ABSTRACT. Fault location algorithms present different formulations, data requirements, and parameters that determine their applicability to a specific scenario. Understanding these requirements and characteristic errors in different scenarios is essential to choose the most appropriate approach. In this article, several phasor-based fault location algorithms are presented, and their performance is analyzed in extra-high voltage transmission lines faults. The most suitable approach is selected based on the requirements for applying the algorithms and the sources of errors present in the monitored system.

ABSTRACT. To ensure safety and reliability in the incorporation of wind generation into the Brazilian energy matrix, agility and precision are of fundamental importance in the process of restoring normality in the event of a fault. Therefore, this article presents the development of a fault detection and classification algorithm and an iterative fault location algorithm for collector networks of onshore wind farms. The methodology employed in the detection and classification algorithm is based on the calculation of the Euclidean distance of samples of the voltage signal, and for the location of faults, a methodology based on apparent impedance is proposed using data from a measurement terminal. Several short circuit tests were carried out considering an onshore wind farm. The observed results show the efficiency of the proposed method in correctly detecting and classifying applied faults. For fault location, the method presented a maximum percentage error of 9.32% for phase-to-earth faults.

ABSTRACT. Digital Fault Recorders (DFR) are valuable devices for power system monitoring since they allow the analysis of electrical quantities and information from the protection system. This paper presents two automated methodologies for event classification in power plants based on the phasor records, thus the same methodologies can be applied to PMU data. Besides the classification of the power units' operational states, the methodologies can also diagnose the causes of forced shutdowns of units based on the analysis of the symmetrical components. The process of fault classification aims to identify distinct events, such as single, double or three-line faults. The paper presents a comparison between pros and cons of the use of a specialist approach, based on fuzzy logic, and a generalist approach, based on convolutional neural networks. The methodologies are tested and evaluated with simulated data, and the validation is performed using real disturbance records. The results demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed methods. The convolutional network approach presented better performance with simulated data, while the fuzzy based approach managed to maintain its accuracy when used to classify real records.

ABSTRACT. Nos últimos anos, o sistema elétrico enfrentou inúmeras transformações, tais como, inserção de novos perfis de carregamento, expansão da geração distribuída e do sistema de distribuição. Em conjunto, normas regulatórias foram aprimoradas a fim de garantir a continuidade e confiabilidade do fornecimento da energia elétrica. A localização de faltas é de suma importância, pois está diretamente relacionada ao tempo necessário para restabelecer o fornecimento de energia elétrica. Este artigo propõe uma abordagem para localização de faltas em sistemas de distribuição com base na análise de sinais de alta frequência, utilizando o método de Decomposição de Modo Empírico (EMD) para detectar, após a ocorrência de uma falta, os instantes de tempo das ondas refletidas nas extremidades da linha. A abordagem proposta foi validada por meio de simulações no software PSCAD/EMTP, considerando o sistema teste CIGRE com topologia radial e adaptado para 60 Hz. Os resultados foram analisados para diferentes valores de frequência de amostragem e considerando os efeitos da mesma sobre a metodologia proposta. Os resultados mostraram-se satisfatórios para frequências amostrais entre 12 MHz e 4 MHz, com um erro médio variando entre 0,6% e 2,3% (com desvio padrão de 0,31% e 2,5%) na estimativa da distância da falta.

ABSTRACT. O aumento no número de equipamentos CC conectados à rede de distribuição (geradores distribuídos fotovoltaicos, veículos elétricos, sistemas de armazenamento de energia, etc.) tem estimulado pesquisas e projetos associados com redes de distribuição CC e híbridas CA-CC. O principal objetivo deste artigo é introduzir um algoritmo de fluxo potência para redes de distribuição híbridas CA-CC considerando-se os modos de controle dos conversores. O algoritmo proposto se baseia no método de soma de potências para explorar a topologia radial e reduzir o custo computacional da solução. Os resultados dos testes em uma rede híbrida de 33 nós demonstram que o algoritmo proposto possui a mesma precisão do fluxo de potência unificado baseado no Método de Newton-Raphson, mas obtém reduções expressivas no custo computacional.

ABSTRACT. This paper presents a comparative analysis between grid-side solutions and distributed generation (DG) side solutions for overvoltage mitigation in low-voltage distribution networks with penetration of photovoltaic (PV) generation. The analysis is based on calculating the percentage of consumer units with voltage transgression over a simulation day for each increment in the degree of DG penetration and each mitigation technique studied. Grid-side solutions consist of network reinforcement and permanently changing the tap of MV/LV transformers, as well as both techniques together. The solutions on the DG side correspond to the volt-watt control and volt-var control functions in PV inverters and battery energy storage systems (BESS). The results presents that for the simulated case, with the exception of the permanent tap switch, all solutions promote a decrease in the percentage of overvoltage caused in the consumer units, with the volt-watt control and the BESS, solutions by DG side, increasing the hosting capacity of the network by up to 400% for heavy load demand.

ABSTRACT. É realizada uma análise comparativa do cálculo do fluxo de potência de um sistema de distribuição de energia elétrica real modelado no ANAREDE e no OpenDSS com a presença de uma usina fotovoltaica. Foram utilizados dados do sistema da regional oeste da Energisa Paraíba. Constatou-se que a modelagem de um sistema de distribuição no ANAREDE, apesar de não ser recomendada, apresentou resultados semelhantes aos obtidos no OpenDSS, devido às cargas e dimensões reduzidas do sistema. Contudo, os bons resultados ficaram restritos ao cálculo das perdas de potência, haja vista que apenas o OpenDSS apresenta o cálculo das perdas de energia. Por fim, a instalação da Usina de Malta teve sua eficiência avaliada, corroborando com o fato de que a geração distribuída, a depender da potência instalada, pode colaborar com a redução das perdas de potência e de energia.

ABSTRACT. Due to the low magnitude of fault currents, traditional protection cannot detect high impedance faults (HIFs) in distribution systems. Concomitantly with this difficulty, distributed generation makes fault location even more difficult. Because of this, this work develops a method for detecting and locating single-phase high-impedance faults in distribution systems with distributed generation using Artificial Neural Networks. The work included tests on the IEEE 34 bus system. The results demonstrated that the developed method is highly efficient for all cases studied, providing a promising solution for detecting and locating FAIs in power distribution systems with distributed generation.

ABSTRACT. Este trabalho apresenta um Fluxo de Potência Trifásico Probabilístico baseado na Transformação Unscented e no uso do software OpenDSS, considerando a incerteza das cargas. A utilização da Transformação Unscented permite a redução do número de amostras das variáveis incertas. O uso do OpenDSS, software livre, permite maior flexibilidade na modelagem da rede de distribuição desequilibrada. A ferramenta desenvolvida é utilizada para avaliar o efeito do controle Volt/Var dos inversores, que conectam os sistemas fotovoltaicos aos sistemas de distribuição. Os resultados obtidos para um sistema de 13 barras são comparados com aqueles providos pela Simulação Monte Carlo, permitindo a redução expressiva do esforço computacional e mantendo a precisão das variáveis estatísticas estimadas.

ABSTRACT. Interruptions in electricity supply in distribution systems (DSs) are inevitable, mainly due to permanent faults caused by the most diverse reasons. Among them, some are caused due to extreme weather events that have a High Impact and Low Probability of occurrence (HILP). Resilience is a concept related to the extreme events of HILP and refers to the ability of a DS to adapt, recover, and quickly restore consumer energy. The search to improve DSs' resilience has been a concern of several research studies today. This paper proposes resilience analysis through an index implemented in a multiobjective evolutionary algorithm that addresses the problem of service restoration in DSs. Simulations were performed in a literature DS considering the presence of distributed generation and manually and remotely controlled switches. The results indicate the relevance of increasing the level of resilience through the penetration of distributed generation and the allocation of automatic switches, indicating possibilities for the evolution of this research by optimizing these resources.

