, with a 20\% reduction in the number of turns and a planning time at least twice as fast. The success rate was 100\% for completing the distribution task, demonstrating the system's applicability in the proposed scenario.

ABSTRACT. Veículos inteligentes e robôs autônomos de serviço podem se beneficiar com informações sobre a interação entre seus sistemas de locomoção e o terreno percorrido, possibilitando otimizar a mobilidade em ambientes complexos. Um dispositivo robótico terrestre de serviço pode apresentar dificuldades de locomoção causadas por irregularidades do terreno percorrido. Estes empecilhos poderiam ser contornados caso informações sobre a identificação e estimação de forças de contato estivessem disponíveis. Neste contexto, este artigo propõe um método de sensoriamento utilizando sensores revestidos com nanotubos de carbonos aplicados em uma nova roda e pneu desenvolvidos para um dispositivo robótico de serviço, no caso o EspeleoRobô do Instituto Tecnológico Vale (ITV), buscando detectar o contato do sistema de locomoção por meio da deformação sofrida pela interação com o terreno. O sistema é composto por um pino de acionamento, componente de fixação e sensor nanoestruturado, instalados num tambor de roda anexado a um pneu de estrutura flexível sem ar, fabricados por manufatura aditiva. Este artigo apresenta a concepção, desenvolvimento e implementação dos projetos mecânico e eletrônico do sistema, além de algoritmos de medição e comunicação, mais a caracterização, montagem e calibração dos sensores embarcados. Os resultados preliminares demonstram o potencial do sistema em fornecer informações úteis para a análise e controle de tração do robô em operações de campo.

ABSTRACT. Este artigo propõe um controlador combinando espaço nulo e controle por modo deslizante para guiar uma formação de dois VANTs (veículos aéreos não tripulados) carregando uma carga suspensa por cabo, levando a carga até uma posição desejada. Duas subtarefas organizadas hierarquicamente são consideradas: manter a forma da formação, a prioridade, e mover a formação para a posição desejada (tarefa secundária). A carga transportada pelos VANTs exerce uma força empurrando cada VANT contra o outro, perturbando assim o sistema. Manter a forma da formação é a prioridade visando evitar isso. A arquitetura de controle envolve um laço cinemático para a formação e um compensador dinâmico para cada VANT, baseado em modo deslizante, com o objetivo de rejeitar perturbações. A base para isso é o paradigma da estrutura virtual, com o controlador baseado no espaço nulo realizando o controle da formação, gerando referências de velocidade para os dois VANTs, aos quais são adicionados compensadores dinâmicos baseados em modo deslizante. Resultados experimentais mostram que o controlador proposto conduz de maneira segura o sistema VANT-VANT-carga, com a carga chegando ao ponto desejado com pequenos erros.

ABSTRACT. O artigo descreve o desenvolvimento de um protótipo em pequena escala com tração individual nas rodas traseiras, focando na implementação de um Sistema de Diferencial Eletrônico (SDE) para coordenar os motores e permitir velocidades independentes em curvas. Utilizando um Arduino como unidade de controle, e criando um protótipo em escala reduzida de quatro rodas, onde a gestão da velocidade das rodas é feita pelo algoritmo de Ackermann, simulado no software Matlab. Este estudo visa comparar a trajetória simulada com resultados experimentais, obtidos ao registrar a trajetória do protótipo em uma folha com eixos métricos, utilizando canetas de cores diferentes para marcar as trajetórias em três etapas distintas, com direções esterçadas específicas. O estudo tem foco na análise do erro relativo entre os pontos simulados e os obtidos experimentalmente com o protótipo. Como resultado dos ensaios, obteve-se um erro médio máximo de 5%, o que atesta a preditibilidade da trajetória do veículo quando utiliza-se o algoritmo de Ackermann.

ABSTRACT. As robotic applications in complex environments, such as indoor and confined spaces, continue to increase, effective communication among mobile robots is a critical factor. To enhance communication between mobile robots, it is essential to model the signal transmitted between them and analyze the factors influencing its quality. This article focuses on the analysis and adjustment of radio signal coverage models in indoor environments using multiple robots. By employing an algorithm that divides the environment into regions and determines the most suitable radio propagation model for each region, this article aims to improve the estimation of signal loss under various environmental conditions. Experimental data were collected through tests using mobile robots in corridor-like environments. The results indicate that the TwoRay model proved to be more efficient in representing radio signal power loss along the path for samples closer to the transmitting antenna within a radius of 10m. Additionally, the LogNormal and LogNormal Shadowing models demonstrated greater efficiency at greater distances for the two tested databases.

ABSTRACT. A comunicação é uma das áreas mais críticas nas operações dos robôs, principalmente para planejar operações em ambientes como plantas de produção, ambientes industriais e até mesmo locais que apresentem risco à saúde e segurança. Manter uma conexão constante entre o robô e a base garante que operações com robôs móveis decorram como esperado, reduzindo o risco de acidentes, danos e a necessidade de resgate do robô. Assim, este trabalho propõe um planejador de caminhos que tente maximizar a conexão entre robô e antenas transmissoras, garantindo que o robô percorra locais com o melhor sinal de rádio. Para isso, é utilizado o algoritmo de Aprendizado por Reforço Q-Learning e simulações da potência do sinal de rádio em um ambiente discreto para simular múltiplas antenas. São comparados 3 métodos para recompensar o robô com base na potência do sinal de rádio com o intuito de analisar quais desses métodos apresentam melhor resultado sendo que o método que divide a potência do sinal de rádio em três faixas (sinal ideal, sinal mediano e sinal ruim) apresentou melhor resultado.

ABSTRACT. Diagnose de falhas é um assunto relevante na literatura de sistemas a eventos discretos, muitos trabalhos exploram isso considerando uma abordagem de modelagem de abstração de evento/ação, enquanto alguns trabalhos exploram usando uma abordagem de abstração de estado. Propomos uma abordagem que considera a observação parcial tanto de ações quanto de proposições atômicas. Para lidar com essa nova abordagem, redefinimos a equivalência de traços com relação ao \textit{stuttering}, considerando a observação parcial de ações e proposições atômicas. Com esses resultados, fornecemos uma nova definição de diagnosticabilidade. Finalmente, fornecemos um algoritmo utilizando técnicas de \textit{model-checking} para verificar a diagnosticabilidade usando uma fórmula LTL.

ABSTRACT. Diante das necessidades de aquisição de dados precisos em tempo real e da otimização das plantas industriais, o objetivo geral do artigo, busca propor um modelo de monitoramento integrado de processos industriais e instalações elétricas baseado na utilização da norma IEC 61850. A partir da condução do processo de pesquisa, foi possível concluir a possibilidade de expansão da modelagem de dados da IEC 61850 no setor industrial.

ABSTRACT. Este artigo estende os resultados existentes sobre diagnosticabilidade de falhas repetidas de um sistema a eventos discretos monolítico a sistemas com estrutura descentralizada. Para tanto, foi introduzida a definição de codiagnosticabilidade-k, que consiste basicamente em assegurar que ao menos um diagnosticador que tenha observação parcial dos eventos do sistema seja capaz de determinar com exatidão que um evento de falha ocorreu pelo menos k vezes. Além disso, é apresentada uma condição necessária e suficiente para a codiagnosticabilidade-k e é proposto um algoritmo para a sua verificação em sistemas a eventos discretos modelados por linguagens regulares. O algoritmo proposto é baseado em um autômato verificador e, por isso, possui complexidade computacional polinomial.

ABSTRACT. No contexto da indústria 4.0, o desenvolvimento de métodos para detecção eficaz de falhas é vital para o funcionamento eficaz e seguro de um sistema. Recentemente, técnicas de identificação de Sistemas a Eventos Discretos (SEDs) com o objetivo de detectar falhas foram propostas na literatura. A identificação de SEDs consiste em computar um modelo monolítico capaz de simular o comportamento observado livre de falhas gerado pelo sistema. Assim, uma falha é detectada quando é observada uma discrepância entre a evolução do sistema e a estimativa do modelo. Entretanto, quando as informações do sistema são distribuídas, é necessário implementar uma arquitetura de diagnóstico de falhas descentralizada, na qual os diagnosticadores locais são construídos com base em suas próprias observações. Dessa forma, neste artigo é proposta uma arquitetura descentralizada de detecção de falhas usando modelos identificados. Como exemplo motivador, um sistema de uma planta mecatrônica com controle descentralizado é estudado e utilizado para testar o método proposto. O formalismo utilizado para representar os modelos locais de cada subsistema da planta é o modelo de autômato determinístico com saídas e transições condicionadas (DAOCT), recentemente proposto na literatura, cujos eventos são computados como alterações nos sinais de entrada e saída do controlador do sistema. Por fim, são simuladas falhas intermitentes e permanentes nos equipamentos do sistema proposto para verificar a eficiência do método proposto em detectar falhas.

ABSTRACT. Visando reduzir os custos de implementação e manutenção, redes de comunicação são utilizadas em Sistemas a Eventos Discretos em rede (SEDR), fornecendo uma maneira eficiente de estabelecer comunicação entre vários dispositivos da planta. Em muitos casos são usadas redes mesh multi-saltos, como em redes de sensores sem fio, com retransmissões devido à degradação da rede, levando a atrasos na comunicação e, consequentemente, à observação de eventos em uma ordem diferente das suas ocorrências no sistema. Neste trabalho, o problema de diagnose de falhas de SEDR resilientes a atrasos de observação em redes de comunicação é abordado. É considerado que cada evento é comunicado com seu sequence number, e é mostrado como o sequence number pode ser usado para melhorar a capacidade de diagnose de falhas na presença de atrasos de comunicação, sem a necessidade de reordenar a sequência de eventos de acordo com o sequence number.

ABSTRACT. Recentemente, o problema de diagnóstico de falhas em sistemas a eventos discretos foi expandido para a classe de sistemas a eventos discretos temporizado por intervalos, uma classe de sistemas a eventos discretos em que um único clock controla o tempo decorrido entre ocorrência de eventos. O formalismo do modelo utilizado para lidar com sistemas cujos comportamentos são expressos em termos de linguagens regulares é o tão chamado autômato temporizado por intervalos. Em um trabalho anterior, foi proposto um método de verificação de diagnosticabilidade inspirado no diagnosticador proposto por Sampath et al. (1995), portanto, baseado na busca por ciclos indeterminados no diagnosticador e os correspondentes ciclos de estados Y-certos e N-certos no autômato rotulado; portanto, tal diagnosticador não possui informações necessárias para garantir se um ciclo observado de estados incertos é um ciclo indeterminado. Adicionalmente, a complexidade computacional de encontrar ciclos é potencialmente pior que exponencial no número de estados, o que torna esta abordagem bastante limitada. Neste artigo, é proposto um novo autômato de teste baseado em diagnosticadores para verificar a diagnosticabilidade de um sistema a eventos discretos temporizado por intervalos inspirado no proposto em Viana e Basilio (2019), que recorre à busca por componentes fortemente conexos (SCC) e, assim, possui no pior caso um custo computacional linear no número de transições do autômato de teste.

ABSTRACT. A rede elétrica brasileira vem enfrentando problemas com a evolução do consumo de energia elétrica e o aumento da inserção de geração renovável. Manter a qualidade de energia fornecida tornou-se um desafio e soluções de suporte à rede precisam ser contempladas para manter os padrões de estabilidade e segurança. Problemas com variações de tensão, provocados por fatores como alterações de demanda e alta penetração de geração renovável, acarretaram a necessidade de compensação de reativo, com o objetivo de manter os níveis adequados de tensão. Dentre as soluções conhecidas para esse intuito, a geração distribuída (GD) mostra-se como um agente com grande capacidade de fornecer esse tipo de suporte à rede elétrica. Vale ressaltar que a alta inserção de GD no sistema elétrica vem ocasionando problemas de estabilidade. No entanto, a mesma pode ser utilizada na implementação da compensação de reativo, por meio dos inversores fotovoltaicos. Nesse sentido, esse trabalho objetiva apresentar a implementação da geração distribuída fotovoltaica como proposta para fornecimento de serviço de suporte à rede e validar por meio de testes práticos, em um sistema real, o impacto que essa solução pode trazer dentro das necessidades atuais do sistema elétrico brasileiro.

ABSTRACT. Low-power synchronous distributed generators typically supply the maximum available active power while maintaining a power factor of unity. However, when faced with voltage variations within distribution systems, an alternative solution involves generators injecting or absorbing reactive energy to regulate the overall system voltage. This article aims to utilize distributed synchronous generators as voltage regulators within the local electrical system, with the objective of preserving the electric power quality. The paper introduces an algorithm based on the optimization technique known as Simulated Annealing to minimize voltage deviations across all buses of the 13-bus IEEE test system. During periods of high load, simulating the test system with the distributed generator operating as a power factor regulator (conventional mode) reveals voltage levels that exceed operational limits. In contrast, when the distributed generator operates as a voltage regulator, incorporating Simulated Annealing optimization results in a reduction in these deviations. The proposed operating method enhances the voltage profile across all bars, ensuring they remain within operational limits and demonstrating superior performance during periods of low demand.

ABSTRACT. A crescente penetração da geração distribuída fotovoltaica ao sistema de distribuição de energia elétrica vem promovendo mudanças significativas no perfil da curva de carga do sistema, gerando novos desafios relacionados ao planejamento e operação da rede. Entre os desafios destaca-se a apuração das perdas técnicas, processo de grande importância para as empresas distribuidoras de energia. A definição de um método de cálculo que reflita as características atuais do sistema de distribuição é imprescindível para tornar o processo de apuração das perdas mais preciso. Neste contexto, o presente trabalho apresenta uma metodologia para representação e incorporação da geração distribuída fotovoltaica ao modelo de cálculo de perdas técnicas por fluxo de potência, a fim de investigar o impacto do atual nível de penetração deste tipo de fonte no montante de perda técnica apurada. O modelo proposto é baseado nos dados de medição apurados pelos medidores bidirecionais presentes nas unidades consumidoras, de modo a respeitar o balanço energético do sistema.

ABSTRACT. A inserção da geração fotovoltaica nos sistemas de distribuição de energia elétrica pode deteriorar o comportamento dinâmico da tensão do sistema e o processo de regulação de tensão convencional baseado em reguladores de tensão série. No contexto dos serviços ancilares para a geração fotovoltaica, esse trabalho propõe uma abordagem inovadora de controle de tensão para unidades fotovoltaicas de geração distribuída operando sob condições de sombreamento causado por nuvens, o que é uma condição operacional típica. A margem de potência reativa variável da unidade fotovoltaica é utilizada para determinar uma referência de tensão adaptativa para o regulador de tensão. O controle proposto apresentou um desempenho superior ao controle convencional com referência de tensão fixa, mitigando as flutuações de tensão causadas pelas variações estocásticas da carga e da geração fotovoltaica.

ABSTRACT. As microrredes têm se mostrado uma solução viável para a integração de fontes renováveis e sistemas de armazenamento de energia, podendo operar conectadas à rede da concessionária, promovendo redução da compra de energia, ou de forma isolada, garantindo resiliência e confiabilidade. O sistema de armazenamento de energia é imprescindível nas microrredes, visto que os conversores eletrônicos de potência que os integram são responsáveis por garantir uma transição suave do modo conectado para o desconectado em um evento de falta de rede principal. Nesse contexto, este artigo apresenta metodologias para os testes das funcionalidades dos sistemas de armazenamento de energia fundamentadas em abordagens específicas para os estudos de casos de duas microrredes, a do Centro de Lançamento de Alcântara no estado do Maranhão e a da Universidade Estadual de Campinas no estado de São Paulo. Essas metodologias permitem o estudo e a validação das funcionalidades dos sistemas de armazenamento de energia contemplando as estratégias de controle das microrredes, evitando problemas técnicos no comissionamento e na operação das microrredes.

ABSTRACT. Com o crescimento da penetração de geração distribuída (GD) em sistemas de distribuição, tornam-se cada vez mais necessários estudos sobre o seu impacto nos limites operacionais. A fim de quantificar a permissividade de uma rede à conexão de GD, foi definido o conceito de capacidade de hospedagem (CH), como a máxima energia que pode ser injetada na rede sem que seus limites operacionais sejam excedidos. Diferentes estudos foram propostos para analisar o impacto de conexão de novos geradores, como métodos simplificados, baseados em combinações de menores cargas e maiores gerações, e análises estocásticas. Entretanto, esses são, em geral, demasiadamente conservadores e/ou computacionalmente custosos. A utilização de matrizes de sensibilidade de tensão permite uma boa aproximação do comportamento do sistema. Entretanto, análises envolvendo sensibilidades trifásicas em redes desbalanceadas ainda são pouco exploradas. Desta forma, este artigo busca avaliar o uso da matriz de sensibilidade em dois sistemas-teste trifásicos e desbalanceados para análise de impacto na tensão pela conexão de GD . Utiliza-se, também, o método de discretização-agregação para consideração das incertezas nas curvas de demanda e geração obtidas a partir de dados de sistemas reais. Uma avaliação sobre os limites do uso desse tipo de sensibilidade também é discorrida. Os resultados mostram que, para injeções de potência na ordem de microgeração, a matriz de sensibilidade fornece boas estimativas de aumento de tensão.

ABSTRACT. Photovoltaic solar energy is an important renewable resource that plays a significant role in the development of a sustainable modern society. A common issue affecting photovoltaic modules arranged in the form of arrays is mismatch, which can be classified as temporary or permanent. Examples include partial shading, module degradation over the lifespan, and the use of modules with similar but not identical characteristics, among others. Among solutions to this problem, the use of power electronic converters is a prominent solution within the realm of differential power processing (DPP) compared to bypass diodes in terms of energy recovery from the modules. In this context, this study aims to develop a new DPP topology that allows for the replacement of some controlled switches with diodes, thus making the drive circuit less complex and reducing the structure cost. The converter performance is investigated through simulation, demonstrating the possibility of recovering part of the power that could not be extracted under mismatch conditions.

ABSTRACT. In order to maximize the efficiency of green hydrogen production from photovoltaic (PV) energy, it is necessary to ensure that the PV system generates the maximum energy possible. One of the difficulties is the occurrence of partial shading, when one of the panels operates with different irradiation than the others, generating local peaks and maxima in the PV curve, in a way that traditional algorithms such as perturbing and observing P&O cannot guarantee this maximum efficiency and, therefore, it is necessary to use global maximum power point tracking algorithms (GMPPT). This work proposes the energy optimization of green hydrogen generation, from a proton exchange membrane (PEM) using PV energy and a hybrid GMPPT technique based on predictive control (MPC-MPPT) and particle swarm optimization (PSO), which uses PSO to reach the region of maximum power and MPC-MPPT to reach the exact point. To apply this MPPT technique, this work also proposes the use of a buck converter, making changes to the hybrid technique algorithm, modifying its prediction equations. A second buck converter is also used to reduce the PV array voltage to the PEM cell voltage level. The results presented show the effectiveness of the technique used in the green hydrogen generation system and the high overall efficiency of the system.

ABSTRACT. The electrical power system is transitioning from a system dominated by electrical machines to a system with power converters interacting to share energy. The modeling and control of these converters is extremely important for the proper functioning of the system. In this context, the present article aims to design the internal control loops of a network-forming converter, as well as demonstrating the stability of the system through the eigenvalues of the system's state space equation. Using simulation tools such as Matlab/Simulink and the OP4500 real-time simulation platform, investigate the behavior of the grid-connected converter.

ABSTRACT. A crescente procura global de energia popularizou a energia eólica e solar fotovoltaica, mas a sua dependência das condições climáticas exige soluções de armazenamento de energia, como reservatórios hidroelétricos. Embora os grandes projetos hidroelétricos enfrentem custos elevados e regulamentações rigorosas, os sistemas de microgeração hidroelétrica oferecem uma alternativa econômica com impacto ambiental reduzido. Este artigo apresenta um projeto de microrrede incorporando três conversores combinando fontes solares fotovoltaicas e hídricas, atendendo aos padrões da rede. É apresentado o projeto do sistema, métodos de controle e validação por meio de um equipamento para simulação em tempo real. O sistema de microgeração Hidro-PV proposto supera o sistema convencional, especialmente durante os períodos chuvosos, garantindo a operação off-grid sem baterias adicionais, devido às suas características despacháveis. Esta abordagem inovadora aumenta a sustentabilidade, a eficiência, a compatibilidade da rede e utiliza de forma otimizada os recursos hídricos e fotovoltaicos.

ABSTRACT. Renewable energy sources are vital to fight against climate change, but they may bring stability issues to the electrical systems. They are connected to the grid through converters with grid-following (GFL) control, which is necessary for them to operate at the maximum power point tracking (MPPT). The problem is that GFLs have very limited grid support capability. This work proposes the Hybrid Control Converter (HCC), a novel kind of VSC control structure. It enables the wind turbine converter to emulate the operation of two individual converters working in parallel and simultaneously, being one GFL and the other with grid-forming (GFM) control. This way, the HCC can show behavioral characteristics of both at the same time: the fast and accurate power control of the GFL, and the inherent grid support capabilities of the GFM. Finally, an HCC model applied to a Type IV wind turbine was developed and simulated in PSCAD from two perspectives: a single unit operating connected to the electrical grid and three units connected to the electrical grid at different points. Simulation results showed that the HCCs operated stably, being able to help the power grid with frequency support.

ABSTRACT. The inclusion of renewable energy sources in the electrical power system has increased considerably in recent decades, especially with regard to photovoltaic solar energy. There was a significant increase in the connection of these systems at medium and low voltage. This growth has generated some questions for energy concessionaires, mainly in relation to reverse power flow. In this scenario, customers are unable to inject active power into the grid during the period of photovoltaic solar energy generation. One of the possible solutions to this problem would be the use of battery-based storage systems, so that energy is stored in the batteries during the photovoltaic generation period and injected into the grid during the night. However, there are no clear instructions on how long it takes to inject this energy into the grid. Using a shorter discharge time may result in a high discharge current for a short period of time. On the other hand, a prolonged discharge time may result in a lower discharge current in the batteries for a longer period of time. In this context, this work proposes an analysis of battery discharge time considering the best scenario for the useful life of the battery bank. The study shows that it is possible to increase the useful life of batteries when the discharge time is longer, extending the useful life of the batteries by approximately 32 months when the discharge time increases from 3 hours to 10 hours.

ABSTRACT. Este artigo investiga a parametrização de motores de indução trifásicos, com foco na estimativa precisa de parâmetros - incluindo resistência estatórica e do rotor, indutâncias mútuas e de dispersão - para desenvolvimento de sistemas de controle robustos. A abordagem adotada para estimativa de parâmetros é a aplicação de algoritmos genéticos. Esta abordagem permite ir além das limitações das técnicas experimentais tradicionais em cenários restritos. Estratégias variadas de seleção, cruzamento e mutação são examinadas para aumentar a precisão da parametrização. Tais análises oferecem um mecanismo importante para a otimização sistemas de acionamento de motores de indução trifásicos. Os resultados confirmam a eficácia da abordagem, com um erro máximo de 4.39% na estimação dos parâmetros do motor, especialmente na falta de dados da máquina, onde os métodos convencionais são insuficientes.