ABSTRACT. Com a difusão das fontes renováveis e alternativas, a energia eólica vem apresentando expressivo crescimento nos últimos anos, tanto em empreendimentos onshore quanto offshore. Os inúmeros atrativos das usinas offshore, tais como diminuição da poluição sonora e visual e grande aproveitamento dado a ausência de obstáculos, têm aumentado o interesse nessas estruturas. Diante desse contexto, o presente trabalho visa comparar duas modelagens de wake effect, quanto aos seus impactos no posicionamento ótimo das turbinas em um parque eólico offshore, a fim de obter uma configuração física que extraia o máximo de potência. Quanto à otimização, tem-se um problema de natureza discreta, não linear e cuja dimensão relaciona-se, diretamente, ao tamanho do parque e optou-se por aplicar a técnica de inteligência computacional denominada Bat Algorithm, com algumas modificações, para a solução desse. Para avaliar o efeito esteira e o potencial de geração eólica do parque, o trabalho propõe a comparação dos resultados de redução obtidos pelo modelo de Frandsen, que é o mais atual nos estudos, com o modelo de Jensen, que é o mais difundido na literatura e o mais utilizado em softwares atualmente. Os resultados obtidos validaram a utilização de ambos os modelos de wake effect para o problema proposto e demonstraram o desempenho satisfatório do algoritmo de otimização na obtenção de soluções para o problema.

ABSTRACT. Os serviços auxiliares em subestações são compostos por sistemas fundamentais para a operação e coordenação do sistema elétrico. Em casos de contingência na alimentação principal requerem a manutenção de suas cargas para garantir o processo de recomposição, motivo pelo qual são usados sistemas de backup, compostos por fontes de alimentação alternativas que por muitas vezes utilizam grupo gerador suprido por combustíveis fósseis. Outra alternativa é a adoção de uma microrrede composta por um sistema híbrido, com fontes renováveis e baterias, que tornam o sistema mais sustentável. No entanto, essa opção requer uma análise criteriosa para sua implantação devido ao seu custo e à intermitência das fontes geradoras. Neste sentido, este artigo propõe dois algoritmos para o dimensionamento de uma microrrede, baseados nas meta-heurísticas Algoritmo Genético e Busca em Vizinhança Variável, que consideram as incertezas quanto à intermitência das fontes geradoras e a duração das faltas de energia por meio de simulações de Monte Carlo. O desempenho dos métodos foi analisado por meio dos resultados alcançados por cada algoritmo em uma sequência de repetições de execução, observando o custo de investimento e o tempo de execução. Os resultados obtidos pelos algoritmos desenvolvidos se mostraram promissores, alcançando soluções equivalentes e monetariamente mais atrativas em comparação a outros métodos utilizados na literatura especializada com um tempo médio de resolução de poucos segundos. Uma redução do custo de investimento superior a 50% foi observada a partir da adesão de turbinas eólicas ao problema.

ABSTRACT. Nos últimos anos, tem havido um aumento significativo dos incentivos para o uso de veículos elétricos, principalmente nos grandes centros urbanos, resultando em um aumento da demanda por carregadores residenciais instalados em redes de baixa tensão. No entanto, a instalação desses carregadores pode afetar o planejamento de alocação de concentradores de dados baseados na tecnologia de comunicação por linhas de energia (PLC), uma vez que os mesmos compartilham a mesma infraestrutura da rede de distribuição. Neste contexto, este trabalho apresenta uma metodologia para a alocação de concentradores de dados PLC considerando a crescente inserção de carregadores residenciais de veículos elétricos. Diferentes cenários de carga elétrica são levados em conta, levando em consideração o número de veículos elétricos conectados à rede elétrica, o consumo de energia e outros fatores que poderiam influenciar. Para a aplicação da metodologia proposta, foi utilizada uma rede de distribuição de baixa tensão de teste, a qual contém 15 nós e 45 usuários finais conectados, alguns deles com geração fotovoltaica. Os resultados da aplicação da metodologia proposta mostram que a inserção de 20% de carregadores residenciais de veículos elétricos na rede pode afetar o planejamento de alocação de concentradores de dados PLC, levando a um aumento considerável no número de concentradores de dados necessários. Especificamente, pode ser exigida a adição de mais de 80% de concentradores de dados, resultando em um aumento de mais do dobro do custo inicial.

ABSTRACT. Propõe-se uma modelagem das velocidades mensais de ventos através de distribuições Weibull tri-paramétricas, na geração de cenários de ventos mensais correlacionados com afluências às usinas hidrelétricas, em um esquema de Programação Dinâmica Dual Estocástica-PDDE, sem aumentar o número de variáveis de estado da PDDE. Ajustam-se distribuições Weibull aos resíduos das velocidades mensais dos ventos correlacionados entre si e com as afluências. A metodologia e o algoritmo desenvolvidos procuram preservar a média, desvio-padrão e, principalmente, a assimetria das velocidades históricas. Partindo de um valor inicial para a estimativa do parâmetro posição, obtido através do método dos momentos de 3a ordem ou de regressões lineares, calculam-se estimativas dos outros parâmetros e, de forma iterativa, atualiza-se a estimativa inicial com vistas a reduzir a diferença entre as assimetrias das velocidades de ventos sintéticas e históricas. Os resultados de sua aplicação a parques eólicos do Nordeste e Sul do Brasil, considerando diferentes meses e assimetrias, apontam para a sua robustez, apresentando desempenho sempre superior a 17 outros métodos avaliados. São também discutidos o impacto da cardinalidade dos resíduos correlacionados no desempenho da metodologia proposta.

ABSTRACT. Este artigo destaca o momento de transição energética e a modernização dos sistemas elétricos, motivados pela necessidade de preservação ambiental, crescimento da demanda, desenvolvimento tecnológico e popularização dos Recursos Energéticos Distribuídos (RED), ressaltando o grande volume de inserção de geração distribuída e a necessidade de amenizar as incertezas oriundas da característica intermitente destas fontes renováveis que representam grande parcela dos RED. Como ferramentas para contribuir no amortecimento das flutuações geradas pelas fontes renováveis, podem-se destacar recursos de armazenamento de energia, entre os quais estão os bancos de baterias e as estações de carga e descarga de veículos elétricos (V2G). Este trabalho apresenta a metodologia de valor locacional para uma estação V2G no sistema IEEE 13-Barras considerando índice de alívio de perdas em dois cenários com inserção de RED, o primeiro cenário com alocação e dimensionamento ótimo de três geradores FV; e o segundo considerando dois geradores FV e um Eólico.

ABSTRACT. Dimensionamento ótimo de sistema de armazenamento de energia a ser instalado em um parque de híbrido de geração conectado a rede. A otimização leva em consideração as expectativas de despacho e indicadores de confiabilidade. A base de dados de irradiância e vento foi obtida do INMET. As curvas de demanda foram geradas a partir da curva de demanda real na saída de uma subestação de distribuição 69/13,8 kV da cidade de Campina Grande. Para um parque com capacidade de geração eólica de 75 MW e fotovoltaica de 25 MW, foi dimensionado um sistema de armazenamento de 35,45 MWh, que teve como resultado um aumento de confiabilidade de 21 % e uma redução de 3 vezes no fator de referência. Outro efeito positivo foi nos fluxos de potência na rede, com redução de 10 MW nas variações de importação da barra de balanço.

ABSTRACT. Este trabalho apresenta uma metodologia de controle estrutural de turbinas eólicas offshore flutuantes (FOWT, do inglês floating offshore wind turbine), utilizando controle ativo. O objetivo do controle é atenuar oscilações no ângulo de pitch, que causam vibrações na estrutura e que afetam negativamente outros sistemas de controle da FOWT. Este controle resulta, portanto, em ganhos de eficiência e de segurança para o conjunto. O sistema de controle proposto é composto por um amortecedor de massa sintonizada (TMD, do inglês tuned mass damper) e um controlador proporcional-derivativo (PD). O controlador calcula uma força externa que é aplicada à massa do TMD, melhorando a sua resposta dinâmica para atenuar as vibrações na estrutura da FOWT. Para demonstrar a eficácia do TMD ativo proposto, são apresentadas simulações realizadas na ferramenta OpenFAST, utilizando a turbina eólica de 5 MW do National Renewable Energy Laboratory (NREL) com a barcaça ITI Energy Barge. Nos resultados de simulação, as respostas temporais da dinâmica com o sistema de controle proposto são comparadas com as respostas dos casos sem controle e com TMD passivo, para vento constante e ondas irregulares. Esta comparação mostra que o sistema de controle proposto atenua melhor as oscilações no ângulo de pitch da plataforma, como também reduz as oscilações na potência de saída e na velocidade do gerador.

ABSTRACT. Neste trabalho é proposto o monitoramento do comportamento dinâmico do Sistema Interligado Nacional (SIN) durante perturbações na transmissão de potência dos elos de corrente contínua em alta tensão (HVDC), a partir de Indicadores de Severidade Sistêmicos (ISSs) estimados com base em dados de sincrofasores. O monitoramento contínuo será viabilizado por uma infraestrutura de medição, aquisição, processamento e armazenamento de dados de sincrofasores a ser instalada nas estações conversoras do SIN, concebida para o registro automático de dados relativos a eventos com interrupção, temporária ou não, da potência transmitida por um ou mais elos HVDC. Resultados que atestam a efetividade dos indicadores propostos na caracterização da severidade dos eventos para a dinâmica do SIN foram obtidos por meio de simulações de transitórios eletromagnéticos (EMT). Foram examinados resultados de falhas de comutação e de curtos-circuitos nas linhas de corrente contínua.

ABSTRACT. O objetivo do presente trabalho é apresentar a implementação, através da linguagem Modelica, de um modelo fasorial para sistemas eólicos baseados no gerador de indução duplamente alimentado. O modelo é composto por diversos subsistemas, que serão detalhados com justificativas para as simplificações adotadas. A implementação dos sistemas de controle dessa configuração é realizada através do controle vetorial, que permite o conversor operar como uma fonte de corrente controlada. As referências para os controladores são baseadas nas regiões operativas de uma turbina eólica de velocidade variável, que serão verificadas através da simulação do modelo implementado.

ABSTRACT. This paper compares two different methods to obtain rational approximations for the Universal Line Model (ULM) formulation. These approximations allow the representation of frequency-dependent transmission lines in the time-domain. The two fitting methods evaluated in this work are the pole relocation algorithm, known as Vector Fitting (VF), and the Frequency Partitioned Fitting (FpF). Both methods have their fit result of the admittance matrix and the propagation matrix in frequency-domain compared. The time-domain results for both approximations are obtained by simulating a field test in an actual 500 kV double-circuit transmission line in Japan. The simulations were ran on PSCAD and XTAP software packages which use, respectively, VF and FpF. The fit results in the frequency-domain shows that the two approximations are similar and present small relative errors, all of them in an order of magnitude of 0.1 %. Similar results were obtained for time-domain results, where both methods obtain similar representations and the simulation results are very close. Simulation results are also compared with measurement data of the field test. Although some differences are observed between simulations and the measured data, their general behavior are close.

ABSTRACT. No artigo é apresentada a criação de uma ferramenta utilizando o Método de Monte Carlo (MMC) para analisar os principais impactos inerentes à elevada inserção de geradores distribuídos fotovoltaicos (FV) em redes de distribuição, de modo a estimar a Capacidade de Hospedagem (CH). De maneira geral, o MMC consiste na possibilidade de criação de diversos cenários aleatórios, onde a posição de cada sistema FV é sorteado pelo software de acordo com as curvas dos perfis de probabilidade dos consumidores com maiores chances de adoção ao sistema FV. Tais curvas consistem na relação do poder aquisitivo e a carga instalada, no consumo, nos níveis de escolaridade do consumidor, além da influência do efeito vizinho na possível instalação de geradores. O algoritmo é implementado em linguagem de programação Python, que utiliza a interface DLL do software Open Distribution System Simulator (OpenDSS) para as simulações de fluxo de potência. O estudo de caso é realizado considerando uma rede teste e, consequentemente, faz-se as análises dos principais impactos associados.

ABSTRACT. Este artigo estuda e avalia o desempenho de uma linha de transmissão de 230 kV frente a descarga atmosférica utilizando a técnica não convencional Underbuilt Wire(UBW), de redução de sobretensão na cadeia de isoladores. Os resultados obtidos nesse trabalho mostram que linhas de transmissão com o UBW reduzem consideravelmente a energia absorvida pelos para-raios, principalmente para solos com alta resistividade. Com valores menores que a metade, a energia absorvida pelos para-raios de linhas que possuem o UBW apresentam um melhor desempenho.

ABSTRACT. Os sistemas de posicionamento indoor têm sido impulsionados pelo aumento do uso de dispositivos móveis e pela necessidade de localização ou orientação precisa em diversos setores. O Bluetooth Low Energy (BLE) 5.1 destaca-se para tarefas de orientação espacial devido ao baixo consumo energético e à disponibilidade de recursos para obtenção do ângulo de chegada (AoA), por meio de amostras em quadratura IQ. O processamento dessas amostras é fundamental para a estimação do AoA. No entanto, a literatura ainda não disponibiliza modelos de aprendizagem de máquina, especificamente de aprendizado profundo, para estimar o ângulo de chegada com base nessas amostras. Nesse contexto, este trabalho propõe o uso de técnicas de deep learning para a estimação do AoA por meio de um modelo de regressão aplicado a sistemas de orientação indoor baseados em Bluetooth. Apresentamos todo o cenário de coleta e os procedimentos necessários para a validação das amostras e do modelo proposto. Através da métrica de desempenho Mean Absolute Error (MAE), constatamos um erro de 1,38° na estimação do ângulo de 135° e, no geral, o modelo proposto apresentou um MAE de 1,87°.

ABSTRACT. Esta pesquisa apresenta uma aplicação baseada em aprendizado de máquina desenvolvida para melhorar o processo de restabelecimento de energia em sistemas de distribuição. Com base em eventos de falta de energia gerados por reclamações de consumidores, o método proposto analisa automaticamente os padrões de dados para identificar eventos coletivos, ou seja, faltas de energia que afetam vários consumidores simultaneamente. Dessa forma, os operadores podem priorizar o atendimento em ocorrências com maior número de clientes afetados e, consequentemente, melhorar a qualidade do serviço. O método foi aplicado em uma concessionária de energia trazendo experiências práticas no processo de despacho das equipes de manutenção. Os resultados contemplam melhorias de até 20% na classificação de ocorrências, uma redução no tempo de identificação de ocorrências coletivas de algumas horas para alguns minutos e uma melhoria significativa nos indicadores de confiabilidade.

ABSTRACT. Several control and robotics problems can be addressed without the need for complex analytical solutions. This work investigates the use of genetic programming (GP) for some tasks, including the stabilization of pendulums of nonlinear dynamics and a mobile car-like robot navigation problem. As a simulation tool, a library focused on reinforcement learning is used, allowing a qualitative comparison between these methods. While deep reinforcement learning algorithms like DQN and DDPG are more sample-efficient, genetic programming offers a more interpretable alternative with similar raw computational time in some of the tasks.

ABSTRACT. O procesos de corte em serras circulares são influenciados pelas dimensões do material e sua respectiva composição química além das carateristicas da lâmina, como número de dentes e diâmetro. Somada às variaveis controláveis, o processo de serrmaneto também sofre interferências relaciodas à conservação do ativo e eficiência nos processos de lubrificação e resfriamento. Deste modo, definir a melhor velocidade de corte pode tornar-se uma tarefa complexa, dada ao grande volume de variáveius capazes de influenciá-lo. Este trabalho porpõe-se, através dda análise de dados históricos de cortes, utilziando técnicas como k-means e fuzzy c-means definir as melhores velocidades de corte, possibilitando o aumento de confiabilidade e eficiência.