ABSTRACT. Este trabalho estuda a aplicação da técnica SINDy na identificação de modelos lineares e não lineares, no espaço de estados, de um sistema motor-gerador. A partir de dados coletados de sinais de entrada e saída do sistema são gerados termos polinomiais que concorrem na composição da estrutura das equações de estado. O problema de identificação é formulado a partir de uma estratégia de regressão esparsa que busca selecionar os termos mais relevantes para cada equação e os seus parâmetros. A implementação mostra bom desempenho local, em termos da métrica da normalização do erro médio quadrático (NRMSE), dos modelos lineares. São identificados ainda modelos não lineares a partir de sinais que excursionam o sistema em uma ampla faixa de operação. Estes modelos demonstram um desempenho crescente com o grau da não linearidade e o limiar de seleção dos termos polinomiais, atingindo ajuste de até 98,7% para não linearidades de quinta ordem, demonstrando a relevância da estratégia.

ABSTRACT. This paper deals with the presence of impulsive noise in identification data for linear systems with exogenous inputs and varying parameters. For this, we revisit the algorithm proposed by Bamieh e Giarré (2002), which uses the Recursive Least Square rule. It is proposed to replace its learning rule with a variant, the Recursive Least M-estimate, which uses M-Estimators that are robust to outliers. Different levels of contamination are applied. The results of the computational experiments show a significant improvement in the algorithm’s performance.

ABSTRACT. Ao longo da história da humanidade, as epidemias têm sido uma presença constante. Compreender a sua dinâmica é essencial para prever cenários e tomar decisões fundamentadas. Os modelos matemáticos são ferramentas poderosas para descrever o comportamento de uma epidemia. Dentre os mais utilizados, destacam-se os compartimentais, dividindo a população em classes com características bem definidas. Neste trabalho é proposto um modelo SIR com parâmetro de taxa de transmissão variável no tempo com um método para estimar este parâmetro baseado em um problema de otimização, que minimiza a soma dos quadrados dos erros entre o modelo e os dados históricos. Dados de epidemia divulgados pelo governo do Estado do Rio Grande do Sul no Brasil foram utilizados para avaliar os modelos, onde os modelos mostraram um ajuste muito bom com os dados.

ABSTRACT. This paper presents a method for the identification and validation of the electromechanical actuator dynamic model of the UAV propulsion system. Initially, a first principles dynamic model of the electromechanical actuator is introduced. An experimental platform was designed and implemented to acquire the identification and validation datasets. The standard system identification loop was applied for the experiment design, the set of candidate models, and the validation criterion. The best model was selected from the set and validated from a control point of view. The identification and validation results show that the first principles white box model: (i) agrees better with the experimental data than the proposed black box model; (ii) captures the input-output behavior; and (iii) represents the system with sufficient accuracy for closed-loop control of the rotor speed.

ABSTRACT. This work investigates the problem of mathematical modeling for the level system in industrial tanks. The trials were conducted using the didactic plant SMAR PD3-F. The methodology of this work employs system identification techniques for black-box models. From experimental trials, linear Autoregressive with Exogenous Inputs (ARX) and nonlinear Autoregressive with Exogenous Inputs (NARX) models are obtained, describing the behavior of the level system. The results suggest that the NARX model provides a better characterization of the level plant dynamics. The NARX and ARX models achieved RMSE index values of 0.20 and 0.275, respectively.

ABSTRACT. This work is based on Cooperative Game Theory as a method for quantifying the impacts of Distributed Generation (DG) in distribution systems. The Shapley Value is employed to allocate grid usage and electric losses in the 18-bus IEEE distribution test system, duly adapted to evaluate the insertion of photovoltaic solar generation combined with different load profiles. Codes are created in Matlab in order to perform the computational calculations for analyzing chronological power flows and for allocation via Shapley Value over a one-year horizon.

ABSTRACT. Modelos equivalentes têm sido utilizados para simulações de redes de distribuição ativa (RDAs), permitindo simulações computacionalmente eficientes sem demandar um conhecimento detalhado sobre a RDA em análise. Contudo, os efeitos dos esquemas de proteção de Recursos Energéticos Distribuídos (REDs) frequentemente são negligenciados na parametrização desses equivalente. Este artigo avalia o impacto dos esquemas de proteção na capacidade dos modelos equivalentes do tipo gray-box em reproduzir o comportamento dinâmico de um sistema quando a desconexão mandatória de REDs é necessária. Com essa finalidade, inicialmente, é desenvolvida uma abordagem de duas etapas para parametrizar o equivalente dinâmico da RDA, desconsiderando os esquemas de proteção. Nesta abordagem, os parâmetros são divididos em subgrupos de acordo com o índice de sensibilidade e, em seguida, são estimados pelo método de Enxame de Partículas. Os resultados demonstram que o modelo equivalente sintonizado é capaz de representar com precisão a resposta dinâmica da rede próximo ao seu ponto de operação. No entanto, há uma redução significativa dessa precisão conforme as características da perturbação que causa a resposta dinâmica do sistema. Isso ressalta a necessidade de considerar modelos de proteção durante a parametrização do modelo equivalente e, como prova de conceito, é a principal contribuição deste trabalho.

ABSTRACT. Este artigo investiga o impacto das descargas atmosféricas em sistemas de transporte de energia, concentrando-se em eventos indiretos que ocorrem nas proximidades de linhas de distribuição de energia. A incidência dessas descargas pode causar desligamentos de linhas e, consequentemente, afetar a confiabilidade do sistema. Para estudar esse fenômeno, o artigo propõe uma metodologia baseada no método dos elementos finitos no domínio do tempo. Os resultados obtidos com a implementação da metodologia proposta são apresentados e segundo eles, diferenças de até 44% foram encontradas entre as tensões induzidas no Morro do Cachimbo e Monte San Salvatore, para diferentes distâncias de incidência.

ABSTRACT. Losses in electric power distribution lines pose a significant challenge for energy distributors. These losses not only affect the network’s efficiency but also have economic and environmental impacts. There are two main types of losses: technical and non-technical. Technical losses occur due to the resistance of cables and transformers, while non-technical losses are related to factors such as fraud, measurement errors, and improper connections. To mitigate these losses, adopting effective strategies is essential. One approach is to invest in advanced technologies, such as real-time monitoring systems and automation. Additionally, preventive maintenance and the replacement of worn equipment are crucial for reducing technical losses. Recently, the electricity distributor Cooperativa de Eletrificação Centro Jacuí LTDA, from the state of Rio Grande do Sul, developed proprietary software specifically designed to analyze the behavior of low-voltage (LV) networks. This software allows for the assessment of transformer loads, monitoring voltage levels, and simulating the integration of distributed generation (DG). It also considers network behavior throughout the day, accounting for various load levels. Furthermore, the software assists in evaluating the impact of transformer and cable replacements, as well as determining the distance of consumer units from the transformer.

ABSTRACT. O planejamento e a operação de sistemas de potência enfrentam desafios crescentes devido às incertezas associadas à geração e ao consumo. Neste contexto, este trabalho explora a avaliação de incertezas por meio da ferramenta de fluxo de potência probabilístico, com aplicação da técnica unscented transform (UT). A UT pode reduzir significativamente o esforço computacional em comparação com métodos numéricos tradicionais, no entanto, sua incapacidade de fornecer de forma precisa funções de distribuição de probabilidade (fdps) para variáveis aleatórias de interesse pode ser um limitante à sua aplicação. Assim, estratégias complementares de reconstrução de fdps tornam-se necessárias. Este estudo realiza a comparação entre diferentes abordagens de reconstrução de fdps via método dos momentos: expansão de Cornish-Fisher, sistema Johnson e sistema Pearson. Os resultados são comparados com a solução via simulação Monte Carlo, a fim de avaliar limites de aplicação e eficácia nas abordagens.

ABSTRACT. Monitoring and diagnostic systems for dry-type transformers are particularly important in the oil and gas industry, where power supply is more susceptible to disruptions due to failures in these equipment. During their operation, transformers face electrical, thermal, mechanical, and environmental stresses, which accelerate the degradation of insulation materials, especially in the windings. Identifying these defects early potentially reduces the severity of failures and minimizes operation and maintenance costs. This study proposes a modeling approach for dry-type transformers to train algorithms for detecting interturn short-circuits based on machine learning. This article presents the 2D modeling of a transformer implemented using the finite element method to obtain data on interturn short-circuit conditions and its experimental validation.

ABSTRACT. Hypertensive emergencies require extended medical involvement to prevent adverse health outcomes. Employing automated systems can streamline procedures and enable seasoned professionals to administer automated treatments to hypertensive patients. However, utilizing fixed-gain controllers for individuals with unpredictable traits, such as heightened sensitivity, might lead to undesirable responses. This study introduces an approach for hypertensive emergency treatment by adopting a Recursive Least Squares based direct adaptive PID (Proportional-Integral-Derivative) controller. Therefore, the goal is to design a controller that can be automatically adjusted to the patient profile, by considering both algorithmic learning principles and clinical procedure guidelines.

ABSTRACT. A importância de empregar modelos matemáticos adequadamente ajustados para representar com precisão a dinâmica dos processos, permitindo análises mais precisas e decisões mais assertivas, é inquestionável em diversos setores industriais, como, por exemplo, no setor de beneficiamento mineral. Nesse sentido, é proposta a aplicação do Algoritmo Genético para configurar um modelo matemático de um espessador convencional, com área da seção transversal variável e sujeito a adição de floculante, dada a sua natureza não linear. Para a simulação e aplicação do Algoritmo Genético são utilizadas bases de dados de um espessador de concentrado real da Vale S.A., em Carajás. As análises comparativas focam nos valores da concentração do underflow, uma saída do modelo e uma variável frequentemente medida no processo de espessamento. Por fim, utilizam-se métricas associadas ao erro de estimação para avaliar a precisão das estimativas em relação aos valores reais de concentração, a partir das quais fica evidente a melhora significativa dos resultados empregando a técnica proposta.

ABSTRACT. Neste trabalho um modelo de poroelasticidade é usado para descrever a propagação de ondas em geomateriais. Apresenta-se um modelo de tensor de tensões para descrever o comportamento plástico do material. A construção desta matriz leva em consideração a hipótese que no instante inicial de análise o geomaterial se comporta como um sólido, possuindo assim uma matriz de rigidez inicial. A partir daí constrói-se um modelo mecânico levando em consideração a poropressão gerada pela interação fluido-estrutura. A quantidade de massa que percola pelo material poroso é descrita pela lei de {\em Darcy} levando em consideração os trabalhos de {\em Biot}. Para descrever a dinâmica da estrutura o {\em Hamiltoniano} do geomaterial é construído com base nas equações de Christoffel.

ABSTRACT. This article presents the modeling and control of an interleaved DC-DC converter responsible for interconnecting a battery to an aircraft turboelectric propulsion system. Firstly, the state-of-the-art of battery management in propulsion system is summarized and the basic structure interleaved boost bidirectional (IBB DC-DC) converter is introduced. Next, modeling and the current control project will be designed to manage a battery. Processor-in-the-loop simulations are presented, using the TMS320F28379D microcontroller and the SimCoder and PIL Module PSIM® packages for analysis and validation of the proposed control algorithm.

ABSTRACT. Nós propomos uma extensão da formulação do controlador W-infinito para abordar sistemas com histerese, caracterizados por entradas que são não diferenciáveis e não afins. A novidade do nosso método reside na aplicação da derivada fraca do operador de histerese de Prandtl-Ishlinskii, o que nos permite reformular o problema de controle como um problema de programação semidefinida. O método proposto garante atenuação de perturbações com estabilidade assintótica ao sistema em malha fechada.

ABSTRACT. Este trabalho apresenta a modelagem de uma fonte de solda inversora para o processo Gas Metal Arc Welding (GMAW), a fim de fundamentar o projeto de seu controle e acionamento. São apresentados os principais componentes de uma fonte de solda inversora e do processo GMAW, seguindo para a proposta de um modelo chaveado para o comportamento elétrico do sistema e o procedimento de identificação deste modelo. São formalizadas as especificações para um sistema de controle de corrente, que visa a otimização da qualidade e eficiência da soldagem. Por fim, é apresentado o projeto do controle de corrente, que consiste de um controlador PI chaveado, assim como simulações ilustrando o desempenho em laço fechado do sistema.

ABSTRACT. Passive sonar systems play a crucial role in submarine operations, serving as a fundamental tool for identifying potential threats by capturing, monitoring, and analyzing underwater noise. A wide range of machine learning models, particularly neural networks, have been successfully explored to automate this task. However, dissuasion tactics may compromise the performance of such systems - an issue not commonly addressed in the literature. This article proposes a simplified version of the Defensive Distillation approach, aimed at enhancing the robustness of neural classification models when subjected to dissuasion strategies based on adversarial attacks. Results obtained using noise emitted by 28 real ships from 8 classes, recorded in an acoustic range by the Brazilian Navy, confirm that the proposed technique allows for the cost-effective mitigation of adversarial attack effects while significantly reducing the associated computational effort.

ABSTRACT. Electricity utilities face substantial financial losses due to energy theft, generating negative impacts for both consumers and the companies themselves. This article explores a methodology that uses supervised learning, namely Decision Trees, to identify anomalies in electricity distribution networks. An analysis was made of the consumption data of around 523,000 people, which was reduced to approximately 11,000 customers. These were assigned a metric classifying customers with a standard deviation of consumption above 30\%. Finally, the consumers who scored the highest were effectively proven to be fraudsters after analysis of the training and test data.

ABSTRACT. The rise of Industry 4.0 has brought about a new age of technological advancement, with cutting-edge innovations like digital twins and virtual reality (VR) playing a pivotal role in transforming industrial landscapes. Within this context, the integration of these technologies into robotics has gained significant attention. Recently, there has been a growing focus on utilizing digital twins and VR to enhance various aspects of robotics, from design and simulation to training and operation. These advancements offer unprecedented opportunities for optimizing efficiency, safety, and overall performance within robotic systems. This paper proposes the development of a digital twin for the Denso VP-6242 manipulator, allowing users to interact with a robot through a teach pendant implemented in a virtual reality environment. To accomplish this, Coppelia Sim, a physics simulator, was employed for robot simulation, while the A-frame web-based virtual reality framework was utilized for environment creation. The intercommunication between these components was facilitated by MQTT, a lightweight and efficient messaging protocol commonly used in Internet of Things (IoT) devices and real-time communication systems.

ABSTRACT. Estimation in queueing systems with Markovian arrivals, Erlang service times, and single servers are the focus of this article, specifically M/Er/1 queues in Kendall notation. Statistical methods are proposed to estimate important parameters in this type of queue, based on finite samples of the number of customers who arrived during the service periods. The classical maximum likelihood estimator (MLE) is presented and a Bayesian estimator based on a flexible prior distribution is developed. Results from Monte Carlo simulations are presented to demonstrate the effectiveness and efficiency of the estimators.

ABSTRACT. System identification is a pivotal field within control engineering, providing a strategic approach to control challenges when direct modeling of systems proves unfeasible. Using input and output data from the system under analysis, it becomes feasible to construct a mathematical model that captures its dynamics without fully understanding its internal mechanics. Among the various identification methods, the Multivariable Output Error State Space (MOESP) algorithm is distinguished by its straightforwardness, importance, and determinism, enabling the identification of systems represented by state equations. This study explores the steps of this algorithm and its application and validation in dynamic systems. Furthermore, the influence of estimated order, a free algorithm variable, is investigated through graphical and mathematical analysis. We used two examples of dynamic MIMO systems to validate the identification strategy explored in this work. A numerical simulation of a linear system represented the first system. The other constitutes a real nonlinear system. The results presented model evaluation metrics that show the efficacy of the methodology under study.

ABSTRACT. This study addresses the detection of stationarity loss in passive sonar signals, caused by changes in data distribution over time. For this purpose, we utilized statistical tests such as the Augmented Dickey-Fuller (ADF) and Phillips-Perron (PP) tests, along with probability distribution similarity estimates, including the Kullback-Leibler Divergence, Jensen-Shannon Divergence, and Wasserstein Distance. The results indicate that similarity estimates between distributions outperform traditional tests in detecting subtle transitions in Probability Density Functions (PDF). Validation was conducted with synthetic data generated noises with different PDFs and real data from the ShipsEar dataset, demonstrating the efficiency of the proposed technique. To facilitate the reproductbility of the experiments, the codes used are available at https://github.com/gabrielhblisboa/stationarity_analysis.

ABSTRACT. Ship maneuver simulators rely substantially on the hydrodynamic coefficients of the vessel to accurately reproduce its dynamics. Therefore, the objective of this article is to propose and execute a specific maneuver to identify the surge hydrodynamic derivatives for a container ship class. For this purpose, ship motions are generated through a maneuvering model implemented by \cite{Guidance} in Matlab. Therefore, given the container ship and its sea trial data, a system identification method for nonlinear dynamics (SINDYc), modified to identify the hydrodynamic derivatives, and a regression method (LASSO) are applied to obtain the hydrodynamic coefficients that satisfy the tested maneuver. The quality of the performed identification is then evaluated. The results obtained for the ship's coefficients and trajectory show good adherence, specially for the most excited terms.

ABSTRACT. A manufatura aditiva é uma das tecnologias disruptivas associadas à Indústria 4.0, que possibilita novas formas de processamento de materiais e fabricação de peças. A técnica de Deposição de Energia Direcionada a Laser, uma variante da impressão 3D, se destaca por possibilitar o trabalho com ligas metálicas. No entanto, para conseguir qualidade no resultado, é preciso controlar diversas variáveis envolvendo as condições de processamento, cuja complexidade devido a interações físico-químicas não lineares apresentam um desafio, sendo assim, o foco dessa pesquisa. Enquanto na literatura pode ser encontradas soluções envolvendo o uso de técnicas de inteligência artificial ou simulações computacionais para se obter um modelo do sistema, que exigem recursos computacionais mais complexos, este trabalho possui como objetivo principal obter um modelo do sistema a partir de dados coletados experimentalmente junto com a modelagem autorregressiva com entradas exógenas (ARX), de modo a contribuir para a aplicação de uma malha de controle em tempo real. Para se obter os parâmetros do modelo ARX, foi aplicada a técnica de estimação recursiva com algoritmo de mínimos quadrados com fator de esquecimento. Os resultados obtidos das simulações foram apresentados, com detalhamento da aplicação da técnica de modelagem ARX. Os resultados do modelo foram comparados com os dados experimentais para validação.

ABSTRACT. O estado de saúde de uma bateria é influenciado pela diminuição da capacidade total de carga da bateria. Neste artigo serão apresentados resultados obtidos através da aproximação feita por três métodos de regressão linear de mínimos quadrados encontrados na literatura para a estimação da capacidade total de uma célula de íon de Lítio. A validação dos métodos foi realizada comparando os resultados obtidos com medições reais. A análise dos resultados mostra que os métodos são válidos uma vez que o limite de erro aceitável para modelos elétricos é de 5% e que o critério adotado conseguiu convergir os resultados para isso, sendo necessário novas análises futuras para analisar a sensibilidade dos parâmetros à temperatura.

ABSTRACT. Este trabalho aborda a identificação paramétrica de sistemas dinâmicos não-lineares e invariantes no tempo por meio do modelo de Volterra de segunda ordem usando bases de funções ortonormais. A representação dos kernels de Volterra é realizada utilizando funções de Laguerre, funções de Kautz e funções ortonormais generalizadas, esta última tendo um polo real e um par de polos complexos conjugados. Propõe-se um algoritmo que seleciona os polos ótimos das funções ortonormais a partir do erro de aproximação quando um número finito de funções é adotado. Este método é aplicado na modelagem matemática de uma reação química de polimerização em um reator ideal de tanque agitado (Continuous Stirred Tank Reactor). Os kernels de primeira e de segunda ordem do modelo são então estimados usando o método dos mínimos quadrados. Os resultados obtidos são apresentados e discutidos comparando-se o erro de aproximação em termos daquelas três bases de funções ortonormais.

ABSTRACT. Diante da necessidade de maior sustentabilidade, têm-se buscado cada vez mais o uso de fontes de energia renováveis, como eólica, solar e biomassa. Devido às condições climáticas do Brasil, a participação de fontes de energia eólica e solar têm crescido rapidamente na matriz energética. Este trabalho trata sobre a predição de geração de energia em um complexo solar. Para isso, propõe-se técnicas de aprendizagem de máquina para determinar a produção de energia a ser gerada ao longo de um dia, de acordo com a irradiância solar medida pelas estações solarimétricas. Como estudo de caso foram utilizados dados reais de um complexo solar, localizado no norte de Minas Gerais. Foram avaliados diversos métodos e parâmetros através do desenvolvimento de modelos utilizando as técnicas de Random Forest (RF) e Redes Neurais Artificiais (RNAs). Ao todo, seis tipos de RNAs e três tipos de RFs foram avaliados usando dados de irradiância solar como entrada. Nos testes realizados, avaliamos como a frequência dos dados de entrada influencia na qualidade da predição. Testes comparativos dos resultados obtidos utilizando dados a cada 15, 30 e 60 minutos indicam que não existe diferença entre o uso das distintas frequências avaliadas. Quanto aos diferentes métodos e parâmetros avaliados, os resultados obtidos após 30 rodadas de cada método demonstram que os métodos implementados podem ser usados para a predição da geração de energia solar, com especial destaque para a RNA com função de ativação relu e 10 neurônios que apresenta as melhores métricas.

ABSTRACT. The need to anticipate failures in wind turbines has become increasingly urgent. The exponential increase in the number of installed turbines, coupled with the aging of the generation fleet, has intensified the competition to reduce operation and maintenance costs, which means minimizing unplanned downtime and costly major repairs. The aim of this study is to utilize the vibration data available in the CMMS to identify turbines with significant condition deviations that pose a high risk of failure. The data processing approach using CNN and PCA in the pre-processing stage, along with SVM for health state classification, demonstrated excellent accuracy for both single turbine and multi-turbine tests, making it suitable for managing wind farms with a large number of turbines.

ABSTRACT. Cetaceans play important roles in marine ecosystems, and their presence serves as an indicator of ocean health. To better detect them, acoustic monitoring can be used, which allows a vast sampling of data, as it is possible to leave the equipment in the field programmed to record the signals over the course of days. This makes it very easy to generate files and difficult to interpret them, as this task takes a lot of time when performed manually. Therefore, this work aims to present a new methodology for automatically detecting the presence of delphinid vocalizations in audio signals.

ABSTRACT. The Rural Environmental Registry (CAR) is a mandatory electronic registry for all rural properties in Brazil. Currently, the CAR is gaining importance in land use monitoring and environmental regularization. However, the regularization analyses of the registry are done manually, requiring a significant amount of time and skilled labor for this task. This study aims to use machine learning algorithms for the classification and identification of erroneously filled (spurious) records. As a database, real CAR records previously manually labeled were used. Subsequently, six classification models were applied, and the generated results were evaluated and compared with each other. The classification models, in general, achieved evaluation metrics above 80\%, and the Gradient Boosting obtained all metrics above 90\% for the test dataset. The results obtained through the models demonstrated the feasibility of implementing the model in a real CAR scenario, through a REST API. Thus, creating the machine learning module in an API, it is possible to develop an application to agilize and improve the processes in the Rural Environment Registry in Brazil.