ABSTRACT. This work proposes a quality index based on a graph of distance relationships, the Gabriel Graph, to analyze the performance of classification models. The results have shown a consistent correlation between the quality index and the model's predictions, both at an individual and global level. These findings emphasize the importance of considering the data space to explain and optimize the performance of classification models.

ABSTRACT. Monitoring the battery pack is key to ensuring the safe operation of electric vehicles (EVs). This process is done by the Battery Management System (BMS), which uses, for example, variables such as State of Charge (SOC) to determine the current charge and health of the battery pack. Thus, this paper presents the application of a multilayer perceptron network (MLP) for estimating the state of charge of a battery pack using a simulation of an electric vehicle in the UDDS normative cycle and compares the result with two traditional methods: Kalman Unscented Filter (UKF) and Coulomb Counting (CC) also implemented in this work. The performance of the estimators were evaluated using the statistical metrics of Root Mean Square Error (RMSE) and Mean Absolute Error (MAE). Although CC showed superior performance, with an RMSE of 0.1086, MLP was considered the most appropriate solution due to factors intrinsic to the methodology, ranking second with an RMSE of 0.36517.

ABSTRACT. The Model Predictive Control (MPC) strategies are well known due to their ability to naturally deal with future reference information. However, in the presence of time-varying references, the reference tracking error mitigation may demand a potentially aggressive MPC tuning in the context of the control effort. The Dynamic Matrix Control (DMC) is widely used due to the convolutional model which is directly defined from the step response. The inherent robustness of the original DMC is defined by the same design parameters that defined the reference tracking performance. In this work, the filtered DMC is used to deal with the trade-off between the tracking error performance and robustness/noise attenuation properties. A simulation example based on the temperature control of a NTC sensor and a experimental case study are used to illustrate the benefits of the filtered DMC in the context of the tracking error in the presence of time-varying references.

ABSTRACT. Este trabalho aplica Virtual Reference Feedback Tuning (VRFT), um método de controle baseado em dados, para sintonizar controladores repetitivos de tempo discreto para seguimento e rejeição de sinais periódicos. São propostas duas parametrizações lineares para a configuração série desses controladores, bem como um modelo de referência para o VRFT. Um exemplo numérico baseado no controle de um inversor de potência demonstra a metodologia.

ABSTRACT. Virtual Reference Feedback Tuning (VRFT) is a well known and very successful data-driven control design method. It has been initially conceived for linear plants and this original formulation has been much explored in the literature, besides having already found many practical applications. A nonlinear theory for VRFT has been proposed early on, but its actual application requires further developments. In this paper we highlight various issues involved in the application of nonlinear VRFT and propose the inclusion of $L_1$ regularization in its formulation. We illustrate by means of three simulation examples the critical role played in applications by two aspects: the $L_1$ regularization and the choice of dictionary used to describe the nonlinearity of the controller.

ABSTRACT. The mineral industry is comprised of several large-scale, complex processes that require tight control in order to operate appropriately. Among them, the thickening process is a solid-liquid separation unit operation whose highly nonlinear and slow dynamics pose challenges in obtaining an accurate process model. Consequently, model-based controllers, such as the model predictive controller (MPC), despite all its advantages, do not achieve their best performance in such an industrial environment. In this work, we investigate using a data-driven predictive control (DDPC) approach to control the thickening process, in which we integrate a predictive control formulation and a prediction technique called Lazily Adaptive Constant Kinky Inference (LACKI). The proposed method makes use of process data and a machine learning technique to supply the lack of an accurate model. Simulated results show that this approach performs satisfactorily in controlling the thickening process.

ABSTRACT. O controlador Proporcional Integral Derivativo (PID), atualmente é o controlador mais utilizado para controle de processos industriais. Entretanto por mais que a configuração tenha poucos parâmetros, os engenheiros, técnicos e projetistas ainda possuem uma grande dificuldade na sintonia desse tipo de controlador, ocasionando em malhas de controle mal sintonizadas, que por sua vez, resultam em sistemas de controle com baixo desempenho ou insatisfatório. Uma abordagem moderna para sintonia de controladores PID é a utilização do conceito de controle baseado em dados, onde não se torna mais necessário o conhecimento da planta do sistema, mas apenas um conjunto de dados de entrada e saída obtido a partir de um ensaio realizado no sistema que se deseja controlar, um método utilizado para isso chama-se Virtual Reference Feedback Tuning (VRFT). Este trabalho apresenta a aplicação do método VRFT, na sintonia de um controlador PID, para uma planta de nível não linear. Apresenta-se a discussão do método e resultados de validação computacional.

ABSTRACT. Neste artigo, revisitamos resultados recém-elaborados sobre controladores preditivos não lineares baseado em dados, considerando o ferramental derivado da aplicação do Lema Fundamental de Willems. Discutimos, aqui, como inclusões (quase-)Lineares a Parâmetros Variantes (qLPV) podem ser exploradas para extrapolar os resultados disponíveis do caso linear invariante no tempo (LIT) para o contexto não linear, considerando disponível alguma informação parcial sobre o sistema. Considerando o caso não linear, apresentamos uma implementação para uma turbina eólica, debatendo vantagens e limitações da abordagem baseada em dados em contraposição ao método clássico, baseado em modelo.

ABSTRACT. The state estimation of linear systems has well-established approaches in the literature, whereas, for nonlinear systems, several methodologies have been proposed to overcome the various difficulties encountered in obtaining a sub-optimal solution, according to some criterion. This work presents a nonlinear filter approach that guarantees robustness to unknown exogenous signals. The methodology consists of treating the incompatibility of unmeasurable nonlinearities, present in the model, in a convex way. With this representation, it is possible to derive conditions based on convex optimization, by means of Linear Matrix Inequalities (LMIs), to achieve the design objectives. The example illustrates the preliminary results of the proposed methodology.

ABSTRACT. This work presents a three-phase induction motor speed control methodology from its nominal operating point through a gaussian linear regulator with integral action and disturbance rejection of systems subject to unknown inputs. The regulator uses an induction motor model that treats the load inertia variation as an unmanipulated external disturbance and has a suitable structure to estimate variables and control the rotor speed. The load and motor behavior are estimated by a modified version of the Kalman filter for unknown inputs, from current and voltage measurements and a compatible motor model. By using Kalman filter estimates, the integral action and the external disturbance treatment, the regulator performs disturbance rejection and speed regulation. Its performance is tested through computational simulation and the results point to a reliable and efficient methodology for speed control of induction motors subject to load variations.

ABSTRACT. This work proposes a real-time simulator, based on the Hardware-in-the-loop technique, for the Attitude Determination and Control System of a cubesat. With the purpose of being a low-cost solution, it is composed of two single-board computers available on the market, one of them simulates the dynamic models of attitude and orbit propagation, as well as cubesat sensing (magnetometer and sun sensor) in space environment and the other to receive the firmware developed for cubesat. The first makes use of open libraries to simulate the spatial environment that cubesat is in from a certain desired orbit. The second has hardware similar to that used in cubesat and implements the state estimator and the attitude controller. To prove the functioning of the simulator, simulation results are presented and analyzed.

ABSTRACT. This work revisits the vertical channel mechanization problem of barometer-aided Inertial Navigation Systems (INS) and proposes a new approach to tune the gains of such a control loop. As a main contribution, it presents a performance analysis of a novel tuning method based on multi-objective optimization using evolutionary algorithms. To validate the performance of the optimized tunings, signal norms, and statistical measures are used to describe and analyze the vertical channel errors of the vertical channel control loop, which are then compared with a traditional empirical solution and with the one obtained via a recently proposed method based on Linear Quadratic Regulator (LQR). According to the experimental results, the proposed optimization technique demonstrates its reliability/robustness over multiple different data sets, as long as the data set used in the optimization procedure has dynamical characteristics that correlate to the maneuver in the evaluation data sets.

ABSTRACT. The accurate estimation of the electrical parameters of a three-phase induction motor is important for modeling and tuning controllers. This work presents results of estimating the parameters of a three-phase induction motor model W22 IR3 Premium using two heuristic methods: Particle Swarm Optimization (PSO) and Differential Evolution (DE). The results are compared with parameter estimation via direct current, locked rotor and no-load tests. The validation of the methods used is carried out based on the torque, efficiency, power factor curves provided by the manufacturer. The results show that the parameters obtained by optimization present a smaller percentage error than the parameters obtained through experimental tests.

ABSTRACT. Car-like robots play an important role on the research investigations and design of autonomous driving. This is the case of this work, which considers a four-wheeled 1:5-scaled electrical vehicle, with rear differential distribution. We present here the estimation of the vehicle parameters, namely the car sideslip angle and the cornering stiffness of the tires, using a Kalman filter based on a 2D bicycle nonlinear model of the vehicle.The vehicle parameters help to validate the mathematical model used in the vehicle simulator. Experimental results proves the efficiency of the estimation approach.

ABSTRACT. This paper presents an open source set of interactive tools for teaching analysis and design of classical controllers. The tool is a Python-based software and considers different structures used in an introduction to process control lecture at UFSC, as like ON-OFF controller and PID controllers. The main characteristics of these proposed tools are the simplicity and interactivity, as they allow to analyse and notice the impact of changing the controller and model parameters.

ABSTRACT. Os foguetes de sondagem não guiados são veículos que embarcam experimentos científicos e/ou sensores que têm por finalidade coletar dados durante sua trajetória. Tais foguetes não possuem controle ativo e podem ultrapassar a atmosfera terrestre. É fundamental que os parâmetros relativos ao voo sejam devidamente analisados em seu projeto preliminar. O software de simulação de voo Open Rocket é um projeto de código aberto desenvolvido por Sampo Niskanen e amplamente utilizado. No entanto, o algoritmo apresenta algumas simplificações frente a sua documentação e não especifica os cálculos de parâmetros críticos para a estabilidade do foguete durante sua trajetória de voo. Também não calcula os dados relativos à estabilidade dinâmica, este relacionado às correções que o sistema dará às perturbações durante a sua trajetória. Sendo assim, o presente trabalho apresenta a simulação de voo de um foguete com 6 graus de liberdade no Matlab/Simulink. Os resultados obtidos foram comparados com os dados do Open Rocket e mostram que a simulação proposta é eficiente e apresenta dados confiáveis e precisos. Além disso, o algoritmo desenvolvido permite a expansão das capacidades do Open Rocket, assim como a implementação de um sistema de controle.

ABSTRACT. Este artigo apresenta a modelagem matemática unidimensional da fase ascendente de voo do minifoguete experimental Stan, em desenvolvimento pela equipe de foguetemodelismo Supernova Rocketry, da UFJF, para alcançar o apogeu de 1 km. Um sistema airbrake foi idealizado para propiciar atingir o apogeu almejado com maior exatidão. O sistema possui três superfícies geradoras de arrasto acionadas por um único servomotor. Elas incrementam a força de arrasto aerodinâmico que atua no minifoguete durante a fase balística ascendente de voo e dissipam o excesso de energia convertida pelo motor-foguete. A interferência de ventos laterais é desprezada; assume-se que o lançamento é realizado no melhor instante para minorar a influência de forças horizontais. Um simulador, implementado com base nos softwares MATLAB®/Simulink®, foi construído a partir da modelagem realizada. Resultados simulados são apresentados e discutidos.

ABSTRACT. As disciplinas relacionadas à área de controle automático de sistemas dinâmicos se baseiam em conceitos abstratos e ferramental matemático nem sempre bem compreendidos e suficientemente assimilados pelos discentes até o momento em que se faz necessário utilizá-los para efetivamente solucionar problemas. Apesar dos abundantes exemplos práticos de sistemas de controle automático que nos cercam no dia a dia, levar algum deles para a sala de aula para servir de exemplo in situ, e assim motivar e facilitar a exposição, o estudo e a compreensão das complexas teorias e técnicas que a área envolve, ainda é um desafio difícil de ser superado. Este artigo propõe mais um recurso didático para auxiliar no processo de ensino/aprendizagem dessas disciplinas: um Sistema de Controle de Temperatura (SCT) seguro, compacto, portátil e de baixo custo, desenvolvido para ser um meio de ensino/aprendizagem in situ. O cerne do SCT é uma placa Arduino. O aquecedor consiste em um par de transistores idênticos fixados em um dissipador de calor, no qual também é instalado um termistor. A placa Arduino afere a temperatura do dissipador de calor e executa o algoritmo de controle. O SCT permite a realização de demonstrações e experimentos que aproximam teoria e prática nas aulas. Diversas teorias e técnicas podem ser exemplificadas, comparadas e testadas na prática.

ABSTRACT. Practical learning in the field of engineering is crucial for the education of students and future engineers. However, not all disciplines have the necessary resources to facilitate such hands-on experiences. With this motivation, a study was conducted to develop a didactic kit for disciplines related to control, enabling the implementation of PID (Proportional-Integral-Derivative) control for variables such as temperature and humidity with the support of the ESP32 microcontroller. The design of the didactic kit architecture was carried out within the context of the Microprocessed and Supervisory Systems course. As part of the project evaluation, a study was conducted to identify the components required for the hardware implementation of PID control. Preliminary results of the project have been achieved, marking the completion of the initial stage of its creation process. The selected components have proven to be efficient for their designated functions, and it is anticipated that they will be integrated in the future, leading to the construction of the didactic kit.

ABSTRACT. As aulas práticas em ambiente laboratorial são de extrema importância para a formação acadêmica dos estudantes de engenharia, portanto a utilização de módulos didáticos proporcionam ao aluno uma pequena amostra do mercado de trabalho. Diversas aplicações industriais podem ser reproduzidas em laboratório com a utilização de equipamentos e materiais acessíveis às instituições de ensino e aos alunos. Portanto, este trabalho tem como objetivo detalhar o desenvolvimento de um módulo educacional para acionamento de motores trifásicos de modo local e remoto.

ABSTRACT. Este artigo propõe o uso de Redes Neurais Convolucionais (CNNs) para a detecção de defeitos físicos em PCBs. Foram avaliadas três arquiteturas de CNNs canônicas: VGG19, MobileNet e InceptionV3. O desempenho foi medido utilizando a métrica de acurácia e o modelo de detecção de defeitos que apresentou o melhor desempenho, com uma acurácia de aproximadamente 98,12%, foi o modelo da MobileNet. Este estudo fornece uma base sólida para o desenvolvimento de sistemas de detecção de defeitos automatizados para a indústria de tecnologia da informação e contribui para aplicar a Indústria 4.0

ABSTRACT. Este artigo apresenta um algoritmo especialista para detecção de falhas em sistemas de refrigeração. Quatro falhas foram consideradas: incrustação do condensador, congelamento do evaporador, vazamento de refrigerante e infiltração de gases não-condensáveis. Para a ampla aplicação em sistemas reais, o algoritmo de detecção de falhas utiliza um conjunto mínimo de sensores e não depende de excessivos testes para configuração inicial. Por essa razão, o algoritmo apresentado nesse artigo necessita de apenas três medições adicionais de temperatura e grandezas elétricas medidas no inversor de frequência que aciona o motor do compressor. O algoritmo também evita a detecção de falsos positivos, como aberturas de porta e eventos de degelo do evaporador. O algoritmo foi desenvolvido experimentalmente para um refrigerador comercial utilizado para armazenar sorvete, mas poderia ser aplicado, com poucas adaptações, em uma ampla variedade de refrigeradores. Por fim, o algoritmo especialista foi validado com dados experimentais em três temperaturas ambientes (20°C, 25°C e 32°C), obtendo uma acurácia de 92,6%. Algoritmos baseados em inteligência artificial foram treinados com os dados obtidos em 25°C e 32°C e comparados com o algoritmo especialista em 20°C.