ABSTRACT. Este trabalho visa avaliar o uso de aprendizado de máquina para obtenção de modelos de inteligência artificial para predições de lesões esportivas. Utilizando um conjunto de dados do concurso NFL 1st and Future de 2019 como base, diversas técnicas de processamento de dados foram empregadas para permitir o treinamento dos modelos, tais como reduções de dimensionalidade (com análises de componentes principais e de importância), balanceamento e redução de escala. Após o processamento desses dados, diversos modelos de inteligência artificial são treinados. Finalmente, esses modelos são avaliados e comparados na aplicação para o problema de predição de lesões nos dados da NFL. Para isso, foram usadas métricas como acurácia (de treino e teste), F1-Score e matriz de confusão. Os resultados indicam que na maioria casos de teste houve uma acurácia maior que 90%, o que é um forte indicativo que o uso destas técnicas de inteligência artificial é promissor para predição de lesões esportivas.

ABSTRACT. This paper presents the use of gain scheduling strategy to solve the control problem of a level system, essentially non-linear. The topology to be addressed is of the multi-model type, so that local mathematical representations will be estimated experimentally and these will compose the calculation of a range of gains for tuning a 2-DOF PID controller. By alternating K_p and K_i according to the setpoint, it was possible to obtain a satisfactory compromise between control effort and system performance.

ABSTRACT. This article addresses the extreme control via sliding modes applied to identify the local optimum of the power produced by a photovoltaic system connected to the electrical grid. Extreme control via sliding modes is an optimizer widespread in the literature with different application proposals, where the sliding mode occurs from high-frequency switching. Ideally, this frequency should tend to infinity to avoid the effect of delay in the mode. slider. Particularly, applications involving MPPT converters have restrictions regarding the switching frequency, even with advances in silicon carbide-based semiconductor technology. Therefore, in this paper we explore the effect of sliding mode delay as a function of switching frequency limitation. To this end, we made adjustments to the control to include pulse width modulation. With the adjustments, the photovoltaic system converged to produce maximum power in two different conditions, according to the simulation results.

ABSTRACT. This article aims to describe in detail the process of developing a prototype for an automated electric egg incubator. The system's proposal is to integrate IoT (Internet of Things) knowledge to make the necessary equipment for the incubation process accessible to small poultry producers. To achieve this integration, technologies such as the CallmeBot API and libraries compatible with the NodeMCUESP 32 module, along with sensors for monitoring the environment inside the incubator and the presence of hatched eggs, were used. These tools were employed with the aim of ensuring precise and efficient control of the internal conditions of the incubator, such as temperature, humidity, and egg rotation. Throughout the development, it was possible to observe that the project represents a significant technological advancement in the agricultural field. The automation provided by IoT simplifies and optimizes the incubation process, enabling more efficient production with lower costs for small producers.

ABSTRACT. This work addresses the issue of switching losses in power converters and proposes a modification to the Edge-Aligned Pulse Width Modulation (EA-PWM) strategy aimed at simplifying control and increasing the flexibility of the auxiliary circuit’s switch off period. The implementation of this modification, referred to as constant duty cycle EA-PWM, is simulated in Simulink/MATLAB and using a thermal model in PLECS and is evaluated, demonstrating a significant reduction in losses and additional benefits such as decreased control complexity and reduced use of instantaneous calculation resources. However, further studies are recommended to assess its applicability in different inverter design characteristics.

ABSTRACT. O presente artigo tem por finalidade apresentar uma nova topologia de conversor CC-CC bidirecional isolado para aplicações em carregamento de baterias, podendo inclusive ser utilizado em veículos elétricos. O princípio de funcionamento da topologia para os dois fluxos de potência será explicado e demonstrado através das etapas de funcionamento, bem como as análises e gráficos do comportamento do ganho de tensão do conversor frente a variação da razão cíclica que será aplicada nas chaves de potência. As principais contribuições deste trabalho são basicamente a apresentação desta nova topologia de conversor CC-CC, a modulação PWM utilizada para o acionamento das chaves de potência do conversor, elevada frequência de chaveamento, baixa variação da corrente no indutor, capacitores de saída de baixos valores e a frequência dos ripples de tensão e corrente nas fontes são duas vezes maiores que a frequência de chaveamento, o que resulta em magnéticos menores, com menos peso e volume. Os resultados experimentais serão apresentados para validar as análises realizadas.

ABSTRACT. This paper compares different modulations applied to a bidirectional DC/DC converter with two active bridges called Dual Active Bridge (DAB). The leakage inductance of the transformer is used to store the energy that is transferred from one port to the other using phase shift modulation derivations. The performance in relation to the efficiency of the DAB converter and the maximum voltage ripple at the output port are the parameters used to classify the modulations. Among the modulations are evaluated: Single Phase-Shift (SPS), Extended Phase-Shift (EPS), and Trapezoidal Modulation (TZM). The experiments were carried out in a simulation environment and used an 800 W DAB converter with a voltage at the input port of 400 V and at the output port of 40 V to 55 V. The TZM modulation showed the highest efficiency results and lowest ripple at the output voltage.

ABSTRACT. This work is motivated by the high penetration of renewable sources, coming from wind and photovoltaic power plants. In this context, power quality problems become increasingly important at the distribution and transmission systems, characterized by the intermittency in energy generation. In this context, the STATCOM can contribute to voltage regulation and increased low-voltage ride-through. An extension of this concept is the ES-STATCOM, which includes energy storage systems in its topologies, enabling the exchange of active power with the grid. This work investigates the control of an ES-STATCOM based on cascaded multilevel converter. The control scheme is evaluated through simulation in the PLECS software. This work also includes experimental results in a reduced-scale test bench.

ABSTRACT. Due to the increase in demand for electrical energy and generation systems through renewable sources; as wind and solar, the use of Power Electronics in energy conversion systems has become significant. In most of these systems, the DC-DC conversion is performed in an intermediate stage and requires the use of converters capable of processing significant amounts of power at high efficiency. To meet this need, complex converter topologies have been proposed, which require the use of sophisticated modeling and control techniques. Considering the above, this work aims to develop a unified small signal model, applied to high gain non-isolated DC-DC MSSC-VMC converters, based on the PWM switch modeling technique, which allows obtaining the converter model through the simple inspection of the circuit, simplifying its analysis and modeling. A comprehensive theoretical analysis on the topic is presented and the study is validated through modeling and simulation of the MSSC-VMC boost converter.

ABSTRACT. This study focuses on the application of Finite Control Set Model Predictive Control (FCS-MPC) in the context of the VR-BESS converter (Voltage Regulator - Battery Energy Storage System), a three-port converter used for power management and voltage control in standalone systems with photovoltaic generation and batteries. Due to the scarcity of studies on the modeling and control of this converter, the main objective of this work is to propose a unified discrete model that represents all operation modes, as well as to evaluate the performance of FCS-MPC using current cost function for indirect voltage control. Simulation results indicate that the indirect voltage control achieves values close to the desired steady-state levels, with a maximum error of about 1% in the converter’s output voltage. This demonstrates the effectiveness of the proposed model and the control method used.

ABSTRACT. The estimation of harmonic and inter-harmonic components is very important in Electrical Power Systems (EPS) because it can provide relevant information for solving Power Quality (PQ) problems. This work proposes a sample by sample harmonic and inter-harmonic estimator robust to noise and signal variations. The proposal was based on three main pillars: a first stage of frequency estimation based on zero crossing, an intermediate stage of resampling to guarantee sample synchronization, and a last stage composed of spectral decomposition cores based on the Discrete Fourier Transform in its recursive and sliding window form (SWRDFT). Tests using signals containing noise, subjected to magnitude variations and frequency deviation, showed that the estimator was able to accurately estimate the magnitudes of the spectral components, with normalized errors below 10^−4.

ABSTRACT. Este trabalho traz a descrição de uma implementação em Field Programmable Gate Array (FPGA) de um detector de novidades (DN) baseado em uma métrica de similaridade dinâmica, a Dynamic Time Warping (DTW), capaz de comparar segmentos de tamanhos distintos adaptáveis aos distúrbios de Qualidade de Energia (QE) presentes nos sinais de tensão e corrente dos Sistemas Elétricos de Potência (SEP). A adaptabilidade pode ser uma característica útil aos eventos ainda desconhecidos que podem surgir no novo contexto de implantação das Redes Inteligentes (RI) nos SEP. Apesar de, em geral, a DTW ser de maior complexidade que as técnicas de DN baseadas em segmentos de tamanho fixo, otimizações e adaptações de hardware e software foram feitas a fim de se atingir uma operação em tempo real devido a utilização de processadores soft-core. Resultados de simulação funcional mostram que o hardware desenvolvido é capaz calcular a DTW e detectar os segmentos adaptativos de novidade em sinais amostrados a uma taxa de 3840 Hz.

ABSTRACT. The proliferation of interconnected systems and non-linear loads in electrical power systems (EPS) has increased the importance of power quality (PQ). Non-linear devices often generate unwanted power quality disturbances (PQD), such as transients, voltage fluctuations, power interruptions, flicker, electrical noise, harmonics and others. These problems, along with a growing network, require improved tools for accurate analysis. In order to establish a good analysis, smart meters are used in Smart Grids (SG), which provide a good PQ monitoring solution. However, it can be difficult to manage the large amounts of data they create. Compressive Sensing (CS) methods, which operate at or below the Nyquist rate, offer an effective option for managing large amounts of data. CS is a potential alternative for the efficient transmission of large amounts of data, especially in smart grids. However, there are research gaps in defining the best applications and reconstruction strategies for compressed signals. In this paper, we examined three CS reconstruction techniques for various PQD categories, including transients, harmonics, voltage fluctuations and notching. Our findings revealed varying algorithm efficiency for various PQD categories. The two best algorithms were OMP and CoSaMP for most cases, while SL0 outperformed CoSaMP for signals with harmonics. However, when higher compression rates were considered, especially 90%, SL0’s performance degraded considerably.

ABSTRACT. O desequilíbrio de tensão na rede elétrica impacta significativamente o funcionamento eficiente dos equipamentos conectados à rede. Em especial, o motor de indução trifásico (MIT), é um dispositivo afetado por essa condição. Este artigo tem como objetivo investigar os impactos do desequilíbrio de tensão no desempenho do MIT. Para isso, um modelo de sistema radial ao qual o motor está integrado foi desenvolvido e equações dinâmicas que descrever o comportamento do motor foram implementadas ao software OpenModelica. Por fim, simulações para analisar como as variações de carga, e consequentemente os desequilíbrios de tensão resultantes, afetam o desempenho do motor.

ABSTRACT. CEPEL’s (Electrical Energy Research Center) high-power laboratory uses specialized short-circuit transformers to conduct tests on various equipment. However, the laboratory's testing capabilities are limited by restrictions imposed by the power grid. This limitation is due to the need for the electrical network to provide high power in a short period of time to reach the test current. As short-circuit levels of electrical equipment continue to advance, there is a growing demand for short-circuit applications that easily surpass 400 MVA.

The main contribution of this work is the utilization of PSCAD modeling to propose a solution aimed at enhancing the flexibility and efficiency of Cepel's power laboratory. The methodology, employing a transient analysis software, demonstrates that through the superexcitation method, the short-circuit generator can meet the high-power requirements of the laboratory, generating sufficient short-circuit power to test the equipment. This study addresses the lab's underuse issues and offers a sustainable solution to meet the growing needs of national projects. Moreover, the research underscores the significant advantage of employing a short-circuit generator compared to the current setup, showcasing a threefold increase in efficiency based on power density per square meter. Recognizing the need for laboratory expansion, this approach demonstrates a viable path forward to accommodate the increasing requirements for high-power testing.

ABSTRACT. Este artigo apresenta uma metodologia inovadora para analisar o fluxo de potência e avaliar os impactos da geração eólica e solar na rede de transmissão do Sistema Interligado Nacional (SIN). A abordagem proposta combina simulações de regiões de segurança com dados históricos de fatores de capacidade, levando em conta a correlação entre esses dados e as características de intermitência dessas fontes. Um estudo de caso foi realizado nos estados do Rio Grande do Norte e Ceará para demonstrar a robustez da metodologia diante das variações na geração de usinas eólicas e solares. Além de proporcionar insights sobre o tempo de exposição a sobrecargas em equipamentos da rede elétrica e quantificar possíveis restrições de energia das usinas, a metodologia proposta oferece subsídios valiosos para estudos de Sistemas Especiais de Proteção (SEP), entre outros benefícios.

ABSTRACT. In this paper, we propose a method combining equalization and error detection using neural networks with reject option to address challenges of intersymbol interference and noise in communication channels. Initially, we compare our proposal with three conventional neural networks for channel equalization, noting an improvement in performance of 9-12%. Subsequently, we compare our approach with a state-of-the-art algorithm, analyzing bit error rate (BER) curves across various communication channels. Finally, we present the results of our proposal compared to error detection methods, highlighting its ability to detect errors without additional data overhead and its superiority in high-noise environments.

ABSTRACT. This work proposes a novel neural network architecture based on Parallel Layer Perceptron. This new architecture aims to overcome some limitations of the aforementioned model. Thus, a neural network with multiple adjustable parallel layers capable of solving tasks with multiple outputs is achieved. The proposed algorithm is applied to monitor industrial processes in its adaptive autoencoder form, capable of iteratively updating its parameters from a data stream. The model is validated in two examples that show its effectiveness in input reconstruction and in providing a latent layer with significative features for event detection.

ABSTRACT. This work proposes a new methodology based on artificial intelligence to assist the operator in decision-making during the dressing operation. Dressing is a crucial operation for the performance of the grinding process, but it heavily depends on the operator's experience to determine the ideal moment to interrupt the operation. The objective of this research is to classify structurally distinct grinding wheels into two conditions: undressed (not dressed, needing to be reconditioned) and dressed (dressed, suitable for use). This transition between conditions is the main challenge faced by operators. To this end, dressing experiments were carried out on a grinding machine, collecting acoustic emission (AE) signals during the process. The AE signals were processed to generate STFT (Short-Time Fourier Transform) spectrograms, which were used to train and validate a convolutional neural network (CNN). Although the relatively small dataset used to train and validate the neural network (287 images for training and 71 for validation), the proposed model correctly classified all samples. The neural model was able to classify structurally distinct grinding wheels as dressed or undressed in dressing experiments carried out with different parameters. In conclusion, the work presents a promising methodology to assist the operator in decision-making during the dressing operation, using artificial intelligence and acoustic emission signals. The neural model can be improved and employed to assist the operator in decision-making, ensuring the correction of failures and reducing production costs.

ABSTRACT. O motor de indução trifásico é a máquina mais utilizada na indústria em sistemas motrizes devido à sua robustez e manutenção simples. O conhecimento dos parâmetros do circuito equivalente do motor podem ser essenciais para o dimensionamento e projeto do controle de acionamento, aumentando a eficiência e confiabilidade do sistema. Com a evolução dos sistemas inteligentes, técnicas computacionais estão cada vez mais sendo aplicadas nesse tipo de tarefa, sendo uma alternativa aos métodos convencionais. Nesse contexto, este trabalho propõe um método confiável e generalista, baseado em redes neurais artificiais, para estimar os parâmetros do circuito elétrico equivalente de motores de indução trifásicos com base nos dados fornecidos pelo fabricante. Um total de 542 motores diferentes foram considerados, com potências variando de 0,75 kW a 55 kW. Duas abordagens são comparadas, a primeira usando uma única rede neural para estimar todos os parâmetros da máquina e a segunda usando uma rede especialista para estimar cada parâmetro.

ABSTRACT. As a leading cause of death in Chagas disease, affecting an estimated 6 to 7 million people worldwide, sudden cardiac death (SCD) in Chagasic cardiomyopathy (CC) remains a significant challenge. This study proposes the development of am intelligent web system prototype that utilizes machine learning algorithms to predict SCD risk in low-risk CC patients. Consequently, an intelligent web system prototype was developed that employs neural networks as a prediction model, achieving an accuracy of 94.88\% and a sensitivity of 82.3\%. This work aims to contribute to the diagnosis of cardiac risk in low-risk CC patients, providing a valuable tool for use in countries with endemic prevalence of Chagas disease.

ABSTRACT. A previsão da demanda de energia desempenha um papel crucial na gestão eficiente do sistema elétrico, buscando otimizar recursos e minimizar desperdícios. Este estudo investiga o potencial preditivo do Temporal Fusion Transformer (TFT), uma abordagem inovadora que permite lidar com múltiplas séries temporais simultaneamente, garantindo a interpretabilidade dos resultados. Utilizando dados históricos de uma empresa de energia elétrica da Nova Zelândia, esta pesquisa avalia a eficácia do TFT na previsão de múltiplas séries temporais de subestações de energia, com um horizonte preditivo de 24 horas no futuro. Os resultados indicam uma precisão significativa do modelo proposto, com erros médios absolutos inferiores a 2%.

ABSTRACT. Este artigo explora a integração do LBBA (Algoritmo de Morcegos Baseado em Líderes), de uma Bússola Digital e da cooperação entre robôs para melhorar a localização de drones em missões autônomas. Demonstra que a localização global de um robô terrestre pode localizar drones com precisão em ambientes conhecidos. O estudo contribui significativamente para melhorar a precisão e a segurança das operações de drones autônomos, essenciais para aplicações como monitoramento e resgate. Os resultados mostram que a combinação da localização terrestre 2D com a interação aérea cria um sistema eficiente e confiável, abrindo caminho para inovações em UAVs.

ABSTRACT. This paper details the development of a real-time localization system (RTLS) using the DWM1001C-DEV commercial platform. This platform incorporates the DWM1001C ultrawideband (UWB) sensor along with an STM LIS2DH12TR accelerometer. The setup involves establishing a network of static devices with known coordinates, referred to as anchors, and a mobile device termed a tag. The tag communicates with all the anchors to measure the distance between them. With these distances, three different methods were applied to estimate the position of the mobile device: least squares (LS), weighted least squares (WLS), and the Kalman Filter (KF) performing sensor fusion with distance and acceleration data. Finally, the results were compared with a VICON motion-capture system.

ABSTRACT. Um planejador de movimento é proposto para guiar um robô móvel a rodas de uma posição inicial até uma posição final. Um algoritmo RRT (Exploração Rápida de Árvore Randômica) convencional é utilizado para o planejamento global, gerando um caminho não ótimo para todo o percurso. Em adição, um segundo algoritmo RRT é executado, agora localmente, em uma janela de \SI{2}{m} por \SI{2}{m}, com \SI{5}{cm} de resolução. Tal planejamento local garante que o robô reaja a novos obstáculos que porventura surjam em seu caminho, além de suavizar o caminho gerado pelo RRT global. Complementando a navegação, também se propõe um algoritmo de desvio de obstáculos baseado em campos potenciais artificiais, garantindo que o robô não colida, mesmo sob distúrbios ou incertezas paramétricas. Resultados experimentais e simulações são apresentados, os quais validam a proposta.

ABSTRACT. This work presents an adaptation of the MPC-ORCA (Model Predictive Control - Optimal Reciprocal Collision Avoidance) navigation technique for multi-UAVs, implementing 2D ORCA constraints in the MPC problem to address the problem of disturbance caused by downwash in small UAVs. As a proof of concept, we showed a downwash disturbance scenario with two micro quadrotors in the real world, motivating our choice of 2D ORCA restrictions. Then, to evaluate the applicability of the proposed approach, we implemented the algorithm in two simulation groups, a numerical simulation using the equations of motion and a physics-based simulation. The results of the simulations show that the proposed method effectively prevented the overlap of the vehicles, while attempting to maintain the agents' performance of the path-following task within a shared curve.

ABSTRACT. In this study, visual servo control and artificial neural networks (ANNs) are used to address the inverse kinematics problem in a robotic manipulator with five degrees of freedom. The goal is to enable the robot to use visual cues from its surroundings to precisely and adaptively position its end effector. Gathering input-output data, training the ANN, and integrating it with the visual servo control system comprise the suggested methodology. The outcomes demonstrate the effectiveness of the strategy, enabling the manipulator to follow intended trajectories based on visual data and demonstrating resilience to changes in the environment.

ABSTRACT. Neste artigo se identificam parâmetros dos modelos dinâmicos de robôs a rodas do tipo diferencial e omnidirecional, usando a plataforma AgileX LIMO e uma instalação do sistema de captura de movimento OptiTrack, no Laboratório de Automação Inteligente e Robótica (LAB-AIR) do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica da Universidade Federal do Espírito Santo. O estudo avalia a eficácia de modelos da literatura e um desenvolvido no laboratório, com foco na precisão e sucesso dos robôs em completar missões em diversos cenários. Após identificar os modelos foram realizados experimentos de controle usando controladores projetados considerando tais modelos, para testar os modelos sob diferentes condições. O foco é ajudar na otimização da precisão e eficiência operacional dos robôs, contribuindo para o desenvolvimento de estratégias de controle mais efetivas e robustas.

ABSTRACT. Este artigo desenvolve uma estratégia de modelagem multinível por abstrações sucessivas de sistemas a eventos discretos (SEDs) para controle de circuitos de componentes de processos industriais. A estratégia visa reduzir a complexidade de modelagem do circuito de componentes e da síntese de supervisores explorando o controle supervisório hierárquico multinível de SEDs. A cada nível hierárquico, os componentes são associados sucessivamente em série ou em paralelo e são obtidas abstrações em modelos equivalentes intermediários com estrutura isomórfica a de um único componente. Em trabalho anterior dos autores, a estratégia de modelagem foi empregada em um circuito formado somente por válvulas on-off. O presente artigo estende a estratégia para outros tipos de componente, incluindo válvulas de controle sujeitas a falhas. Como exemplo, calcula-se uma válvula equivalente a um circuito formado por uma válvula de controle em série com uma válvula on-off e analisam-se os requisitos para controle hierárquico não bloqueante. Por fim, com base no exemplo, considerando o modelo abstrato da válvula equivalente obtida, discute-se uma proposta de condições que flexibilizam a propriedade de observador para garantir o controle supervisório não bloqueante do sistema.

ABSTRACT. Este trabalho trata da implementação da estrutura de controle supervisório de sistemas a eventos discretos em controladores lógicos programáveis (CLPs) usando blocos de função da norma IEC 61499. Como estudo de caso, utiliza-se uma planta industrial virtual do software Factory I/O, para a qual se obtém a lógica de controle através da abordagem modular local de síntese de supervisores. Seguindo uma metodologia formal proposta por um dos coautores deste trabalho, a qual ainda não foi amplamente testada, a estrutura de controle obtida é implementada em acordo com a norma IEC 61499. Testes sobre a planta virtual controlada por um simulador de CLP via conexão OPC mostram que a implementação se mostrou adequada e que a solução obtida é menos restritiva que a encontrada na literatura. Para fins de comparação, a estrutura de controle é também implementada em linguagem Ladder e apresenta-se uma breve discussão sobre algumas diferenças entre as duas estratégias de implementação.

ABSTRACT. O presente artigo apresenta um estudo de caso de uma implementação de solução de controle supervisório em arduino, usando o UltraDES. A Teoria de Controle Supervisório é aplicada para realizar o controle lógico do sistema, visando dar garantias de segurança e o correto funcionamento. O controle modular local é utilizado e a geração do código de programação é simplificada com uma ferramenta integrada com a biblioteca UltraDES. Detalhes do protótipo também são apresentados.

ABSTRACT. Electric vehicles based on brushless motors have emerged as a promising alternative for the automotive industry to replace combustion models. A growing concern, however, is related to energy efficiency both in terms of consumption and recharging time. This fosters the development of on-the-fly auxiliary charging approaches to delay recharging as much as possible. One plausible alternative is harnessing energy from braking, called regenerative braking. This technique requires an enhanced operation of the frequency inverter, as it needs a different switching logic for the braking moments, which makes the programming more complex. This paper tests a Discrete Event System (DES) strategy to design, specify, and control a brushless motor, considering the energy savings from the precise handling of regenerative braking events. After modeling and obtaining a DES controller, as a result of applying Supervisory Control Theory (SCT) processed over a variable-based automata framework, we further transfer the controller logic to a simulator to quantify gains.

ABSTRACT. O principal objetivo deste trabalho é desenvolver um programa capaz de automatizar o processo de aplicação de sistemas de eventos discretos a sistemas embarcados. Para alcançar esse fim, utiliza-se a implementação de autômatos finitos provenientes da biblioteca UltraDES, os quais são convertidos em código Arduino. Esta abordagem visa facilitar a implementação de soluções de automação em pesquisas acadêmicas conduzidas no LACSED (Laboratório de Análise e Controle a Sistemas de Eventos Discretos). Os resultados obtidos demonstram a eficácia da solução desenvolvida. A implementação de autômatos finitos em código Arduino possibilita a automação dos processos de sistemas de eventos discretos.

ABSTRACT. Devido à crescente complexidade dos processos organizacionais, que envolvem múltiplos processos interconectados, a mineração de processos tem evoluído para além da análise de processos isolados. A mineração de processos centrada em objetos oferece uma abordagem teórica robusta para enfrentar esses cenários complexos. Contudo, exemplos práticos dessas técnicas avançadas são raros na manufatura avançada, especialmente na sua implementação em tempo real. Este artigo explora os esforços contínuos para alinhar a prática atual com o estado da arte no contexto da mineração de processos centrada em objetos. Propomos uma arquitetura que emprega a mineração de processos como ferramenta para apoiar a gestão de processos em tempo real em diversos sistemas da manufatura avançada. O estudo de caso atual foca no fluxo de processos baseado em objetos, considerando também o uso de várias ferramentas e dispositivos, funcionando como mediadores das necessidades do sistema. Especificamente, a arquitetura utiliza o conceito OCEL 2.0, que trata de logs de eventos centrados em objetos, para fornecer uma visão holística das interações do sistema. Os primeiros resultados são apresentados através do padrão de modelo de eventos OCEL 2.0, aplicado em um exemplo prático relacionado ao funcionamento de um equipamento. Esta análise e demonstração do modelo de arquitetura para mineração de processos em tempo real, baseada nas estruturas RAMI 4.0 e UNS, visam promover a transparência e a mediação da mineração de processos em todo o ecossistema.

ABSTRACT. This article presents a methodology for identifying parameter errors in the state estimation process in electrical energy transmission systems. The basic algorithm is an implementation of the Weighted Least Squares method considering the full observability of the system with measurements from optimally allocated phasor measurement units. The estimator is run and the value of its objective function is evaluated. If it assumes a value above an arbitrated limit, possible parameter errors are identified and the algorithm is executed again, this time with a new optimization problem and the aid of the Genetic Algorithm technique, in order to determine the required parameter correction. The simulations were conducted on the 118-bus IEEE test system to attest to its robustness and several scenarios with parameter errors were simulated in order to show the applicability and versatility of the proposed methodology.

ABSTRACT. Electricity distribution companies need to have the correct identification of the topology of the distribution network, whether to meet regulatory requirements or to assist in system operation and planning issues. The implementation of Advanced Metering Infrastructure (AMI) projects has the potential to contribute to this task by providing data from smart meters. In this context, this work proposes the application of a methodology to identify the transformer-user relationship using smart meter data on a real secondary circuit of Celesc Distribuição. Furthermore, the relationships determined by the methodology are compared with visual field inspections. The results were positive, achieving an accuracy of over 90% for physically validated cases.

ABSTRACT. Os sistemas de distribuição de energia passaram por várias transformações nos últimos anos, incluindo a integração de novos perfis de carga, geração distribuída e expansão da rede. Este artigo apresenta um método baseado na teoria das ondas viajantes e em redes neurais artificiais para classificação e localização de faltas, a fim de auxiliar a concessionária a reduzir o tempo de resposta e impactar diretamente os indicadores de qualidade e confiabilidade. A abordagem proposta utiliza dados de tensão e corrente trifásicos de medidores inteligentes instalados nas extremidades do sistema. Sinais de tensão foram utilizados para determinar a distância da falta usando a teoria das ondas viajantes. Adicionalmente, características foram extraídas dos sinais de tensão e corrente, os quais foram usados como entradas de redes neurais artificiais responsáveis pela classificação da falta. Os cenários de faltas foram simulados no software PSCAD/EMTP, considerando o sistema de teste de média tensão do CIGRE. Os resultados se mostraram promissores, apresentando: (i) precisão de detecção de 100%; (ii) precisão de classificação próxima a 100%; e (iii) erros médios inferiores a 1% na estimação da distância da falta com um desvio padrão de 0,4 e mitigação da múltipla estimação da falta superior a 90%.

ABSTRACT. This study explores solar irradiation forecasting by integrating feature selection techniques with genetic algorithms. Meteorological data from Fortaleza is employed for training and evaluation. Various machine learning algorithms, including support vector regression, k-nearest neighbors, random forest, adaptive boosting, gradient boosting trees, and extreme gradient boosting trees, are utilized to predict solar irradiation. Performance evaluation metrics such as MAE, RMSE, MAPE, and R² are employed to assess model performance. The results demonstrate the effectiveness of the genetic algorithm in selecting model inputs, highlighting Extreme Gradient Boosting as the most effective across various forecast horizons.

ABSTRACT. A crescente integração de Fontes Eólicas Interfaceadas por Inversores (FEIIs) à rede primária exige a adaptação dos métodos tradicionais de classificação de curtos-circuitos, já que as características de faltas na presença das FEIIs variam de acordo com o método de controle dos inversores empregados neste tipo de geradores. Tais variações, inviabilizam métodos de classificação tradicionais, surgindo assim novos desafios para se cumprir a tarefa de classificação com exatidão. Nesse contexto, o presente trabalho utiliza uma base de dados de diversos cenários de faltas gerados por simulação computacional via o software PSCAD, juntamente com a biblioteca PyCaret, para realizar comparações de desempenho de quatorze métodos inteligentes na tarefa de classificação de faltas em sistemas com FEIIS. Investiga-se como o desempenho desses métodos é afetado pela variação do número de instâncias de treinamento e pela presença de diferentes níveis de ruídos nos sinais, além de suas capacidades de generalização para diferentes pontos de medição do sistema de transmissão. Dessa forma, os estudos evidenciam o potencial do emprego da aprendizagem de máquina para a tarefa de classificação de faltas em sistemas com FEIIs, ressaltando os métodos que apresentaram o melhor desempenho nessa tarefa e aspectos que podem impactar tal desempenho.

ABSTRACT. Analysis of electricity consumption profiles is essential for effective load management and the promotion of energy efficiency, thus contributing to sustainable development. However, the limited availability of data, whether due to scarcity, lack of adequate monitoring infrastructure or privacy issues, poses significant challenges. Despite these limitations, it is essential to investigate the feasibility of using available data for accurate forecasting. This study proposes to forecast electricity demand in university buildings, considering scenarios with limited data. The methodology involves comparative benchmarking of machine learning models, such as Recurrent Neural Networks, Long Short-Term Memory, Gated Recurrent Unit and Convolutional Neural Networks, with the ARIMA (Auto-Regressive Integrated Moving Average) model. The performance of those models is evaluated using Mean Square Error (MSE), Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE), as well as generalizing the methodology to different buildings. The results show that the deep learning models outperform ARIMA in several scenarios, with the GRU model standing out for its accuracy, which is 2.38\% higher than ARIMA. The evaluation of the proposed forecasting models provides an objective reference for identifying best practices in electricity demand forecasting, validating their usefulness in practical scenarios, and guiding future investments in research aimed at developing energy management systems and energy efficiency strategies.

ABSTRACT. The effective analysis and management of distribution transformers is fundamental to ensuring the reliability and efficiency of the electrical system. Based on these premises, this paper proposes a comprehensive approach to assess transformer demand and implement energy efficiency strategies on a smart campus. Using measurement data from a metering infrastructure over two years, the study models two different scenarios to understand the peaks and valleys of demand, taking into account the seasonal influence of temperature on demand. The methodology includes an analysis of load profiles and the determination of the load factor of each transformer using the rated power and the highest demand requirement. Based on this information, management strategies are developed, such as replacing transformers with more efficient ones and adjusting the rated nominal power to meet current and future demand, taking into account projected economic growth. In addition, the technical losses of the transformers and their impact on Greenhouse Gases emissions will be assessed to quantify the environmental benefits of the proposed measures. The results of this research can guide policies and regulations to improve transformer performance, reduce technical losses, and promote more sustainable operation of the electricity system.

ABSTRACT. No caminho para a descarbonização da economia, surge o hidrogênio, que chama a atenção da comunidade científica e de diversos líderes globais por possuir um alto valor energético e ser um promissor substituto dos combustíveis fósseis. Neste contexto, destaca-se o hidrogênio verde que, diferente de outras formas de produção de hidrogênio, consegue alcançar zero emissões de gases do efeito estufa, quando alimentado com energia elétrica oriunda de energias renováveis. Abordaremos dois casos: sendo o primeiro, a produção de hidrogênio verde em um hub offshore a partir de parque eólico, também localizado em um hub offshore e, em segundo caso, alimentado por um parque fotovoltaico onshore. Para isso, faremos uma breve contextualização das tecnologias de eletrólise de água existentes e, posteriormente, os cálculos para a produção de hidrogênio verde suposta para cada caso, a fim de analisarmos os casos em capacidade de produção e custos. Como resultado, observamos que a primeiro momento o segundo caso se apresenta como mais promissor, entretanto se torna necessário para futuros estudos uma análise mais detalhada dos custos, levando em consideração os custos de transmissão da energia até a planta de produção de hidrogênio.

ABSTRACT. O principal objetivo deste artigo é avaliar o impacto dos inversores inteligentes, especificamente as funções de controle com fator de potência fixo (FPF), volt-var (VV) e volt-watt (VW), na máxima capacidade de hospedagem (MCH) de sistemas fotovoltaicos (FV). A ideia é incorporar explicitamente um modelo detalhado de sistemas FV em um problema de fluxo de potência, por meio da abordagem full Newton. Esta modelagem é integrada a um algoritmo determinístico para a obtenção da MCH. Simulações computacionais realizadas em um sistema de distribuição detalham os impactos de cada função inteligente na MCH e no comportamento das perdas elétricas ao longo do crescimento da penetração de recursos FV.

ABSTRACT. Este trabalho introduz uma nova metodologia para o dimensionamento ótimo de múltiplos Sistemas de Armazenamento de Energia por Baterias (SAEB) em Sistemas Híbridos de Geração (SHGE) conectados à rede elétrica. Concentrando-se no despacho centralizado, que inclui geração eólica, fotovoltaica e a integração de SAEB, a metodologia emprega a Otimização por Enxame de Partículas (PSO) para encontrar soluções ótimas. A avaliação do impacto na confiabilidade é realizada, a partir da expectativas de despacho, limitações de geração e impactos na rede, utilizando dados climáticos brasileiros e perfis de carga do sistema Nordeste. Por meio de simulações com o sistema IEEE de 14 barras em duas configurações SHGE e localidades, foram determinadas as capacidades ótimas de SAEB, sendo 36,25 MWh para um sítio e 24,25 MWh para o outro. Os resultados indicam uma redução significativa da inflexibilidade em 17,41%, do potencial de restrição em 17,17% e das oscilações de importações na barra de balanço em 20,46%.

ABSTRACT. This article presents a methodology for calculating the power flow in direct current microgrids, considering an innovative non-iterative approach, based on Taylor’s series and the extraction of the quadratic equation roots. The results achieved with the proposed methodology are validated by simulations and comparative tests with the well-established Newton-Raphson method applied to DC networks. The proposed approach opens doors for microgrid operation and planning investigations, including voltage stability analysis and system reliability assessment. In this way, this research significantly contributes to advancing the understanding and application of innovative approaches to support studies on direct current microgrids.

ABSTRACT. Neste trabalho se apresenta uma metodologia para auxiliar na análise do potencial técnico da energia solar fotovoltaica que atenda a demanda de estações de recarga pública de veículos elétricos, considerando tal sombreamento. Esta metodologia está formada por dois módulos que consideram os aspectos técnicos presentes no aproveitamento do recurso solar fotovoltaico, auxiliando na identificação das áreas disponíveis para instalação de painéis a partir de dados georreferenciados e considerando a diminuição dessa área por causa das sombras projetadas dos edifícios que se encontram em seu entorno. A saída da execução da metodologia é uma base de dados espacial que mostra o potencial técnico disponível de energia solar fotovoltaica por telhado para atender a demanda de estações de recarga pública de veículos elétricos. A aplicação da metodologia foi realizada utilizando informações da cidade de Santo André, São Paulo – Brasil, que apresenta um crescimento urbano vertical, resultando em uma redução no aproveitamento da energia solar fotovoltaica nos telhados. Os resultados dessa aplicação mostram que apesar do sombreamento no solstício de inverno e de verão, um gerador fotovoltaico pode suprir as demandas das estações públicas de recarga em diversos horários de dias típicos de operação. Esse resultado pode auxiliar aos agentes envolvidos no desenvolvimento da mobilidade elétrica e o aproveitamento do recurso solar, identificando os melhores locais para o aproveitamento da energia solar fotovoltaica que atenda as demandas de potência das estações de recarga.

ABSTRACT. This paper presents an analysis of partial discarge (PD) signals in high voltage current transformers (HVCTs). Our approach centers on using a convolutional neural network with an autoencoder architecture to filter out electrical noise, enabling assessment of the characteristic waveform shapes of PDs. The denoising convolutional autoencoder (DCAE) was trained using an extensive database composed of synthetic PD signals, with several characteristic waveforms, noise levels, quantities, and positions of occurrences. Furthermore, the DCAE was tested using real data collected from HVCTs during commissioning in electrical substations from various regions of Brazil. A comparative analysis between the DCAE and wavelet denoising methods is conducted. The results indicate that the proposed DCAE neural-network effectively denoises both synthetic and real signals, preserving the impulsive characteristics of PDs.

ABSTRACT. Este trabalho apresenta o Flexible Vision Transformer, uma arquitetura inovadora que modifica de forma inovadora o mecanismo de criação de cabeças no cálculo de atenção dos Vision Transformers. Em vez de dividir as matrizes Q, K, V em partes iguais para gerar cada cabeça, nossa abordagem emprega amostragem aleatória no espaço incorporado, permitindo a geração de qualquer número desejado de cabeças com qualquer dimensão. Nossos estudos de ablação, particularmente com incorporações menores de 64 a 128, demonstraram que essa abordagem pode levar a um desempenho melhorado sem aumentar substancialmente a complexidade geral do modelo. A melhor melhoria foi vista no tamanho de incorporação de 96, alcançando uma precisão de 82,55% no conjunto de teste para CIFAR-10 e 55,27% em CIFAR-100. Além disso, nossa abordagem é compatível com outros modelos de transformadores de visão, uma vez que apenas modifica o componente central de atenção, abrindo a possibilidade de melhorar seu desempenho sem um aumento significativo no número de parâmetros treináveis. No entanto, é importante reconhecer as limitações de nossa abordagem e da arquitetura original dos Vision Transformers, que tendem a ter um desempenho inferior em conjuntos de dados menores.

ABSTRACT. This research aims to develop an effective system for detecting road damage on highways using computer vision techniques, thereby enhancing drivers' safety and improving road maintenance. Computer vision, an interdisciplinary field that encompasses image processing and pattern recognition, has applications far beyond highway damage detection, extending into various other domains. Over the years, several methods have been proposed for road damage detection, including traditional image processing, deep learning, and stereo vision. In this study, the YOLO (You Only Look Once) algorithm was employed to detect damage on road pavements. The research objectives include fostering scientific research skills, providing an integrated perspective on different topics, and contributing to the reduction of accidents and the maintenance costs associated with highways.

ABSTRACT. Neural networks have emerged as a potent tool for addressing kinematic challenges in the development of soft robotics. This study aims to explore inverse kinematics and dynamic model for soft robots. Two datasets were created: one comprising simulated soft robots and another featuring a real manipulator of varying sizes, to train recursive neural networks. After training and validation, the optimal hyperparameters were identified, and the performance of the models was evaluated. The results demonstrate that the models were able to achieve significantly high accuracy, underscoring the effectiveness of neural networks in complex robotics applications.

ABSTRACT. In the last few years, as energy demand has grown at the same rate as global environmental concerns, there has been rapid growth in both the quantity and size of wind turbines. However, ensuring reliable performance and safety remains a challenge, especially in the blades, where failure can be both catastrophic and difficult to detect through traditional inspection methods. Therefore, this paper proposes a Structural Health Monitoring (SHM) method to detect anomalies based on health data deviations from the LSTM autoencoder, which includes two LSTM layers, data reconstruction, and real-time accelerometer data, resulting in 97.4% accuracy.

ABSTRACT. Coffee, a major global crop, is mainly produced and consumed in Brazil. The productivity of Coffea arabica plantations is influenced by numerous biotic and abiotic factors, particularly the impact of coffee rust, a disease caused by the fungus Hemileia vastatrix. Effective disease control and the utilization of resistant cultivars are crucial strategies in this regard. Genetic improvement programs use leaf disk evaluations to measure resistance by inoculating leaves and maintaining them under controlled conditions. However, this evaluation is time-consuming and relies on subjective assessments. Artificial intelligence (AI), specifically convolutional neural networks (CNNs), can assist with image-based analysis, providing quick and accurate evaluations. Yet, their effectiveness relies on large training datasets. Existing coffee rust databases lack standardized leaf disk data. To address this, a new image database with 9426 inoculated leaf disk photographs was created, grouped into six classes to enable transfer learning and CNN classification. Models based on ResNet50 and VGG-16 achieved over 91% accuracy in binary classification, surpassing traditional methods. These results underscore the potential of computer vision and deep neural networks to improve speed and reliability in plant breeding, especially in classifying disease severity.

ABSTRACT. The rapid growth of photovoltaic (PV) penetration on low voltage (LV) distribution systems is creating new challenges for utilities worldwide. In this context, this paper assesses the performance of Volt-var and Volt-Watt controls for planning and operation perspectives. These controls are tested in PV generators deployed on 419 real Brazilian LV systems in scenarios with massive PV penetration. The results are evaluated on how well the controls can improve the following aspects: hosting capacity (planning); mitigation on overvoltage violations (operation); and reduction of LV systems with customers experiencing overvoltages (operation). Additionally, the negative impacts of the controls, e.g., energy curtailment and increase of technical losses, are analyzed. For the hosting capacity, the Volt-Watt control outperformed, accommodating 46 more PV generators, but it presented an energy curtailment up to 12.5%. For the operational perspective, the Volt-var control has a slightly better performance, but it increased the technical losses up to 3.5%. This discussion is generalized with the assessment of 116,232 LV systems.

ABSTRACT. Currently, it is essential to develop ever more effective probabilistic methods for evaluating the performance of distribution systems. Power grids have become increasingly complex, with the presence of new technologies, such as distributed generation (DG), which must be represented by the assessment tools. This paper aims to compare the performance of new simulation tools for evaluating reliability indices, based on Monte Carlo simulation (MCS), named quasi-sequential and state transition approaches. Both techniques have the ability to capture chronological variations of the system and, therefore, allow the representation of DG units. The performance of the methods is compared to the traditional sequential tool, where aspects relating to flexibility, computational efficiency and accuracy of results are discussed.

ABSTRACT. A implantação de micro unidades de medição fasorial (uPMUs) está se tornado cada vez mais comum nas concessionárias de distribuição, visando melhorar o monitoramento e a confiabilidade da rede. O alto custo de instalação torna inviável a implantação de um grande número desses dispositivos. Assim, este trabalho apresenta um novo método para localização ótima de uPMUs, fundamentado na metaheurística Busca em Vizinhança Variável e na resolução de um algoritmo de localização de faltas. Esse método contribui para reduzir os tempos de deslocamento das equipes de manutenção e, consequentemente, o tempo de restauração do sistema. O método proposto foi validado em um sistema do mundo real de 962 barras pertencente a uma concessionária equatoriana. Os resultados obtidos foram satisfatórios, uma vez que a instalação de apenas duas uPMUs resultou em uma redução de 24,93% na energia não distribuída e de 25,58% no índice de confiabilidade SAIDI.

ABSTRACT. O controle Volt/var em inversores tem sido implementado a nível mundial, mas a sua adoção ainda apresenta desafios. Questões como a localização, a participação no serviço ancilar, os impactos na qualidade da energia e a operação de múltiplos inversores precisam ser melhor avaliadas. Este artigo analisa os impactos na qualidade de energia de sistemas de baixa tensão com geração fotovoltaica, comparando diferentes modos da função Volt/var com recondutoramento da rede e fator de potência fixo. Os resultados indicam que o controle Volt/var pode mitigar problemas de tensão e reduzir perdas, embora o desempenho em múltiplos inversores possa ser desigual. Curvas pouco inclinadas na área capacitiva podem agravar as sobretensões, especialmente durante períodos de alta geração solar. O modo de prioridade de potência reativa pode resolver o problema da disponibilidade do inversor, mas pode aumentar as perdas de potência ativa se a energia não for armazenada.

ABSTRACT. Diante da crescente complexidade das redes de distribuição de energia, agravada pela integração de novos componentes e geração distribuída, este artigo apresenta uma abordagem eficaz para a redução dessas redes, mantendo seu traçado radial. O método proposto, testado em redes de teste e reais, não requer fluxo de potência inicial nem manipulação de matriz de admitâncias. Além disso, estima o comportamento completo da rede em relação às tensões. Os resultados demonstram estimativas precisas de tensão, perdas de energia e consumo, mesmo para os nós eliminados. Em todos os cenários, foi possível estabelecer uma rede equivalente com uma redução de pelo menos 50% do total de nós, incluindo a eliminação de nós com geração. Essa pesquisa contribui significativamente para o estudo de redes espacialmente reduzidas, essencial para o desenvolvimento de modelos de otimização que visem a operação e expansão de sistemas de distribuição de energia.

ABSTRACT. A estimação de estados é uma atividade muito importante em sistemas de energia para garantir operação eficiente e manter a segurança do sistema. Este artigo apresenta uma abordagem inovadora utilizando o Otimizador do Lobo Cinzento (GWO) para estimação de estado em sistemas elétricos de potência. O algoritmo GWO é uma meta-heurística baseada em população inspirada no comportamento social dos lobos cinzentos na caça. Nesta abordagem, o algoritmo GWO é aplicado para estimar as variáveis de estado do sistema de energia, incluindo magnitudes de tensão e ângulos de fase em todos os barramentos. O método proposto é validado usando os sistemas de teste IEEE 14-barras e 33-barras e comparado com a abordagem de Fluxo de Potência Ótimo Estendido (E-OPF). Os resultados demonstram a eficácia do estimador de estado baseado no GWO, especialmente com o aumento da redundância de medições. Além disso, o desempenho do estimador foi avaliado com valores aleatórios de carga indo de leve à pesada, destacando sua capacidade de lidar com diversas condições do sistema. Apesar de seu desempenho promissor, o estimador proposto apresenta um tempo de execução relativamente alto, sugerindo a necessidade de otimização em eficiência computacional.