ABSTRACT. PLCs are the backbone of modern industrial automation, providing precise and reliable control over manufacturing processes, ensuring efficiency, safety, and cost-effectiveness. The use of PLCs has revolutionized the industrial sector, enabling companies to optimize their production processes, reduce downtime, increase productivity, and ultimately, stay ahead of the competition. A range of factors such as electrical and mechanical issues, environmental factors, software errors, and human error can cause failure in machines controlled by PLCs, underlining the critical importance of regular maintenance, proper testing, and thorough validation of PLC programming to prevent costly downtime and ensure the smooth operation of industrial processes. Identifying errors in these machines can be challenging due to the complex nature of industrial processes, the potential for multiple causes of failure, and the intricate programming involved in PLCs, underscoring the importance of having experienced professionals with specialized knowledge in PLCs and industrial automation to diagnose and resolve issues quickly and effectively. This work presents the development of a machine learning algorithm to identify operation sequence failures in machines controlled by PLCs. The system achieved an accuracy of 90% in detecting abnormal actuator activation or non-activation, registering an alarm condition and providing the exact input or output address of the error. The results indicate that the system has the potential to reduce downtime and the number of stops in industrial operations, showcasing the potential of machine learning techniques in industrial applications.

ABSTRACT. A crescente demanda global por eletricidade e os impactos ao ambiente produzidos pela geração termoelétrica tem levado ao investimento em fontes de energia renováveis, como a energia solar fotovoltaica (FV). No entanto, o crescimento da capacidade instalada dos sistemas de geração fotovoltaicos exige sistemas inteligentes para detectar falhas em seus componentes, em particular nas células FV. Conversoras de energia solar em elétrica, essas últimas operam expostas a condições ambientais adversas, como vento, chuva, salinidade e poeira, que degradam e comprometem a eficiência e confiabilidade do sistema de geração. Nesse contexto, é proposto nesse trabalho um sistema inteligente para detecção de defeitos em células FVs a partir de imagens de eletroluminescência (EL). Esse sistema baseia-se em um modelo de classificação supervisionado, no qual as características das imagens são representadas por um descritor de textura construído a partir da Matriz de Coocorrência de Níveis de Cinza. O modelo foi avaliado por validação cruzada em uma base pública de 2624 imagens de células FVs, demonstrando sensibilidade aos defeitos de sombreamento, pontos de calor, trincas e microfissuras. O seu melhor desempenho foi obtido com o classificador Random Forest (RF), com resultados competitivos aos encontrados na literatura, sendo assim uma alternativa viável na inspeção automatizada de células FVs.

ABSTRACT. Este trabalho considera a detecção de defeitos em fusos de esfera como uma tarefa de Visão Computação abordada com modelos de Deep Learning do tipo single-shot da Família YOLO (acrônimo para You Only Look Once). Para tanto, foram conduzidos experimentos computacionais a partir de uma base de dados realística cujos resultados, após análise com testes estatísticos, permitiram elencar o modelo YOLOv5 Nano como solução de referência, com mAP@0.5 médio de 93.27%e mostrando-se mais de 97.84% mais rápida e com 95.68% menos parâmetros que uma contrapartida da literatura. Essa solução é recomendada para dispositivos embarcados e colabora com o monitoramento de equipamentos na Indústria 4.0, sugerindo avanço no estado da arte em termos de eficiência na detecção de defeitos.

ABSTRACT. The UPS system is extremely important for the Electric Power System (EPS), as it is responsible for ensuring monitoring and command in the case of lack of primary voltage. The three -phase rectifier is the most sensitive part of the UPS system and is the most susceptible to failures. Current rectifiers have an alarm system to indicate failures, but these alarms are most often coming late when the equipment has stopped working. This work proposes the development of an embedded solution using the Arduino Nano 33 BLE Sense and Deep Learning for Fault Identification in UPS systems through sound processing emitted by these equipment on a convolutionary neural network using Google's Tensor Flow Lite Micro library. Results were obtained with 97.8% accuracy for identification of defective rectifiers.

ABSTRACT. O reconhecimento de fala como parte de mecanismos automáticos de auxílio à tomada de decisão tem avançado bastante nos últimos anos, tornando-se uma realidade consistente em vários setores da engenharia. Especialmente em Sistemas Elétricos de Potência, o reconhecimento do tipo Fala-para-texto permite um incremento significativo da qualidade na operação em processos que envolvem comunicação via áudio. Desta forma, torna-se possível a transcrição dos áudios envolvendo a comunicação e também futuras auditorias. Um crescente número de ferramentais vem sendo propostas ultimamente no sentido de se automatizar os processos de reconhecimento de fala, porém estas ainda apresentam limitações de análises, não permitindo uma redundância no processo de transcrição, por exemplo. Propõe-se neste trabalho uma metodologia de análise de áudio em canais separados a partir de gravações de ligações entre os operadores dos sistemas elétricos, visando-se um aumento no grau de robustez da aplicação de processos de reconhecimento fala-para-texto.

ABSTRACT. Nos últimos anos as Redes Neurais de Grafos têm sido amplamente utilizadas em diversas aplicações de aprendizado de máquina, incluindo classificação de grafos, previsão de propriedades moleculares, reconhecimento de padrões em imagens e vídeos, entre outras. Este presente trabalho propõe uma nova metodologia para o emprego de grafos na classificação de gesto, composta por três blocos: um construtor de grafos, um extrator de características e um classificador de gestos. Na primeira etapa é construído um grafo do esqueleto para cada frame. A extração de características é feita por uma Rede Neural de Grafos em que são modificados os vetores de características dos nós em função das informações da própria junta e de suas juntas vizinhas. Esses vetores são concatenados, formando um embedding para representar o frame. A representação final do vídeo é uma pseudoimagem composta por estes embeddings concatenados, esta imagem servirá de entrada para um classificador baseado em camadas convolucionais e densas. Através de experimentos realizados com o Chalearn dataset foi obtido uma acurácia de 91.38%. Mesmo com uma Rede Neural de Grafos de uma camada apenas e poucos parâmetros a serem treinados, os resultados se mostraram competitivos em relação a trabalhos com arquiteturas mais complexas.

ABSTRACT. The study of neuroanatomy forms an integral part of the education and training for neurosurgeons and aspiring professionals in this field, in which the utilization of images and videos can fit in the pedagogy of this medical discipline. Furthermore, students who lack a solid understanding of three-dimensionality and proportion encounter challenges when interpreting two-dimensional images. Thus, stereoscopic images, a technique used by superimposing two images taken from the same region by moving the camera laterally, keeping the same horizontal plane and the same focal length, becomes valuable by presenting the viewer with the notion of depth and decreasing the learning time. However, when generating stereoscopic images, many of them do not present the expected result, could have their depth perception altered, and could cause discomfort to the observer when analyzed. In this study, a computational algorithm uses Pearson’s Correlation Coefficient, Angle between two vectors, and Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB) to analyze and compare the two stereo pair images. Thus, 6 parameters that best correlate the two images are described, classified in order using the Fisher Discrimant Ratio, and used to evaluate the quality of a set of 180 endoscopic endonasal stereo images of the skull base. The parameters are showcased in graphical results and discussed about its use to be employed as direct indicators for stereoscopic skull base images quality and expedite the analysis of stereoscopic brain images.