ABSTRACT. This paper considers a sliding mode-based control scheme (SSC) for a class of uncertain nonlinear systems with relative degree one, generating a smooth and chattering-free control effort. The problem of trajectory tracking for a UAV is considered, with a control configuration composed by a cascade of an internal loop (speed control) and an external one (position SSC control). The objective is to generate an estimate of the wind speed without onboard wind speed sensors. In general terms, closed-loop robustness can be observed with respect to disturbances caused by wind in trajectory tracking. The proposed scheme is based on the estimation of the aerodynamic drag without using motor speed sensors. This scheme allows the estimation of the input disturbance faced by the external sliding mode controller with sufficient accuracy such that the wind speed can subsequently be estimated using a known analytical model for aerodynamic drag. Simulation results with real wind data collected with an anemometer illustrate the performance of the proposed wind speed estimation scheme.

ABSTRACT. In this work, the educational and research device named Quanser Aero 2 is used as a way to experimentally test distinct quadrotor control strategies. The kit contains two propellers. In the proposed configuration, one propeller is used as the control input, and the other one is used to generate a well-defined and predefined disturbance input. First, a nonlinear dynamic inversion is proposed to make the system behave as a double integrator system, which is also an approach used in several quadrotor attitude and position controllers. After, as a way to test the approach, four distinct controllers are tested: a simple pole placement, a robust, an active disturbance rejection, and a robust + active disturbance rejection one. The results shows that the device is able to provide a testbed for some types of quadrotor control strategies, generating a repeatable scenario that allows a fair and direct comparison between the tested controllers.

ABSTRACT. This paper presents an experimental mixed-reality indoor testbed for the evaluation of drone guidance and control methods. This experimental setup comprises Crazyflie drones, an OptiTrack motion capture system for providing state feedback, and a user-friendly object-oriented MATLAB program structure for the implementation of guidance and control algorithms in real drones or real-time simulated ones. This MATLAB program, besides implementing the physics of the simulated drones and the environment, also allows the user to insert virtual flying obstacles into the scenario. The setup also features a three-dimensional photorealistic visualizer developed in Unity 3D that shows the simulated or real drones along avatars of the virtual obstacles on the same screen. The proposed testbed is illustrated with a collision-free guidance method in two scenarios: one with real drones among virtual obstacles, and another with simulated drones also among virtual obstacles, showing its effectiveness and practicality.

ABSTRACT. The attitude control and robust performance problems are herein investigated for a coupled 3DOF launch vehicle system that includes flexible modes and nonlinear actuators. Although atmospheric conditions like wind and the transonic flight are extreme, the robust control design is efficient even for an asymmetric time-varying plant updated at each iteration during 50 seconds of simulation. A two-degree-of-freedom topology known as Kreisselmeier's structure, in which a TFL/LTR compensator is inserted, adding robustness to the control loop, satisfies the time domain requirements. The present work focuses on the time response and the low-frequency specifications of the Brazilian VLS rocket.

ABSTRACT. This paper aims to investigate how sampling time variation affects the performance of a control system consisting of online adaptive and local full state-feedback controllers in a digital twin context. To address potential parameter variation and plant uncertainties, a Model Reference Adaptive Controller (MRAC) is designed. To reduce the computational burden, Digital Twin and cloud computing techniques can be used to process the adaptation law, while an adjustable local controller implements the control action. Considering a non-ideal communicating channel or the need to reduce the transmitted data size, the decreasing of sampling time for adaptation could be needed, requiring an evaluation of the situation based on the relation efficiency/security. Moreover, a full-state feedback controller with integral action (FSFIA) is designed to be compared with the adaptive controller based on performance metrics. Computational experiments are conducted where the quadrotor nonlinear dynamic is exposed to sampling time variation and non-ideal operating conditions, such as measurement noise, bounded external disturbances, and loss of actuator effectiveness. The results indicate that values around $T_1 = 6T_2$ could be potential optimal values for the design of the proposed system and reveal that the benefits of MRAC do not justify its application in the range of $30T_1\leq T_2\leq50T_1$.

ABSTRACT. Unmanned aerial vehicles, such as quadcopters, can perform several activities. To enable such activities, it is necessary to use control techniques to guarantee the completion of the task amid environmental adversities. In this work, multivariable control was used, known as Linear Quadratic Regulator, which features optimal control based on weighting matrices, which were tuned based on the Elimination and Choice Expressing Reality III multicriteria decision method, where the criteria are the desired performance and robustness characteristics for the task the drone was assigned to. This application is used as a basis for an estimated model based on experimental flights of Parrot's AR. Drone 2.0 quadcopter, thus introducing actual flight conditions into the proposed control project. The simulated results show that the controller tuning, selected with the aid of the Elimination and Choice Expressing Reality III method, obtained performance indices (Integral Squared Error and Integral Quadratic Control effort indices) and robustness (gain margin and phase margin) consistent with the objectives of the control project, thus establishing itself as a practical alternative in helping the designer in choosing controller parameters.

ABSTRACT. O presente artigo apresenta uma abordagem de pesquisa relacionada ao estudo, análise e proposição de um sistema de acionamento para trator elétrico aplicado à agricultura familiar. Conforme a revisão da literatura, há pouca pesquisa relacionada a esse tipo de veículo, comparado às relacionadas aos veículos elétricos urbanos. Dentro das características específicas de propulsão elétrica, adequada a um trator de baixa potência para pequenos produtores agrícolas, o objetivo essencial de desenvolvimento desta pesquisa está relacionado à proposição de um veículo com sistema elétrico de propulsão e controle embarcado no intuído de garantir a máxima eficiência de tração e maior eficiência energética em atividades agrícolas da agricultura familiar.

ABSTRACT. Os Data Centers são fundamentais na infraestrutura de tecnologia da informação, assegurando o armazenamento, processamento e distribuição de dados. A garantia de condições térmicas adequadas nesses locais é essencial para o desempenho e funcionamento dos equipamentos, exigindo um monitoramento preciso e uma operação eficiente do sistema de refrigeração. Dentro desse contexto, este trabalho apresenta um Sistema de Monitoramento e Alerta Térmico (SMAT) in loco e via WhatsApp para Data Centers. O sistema foi desenvolvido utilizando o microcontrolador ESP32 em conjunto com um sensor termistor e outros componentes. Entre as funcionalidades do SMAT destacam-se o envio de notificações via Whatsapp e a possibilidade de atualizações remotas do código, quando necessário, através do protocolo Over the Air (OTA). Assim, o SMAT apresenta-se como uma ferramenta eficaz para o monitoramento de temperatura em Data Centers, ajudando a evitar custos operacionais adicionais decorrentes de temperaturas elevadas ou resfriamento excessivo, além de contribuir para o aumento da vida útil dos equipamentos. O sistema também ajuda a promover a eficiência energética ao monitorar a necessidade real de refrigeração. Como forma de verificar o funcionamento e a usabilidade do SMAT, foram realizados testes em um Data Center real de um Centro de Eficiência Energética, que demonstraram que o módulo operou corretamente e conforme o esperado, em um cenário considerado de alta temperatura. Diante a isso, os autores concluem que o SMAT é uma ferramenta funcional para o monitoramento de Data Centers, devido à sua capacidade de sensoriamento preciso, armazenamento de informações e calibração remota.

ABSTRACT. Ônibus híbridos têm motores elétricos que são alimentados por mais de uma fonte de energia, podendo reduzir as emissões de gases poluentes desde que utilizem fontes menos poluentes. Nesse tipo de ônibus, o sistema de gerenciamento de energia (EMS - Energy Management System) determina qual é a melhor fonte que deve ser utilizada em cada momento de operação. No entanto, a implementação de ônibus elétricos híbridos na frota de transporte público tem altos custos envolvidos, tornam-se relevantes estratégias de gestão de energia que melhorem o aproveitamento energético e que possam ter custos economicamente viáveis para aumentar sua penetração no setor de transporte. Este trabalho apresenta um modelo matemático para auxiliar na definição de parâmetros dos algoritmos de EMS que são utilizados em ônibus híbridos com bateria e células à combustível. Esse modelo permite otimizar o gerenciamento de energia do ônibus híbridos, minimizando o consumo de energia, enquanto os valores máximos de corrente e tensão dos equipamentos são respeitados. O modelo é aplicado na simulação offline do gerenciamento energético de um ônibus do corredor metropolitano ABC que conecta os terminais de San Mateus e Jabaquara para conectar a região do ABC com a cidade de São Paulo. No caso em que há uma fonte de energia no ônibus e não é necessário ter um EMS, verificou-se que o modelo proposto obtém uma redução no custo de recarga de 11,44% no final da operação diária. Tal níveis de economia podem ajudar a viabilizar a maior penetração de ônibus híbridos em zonas urbanas.

ABSTRACT. Sistemas Ciber-Físicos (SCF) integram plantas físicas com equipamentos de controle e monitoração usando redes de comunicação. Como redes de comunicação são utilizadas em SCF, alguns canais de comunicação podem ser vulneráveis a ataques passivos de observação (eavesdropping). Portanto, a implementação de mecanismos de segurança é crucial em SCF. Uma das estratégias para garantir a segurança das informações em SCF abstraídos como SED é utilizar o forçamento de opacidade. Neste trabalho, é proposta uma nova estratégia para forçar opacidade de estado atual de SED em rede com múltiplos canais baseado somente em trocas de eventos, em que supõe-se que o atacante observa parte dos canais de comunicação para descobrir os estados secretos do sistema. É apresentado um método para verificar a existência de uma política de ofuscação baseada na troca de eventos (OBTE) que garanta a opacidade de estado atual de SCF com múltiplos canais.

ABSTRACT. With the digital transformation advancement in the industrial environment, the need for changes in automation systems emerged. These systems have become necessary for portability, interoperability, and modularity. In 2016, a group of companies started the Open Process Automation Forum to define a new architecture that meets these requirements. Only in 2019, the first document with definitions of the new standard was published. The standard continues to be developed, as well as the new equipment and software required for implementation. This article presents a systematic literature review on the Open Process Automation Standard.

ABSTRACT. Este trabalho propõe o desenvolvimento de uma estrutura de automação veicular e sensoriamento remoto capaz de tornar o MagLev-Cobra um veículo autônomo. O Projeto almeja tornar possível o controle do veículo de levitação magnética por meio de um Controlador Lógico Programável (CLP) que, por sua vez, responde a sinais advindos de um microcomputador equipado com um sensor GPS (Global Positioning System) de alta precisão. Este projeto contempla a interseção entre a teoria e a prática acerca das futuras tecnologias aplicadas aos veículos, englobando conhecimentos de engenharia elétrica, controle e processamento de dados. Até o momento, o projeto foi bem-sucedido nas simulações, calibrações e estudo dos sensores.

ABSTRACT. Este trabalho apresenta o desenvolvimento e a implantação de um sistema de detecção, interpretação e classificação de falhas de infraestruturas de sistemas de automação industrial. O trabalho foi implementado na Refinaria Duque de Caxias da Petrobras, cobrindo atualmente cerca de 70% da infraestrutura da refinaria. A metodologia adotada possibilita a abrangência dos resultados para outros equipamentos de automação industrial possibilitando a unificação dos dados de modo a compor um grande ambiente de confiabilidade dos ativos. O presente trabalho aborda a metodologia do projeto, as tecnologias adotadas, a arquitetura da solução e os resultados alcançados.

ABSTRACT. Este trabalho tem como objetivo descrever o processo de criação de um sistema de automação da iluminação, acionamento de dispositivos e verificação de temperatura e umidade, para um laboratório, utilizando o protocolo Message Queuing Telemetry Transport (MQTT). A proposta visa possibilitar o acesso remoto para o controle de atividades cotidianas, como ligar e desligar lâmpadas e dispositivos eletrônicos frequentemente utilizados pelos integrantes do laboratório. Para isso, foi empregada a placa de microcontrolador ESP32, um broker MQTT hospedado na nuvem e uma interface desenvolvida em HTML, CSS e JavaScript. Durante o desenvolvimento do sistema, foi observada a eficácia do protocolo adotado, evidenciada pela rápida e eficiente resposta aos comandos enviados pelos usuários. Essa abordagem não apenas simplifica as operações diárias, mas também permite um controle mais flexível e conveniente das atividades no laboratório, contribuindo significativamente para a otimização dos processos e gerenciamento de recursos.

ABSTRACT. In this study, an analysis of the energy comsumption and storage was carried out in a microgrid composed of renewable resources (photovoltaic and wind energy generation), consumers and energy storage. For this, a simulation was carried out using Colored Petri Nets (CPN). The study is carried out to seek a feasible dispatch and a maximum storage load so that it does not generate power outages for the end consumer. Demand, supply, storage load, energy balance and grid injection or consumption will be the final results of the simulation to be subsequently analyzed to evaluate the performance of the simulation. Three scenarios is analyzed, without storage, with well-sized storage and with a under-sized storage. The scenario without storage helps to size the storage to prevent grid injection and prevent grid energy consuming beyond the renewable resources to make the system to operate isolated.

ABSTRACT. To ensure the continuous operation of the three-phase induction motor and production, researchers have been developing techniques for monitoring the machine's operating conditions to prevent the development of faults and unplanned shutdowns of the drive. For that, it is essential to understand the impact of faults on the motor's characteristics. In this regard, proposals for the machine's equations are available in the literature, reproducing the physical phenomenon with data that the user typically possesses, which are the parameters used in the classical symmetrical model. In this work, a simulator with a graphical interface was developed, allowing the user to input motor parameters, load, power supply system, percentage of shorted turns, number of broken bars, and intensity of mechanical failure, and analyze current, flux, speed, and torque characteristics for various operating points, in both transient and steady-state conditions. Python programming language was utilized, as it is a freely available and widely used language in the scientific community. The complete algorithm was transformed into a Windows executable application, enabling its utilization on any machine running this operating system. Additionally, the work presents two contributions to the asymmetrical model to allow an analysis of the situation before a short-circuit fault, corresponding to low insulation, and before bar breakage, corresponding to small cracks.

ABSTRACT. The use of new network technologies has been required at every layer of production. Thus, the data been trransmitted, even in the lower levels of the industry, has increased. However, this advace in the technology also brings a higher vulnerability for the sytems against cibernetic attacks. In this work it is adressed the problem in which an attacker has the objective to compromise the information confidentiality of industrial networks. Several strategies have been proposed in order to defend the system against outside intrusers, such as cryptography and opacity. However few papers have addressed the problem if the network is compromised internally. Considering this, in this work it is proposed a new defense strategy, considering inside attackers, i.e., if an attacker has compromised a legitm entity of the network. in This article it will be evaluated the effectiveness of applying the RSA cryptographic to ensure secure communication between Programmable Logic Controllers (PLCs) in a SCADA system, where we consider that any PLC can be compromised (zero-trust network ), and therefore a information is only transmitted if it is validaded by every entity on the network. The objective is to perform encryption, validation, and secure data transmission. The implementation of these mechanisms ensures secure data traffic throughout the plant, preventing lateral movement by potential attackers.

ABSTRACT. Autonomous navigation relies on the robot's ability to perceive the environment, plan routes, avoid obstacles, and localize itself in space. Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) is crucial for this task, allowing the robot to build a map of the environment while localizing itself within it. This paper presents a comparative study among four widely used SLAM algorithms (Gmapping, Hector SLAM, Cartographer, and Karto SLAM), implemented on a real mobile robot equipped with LIDAR and encoders, aiming to evaluate the quality of the maps generated by each algorithm. The results reveal a good overall performance, with Cartographer standing out for producing maps with higher structural similarity to the reference map.

ABSTRACT. Robotic systems are increasingly being employed in the industry to assist human labor, yet face limitations in movement within the workspace. To explore and develop solutions for unstructured environments, this project aimed to simulate a control system for the robotic manipulator Kuka LBR iiwa 14 R820 with trajectory planning based on image processing and the use of ArUco markers for object detection in the workspace, for pick and place tasks. Therefore, the proportional-integral controller in joint space was selected to adjust joint positions according to the planned trajectory. The computer vision system involves image preprocessing and identification of objects equipped with ArUco markers. The simulation was carried out using the CoppeliaSim software and Python as support, with scenarios featuring objects arranged on a conveyor belt, captured by a camera. Vision system results were satisfactory, with position estimation errors within 0.486 and 6.351 mm, and also rotation between 0.306 and 1.097 degrees. The control responses for joint positions were positive, demonstrating minimal deviations between desired and controlled positions.

ABSTRACT. No campo da visão computacional, o registro de nuvens de pontos representa um desafio significativo, principalmente devido às complexidades envolvidas na correspondência de pontos e nas transformações geométricas necessárias. O desalinhamento acentuado entre as nuvens pode comprometer a eficácia de algoritmos de registro. Neste artigo, propõe-se uma abordagem baseada na distância de Wasserstein para identificar regiões semelhantes entre duas nuvens de pontos e para encontrar uma orientação adequada para maximizar a congruência entre as regiões identificadas. Com isso, é obtido um pré-alinhamento que aumenta a robustez dos algoritmos de registro, especialmente em cenários de desalinhamento severo. Os experimentos realizados sugerem a eficácia dessa abordagem não apenas no pré-alinhamento, como na busca por correspondência entre nuvens distintas. Além disso, os resultados são promissores, pois indicam que é possível determinar regiões de correspondência entre nuvens e realizar um alinhamento exato, aliando tanto características de registro global quanto local.

ABSTRACT. In the last decade, legged mobile robots have gained notoriety for their ability to move safely over rough terrain and overcome obstacles such as slopes and stairs, opening up new applications compared to wheeled mobile robots. New developments that improve the robustness of trajectory planning and dynamic control of legged robots are crucial for the advancement of this field. The aim of this work is to develop a framework that integrates offline trajectory optimization for legged robots with online Model Predictive Control (MPC) while taking into account the elevation map of the terrain. The trajectory optimization is based on the open-source library TOWR (Trajectory Optimization for Walking Robots), which employs a continuous function to represent the map of the terrain. To make it more generic, an interface was implemented to allow 2.5D elevation maps to be used as terrain representation. Furthermore, the trajectories generated by TOWR are provided as references for a MPC implemented based on the open-source library OCS2. The trajectories optimized by the MPC are then tracked by a weighted Whole-Body Controller (WBC), which computes the actuation torques for the robot's joints. The framework is validated in simulations using the full dynamics of the robot, with different terrain types and under constant external disturbance.

ABSTRACT. O uso de robôs móveis é crescente em diversas aplicações industriais e científicas, com destaque para o monitoramento de áreas com riscos à segurança, como ambientes confinados ou de acesso restrito. Nesses cenários, esses robôs são em geral teleoperados de uma base remota, tornando a comunicação um requisito crítico. A comunicação sem fio, embora prática, pode sofrer interferências e perda na qualidade do sinal conforme a distância aumenta, sendo uma possível solução a utilização de um cabo umbilical. Contudo, a utilização de robôs cabeados apresenta desafios como o risco de enroscamento do cabo com o sistema de locomoção e arrasto devido ao atrito. Este artigo propõe um sistema automatizado capaz de controlar a liberação e retração de um cabo umbilical a fim de mantê-lo tensionado e em harmonia com os movimentos de um robô móvel, e estimar a distância percorrida pelo robô. O artigo apresenta o projeto e implementação do sistema automatizado e testes preliminares realizados com o EspeleoRobô em ambientes de laboratório. Os resultados obtidos demonstram que o sistema proposto permite reduzir o número de trabalhadores necessários em operações de campo, além de fornecer informações de odometria que podem contribuir para o sistema de localização e navegação autônoma deste robô.

ABSTRACT. Este trabalho tem como objetivo avaliar de forma prática o uso da tecnologia UWB aplicada à localização de um veículo terrestre autônomo em ambiente industrial. O projeto descreve a implementação de um sistema de testes utilizando módulos UWB comerciais DWB3000EVB para avaliar o UWB na realização de medidas de Time-of-Flight (ToF), através da metodologia TWR, e consequentemente determinar distâncias entre âncoras e tags. Essas distâncias são utilizadas para calcular o posicionamento indoor por meio de algoritmos de trilateração e multilateração. Para a realização do experimento de avaliação do UWB, foi conduzido um ensaio em uma sala vazia, onde foram instaladas nove âncoras, enquanto um sistema móvel transportava uma tags conectada a um notebook responsável pela aquisição de dados. Os resultados obtidos, tanto por trilateração quanto por multilateração, demonstram que o UWB pode ser utilizado com boa acurácia no posicionamento indoor.

ABSTRACT. Devido à grande biodiversidade utilizada no desenvolvimento de cosméticos e fármacos, a prospecção de bioativos é essencial, sendo realizada, na maioria das vezes, de forma manual. Quando essa etapa não é feita manualmente, recorre-se a soluções desenvolvidas por outros países. O objetivo deste projeto é criar um dispositivo acoplado a um drone do tipo multirotor para a coleta de amostras de folhagem no topo das árvores (dossel). Essa abordagem evita a coleta manual, reduz os riscos para o indivíduo envolvido e oferece uma solução brasileira de baixo custo.

ABSTRACT. This paper introduces a measurement system designed for capturing lightning ultraviolet (337 and 391 nm) emissions in remote locations. The system incorporates the ability to remotely adjust circuitry gain, allowing for precise control over the sensor's measuring range based on the specific lightning stages of interest. To showcase the capabilities of the developed instrumentation, a single stroke negative cloud-to-ground lightning event documented in the laboratory at CEFET-MG during the previous summer is presented. The findings from this study serve to underscore the effectiveness and potential of the measurement system.

ABSTRACT. To control the speed of a Three-Phase Induction Machine (MIT) applied to a robotic manipulator, it is necessary to control the current first, which is done using a more sophisticated control technique, such as the Indirect Field Oriented Control (IFOC) method. This paper presents the application of IFOC using Space Vector Pulse Width Modulation (SVPWM) to achieve speed control based on the Proportional-Integral (PI) controller. For the experimental test, where input and output samples of the system were collected, the Non-Recursive Least Squares method (MQNR) was applied to obtain the representation of the system model and, consequently, the controller parameters. The method was implemented using the Texas Instruments TMS320F28379D digital signal processor (DSP), and the experimental results obtained confirm the efficacy of the system.

ABSTRACT. Esse artigo apresenta uma abordagem para a modelagem matemática do conjunto turbina-gerador considerando a aplica ̧c ̃ao em sistemas de energia hidrelétrica. Diferente de outras publicações que normalmente tratam estes componentes de maneira separada, optou-se pela descrição de um modelo integrado, que representa a dinâmica de todo o conjunto. Como as equações que representam as dinâmicas das grandezas físicas possuem n ̃ao linearidades, foi realizada a linearização do modelo. Foram utilizados os métodos Regulador Linear Quadrático (LQR, do inglês Linear Quadratic Regulator ) e do LQR de Energia Mínima (MELQR, do inglês Minimal Energy LQR) para exemplificar a utilização desse modelo no projeto de estratégias de controle. Foram obtidos resultados de simulação que demonstram o comportamento do modelo linearizado muito próximo do não linear para pequenos sinais e uma melhora no comportamento da resposta a uma falta trifásica para o sistema em malha fechada

ABSTRACT. Este artigo desenvolve um método iterativo baseado em desigualdades matriciais lineares (em inglês Linear Matrix Inequalities - LMIs) para propor uma solução para o problema de síntese de um controlador proporcional para o rastreamento de trajetória no contexto de sistemas lineares positivos discretos no tempo. O controlador projetado, além de fazer com que as trajetórias do sistema sigam um determinado sinal de referência, deve garantir a positividade do sistema (ou seja, manter saídas e estados não negativos para entradas não negativas e condições iniciais não negativas). O desempenho do rastreador de trajetória projetado é avaliado por meio de um exemplo retirado da literatura, mostrando que a técnica proposta proporciona um erro menor entre o sinal de referência e as trajetórias do sistema controlado quando comparada com um método da literatura.

ABSTRACT. Present work describes the design process, building and testing of an electronically-controlled resistive load bank. This device is part of an aircraft hybrid-electric propulsion test bench for stationary analysis. One of the targets is for the bank to be low-cost and easy to handle in safety. It was sized and its operation scaled to simulate the variable mechanical load that an aircraft propeller applies to the drivetrain axis, at different rotation speeds on steady state. The load bank support frame that houses the resistive elements and cooling fans was designed and assembled. Two sensor boards were developed to measure voltages and currents. The bank’s controller is assembled in an Arduino board, with embedded programming on a real-time operating system (RTOS), and communicates with supervisory hosted on a computer through a Controller Area Network (CAN) bus. The program’s user interface was created as a Windows Forms App to allow ease of use and real-time monitoring of the bank’s operation. Tests were performed to validate sensor performance, and thermal response curves were acquired. Results indicate the system operates predictably and reliably, encouraging further developments.

ABSTRACT. O artigo apresenta um conversor CC-CC bidirecional com amplo ganho de tensão (AGT) baseado na célula de comutação de três estados (CCTE), que para fins de simplificação é denominado de “conversor CC-CC AGT-CCTE”. O conversor proposto foi adaptado para operar com ganhos de tensão acima de Gv>4, após verificar que o conversor CC-CC Boost clássico tem limitações devido as perdas de condução quando a razão cíclica é elevada. Além da característica descrita, a topologia proposta tem como vantagens, comutação suave das chaves de potência e ótima divisão de tensão nos componentes garantido pelo transformador de alta frequência. Para verificar o princípio de funcionamento, o conversor foi simulado para os seguintes valores nominais: potência de saída Po=2 kW, tensão da bateria de Vbat=48 V, tensão de barramento Vbarr=800 V, e frequência de comutação fs=25 kHz.

ABSTRACT. Este artigo propõe uma abordagem inovadora para a convergência localmente estável ao equilíbrio de Nash em jogos de duopólio não cooperativos com base em um esquema de controle distribuído acionado por eventos. A abordagem proposta emprega busca extremal, com sinais de perturbação senoidais aplicados para estimar o Gradiente de funções de payoff quadráticas desconhecidas. A análise de estabilidade é realizada usando a técnica de escalonamento de tempo, o método direto de Lyapunov e a teoria de médias para sistemas descontínuos. Quantificamos o tamanho dos conjuntos residuais finais em torno do equilíbrio de Nash e ilustramos os resultados teóricos numericamente em um exemplo.

ABSTRACT. RIGA (Reference Input Generation Algorithm)} is a monotonic numerical method for generating quantum gates for closed systems that are described by Schrodinger equations. In a previous paper, the authors have presented a monotonic quantum gate generation algorithm, called here by \emph{L-RIGA (Lindblad-RIGA)}, that is able to consider open quantum systems described by Lindblad master equations. The authors have claimed in that paper, without proof, that \emph{L-RIGA} was originally obtained from a version of RIGA. In this paper we present this version of RIGA, called here \emph{F-RIGA (Fock-RIGA)} that can consider open quantum systems after converting them to the Fock-Liouville descripton. This conversion is based on the \emph{Fock-Map}, that is, the map $\mathcal F$ that sends a $n \times n$ Hermitian matrix into a $n^2$-vector of a real Euclidean space. The contribution of this paper is to show that that \emph{L-RIGA} and \emph{F-RIGA} are equivalent in the sense that, for each step $\ell$, the data that is obtained by \emph{F-RIGA} is transformed by the inverse of the Fock-Map into the data that is obtained in the same step of \emph{L-RIGA}, letting the corresponding Lyapunov functions invariant. Furthermore, thanks to the great similarity between \emph{L-RIGA} and a version of the Krotov method, a subproduct of this work is also establish a strong connection between that version of the Krotov method and the family of algorithms that are called by \emph{RIGA}.

ABSTRACT. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um observador não-linear robusto com capacidade de aprendizado. Este observador é construído para ser entrada-estado estável (input-to-state stable - ISS) em relação a sinais de perturbação exógenos (e.g., representando erros de modelagem) e a um sinal auxiliar (e.g., gerado por uma rede neural), responsável por melhorar a performance de estimação do observador. Por fim, este trabalho apresenta a simulação do observador proposto aplicado à estimação do estado de carga de uma bateria de lítio-íon (lithium-ion battery - LIB).

ABSTRACT. Neste trabalho, consideramos o problema de equilíbrio LQ (Linear Quadrático) Nash com realimentação de estado a horizonte infinito para sistemas lineares de tempo contínuo. Apresentamos condições necessárias e suficientes baseadas em equações algébricas acopladas do tipo Riccati para a existência de controladores estabilizantes por realimentação de estado para um equilíbrio LQ Nash. O artigo termina com alguns exemplos numéricos.

ABSTRACT. Este trabalho estuda o problema de análise de estabilidade exponencial de um sistema linear e invariante no tempo em tempo discreto representado por um modelo entrada-saída, o qual é controlado por uma Rede Neural (RN) do tipo ReLU que emula o comportamento de um Controle Preditivo por Modelo (MPC). Tendo em vista que o sistema em Malha Fechada (MF) é equivalente a um sistema Afim por Partes (PWA), é utilizada a representação implícita, baseada em funções rampa, do mesmo. A partir dessa representação, são utilizadas condições LMI para a certificação de estabilidade do sistema em MF operado com o controle por RN são propostas. Para ilustrar os resultados, um exemplo numérico onde é projetado um MPC e a partir de dados obtidos em simulações do sistema controlado por este MPC são treinadas duas RNs de diferentes estruturas. A estabilidade do sistema em MF é certificada para ambas as redes e comparações de desempenho são feitas entre as mesmas e o MPC original.

ABSTRACT. Research and innovations that contribute to reducing environmental impacts related to carbon dioxide emissions have been demanded in the last decades. Replacing internal combustion motors with electric motors in viable applications can help with climate change. It can reduce the dependence on fossil fuels, contributing to the improvement of air quality and enabling the use of renewable energy sources. Permanent magnet synchronous motors (PMSMs) are required to achieve high energy efficiency. It is possible to choose between internal and external rotors considering the topology. This choice is associated with the constructive characteristics of the application. In the case of electric traction, the external rotor option becomes attractive when the motor is coupled directly to the wheel. Considering the sustainability approach and the two rotor topologies, internal and external, this work performs loss comparisons. The methodology is based on defining electrical requirements, technical and material specifications, and calculations using analytical equations and the finite element method. Comparisons between the two designs are performed. One is the reference with an external rotor. The other one is optimized to have an internal rotor to reduce the raw materials and increase the electrical efficiency. For the rated operating condition, the machine with an internal rotor increased by around 2% the electrical efficiency. The mass was reduced by approximately 22% compared to the motor with an external rotor.

ABSTRACT. O aumento da eficiência dos veículos híbridos elétricos (VEHs) é fundamental para o avanço do setor de transporte sustentável. Nesse sentido, este estudo foca na modelagem do fornecimento de potência do sistema de combustão de um protótipo em escala reduzida que emula a interação entre um motor a combustão interna (MCI) e um gerador elétrico de um VEH sob uma unidade de controle central com a tecnologia implementada em Hardware-in-the-Loop (HIL). A abordagem adotada permite emular o sistema de geração de energia em regime permanente com base na rotação e na diferença de torque entre as máquinas, que é alterada a partir do movimento angular da válvula borboleta. Dessa forma, este trabalho desenvolve e valida um modelo polinomial utilizando o Curve Fitting Toolbox do Matlab®. O modelo resultante oferece uma representação precisa das relações entre potência, velocidade e abertura da válvula, capturando essencialmente o comportamento de regime do sistema e fornecendo uma aplicação prática crucial para o gerenciamento de energia. A equação polinomial desenvolvida pode ser aplicada em estratégias de distribuição de energia do MCI a fim de reduzir o gasto computacional e alcançar maior eficiência na operação desse sistema. Os resultados quantitativos mostram que a aproximação polinomial é apta para ser implementada em testes práticos do protótipo em escala reduzida, abrindo novas oportunidades de estudos em tecnologias de veículos híbridos e contribuindo significativamente para o desenvolvimento de soluções energéticas mais eficazes e ambientalmente sustentáveis.

ABSTRACT. In this study, the focus is on investigating potential faults in the excitation system of a brushless synchronous machine, specifically targeting the rotary rectifier bridge and how to detect them. The rectifier typically consists of diodes that can fail either short-circuited or open-circuited. The fault detection method proposed in this work is based on dynamic phasor analysis that allows determining the expected harmonic components in the field voltage of the exciter. Simulations were conducted using MATLAB/SIMULINK, with experimental validation performed on a laboratory setup, yielding promising results in detecting faults in the rotary rectifier by observing the harmonic content of the main exciter field voltage.

ABSTRACT. Este trabalho realiza um estudo sobre a determinação da corrente de modo comum no interior de motores de indução. São apresentados três modelos distintos para o cálculo da corrente. O primeiro consiste em um arranjo simplificado (circuito concentrado) do ponto de vista dos terminais da máquina e os outros dois modelos utilizam conceito de modelo de linhas de transmissão. Para os modelos com elementos distribuídos, emprega-se arranjos de resistores, indutores e capacitores (RLC) em cascata e, também, simulações diretamente em elementos finitos, para a representação de cada espira do enrolamento do estator. A partir da comparação dos resultados são obtidas diretrizes para a modelagem do motor, considerando não apenas diferenças nas topologias de modelos, mas, também, variações na representação geométrica da máquina, desde uma modelagem simplificada de apenas uma ranhura, até a consideração do núcleo do estator e todas as bobinas do enrolamento de uma fase. Com os resultados obtidos, nota-se que, apesar das simplificações existentes no circuito concentrado, o modelo apresentou respostas satisfatórios para simulação da corrente de modo comum, levando em consideração amplitude, tempo de amortecimento e frequência de oscilação. Assim, esta estratégia se mostra uma excelente alternativa para uma estimativa da corrente de modo comum.

ABSTRACT. Currently, electric motors are used in various industrial applications and electric vehicles, leading to increased research and development in efficient propulsion systems and cost-effective design. Reluctance synchronous motors (SynRM) are among alternating current electric machines, owing to their simple and robust design. The objective of the article is to design a high-performance control system. Initially, the indirect field-oriented control using PI controllers will be implemented for driving the SynRM. Subsequently, these controllers will be replaced by controllers with active disturbance rejection (ADRC). Simulation for this control system is conducted using Matlab/Simulink software. Finally, the results show better performance from the ADRC current controller than the PI controllers. The ADRC provides faster response times, better tracking capabilities, real-time disturbance rejection, and reduced ripples.

ABSTRACT. O objetivo do presente trabalho é usar uma meta-heurística recente, cognominada Algoritmo de Otimização Aritmética, para fazer a alocação e o dimensionamento ótimos de filtros passivos RLC a fim de minimizar índices relacionados à qualidade de energia como a distorção harmônica total de tensão. Para isso, o processo iterativo da otimização aritmética é acoplado com o Método da Compensação das Correntes, que é um fluxo de potência harmônico, para que as melhores barras e os melhores parâmetros R, L e C para aplicação do filtro passivo sejam identificados de forma inteligente para minimizar a distorção harmônica de tensão. As simulações foram realizadas em um sistema industrial de 13 barras equilibrado e os resultados mostram a aplicabilidade e eficiência da metodologia para melhorar a qualidade de energia em sistemas de potência com forte penetração harmônica.

ABSTRACT. O desequilíbrio de tensão pode produzir diversos impactos negativos na rede de distribuição de energia elétrica, como deterioração de equipamentos e atuação indevida do sistema de proteção. Este trabalho apresenta uma formulação multiobjetivo para o problema de reconfiguração de fases nas barras trifásicas visando a minimização do desequilíbrio de tensão e do número de intervenções na rede. Para a resolução do problema propõe-se o Algoritmo Heurístico Multiobjetivo para Troca de Fases (AHMTF), que utiliza conhecimentos específicos da rede em conjunto com a busca exaustiva. Para o cálculo do fluxo de potência desequilibrado, emprega-se o software OpenDSS. A validação da metodologia é realizada através de simulações com troca de fases no alimentador IEEE de 34 barras modificado e desequilibrado. Através da análise das soluções obtidas nota-se que a metodologia empregada consegue reduzir significativamente o desequilíbrio de tensão, dentro outros benefícios operativos.

ABSTRACT. Este artigo propõe um método para aprimorar o desempenho de sistemas de distribuição, otimizando os parâmetros da curva Volt-Var em inversores inteligentes para a conexão de sistemas fotovoltaicos. O método visa a minimização das perdas de energia nos ramais em um horizonte de 24 horas. A solução é implementada utilizando o OpenDSS e o Particle Swarm Optimization. Simulações realizadas nos sistemas de teste do IEEE de 13 e 34 barramentos demonstram a melhoria do desempenho do sistema por meio do ajuste adequado do suporte de potência reativa que, além de reduzir as perdas, contribui para a melhoria do perfil de tensão.

ABSTRACT. This work proposes a novel hybrid optimization approach combining nonlinear programming and the Manta Ray Foraging Optimization (MRFO) metaheuristic to optimize the controller parameters of the hydro-wind interconnected power system to improve the Load Frequency Control (LFC). The optimization process addresses challenges posed by integrating wind power into power grids due to its limited inertia, which hampers natural inertial response. The research focuses on incorporating wind generation into Load Frequency Control (LFC) utilizing the Virtual Synchronous Generator (VSG) technique and operational adjustments. In this way, this work contributes to improving LFC efficiency in mixed power generation setups by introducing a hybrid method that surpasses the limitations of traditional controllers, enhancing the equilibrium between power generation and demand.

ABSTRACT. The insertion of distributed energy resources in electrical energy distribution systems has increased due to environmental issues. Renewable distributed generation, energy storage systems and soft open points have been investigated to maximize the hosting capacity of electrical grids. The present work proposes the planning of battery energy storage systems to maximize the hosting capacity to renewable distributed generation. An integer problem is solved for the placement of batteries, by using the Binary Whale Optimization Algorithm, in association with a nonlinear optimization model to optimize the system operation in presence of distributed generation and soft open points. The effect of combining storage and soft open points to maximize hosting capacity is assessed. Case studies with an well-known system are used to evaluate the proposed approach. The results allow assessing the advantages of combining the benefits of multiple equipment, contributing to the environmental concern.

ABSTRACT. In many applications, gesture recognition systems involve several stages, such as identifying and tracking people, collecting data, extracting features and processing them using classification algorithms. In this paper, we present a gesture recognition system adapted for robot guidance applications, using the K-Nearest Neighbors (KNN) algorithm in conjunction with an Intel RealSense D435 depth camera. The effectiveness of this method is evaluated by analyzing the confusion matrix, revealing an accuracy rate of 94% in matching actions, highlighting the system's proficiency in applications involving robot control, especially in inspection tasks. In view of future studies, considering the relevance of inspection through UAV teleoperation, this study seeks to implement a gesture recognition system for the management of autonomous vehicles. The system will assist operators in inspection and validation tasks by employing a simplified classification technique, improving UAV teleoperation.

ABSTRACT. The increasing complexity of industrial systems demands more sophisticated control mechanisms capable of adapting to dynamic, nonlinear environments. This paper addresses the problem of tuning Proportional-Integral (PI) controllers in such conditions by integrating multi-objective reinforcement learning with traditional auto-tuning techniques. We propose a novel multi-objective version of the K-Bandit algorithm for PI controller tuning, which optimizes two control objectives simultaneously. By combining this with a relay test-based auto-tuning method, our approach significantly reduces the number of tuning episodes required, enhancing adaptability. The development and validation of this method are demonstrated through simulation, highlighting its effectiveness in maintaining system stability and achieving control performance.

ABSTRACT. In experimental high-energy physics, dealing with a large volume of data is essential to produce relevant information, as a significant portion of the data comes from background noise, complicating the characterization of phenomena of interest. A complex sequential online event selection process, known as trigger, is crucial to address this challenge. In the ATLAS experiment at the Large Hadron Collider (LHC), the trigger system operates in two sequential stages: first-level and high-level. In the case of electrons, pivotal as messengers of new physics, the trigger system heavily relies on calorimeters, which measure the energy of incident particles. This work proposes an energy calibration method based on gradient-boosted decision trees (GBDT) to enhance the accuracy of energy estimation in the ATLAS high-level trigger. This method can reduce computational requirements and increase efficiency in selecting particles, including electrons, even in scenarios with pileup presence.

ABSTRACT. This article presents an approach using Particle Swarm Optimization (PSO) to optimize the switching angles of a Multilevel Converter (MLC) in order to eliminate selected harmonics composing the converter's output voltage while maintaining a prescribed modulation index value. A special representation using real numbers is employed for the converter's switching angles to prevent unfeasible solutions from being considered during the process. A population heuristic guided by the Euclidean distance between candidates is applied to maximize the coverage of the initial solution space. The choices of parameter values and metrics applied in the PSO are justified through simulations in Matlab software. The analysis of the converter's output voltage waveform demonstrates the effectiveness of the proposed solution.

ABSTRACT. We propose a training algorithm for support vector machines. Our proposal is based the on decision function of support vector machines, which is a kind of distance measure. We use such a kind of distance measure to select the support vectors as well as set their Lagrange multiplier values. We compare our proposal with sequential minimal optimization (SMO) and classical quadratic optimization problem (QP) solver in terms of accuracy, precision, recall and training time for several datasets. In general, the results are equivalent in accuracy; however, our proposal is faster than SMO to reach model during the training process for all the available datasets. Besides that, we highlight that our proposal can handle datasets with large number of patterns in much less time when compared to sequential minimal optimization and classical quadratic optimization problem (QP) solvers.

ABSTRACT. Este estudo aborda a atribuição eficiente de tarefas para sistemas colaborativos com foco no planejamento de rotas para múltiplos Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs). É utilizado um algoritmo híbrido baseado no Sistema de Colônia de Formigas com a aplicação dos algoritmos A* com a Abordagem de Janela Dinâmica (do inglês Dynamic Window Approach, DWA) para o desvio de obstáculos fixos e móveis. Os resultados mostram que o método proposto permite o planejamento de rotas de forma eficiente com potencial para cenários mais complexos, fornecendo orientações sobre o tempo da missão e a distância percorrida.

ABSTRACT. Este artigo apresenta um algoritmo de calibração baseado no Método de Newton para um sistema robótico composto por um manipulador e uma mesa posicionadora. O procedimento visa determinar a transformação homogênea entre a base do robô e a mesa equacionando a cadeia cinemática fechada destes robôs, transformando o problema de calibração em um problema de busca pela raiz de uma equação não linear. O método proposto foi utilizado em uma célula robótica para manufatura aditiva a arame e arco (WAAM), que emprega diferentes manipuladores robóticos no processo de manufatura. Adicionalmente, o algoritmo proposto também foi aplicado na calibração extrínseca de um sensor a laser utilizado para levantamento do perfil de peças fabricadas e montado em um manipulador robótico. Os resultados demonstram a eficiência do Método de Newton quando aplicado em diferentes contextos, destacando sua importância como ferramenta no processo de calibração.

ABSTRACT. O uso de robôs de serviço, no lugar de trabalhadores humanos, apresenta diversas vantagens para tarefas em espaços fechados, como ambientes industriais e plantas de produção, especialmente cenários que oferecem riscos à segurança dos trabalhadores. Contudo, a utilização de robôs nessas tarefas enfrenta dificuldades significativas, como indisponibilidade de sinal de GPS e acessibilidade limitada. Este artigo propõe um sistema de navegação autônoma para veículos aéreos de asas rotativas capaz de lidar com essas dificuldades. O sistema proposto utiliza uma variedade de sensores, permitindo aplicação de diferentes técnicas de localização e mapeamento. A estratégia de navegação consiste em percorrer um caminho desejado, onde o robô deve alcançar uma série de posições-alvo definidas pelo operador. Para isso, o sistema conta com um planejador de caminhos capaz de gerar um caminho que passe por todos os pontos-alvo, utilizado como referência pelo controle de navegação por campos vetoriais. A proposta é avaliada por meio de simulações, demonstrando a capacidade do sistema proposto de navegar o veículo aéreo de forma eficaz num ambiente fechado, no caso uma caverna. Os resultados ilustram também os erros de localização dos diferentes sistemas de SLAM investigados, e seus efeitos na realimentação do controle de navegação.

ABSTRACT. This project addresses the design, development, and implementation of a system for trajectory planning and autonomous navigation of robots avoiding obstacles, with a particular focus on Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). Firstly, the perception/mapping stage is discussed, and using the ROS (Robot Operating System) environment, the necessary routines for the vehicle’s perception system are developed. An unusual approach to the Artificial Potential Field (APF) algorithm used in the trajectory planning stage is proposed, followed by its corresponding implementation in ROS, capable of avoiding collision with obstacles in real-time. The entire system developed was tested in the Gazebo environment, with a dynamic model of a commercial drone (DJI M600-Pro). System validation was carried out through simulations based on realistic, yet not complex and controlled scenarios, with the main purpose of verifying the effectiveness in avoiding obstacles and also the behavior of UAV (drone) control for trajectory tracking. As it is developed in the ROS environment, the system is ready to be deployed on a real drone.

ABSTRACT. A navegação permite que um robô móvel seja utilizado em diversas aplicações, tornando o SLAM fundamental na robótica móvel. No entanto, as abordagens tradicionais de SLAM não conseguem lidar com obstáculos que estão fora do plano 2D abordado, o que pode comprometer a navegação. O VSLAM surge como uma opção para extrair mais informações do ambiente, possibilitando a integração de informações visuais na navegação, abrangendo o plano 3D. Este trabalho realiza a integração de um sistema de câmeras para realizar o VSLAM de um ambiente. Os dados visuais são integrados para possibilitar a navegação autônoma do robô. Os resultados demonstram que o sistema é capaz de integrar as informações do ambiente na navegação, gerando um mapa de ocupação incremental mais fiel à região explorável pelo robô do que um mapa gerado por um plano 2D.

ABSTRACT. This study explores mathematical models for calculating key operational parameters of a ship loader, including the linear position, boom yaw angle, boom elevation angle , and boom position, using (x,y,z) Global Navigation Satellite System (GNSS) coordinates along with heading and pitch angle data from a dual-antenna GNSS receiver. Additionally, the study introduces a collision avoidance system where machine positions are transmitted to a central Programmable Logic Controller (PLC), which generates a point cloud through geometric calculations to assess the distances between machines. Experimental results are presented, comparing the positions obtained from encoder instruments and demonstrating the effectiveness of the collision avoidance system.

ABSTRACT. Este trabalho tem como principal finalidade comparar o desempenho de sistemas a eventos discretos temporizados estocásticos por intermédio de modelos analíticos, descritos por autômatos estocásticos e por modelos de simulação computacional equivalente, descritos por redes de Petri temporizadas estocásticas e, também, por modelo dinâmicos tropicais. No artigo, comparamos o desempenho das três abordagens, analisando os "trade-offs" em termos do custo para o desenvolvimento dos modelos, da precisão dos resultados obtidos e do tempo de simulação computacional. Para esse fim, utilizamos um modelo de uma rede de serviço simples tipo cliente-servidor, onde o interesse é avaliar o tempo médio de espera clientes na fila para um sistema não-controlado e com controle.