ABSTRACT. Atualmente os conteúdos de streaming de vídeo são avaliados pelos fabricantes de smartphones de forma subjetiva para indicar possíveis falhas percebidas no recebimento do conteúdo. Porém, muitas falhas não são percebidas e podem gerar efeitos desagradáveis ao usuário final, caso não sejam trabalhadas. Este artigo propõe utilizar técnicas de Inteligência Artificial (IA) para alinhar as demandas visuais do usuário a uma avaliação objetiva. A metodologia aplicada consiste em combinar os algoritmos Video Quality Metric (VQM) e Structural Similarity Index (SSIM) por meios de técnicas de IA, a fim de fornecer uma indicação de degradação do conteúdo multimídia sem a interferência de eventuais ruídos da transmissão na rede de dados. Os resultados obtidos mostram um nível de acerto na análise de similaridade de estrutura de multimídia estática em 99,42% e 99,10% para mídias dinâmicas, consumidas em tempo de teste. A principal contribuição deste trabalho é com a sociedade de computação, que poderá aplicar uma ferramenta objetiva na avaliação de conteúdo multimídia

ABSTRACT. In this article, we propose a road network identification system that employs a GAN neural network and a breadth-first search-based detection algorithm to identify roads in satellite images. The objective is to evaluate the effectiveness of this technique, aiming for its potential application in automating the road network generation process.

ABSTRACT. Este trabalho apresenta resultados experimentais do uso de Redes Neurais Convolucionais Regionais da Família YOLO para detecção de protozoários causadores de malária em imagens microscópicas. A análise dos resultados experimentais permitiu destacar a YOLOv7 X como solução de referência, com um F-Score de 80,24\%, o que validou a estratégia perante uma base de dados realística e que colabora para o desenvolvimento da Microscopia Automatizada e Inteligente.

ABSTRACT. Este artigo apresenta uma nova metodologia de estabilização regional para uma classe de sistemas não lineares com saturação na entrada de controle, por realimentação de estados. Nesta abordagem, os sistemas não lineares são descritos a partir de uma Representação Algébrico-Diferencial (DAR) e a estabilidade regional é garantida por meio de um conjunto de condições na forma de Desigualdades Matriciais Lineares (LMIs), com o objetivo de obter o maior Domínio de Atração (DoA) elipsoidal estimado dentro de uma dada região politópica no espaço de estados. A abordagem proposta incorpora informações sobre as não linearidades do sistema à lei de controle e considera novas variáveis auxiliares de decisão a fim de obter resultados menos conservadores. Um exemplo numérico ilustra a eficácia da metodologia proposta, mostrando comparações favoráveis com abordagens em um contexto similar.

ABSTRACT. In this work, a closed-loop control for stabilizing a set of identical oscillatory systems, interconnected in parallel and with only one common input for all, is discussed. Our focus is primarily on oscillators resembling the Van der Pol type. To achieve this goal, a control strategy for synchronizing the oscillators is evaluated, using their phase response curve (PRC), thereby aligning them under identical conditions. This control law is applied to a flow micro-thermal-fluid cooling system, which has similarities to Van der Pol oscillators. In this application, the idea is control the flow rate of the refrigerant fluid circulating in the microchannels and, consequently, the temperature at the walls of these channels, achieving better performance in heat transfer. Simulation results are presented to validate the applied control.

ABSTRACT. Este artigo apresenta o projeto e análise do controle por busca extremal do tipo Gradiente para um mapeamento estático escalar desconhecido, que é otimizado na presença de dinâmicas de dimensão infinita governadas por Equações Diferenciais Parciais (EDPs) da onda contendo um amortecimento do tipo Kelvin-Voigt. Essa classe de EDPs para busca extremal ainda não foi estudada na literatura. As dinâmicas de atuação são compensadas por meio de um controlador baseado em estimativas médias dos parâmetros desconhecidos e é calculado via transformação backstepping. A convergência exponencial local para uma pequena vizinhança do ponto ótimo desconhecido é obtida através de uma análise de estabilidade entrada-estado, assim como empregando a teoria da média em dimensões infinitas.

ABSTRACT. Neste estudo, foi apresentado o modelo não linear de um oscilador de quadratura e realizadas simulações numéricas do modelo, comparando-o com um protótipo prático. O modelo tem como objetivo aprofundar a compreensão do fenômeno de sincronismo em osciladores de Kuramoto e contribuir para o estudo de caos e sincronismo em redes complexas. Os resultados obtidos mostram que a análise detalhada das simulações e experimentos permitiu uma melhor compreensão do oscilador de quadratura e seus comportamentos, o que pode ser útil para aplicações em sistemas complexos. Conclui-se que o modelo proposto apresenta resultados satisfatórios, proporcionando novas perspectivas para estudos futuros em osciladores de quadratura e redes complexas.

ABSTRACT. Este artigo propõe o projeto de uma função de comutação via realimentação estática de saída para sistemas afins com comutação a tempo discreto de forma a assegurar estabilidade assintótica global de um ciclo limite adequado. Primeiramente, uma família de ciclos limites que satisfazem algum critério de desempenho de interesse é determinada. Este critério é definido pelo projetista e está relacionado ao desempenho do sistema em regime permanente, como por exemplo o máximo ripple. Posteriormente, baseado em um função de Lyapunov convexa variante no tempo, um conjunto de sub-problemas convexos, expressos em termos de desigualdades matriciais lineares, é proposto para o projeto de uma função de comutação dependente da saída. Esta função deve estar associada ao ciclo limite, pertencente à família de ciclos possíveis, que minimiza um limitante superior do índice de desempenho H2. Um exemplo acadêmico é usado para validação e comparação.

ABSTRACT. Neste artigo é proposto o projeto e análise do controlador extremal multivariável estocástico do tipo Newton na presença de atrasos. Sistemas de múltiplas entradas com distintos atrasos aplicados em canal de entrada são tratados. Um novo preditor com uma estimativa da inversa da Hessiana baseada em perturbações senoidais estocásticas (sinais de dither) é incorporado à malha fechada, de modo que a taxa de convergência do otimizador em tempo real possa ser especificada pelo usuário. A estabilidade exponencial e convergência a uma pequena vizinhança do ponto de extremo desconhecido são obtidas. Este resultado é rigorosamente alcançado utilizando a transformação backstepping e teoria da média em dimensões infinitas. Um exemplo numérico ilustra a eficiência do controlador extremal multivariável estocástico baseado em preditor para compensação de atrasos.

ABSTRACT. A visão de máquina é uma das técnicas mais comumente empregadas para controle de qualidade de processos industriais, e a combinação de manipuladores robóticos a sistemas de visão permite expandir a flexibilidade e eficácia de tais sistemas. Este artigo apresenta uma estratégia de replanejamento do movimento realizado pelo robô na tarefa de uma célula de inspeção visual de peças automotivas, baseado em informações extraídas de imagens. Um manipulador robótico é responsável por posicionar a câmera em diversas poses para capturar imagens da peça inspecionada. Porém, esse sistema está sujeito à falhas caso a peça não esteja na posição esperada. O sistema proposto tem como objetivo contornar essa imposição, realizando o replanejamento das poses de inspeção com base na posição estimada da peça. Resultados experimentais mostram que o sistema foi capaz de realizar a inspeção da peça com sucesso, mesmo com grandes variações de pose da peça dentro do espaço de trabalho.

ABSTRACT. The tracking of vehicles and cargo plays an important role in the globalized world. There are several solutions to that task, but some present limitations and others are expensive. In this context, this paper develops a low-cost device to the traceability problem. Our solution implements a mechanism to reconstruct the real traveled route even in the absence of network connection. In addition, we designed not only the hardware but also the firmware and a client server. The communication of the device and the server is performed by using distinct data transmission modes. Our experimental evaluation identified the main features of each transmission mode in terms of resource consumption and a correct trajectory reconstruction in areas with no connection, proving the proposed solution consistently surpasses those issues.