ABSTRACT. Nowadays, more effective control of hand hygiene (HH) by healthcare teams has become essential. HH control is crucial to prevent cross-contamination and healthcare-associated infections (HAI), according to Brazilian regulatory standards and WHO guidelines. The lack of widespread technology to measure acceptable hygiene rates within hospital environments leads to the practice of a manual sample audit reading, requiring more time for decision-making. Thus, the present study addresses the lack of automation technologies for HH, aiming to record, measure, and provide data for internal audits in hospitals. This article introduces an embedded system for HH control and recording, comprising low-cost hardware architecture with IoT connectivity and online monitoring. Results with practical evaluation in a real hospital setting for 3 hours demonstrated the system's effectiveness in recording HH indices.

ABSTRACT. Climate change risks stimulate a transdisciplinary approach to systems to monitor and analyze its impacts, especially in forests. On the other hand, this same demand raises the problem of agility and productivity in collecting, providing, and sharing data. Greenhouse Gas (GHG) emissions have a particular demand, managing a large amount of data combining physics, meteorology, and environmental data to provide data analysis based on cloud services. Methodological approaches for data repository design address the agility of a transdisciplinary approach, leading to service systems directed to a heterogeneous segmentation of users. This article presents the modeling and design of an IT-enable service system, conceived an asynchronous cloud digital twin applied to monitor GHG emissions in the Amazon forest in Brazil.

ABSTRACT. O Brasil se destaca globalmente na indústria de animais de estimação, com significativo faturamento e uma vasta população de aproximadamente 160 milhões de animais, incluindo 67,8 milhões de Cachorros e 33,6 milhões de Gatos. No entanto, a ausência dos tutores durante viagens ou períodos de trabalho pode comprometer o cuidado adequado com os animais. Nesse contexto, a tecnologia, especialmente a Internet das Coisas (IoT), surge como uma solução para facilitar o cuidado com os pets. Muitas soluções disponíveis para monitoramento e alimentação de animais apresentam limitações, como curto alcance de identificação e alto consumo de energia. Assim, há uma demanda por dispositivos mais avançados e eficientes capazes de fornecer cuidados personalizados aos animais e lidar com falhas de energia. Este artigo apresenta o desenvolvimento de um sistema inteligente para cuidado de Pets que combina técnicas de comunicação IoT e machine learning embarcados na plataforma ESP32. O Sistema de suprimento de energia inteligente (SSEI) passou no teste de 60 horas de autonomia da bateria. O sistema de identificação do pet reconheceu o cachorro usado como modelo e serviu 5 refeições nesse período de testes. Nos testes com os algoritmos de redes neurais foram testados dois, o FOMO e o YOLO, os quais classificaram o pet corretamente, com acurácias de 75% e 83,3%, respectivamente.

ABSTRACT. This study presents a computational analysis of the behavior of transmission lines under lightning strikes, adopting a deterministic approach. For this purpose, the lightning current was simulated with predefined increments, aiming to identify the minimum value capable of causing system disruption. The employed model uses Heidler sources, with the possibility of considering or disregarding the statistical correlations between the parameters of the first negative return strokes recorded at the Morro do Cachimbo Station. Through simulations, backflashover rates were obtained for the 138 kV transmission system considering grounding modeling and the consideration or not of statistical correlations between discharge parameters as sensitivity analysis factors. The results illustrate significant sensitivity, impacting backflashover rates in high percentages.

ABSTRACT. Este trabalho tem por objetivo avaliar a influência de diferentes fatores na ampacidade de um arranjo de cabos submarinos usando a série de normas IEC 60287. Para o caso de um arranjo de cabos monopolares diretamente enterrados, avalia-se a variação da ampacidade resultante em função da frequência de operação do sistema, da disposição dos cabos, do método de aterramento da blindagem metálica, do espaçamento entre as fases, da temperatura ambiente, da profundidade de enterramento e da resistividade térmica do solo. Dentre as configurações avaliadas, o arranjo de cabos em trifólio apresenta maior ampacidade devido ao equilíbrio entre as fases. O método de aterramento das blindagens metálicas define o perfil da ampacidade em relação ao espaçamento entre as fases, sendo o cross-bonding a forma com maior capacidade de carregamento e variação positiva com um maior espaçamento. Em relação aos parâmetros relacionados ao solo marinho, a resistividade térmica é o fator de maior impacto na ampacidade do arranjo, pois afeta de forma considerável a resistência térmica do entorno.

ABSTRACT. Combatting non-technical energy losses, caused by theft, fraud, and measurement equipment failures, poses a critical challenge for utilities. These losses lead to significant financial damages, impacting profitability and operational efficiency, while also raising tariffs for regular consumers. Effective solutions require rigorous monitoring, detection, and punishment of perpetrators, along with investments in advanced measurement and control technologies. Reducing commercial losses not only benefits utilities but also contributes to the stability of the electrical system and fairer tariffs for all consumers. This article provides a general analysis of non-technical losses in the distribution system, with emphasis on the North and Northeast regions of Brazil, correlating the commercial loss index with socioeconomic variables such as per capita income, labor market, and housing conditions.

ABSTRACT. Este estudo aborda várias técnicas empregadas para o cálculo do gradiente de potencial superficial em condutores de linhas de transmissão. O objetivo é elucidar os aspectos físicos associados ao fenômeno, bem como apresentar uma visão geral das metodologias utilizadas. Adicionalmente, é introduzido a ferramenta CalcC LRE, um software desenvolvido pelos autores capaz de calcular o gradiente de potencial para uma variedade de configurações de linhas de transmissão. Propõe-se também a aplicação da técnica de elementos finitos, que é a base do software COMSOL Multiphysics, utilizado pelos autores.

ABSTRACT. Transmission lines lightning performance studies aim to reduce the number of power supply interruptions and associated damages by investigating the processes of incidence on the lines and the responses of the various elements that comprise the system. Thus, different models are discussed in the technical literature regarding the evaluation of transmission line performance, an area that still contains uncertainties. In this sense, this work proposes the analysis of overvoltages on the insulator strings and the performance rates of a 138 kV transmission system, considering as sensitivity factors the transmission towers modeling and the statistical correlation relationships between the characteristic parameters of lightning current waveforms. The results illustrate that this sensitivity is significant, with percentage differences values reaching around 70\% depending on the models involved.

ABSTRACT. The presence of variable energy conversion such as wind sources leads to new challenges to the transmission expansion planning problem (TEP). Due to uncertainties related to the stochastic behavior of equipment and variable sources, methods based on scenarios and contingency lists are often preferable to more realistic tools such as Monte Carlo Simulation (MCS) due to the computational cost of the last kind. This work presents an efficient multi-objective algorithm for the probabilistic TEP by considering investment and reliability as objectives, integrating Pareto dominance concepts with the estimation of Expected Energy not Supplied (EENS) through MCS to reduce the complexity of the problem and increasing its efficiency. The IEEE-RTS 24-bus system is used to demonstrate the technique's performance and ability to search for good solutions with significant computational efficiency.

ABSTRACT. Um constante desafio relacionado aos sistemas de distribuição de energia elétrica brasileiros é o aprimoramento do cálculo e da gestão das perdas ocorridas no transporte de energia. As perdas de energia são divididas em perdas técnicas, inerentes à distribuição de energia e perdas não técnicas, ocasionadas, entre outros fatores, por atividades como furto e fraude. As perdas não técnicas podem acarretar prejuízos para as concessionárias devido aos valores reconhecidos pela Agência Nacional de Energia Elétrica, além de eventuais custos de manutenção da rede, posto que cargas não planejadas são conectadas de forma indevida podendo sobrecarregar a rede. Diante desse cenário, este artigo propõe uma metodologia para calcular as perdas não técnicas nos sistemas de distribuição de energia elétrica. Essa abordagem considera o balanço de energia, tratando de maneira distinta os alimentadores que sofreram reconfiguração na rede, demonstrando a relevância da identificação dessas manobras para o cálculo do indicador. Os resultados demonstram que, nas condições avaliadas, a reconfiguração pode apresentar impacto relevante na perda não técnica.

ABSTRACT. Abstract: This paper proposes a probabilistic methodology to estimate the effects of single-phase distributed photovoltaic generation (DPG) on voltage imbalance indices in distribution systems. The methodology combines Monte Carlo Simulation, Enumeration of States Method, data clustering and three-phase power flow studies. The results obtained in a low voltage system show expressive impacts of DPG on the voltage imbalance indices.

Resumo: Este artigo propõe uma metodologia probabilística para estimar os efeitos de geração distribuída fotovoltaica (GDFV) monofásica nos índices de desequilíbrio de tensão de sistemas de distribuição. A metodologia combina Simulação Monte Carlo, Método de Enumeração de Estados, agrupamento de dados e estudos de fluxo de potência trifásicos. Os resultados obtidos em um sistema de baixa tensão indicaram impactos significativos da inserção de GDFV nos índices de desequilíbrio da rede.

ABSTRACT. A utilização de baterias pode melhorar significativamente o desempenho dos sistemas de distribuição de energia. Este artigo apresenta um método baseado em algoritmos genéticos para otimizar a operação das baterias em sistemas de distribuição desequilibrados. A pesquisa aborda os efeitos das baterias sobre as perdas e os custos operacionais dos sistemas, além de analisar o impacto da eficiência e da capacidade das baterias na operação do sistema de distribuição.

ABSTRACT. O presente artigo tem como objetivo apresentar a utilização da meta-heurística Algoritmo de Otimização Aritmética para garantir a geração de cenários de energia natural afluente. Nesse contexto, o problema de otimização proposto, cuja função objetivo é minimizar o desvio padrão dos erros de predição, será resolvido pela busca inteligente da otimização aritmética que determinará os melhores coeficientes bem como a ordem ótima de cada mês a fim de correlacionar os dados históricos observados com os valores estimados de energia natural afluente. Após a definição dos coeficientes e ordem ótimos, parte-se para a geração de cenários de energia afluente considerando um horizonte de sessenta meses à frente. Por fim, as simulações foram realizadas para as usinas hidrelétricas de Santo Antônio, Itumbiara e Teles Pires cujos resultados mostram a aplicabilidade da metodologia para geração de cenários de energia afluente que sejam factíveis para o planejamento energético de médio prazo.

ABSTRACT. The demand for sensors based on surface plasmon resonance (SPR) in field applications, with capabilities to operate with analysis of liquid and gaseous substances, has grown follow the evolution of optical-electronic instruments. The operation with both types of substances demands a wide angular range of optical components for resonance excitation, generally obtained by incorporating mobile components into the sensor, which eventually mitigates its portability. In response to this challenge, a portable RPS sensor was projected, with a design based on the use of general-purpose components, ensuring a rotation system with simple instrumentation. It has a modular mechanical structure, that can be manufactured using a 3D printer. A computational prototype was developed showing the capabilities of portability, movement (range of 35° to 75°), use of multiple prisms, and parts holding to excite the phenomenon. The proposed combination of materials presented sensitivity values of 150 ± 40 °/UIR for liquids and 60 ± 5 °/UIR for gases demonstrating the feasibility of the proposed arrangement.

ABSTRACT. This work deals with the development of an electronic device for measuring temperature, with remote and wireless communication, aiming to anticipate the detection of the febrile state in patients susceptible to feverish neutropenia, where the fever detection time is a crucial parameter to avoid possible deaths. A project based on a microcontroller and wireless communication technology that can connect to the Internet is proposed, ensuring remote monitoring by the doctor. Aspects such as modularity, reduced consumption, storage capacity, miniaturization, and calibration, among others, are taken into consideration throughout the project. Experimental results were obtained at the Niterói Hospital Complex (CHN).

ABSTRACT. O estudo da vocalização em animais pode ser utilizado para compreender seus comportamentos e emoções, permitindo desvendar aspectos complexos da comunicação e do comportamento animal. A análise aprofundada das vocalizações, especialmente as ultrassônicas, oferecem insights valiosos sobre dinâmicas sociais, hierarquias, reprodução e bem-estar do animal, enriquecendo assim o entendimento científico. Mudanças nas vocalizações podem indicar estados de estresse, desconforto ou contentamento, fornecendo informações importantes para a compreensão das necessidades e condições emocionais dos animais. No Instituto do Cérebro (ICe/UFRN) são realizados estudos direcionados para uma compreensão mais aprofundada dos ratos como espécie. Para realização desses estudos, são capturados áudios de vocalização dos roedores utilizando sistemas especializados para a aquisição do aúdio na faixa de frequência desses animais. No entanto, as soluções disponíveis no mercado apresentam custos elevados e não possuem as dimensões apropriadas. Desta forma, uma proposta para viabilizar esses estudo é o desenvolvimento de um sistema de aquisição que permita a captação individualizada dos áudios ultrassônicos. Essa proposta não apenas resolveria as limitações tecnológicas existentes, mas também possibilitaria avanços significativos nas pesquisas no campo comportamental e neurocientífico dos ratos, ampliando assim o entendimento sobre seu comportamento e sua interação com o ambiente circundante.

ABSTRACT. Surface Plasmon Resonance (SPR) based sensors are well-established instruments that track the resonance position by the minimum reflectivity value hunting, which obtained by illuminating its multilayer structure. The reflected light is the signal captured by an image detector, which generates an image that can be used directly for sensing or used to generate SPR curves that graphically represent the resonance. The location of the position where the minimum light intensity occurs is called the resonance angle; and is used to classify and recognize substances. The present work creates a predictive model for identifying substances from SPR images. A dataset of simulated SPR images was created to test, validate, and train the VGG16 and VGG19 network based models. Experimental tests with aqueous substances of different refractive index were performed. The results demonstrate the viability of the model, being able to reach 99.7% accuracy with the VGG19 architecture.

ABSTRACT. Since the announcement of the SPREETA chip, the construction of surface plasmon resonance (SPR) based sensors becomes less complex once this chip encapsulates the main optical-electronic components in a single casing. Associated with instrumentation based on single-board microcontrollers (SBM), the development of portable and miniaturized SPR sensors is becoming more and more viable. However, many projects of SPR sensors that use SPREETA and SBM still require connection to a computer for control and operation, with incipient integration between hardware and software, leading to field-deployment applications being unfeasible. This work presents a standalone portable SPR sensor based on SPREETA and SBM Arduino. The sensor works without the need for other equipment, computers, or connections. Composed of modular parts, manufactured using a 3D printer, that encapsulate the required components, the peristaltic pump, and the touchscreen. The embedded software was specially developed to perform the acquisition, control, processing, display, and storage of the SPR response. To demonstrate the feasibility of the sensor, experiments with aqueous solutions were carried out, reaching a sensitivity value of 123°/RIU, similar to other sensor designs.

ABSTRACT. Power systems are subject to different types of disturbances, such as faults, line switching or loss of a large generator. The system is designed to adjust to these changing conditions within voltage and frequency limits. However, some system disturbances may cause loss of synchronism between a generator and the rest of the grid, or between interconnected power systems. During events of loss of synchronism, it is necessary to separate the generator or system areas operating asynchronously to prevent cascading power outages and equipment damage. On the other hand, severe power swings may seem as a fault, leading to undesired trips for conditions which may be stable. In this scenario, it is necessary to block relays that are sensitive to operate. This paper aims to present a modeling for the out-of-step tripping relay (78 OST) and out-of-step blocking relay (68 OSB) using the Matlab\Simulink software. The models were availed for a range of events such as loss of generators, faults and line openings, in order to evaluate the effectiveness of these relays in avoiding major impacts on the system.

ABSTRACT. A modernização do sistema elétrico de potência é de fundamental importância para garantir uma operação segura e confiável do mesmo. Considerando que a maioria das faltas existentes no sistema de distribuição são de natureza transitória, é de suma importância a aplicação de equipamentos de proteção com religamentos automáticos, que além de assegurarem a robustez do sistema de proteção, minimizam o tempo necessário para recomposição do sistema. Tais características possibilitam a redução no número de consumidores afetados pelos defeitos, reduzindo a necessidade do deslocamento de equipes de campo para o restabelecimento da energia elétrica para as unidades consumidoras. Neste trabalho é realizado um estudo do comportamento dinâmico dos equipamentos que compõem o sistema de proteção, especificamente relé e religador, a partir de simulações de um sistema radial de distribuição de energia elétrica, considerando possíveis falhas na atuação da proteção principal, situação na qual proteção de retaguarda deve operar de forma coordenada e eliminar rapidamente as condições defeituosas. Os resultados demonstram que uma falha na atuação da proteção principal, promove um aumento do tempo necessário para eliminação das faltas e reduz a confiabilidade e compromete a segurança do sistema.

ABSTRACT. The synchronous compensator is equipment widely used to control the consumption or absorption of reactive energy from the electrical network, which results in the optimization of the system's operational capacity. To increase its operating range, it is possible to operate underexcited in the region of minimum excitation of the machine, through negative excitation. The operation of the synchronous machine in this region places it close to the practical stability limit, where disturbances in the system can compromise the angular stability of the machine. In this context, this work presents computational simulations to evaluate the increase in the operating range of the synchronous machine, exploring the effects on angular stability in conditions of disturbances in the system. Subsequently, the minimum excitation limiter and the protection against loss of excitation are adjusted, in coordination with the limiter, to evaluate the effects on this protection. The results obtained show the possibility of operation in the underexcited region of the machine, in which the underexcitation limiter performs the control action in a coordinated manner with the loss of excitation protection.

ABSTRACT. Over the past years, there has been a significant increase in the generation of electricity close final consumers, called distributed generation. Inspite of the recognized advantages, this sort of generation can cause several problems, particularly to the protection system of traditional distribution systems. Therefore, studying the impacts that distributed generation (DG) can promote on the protection of Electric Power Distribution Systems (EPDS) is a key factor, since the insertion of DG can modify the values of EPDS currents and the protection that was adjusted for a scenario without DG may not act correctly with the presence of photovoltaic generators (PVG), due to the absence of monitoring and control of these units. Thus, the results obtained from modeling the IEEE 34-bus system and the devices commonly used in EPDS protection, i.e., fuses, relays and reclosers, indicate that there is a disposition for problems in protection coordination, requiring adjustments in the parameterization stage of protection devices to ensure continuity of service and respect for protection philosophy.

ABSTRACT. A tendência geral de descarbonização tem promovido um aumento significativo dos recursos de energia renovável nos sistemas de distribuição de energia. No entanto, essa integração levou a um crescimento considerável na complexidade da operação do sistema de energia, especialmente no que diz respeito ao sistema. Portanto, o método tradicional de configuração dos relés de proteção tem se mostrado inadequado para garantir a operação e segurança adequadas das redes de distribuição. Como resultado, diferentes métodos para otimizar e coordenar os relés de sobrecorrente direcionais em redes de distribuição ativas foram propostos. Este artigo apresenta um estudo comparativo abrangente de seis técnicas de otimização aplicadas à coordenação de relés de sobrecorrente direcionais em sistemas de distribuição ativos, incluindo: Improved Grey Wolf Optimizer (IGWO), Seeker Optimization Algorithm (SOA), Tunicate Swarm Algorithm (TSA), Biogeography-Based with Linear Programming (BBO-LP), Mixed Integer Linear Programming (MILP) e o Adaptive Fuzzy Directional Bat Algorithm (AFDBA). As técnicas de otimização, que incluem métodos metaheurísticos e determinísticos, foram testadas em dois sistemas de teste IEEE com 3 barramentos e 8 barramentos. Optou-se pela adoção de três critérios para a comparação de desempenho entre os métodos foram considerados, os quais são: velocidade de atuação dos relés, esforço computacional e robustez. Os resultados revelam que, apesar de exigir um dos maiores tempos de processamento, o método de otimização AFDBA apresentou desempenho aprimorado nos critérios de velocidade de atuação dos relés e robustez.

ABSTRACT. This paper proposes a strategy for estimating false data injection (FDI) attacks on actuators of linear systems with varying parameters (LPV). A gain-scheduled intermediate variable-based estimator is developed and a condition via linear matrix inequalities (LMI) is proposed so that the dynamics of the estimation errors are input-to-state stable (ISS) with respect to the difference between samples of the attack sequence on the actuators. The estimator gain matrices can be found by solving a convex optimization problem subject to LMI constraints. Furthermore, a strategy for compensating the attack on the system is also proposed, in the context of attack-tolerant control.

ABSTRACT. Este trabalho trata a estabilização robusta de sistemas lineares com parâmetros variantes no tempo (LPV) com realimentação de estados amostrados, utilizando desigualdades matriciais lineares (LMIs) para a síntese de controladores. Por meio da abordagem de sistemas com atraso variante no tempo, propõe-se um funcional \emph{looped} de Lyapunov-Krasovskii (L-K), cuja derivada temporal resulta em um polinômio quadrático que precisa ter a negatividade assegurada. Assim, a negatividade de funções quadráticas é explorada com o Teorema de Pólya, resultando em novas condições convexas de síntese de controladores. Por fim, exemplos numéricos ilustram os resultados alcançados com a nova técnica, comparando-os com a literatura.

ABSTRACT. Este artigo propõe uma nova abordagem para o projeto de blocos de reconfiguração para o Controle Tolerante a Falhas (FTC, do inglês Fault-Tolerant Control) de sistemas Lineares a Parâmetros Variantes (LPV, do inglês Linear Parameter Varying) discretos no tempo. O bloco de reconfiguração é composto de um sensor e um atuador virtual que possibilita a ocultação de falhas de sensores e atuadores do controlador nominal projetado para o sistema sem falhas, sem a necessidade de seu reprojeto. A principal contribuição do trabalho é o desenvolvimento de condições baseadas em Desigualdades Matriciais Lineares (LMIs, do inglês Linear Matrix Inequalities) para a síntese de um bloco de reconfiguração com desempenho H$_{\infty}$ garantido, de modo que seja robusto a possíveis erros causados pelo módulo de Detecção e Isolamento de Falhas (FDI, do inglês Fault Detection and Isolation) no fornecimento de informações ao sistema de controle. Para a verificação da eficiência da metodologia proposta, são realizadas simulações computacionais para um sistema de tanques acoplados não linear.

ABSTRACT. This paper addresses the output feedback control design for Linear Parameter-Varying discrete-time systems subject to persistent disturbances while guaranteeing the fulfillment of state, control, and control variation constraints. The constrained control system is described in the extended state space composed of the system's state and control variables, in which the control variations act as the control inputs. By leveraging the Robust Positive Invariance property, we propose a new set of algebraic conditions that are then used to propose a bilinear optimization problem that jointly computes an external set of admissible initial conditions, an internal set where the system's trajectories will be ultimately bounded, and the necessary control gains to guarantee regional closed-loop stability. Furthermore, examples are provided to showcase the technique's capabilities.

ABSTRACT. This work presents the development of controllers for Linear Parameter Varying (LPV) systems, for cases where the exogenous parameters are not available. Instead of considering a static feedback gain, a procedure for estimating the parameters is presented, along with the synthesis of a parameter-dependent state-feedback gain robust to parametric estimation uncertainties. This work presents the estimation and control laws, as well as the convergence and stability conditions. Numerical experiments illustrate the conservatism reduction, and the dynamic performance of the method applied in uncertain dynamic systems.

ABSTRACT. Apresentamos uma estratégia de (re-)sintonia automática para controladores preditivos baseados em modelo (MPC) para a gestão de energia em microrredes renováveis. Especificamente, investigamos como métricas QoE (Quality of Experience), baseadas na experiência dos usuários, podem ser incorporadas no processo de ajuste dos respectivos MPCs. Propomos novas métricas do tipo QoE e uma estratégia para reajuste da lei de controle, cujo interesse prático é que o reajuste é feito com base em objetivos de alto-nível do operador local, sem requerer novo MPC ou conhecimento técnico. Através de simulações numéricas de uma microrrede de Hidrogênio verde, demonstramos como a estratégia oferece vantagens do ponto de vista do usuário, automaticamente adaptando o desempenho do controle às suas preferências.

ABSTRACT. A otimização econômica de um sistema automático de distribuição de gases siderúrgicos ocorre quando os gasômetros operam próximos dos seus limites. Porém, esta estratégia ótima aumenta as chances de falhas operacionais ou perdas de gases para a atmosfera se houver um distúrbios na produção ou consumo destes gases entre os períodos de otimização deste sistema, que variam entre 10 a 15 minutos. Para mitigar estes riscos, este artigo integra um controlador preditivo por zonas com horizonte infinito à camada de otimização do sistema de distribuição de gases. O controlador preditivo deve manter os níveis dos gasômetros dentro dos limites operacionais permitidos, considerando os distúrbios mensuráveis dos gases disponibilizados às centrais termelétricas, de maneira que os sinais de controle (vazões de gases das caldeiras) sigam os alvos determinados pelo otimizador.

ABSTRACT. The present work proposes a model-based predictive control (MPC) algorithm for systems with two inputs and a single output subject to physical constraints and limitations, where the integral control action is associated with the rejection of steady-state disturbances, while a second control signal is used to improve the transient response. A case study is conducted, simulating the speed control of an electric vehicle, powered by a fuel cell and a supercapacitor. The fuel cell current guarantees steady-state operation, while the supercapacitor current improves transient-state performance, dealing with changes in speed or slope of the track.

ABSTRACT. This work presents the application of a proportional-integral controller, tuned from the concepts of generalized predictive control, together with an anti-windup strategy for handling constraints. Due to the nonlinear nature of the plant model, the computation of the controller is performed using a first-order model obtained from linearization at a specific operating point. The performance of the proposed controller was significantly superior compared to other control approaches, showing no oscillations around the reference signal and exhibiting low aggressiveness in the control action. The comparative analysis of the controllers also considered a performance index that evaluates the reference tracking error and control effort.

ABSTRACT. This work presents the first application of a stabilizing nonlinear model predictive control (NMPC) strategy for optimal operation and control of an Electric Submersible Pump (ESP)-lifted oil well system. The proposed stabilizing control law uses slacked terminal equality constraints to limit the control cost and a zone control scheme to deal with the up- and downthrust operational envelope-type ESP time-varying constraints, resulting in a nonlinear program more computationally tractable. The control scheme is also flexible to incorporate optimizing targets in its formulation aiming at economic performance improvements. The effectiveness of the proposal is carried out in a typical real well scenario for the nominal case. Analysis of optimizing target on the choke valve opening also demonstrates the economic gains in terms of ESP power savings. In addition, the computational effort evaluation corroborates with the feasibility of the controller for real-time implementation purposes.

ABSTRACT. Within the mining sector, Ground Engaging Tools (GET) are developed to operate under severe conditions of abrasion and impact. These tools are made of extremely rigid materials to withstand such harsh operating conditions. However, when a breakage or loss of an GET occurs within the mining process, it becomes a problem due to the negative impact it has on the subsequent stages of the process. For instance, it may cause the crusher to jam, resulting in productivity losses and potentially critical safety hazards when trying to remove this type of material from the crusher. In this context, this study proposes the use of artificial intelligence integrated with strategically placed cameras to continuously monitor and evaluate the integrity of these GET during the production process, specifically throughout the ore loading operations performed by the Letourneau equipment. The proposed solution employs convolutional neural networks (CNNs) to analyze real-time images, observed by an external camera positioned on the side of the machinery, enabling precise identification of each GET on the equipment's shovel. This approach allows for immediate detection of any damage or loss, triggering alerts to prevent potential future issues. The obtained results indicate the feasibility of using this type of computer vision strategy to mitigate or prevent various problems in the ore extraction process.

ABSTRACT. Com o aumento da competitividade das centrais de geração eólica na comercialização de energia elétrica no país é fundamental para a inserção eficiente da energia eólica na matriz energética garantir sua segurança e confiabilidade. Sendo assim, no âmbito da proteção de sistemas elétricos de potência (SEP), caso ocorra uma falta, devem ser isoladas o mais rápido possível de modo a mitigar os efeitos negativos gerados no sistema de geração eólico. Portanto, este trabalho apresenta uma proposta de classificação de faltas em alimentadores de um Parque Eólico onshore, a fim de auxiliar as equipes de manutenção na eliminação de um curto-circuito permanente no SEP. O método proposto baseia-se em um sistema de inferência fuzzy e meta-heurísticas. Os resultados demonstram uma favorável convergência do método, além de avaliar e comparar diferentes metodologias de inferência (Mamdani e Takagi-Sugeno) e duas meta-heurísticas distintas.

ABSTRACT. In the constantly evolving landscape of autonomous vehicle technologies, vehicle localization accuracy emerges as a significant challenge. The objective of this work is to propose an algorithm to estimate the distance between a vehicle equipped with a camera and environmental landmarks using prediction techniques. Using Python and a real database of approximately 8000 samples collected by an autonomous vehicle, the performance of YOLO-v8 networks for Image Detection and Segmentation, DeTr (Detection Transformers), and SAM (Segment Anything Model) combined with the GPR (Gaussian Process Regression) model was evaluated. The YOLO-v8 network demonstrated superiority in object detection with an average Recall of 0.76 and maP@0.5 of 0.891, highlighting the effectiveness of segmentation masks for the detection task as well. The integration of YOLO-v8 Segmentation and SAM improved environmental perception, achieving a DICE coefficient of 71.039% and reducing the error in distance prediction to an MAE of 1.15 meters. However, this combination increased processing time, posing challenges for real-time applications with the hardware used. The inclusion of segmentation characteristics significantly enhanced the accuracy of the GPR model, demonstrating the potential of computer vision techniques to improve localization and decision-making in autonomous vehicles.

ABSTRACT. The conduct of studies on regional wind potential is essential to identify new projects and improve measurements, aiming for the efficient installation of turbines. The challenge of predicting wind behavior for energy extraction is of great interest, given the importance of accurate forecasts for the success of the sector. In this context, this article proposes a hybrid forecasting model, SARIMA and Genetic Algorithms, aiming to improve the accuracy of wind predictions using a wind measurement database, converting them into power generation scenarios. The SARIMA (5, 1, 5)x(6, 0, 6) model estimated by the algorithm was the best solution, demonstrating better fitness in tests. Its performance in MSE and MAE was 0.864 and 0.616, respectively.

ABSTRACT. Na área de veículos inteligentes, dois itens essenciais são o mapeamento e a localização. Logo, este trabalho propõe um estudo de caso que utiliza localização topológica, uma alternativa factível para atacar os desafios ainda não resolvidos dentro do contexto específico de localização em ambientes externos e centros urbanos. Para isso, uma estratégia de visão computacional é empregada para realizar a identificação de interseções entre ruas no processo de localização e navegação topológica. Assim, o algoritmo Speeded Up Robust Features (SURF) será utilizado para realizar o reconhecimento de pontos chave em imagens ao longo do deslocamento da câmera acoplada ao veículo. Tais pontos chaves são utilizados para associação e identificação de imagens via o K-Nearest Neighbors Match (KNN Match) e, por fim, o RANdom SAmple Consensus (RANSAC) é aplicado para realizar a filtragem de \textit{outlier} e conseguir uma identificação mais robusta. Os resultados qualitativos e quantitativos demonstram o sistema desenvolvido bem como capacidade de identificação que atingiu 84,4\% em cenários desafiadores.

ABSTRACT. A evolução das comunicações móveis tem sido rápida nas últimas décadas. Especificamente, as tecnologias de quinta geração e as perspectivas para a sexta geração usam um número muito elevado de antenas transmissoras em relação ao número de usuários, utilizando MIMO (Multiple Input Multiple Output) massivo. Duas características do canal essenciais para essa tecnologia são o endurecimento de canal e a propagação favorável. Este trabalho analisará a relação entre essas características em função do número de antenas transmissoras. Será demonstrado que, para os canais utilizados, a razão entre antenas transmissoras e número de usuários deve ser superior a 20, para obter uma redução no gap de capacidade superior a 75% utilizando canal free-space non-fading e 55% utilizando canal Rayleigh fading. Esse resultado gera consequências na análise das proposições atuais dos algoritmos de comunicação que pressupõem a existência dessas características.

ABSTRACT. The analysis of industrial alarm content is highly relevant for detecting and preventing process failures. Alarms are essential for alerting the operational area about abnormal conditions and potential real-time failures. However, the excessive amount of alarms generated by the systems can hinder the identification and effective response to critical situations. Therefore, it is essential to analyze alarm data, seeking smarter grouping through prioritization by criticality, to assist in making timely operational decisions. By conducting a detailed analysis of industrial alarm data, it is possible to gain a deeper understanding of operational conditions, identify recurring patterns and trends, and act proactively to prevent failures. In this work, event and alarm data extracted from the SCADA of a thermal power plant located in the state of Paraíba were explored. Natural language processing (NLP) techniques were used in the preprocessing of alarm texts to generalize information, eliminating equipment identifiers, semantically irrelevant words, etc. The BERT language model was used for the numerical representation of the text, and clustering and classification techniques were applied for the efficient grouping of alarms.

ABSTRACT. Visão computacional se tornou uma área científica de evidência nos últimos anos em função das diversas aplicações disponibilizadas principalmente pelas redes neurais artificiais. Contudo, para viabilizar estas redes é primordial ter dados qualificados e rotulados, fato que não é consenso para todas as possibilidades de aplicações, em especial aquelas que avaliam a evolução temporal de movimentos. Neste sentido, é proposto um protótipo experimental de metodologia que busca correlacionar os efeitos temporais de movimentação de boca, obtidos por medidas extraídas de forma visual via vídeos, com eventos de leitura labial rotulados de forma multimodal com as legendas dos vídeos. Com o universo de dados extraídos de fontes públicas, foram observados indícios de que é possível representar via séries temporais uma palavra repetida ao longo do mesmo vídeo. Os experimentos trouxeram novos desafios quanto à qualidade de sincronização entre as imagens dos vídeos e tempos de início e fim das palavras nas legendas e também, foram encontradas durações diferentes para a representação da mesma palavra, o que dificulta as comparações diretas das amostras. Os resultados possibilitam desenvolvimentos futuros de datasets de séries temporais, que representam palavras de forma visual (através de medidas padronizadas) e usam legendas de vídeos diversos para aumentar a capilaridade das classes de amostras, e consequentemente, contribuem para criação de aplicações com uso de treinamento de séries temporais.

ABSTRACT. A Internet das Coisas (IoT) é um conceito em constante evolução que tem conquistado destaque tanto na comunidade acadêmica quanto na indústria. Dentro dela, o consumo energético é um fator fundamental para determinar o tempo de funcionamento dos dispositivos e a frequência necessária para realizar a manutenção deles. Este artigo investiga a aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina para predição do consumo energético de dispositivos IoT-LoRa, permitindo estimar a duração da bateria dos dispositivos e sua autonomia. A metodologia considerou a criação de um conjunto de dados a partir de experimentos com placas de desenvolvimento Event stream processing (ESP32), capturando métricas como tempo de hibernação, tipo de conexão e consumo energético. Técnicas de Inteligencia Artificial (IA) são então aplicadas para prever o consumo energético com base nessas variáveis. De acordo com os resultados obtidos, a melhor técnica para prever o consumo energético é a Decision Tree, com uma taxa de correlação superior a 96%. O estudo contribui para processos decisórios que visam selecionar dispositivos IoT considerando a autonomia projetada para as baterias de tais dispositivos.

ABSTRACT. O problema do caixeiro viajante (PCV) é um problema de otimização clássico da literatura para o qual já existem diversos algoritmos para o seu tratamento. Este trabalho explora o algoritmo Variable Neighborhood Search (VNS), o qual necessita de estruturas de vizinhança para tratar o problema. O intuito deste trabalho consiste em verificar, através de uma análise estatística, dentre algumas estruturas bastante utilizadas na literatura, se existe diferenças significativas em usar uma estrutura em detrimento a outras. Os resultados sugerem que uma das estruturas consideradas apresenta desempenho estatístico inferior às demais com um nível de significância de 95%.

ABSTRACT. As perdas não técnicas, também conhecidas como perdas comerciais, resultam de uma variedade de fatores, incluindo principalmente furtos de energia por meio de ligações irregulares ou clandestinas e fraudes nos medidores de energia. Esses eventos acarretam danos financeiros significativos tanto para as distribuidoras de energia quanto para a rede de distribuição e para os consumidores. Essas perdas não apenas impactam os resultados financeiros das distribuidoras de energia, mas também prejudicam a confiabilidade e a eficiência do sistema elétrico. Assim, neste estudo, é feita uma análise comparativa entre classificadores baseados em técnicas de sistemas inteligentes como as redes neurais multilayer perceptron e ARTMAP Fuzzy e o algoritmo de aprendizado de máquina para detecção de perdas não técnicas. O desempenho dos classificadores é avaliado a partir de métricas extraídas da matriz de confusão. A rede neural multilayer perceptron atingiu melhor desempenho com acurácia, precisão, recall e F1-Score de 98,15%, 88,67%, 91,19% e 89,91%, respectivamente.

ABSTRACT. The advancement of electrification in the transportation sector has driven the utilization of energy storage systems with Lithium-Ion batteries. In these systems, various factors can compromise the proper operation of the batteries, leading to temperature increases and consequently reducing their useful life. The purpose of this work is to present a methodology for estimating the temperature in Lithium-Ion batteries using artificial neural networks. For this, an experimental structure was set up for temperature acquisition using low-cost sensors. The collected data is used in a neural estimator, which showed an accuracy rate between 96.10% and 99.97%. Experimental results are presented to validate the proposal.

ABSTRACT. The digital twins have been emerging as an important solution for industrial processes for providing simulation models capable of imitating the physical system. However, there is not an unanimous approach yet for creating digital twins, considering the difficulties of using an accurate technique that have a rapid update to the new outputs caused by changes in the system as equipamnt efficiency, for example. In this sense, the work compares 3 machine learning techniques to modeling a water supply network (specifically, predict the flow in a point of the network), specifically a classic Artificial Neural Network and CatBoost, against the proposed algorithm, the KNN (K-Nearest Neighbors) which have incremental learning. Due the incremental learning approach it can be shown that KNN have superior performance than CatBoost and ANN (these techniques have transfer learning and need retraining, respectively), having better performance in both the first phase (training) and the last (the incremental learning), showing its potential for application in digital twins.

ABSTRACT. Durante a pandemia de COVID-19, destacou-se a necessidade crucial da higienização adequada das mãos como uma medida preventiva para evitar a propagação do vírus. Essa prática desempenha um papel fundamental na prevenção de infecções associadas à assistência à saúde (IRAS). Estudos evidenciaram que a técnica correta de higienização das mãos, como a técnica de seis passos recomendada pelas diretrizes da Organização Mundial de Saúde (OMS) e a técnica de três passos, pode eliminar 99,9% da colonização transitória das mãos dos profissionais de saúde. Diante do exposto, o presente trabalho apresenta o desenvolvimento de um algoritmo de classificação de movimentos de higienização das mãos por meio de sensores inerciais (acelerômetros e giroscópios) e inteligência artificial. A metodologia proposta consiste em cinco etapas: coleta de dados, pré-processamento, segmentação de dados, extração de características e classificação, detalhadas ao longo do artigo. Os resultados apresentados demonstram uma acurácia de 89,3%, indicando a viabilidade da metodologia proposta para a classificação correta da técnica de higienização das mãos.

ABSTRACT. A CNC machine represents major advances for a technology institution, such as the practicality of manufacturing parts with complex geometries, faster production and the ability to assist in the application of research projects in other areas of knowledge, such as biomedicine. The machine will be provided with low-cost equipment, using free applications, instrumentation and control systems already used by teaching resources so that it will work in a multi-disciplinary way. A very common example of these machines is the CNC Router, similar to a CNC milling machine, but small in size, but which is capable of roughing parts such as wood, acrylic and low hardness metal parts, according to the power of the spindle. To move, it is normally carried out by three axes (X, Y, Z), through mechanical and controlled by a computer, using specific software, which generates a G-code based on a drawing of the part. Therefore, this project aims to develop a CNC Router machine, for didactic applications and which will also serve for future research on the topic covered, as an example allowing to study in detail the entire construction part, machine elements, such as also develop programs in the G-code language to manufacture parts, understand the functioning of the instrumentation, in addition to general training content, such as the study of rotational movement and advance speeds. To validate the tests, parts were measured using a Coordinate Measuring Machine CMM, which presented validated results in relation to the cost of the equipment and the software used.

ABSTRACT. No ensino superior de Engenharia e Tecnologia, a compreensão de conceitos abstratos muitas vezes é um desafio, devido à falta de aplicação prática. Para enfrentar essa questão, a abordagem da Educação 5.0, aliada ao uso de tecnologias da Internet das Coisas (IoT), apresenta-se como uma alternativa. Ao integrar essas tecnologias, voltadas para uma aprendizagem de conceitos de maneira mais concreta e autônoma, preparando-os para propor soluções para problemas reais. Nesse contexto, o presente trabalho explora o uso pedagógico do microcontrolador ESP32 através de uma oficina educacional de automação residencial direcionada a estudantes de engenharia. Utilizando a metodologia de Aprendizagem Baseada em Problemas, introduzimos aos participantes os fundamentos da IoT, seguidos por uma parte prática que explorou o software Blynk IoT para demonstrar a automação e controle remoto de dispositivos conectados ao microcontrolador. Os resultados evidenciaram não apenas a compreensão dos conceitos apresentados pelos participantes, mas também um aumento significativo na motivação e no engajamento, especialmente devido à inclusão de dispositivos como o ESP32. Essas descobertas destacam a importância de abordagens educacionais ativas e práticas no ensino de engenharia, além de sublinhar a necessidade de preparar os alunos para os desafios do mercado de trabalho em meio a uma evolução tecnológica constante.

ABSTRACT. Este artigo apresenta a modelagem da corrente da corrente de armadura de uma máquina de corrente contínua de ímã permanente a partir da resposta em frequência. O modelo do comportamento dinâmico da máquina também é obtido a partir método convencional, que consiste de três ensaios: a vazio, rotor bloqueado e de desaceleração. Os resultados experimentais demonstram que os modelos são equivalentes. A abordagem experimental de análise de resposta transitória e em frequência mostra-se como uma experiência exitosa rumo a implantação das novas Diretrizes Curriculares Nacionais para as Engenharias.

ABSTRACT. Exploring the oceans has always posed a dangerous challenge for humans, driving the development of underwater robots. However, access to these robots has been limited for the academic community due to high costs, hindering the study and improvement of this technology. In the face of this need, there is a demand for low-cost, accessible submarines, especially for educational purposes. This article presents the construction of a low-cost submarine, controlled by radio frequency, which employs an ingenious mechanism to adjust its density and thus control its depth. Most of the parts used were designed and produced on a 3D printer, highlighting the ease of reproduction and technological innovation behind the project.

ABSTRACT. Accurate and continuous monitoring of river levels is crucial for managing water resources and preventing natural disasters. This project aims to analyze the water levels of urban creeks using images and develop a prediction algorithm based on the extracted information. The study seeks to explore the feasibility and effectiveness of using image analysis to evaluate, monitor, and predict the water level of the Mineirinho Creek in São Carlos, Brazil. The methodology involves regularly capturing images over a specific period and processing them using various computer vision techniques to determine the water level. The Segment Anything (SAM) model was employed to segment the water body, while a sequence of steps was adopted to provide a flooding index. A comparative analysis confirmed the accuracy and reliability of the proposed method.

ABSTRACT. O uso crescente de tecnologias no cotidiano, como computadores e internet, transformou a maneira como nos comunicamos, trabalhamos, nos divertimos e cuidamos da nossa saúde. A Internet das Coisas (IoT) é uma inovação importante nesse contexto, concebida para conectar dispositivos e sistemas com o objetivo de melhorar a vida dos usuários. A IoT abrange dispositivos como iluminação, segurança, sistemas de aquecimento, refrigeração, eletrodomésticos e entretenimento. O projeto apresentado propõe desenvolver um sistema de monitoramento e detecção de falhas em sistemas térmicos, utilizando eletrônica, microcontroladores, sensores e Aprendizagem de Máquina.

ABSTRACT. O artigo compara técnicas de desagregação de energia em baixas taxas de amostragem, utilizando uma revisão sistemática da literatura e a ferramenta NILMTK. Focando em geladeiras, máquinas de lavar roupa e micro-ondas residenciais, os resultados indicam que algoritmos tradicionais como CO e FHMM mostraram baixo desempenho, enquanto os de aprendizado profundo apresentaram melhores resultados. A transferência de aprendizado entre datasets resultou em queda de desempenho, destacando a influência significativa de localização geográfica e clima nas técnicas de desagregação de energia. O estudo conclui que, apesar do uso de equipamentos similares, os algoritmos não generalizam eficientemente para diferentes países, evidenciando a necessidade de considerar fatores locais na implementação dessas técnicas

ABSTRACT. O presente trabalho apresenta uma bancada didática de baixo custo que possibilita o ensino de controle automático e otimização econômica na perspectiva da pirâmide do controle. São detalhadas as etapas de montagem mecânica e eletrônica do equipamento proposto, e os arquivos de projeto estão disponíveis online para facilitar a reprodução e aprimoramento, sob a ótica da ciência aberta. Além disso, é proposto um roteiro didático para o uso da bancada a partir do qual resultados ilustrativos são apresentados para exemplificar a aplicabilidade da bancada. Finalmente, é argumentado favoravelmente ao experimento atender os requisitos de Balchen para um bom experimento prático no ensino de controle automático.

ABSTRACT. Os rolamentos são componentes essenciais de qualquer máquina rotativa industrial. Devido à sua importância e às condições operacionais, falhas nesses rolamentos podem resultar em sérios problemas, desde a potencial destruição de estruturas mecânicas até a paralisação da produção e custos elevados com reparos. Portanto, o diagnóstico precoce e a detecção de falhas nos rolamentos tornam-se tarefas cruciais para a operação industrial. A operação dos rolamentos em diversas condições gera vibrações que podem ser utilizadas para avaliar sua integridade. Embora inúmeras técnicas de processamento de sinais apresentem resultados significativos nesta área de estudo, ainda existem lacunas importantes que são pouco exploradas como a utilização das técnicas de Counts e a estatística de razão de potência (RoP – Ratio of Power). Neste contexto, este trabalho propõe a análise da viabilidade da utilização das técnicas de contagem e RoP para a detecção de falhas em rolamentos. Para validar a eficácia da abordagem proposta, foram analisados diferentes sinais de vibração de condições operacionais utilizando o conjunto de dados HUST-Bering. Os resultados demonstram a viabilidade das técnicas para a detecção de falhas em rolamentos. Entretanto, as métricas Counts e RoP não apresentam uma clara distinção em um cenário de falha em mais de um elemento dos rolamentos.