ABSTRACT. O artigo apresenta uma nova abordagem de planejamento de trajetória em robôs móveis terrestres, chamada DPNA-PSO, que utiliza o algoritmo Particle Swarm Optimization (PSO) em substituição ao algoritmo genético DPNA-GA. Através de experimentos em diferentes cenários de teste, o DPNA-PSO demonstrou melhorias significativas em relação ao DPNA-GA. Os resultados obtidos mostraram que o DPNA-PSO alcançou deslocamentos mais precisos e eficientes, com trajetórias suaves e menor oscilação durante a navegação. Além disso, o tempo de processamento necessário para planejar as trajetórias foi reduzido, contribuindo para uma resposta mais rápida do robô diante de obstáculos e mudanças no ambiente. Essas melhorias evidenciam o potencial do DPNA-PSO como uma estratégia promissora para aprimorar a navegação autônoma de robôs móveis terrestres, proporcionando maior segurança e eficiência em suas operações. Com base nos resultados promissores, sugere-se que futuros estudos explorem a aplicação do DPNA-PSO em ambientes mais complexos e com diferentes tipos de robôs móveis, a fim de validar sua eficácia e adaptabilidade.

ABSTRACT. O artigo apresenta um sistema de planejamento de trajetórias e desvio de obstáculos para Veículos de Superfície Não Tripulados (USV) em ambientes de navegação complexos e dinâmicos. O sistema desenvolvido utiliza um algoritmo de Campo Potencial Artificial (APF) modificado em conjunto com as Regulamentações Internacionais para Prevenção de Colisões no Mar (COLREGS). A validação do sistema proposto foi feita no ambiente de simulação Gazebo, em um cenário dinâmico com obstáculos estáticos e móveis.

ABSTRACT. Um robô de serviço é um equipamento autônomo adaptável capaz perceber o ambiente, agir de forma adequada e tomar decisões para realização de tarefas. De modo a aumentar a inteligência embarcada nestes dispositivos, fornecendo novas capacidades e funcionalidades autônomas, uma solução consiste no desenvolvimento e utilização de um sistema de navegação. Neste sentido, este artigo apresenta uma Unidade de Mapeamento e Navegação Autônoma, denominada UM&NA, constituída por um conjunto de estratégias de localização e mapeamento, planejamento de caminhos e controle de navegação desenvolvidas em código aberto. Foram implementadas duas versões da Unidade de Mapeamento e Navegação, uma baseada nos sistemas de sensoriamento e controle dos robôs de serviço EspeleoRobô e ROSI, e outra implementada com um hardware de baixo custo e peso, possibilitando sua instalação em veículos aéreos como drones. Para avaliar as UM&NAs foram realizados experimentos de campo para mapeamento de cavernas naturais e navegação autônoma em ambientes indoor. Os resultados mostram a eficiência das unidades na geração de modelos geométricos de cavernas naturais para estudos geológicos, e também a validação do pipeline de navegação autônoma para robôs móveis.

ABSTRACT. Este trabalho explora o problema de controlar uma formação composta por dois veículos aéreos não tripulados (VANTs), ou por um VANT e um veículo terrestre não tripulado (VTNT). O paradigma de controle da estrutura virtual é adotado, em que a estrutura virtual é uma reta fictícia conectando os dois robôs. Uma nova caracterização da estrutura virtual é proposta, cujas vantagens e desvantagens são discutidas. O controlador de formação proposto gera referências para a variação temporal das variáveis de formação, no espaço da formação, que são mapeadas para velocidades no espaço dos robôs, compensadas dinamicamente usando a técnica de linearização por realimentação. Experimentos são realizados para validar tal proposta, considerando um quadrimotor e um robô móvel a rodas diferenciais. Os resultados obtidos são apresentados por meio de ilustrações e vídeos, deixando claras as vantagens da caracterização proposta para a linha de pesquisa correspondente à estrutura virtual.

ABSTRACT. Recent efforts in the development of autonomous driving technology has induced great advancements in perception, planning and control systems. Model predictive control is one of the most popular advanced control methods, but its application to nonlinear systems still depends on the development of computationally efficient methods. This work presents a nonlinear model predictive control formulation based on real-time iteration using an implicit discretization of the system's dynamics, with the objective of achieving greater prediction accuracy and lower computational cost when dealing with stiff dynamical systems, as is the case for vehicle dynamics. The proposed method is described and later evaluated on a simulation scenario considering modeling errors and external disturbances. The presented results demonstrate the effectiveness of the method when it comes to tracking a given trajectory and its low computational burden, measured in terms of execution time.

ABSTRACT. The advances in Robotics in recent decades allow a growing range of robotic manipulator applications in various industry sectors. This directly impacts Human-Robot Interaction (HRI), increasing tasks that require a shared work environment, safety performance, and the contact detection ability of the robotic manipulator. Consequently, control methods capable of predicting contact, and controlling force or trajectory to avoid damage during collisions become increasingly necessary either for safety or performance reasons. This work proposes a Model Predictive Control (MPC) approach for a robotic nonlinear switching system. MPC is an advanced control method that consists of solving an optimization problem to find the optimal control actions, minimizing a cost function. Two advantages of the method are the capability to improve controller performance by incorporating future reference information into the control problem and the addition of constraints. In this paper, the switching system has two modes: position control mode and torque control mode (contact mode). The MPC Control is defined separately for each control mode so that a switching algorithm is implemented. The results show that the implemented method can effectively control both modes of the system, presenting low prediction error, approximately 2% in position control mode and 0.5% in torque control mode, even considering cyclical changes in the modes.

ABSTRACT. Diversos estudos recentes demonstram como Controladores Preditivos baseados em Modelo Lineares a Parâmetros Variantes (MPC LPV) têm a capacidade de regular sistemas não lineares com precisão e esforço numérico reduzido. Tais controladores podem alcançar desempenhos comparáveis com abordagens do tipo MPC não linear, ao passo que requerem apenas a solução de um problema de programação quadrática por amostra (possibilitando aplicações embarcadas, em tempo-real). Neste artigo-tutorial, detalhamos todas as etapas necessárias para o projeto de algoritmos MPC LPV; abordamos temas referentes à modelagem (como obter reapresentações LPV) e às hipóteses necessárias de prjeto, além de debatermos sobre predição dos sinais de agendamento LPV. Para fins de ilustração, apresentamos uma implementação numérica para um sistema de extração de petróleo por elevação artificial com injeção de gás (gas-lift), comparando a abordagem LPV com o software MPC não linear de ponta CasADi.

ABSTRACT. Propomos um controlador preditivo econômico simplificado (EMPC) para controle supervisório de um poço produtor de petróleo. O controlador proposto usa uma metodologia baseada em gradiente para aproximar a função econômica. Nós alteramos o controle para depender de um estimador de distúrbios e de dados de entrada/saída. Finalmente, testamos este EMPC linear em um cenário considerando distúrbios e ruído. O controlador proposto tende sempre para o ponto ótimo econômico.

ABSTRACT. Este trabalho estuda o problema de análise de estabilidade exponencial da origem de um sistema linear a tempo discreto realimentado por uma Rede Neural (RN) do tipo ReLU que aproxima um Controle Preditivo por Modelo (MPC). Primeiramente é mostrado que o sistema em malha fechada (MF) é equivalente a um sistema Afim por Partes (PWA) que pode ser descrito por uma representação implícita baseada em funções rampas. A partir dessa representação, condições LMI para a certificação de estabilidade da origem do sistema em MF operado com o controle por RN são derivadas. Além disso, as restrições de entrada de controle do MPC são levadas em consideração na análise de estabilidade na forma de uma saturação (potencialmente assimétrica) da saída da RN. Por fim, um exemplo numérico demonstra a aplicação das condições propostas.

ABSTRACT. This paper presents the discrete-time counterpart of a PI-like output feedback tracking controller recently proposed for linear continuous-time systems subject to state and input constraints. The considered approach exploits the internal model principle to design via robust positive invariance and the Extended Farkas' Lemma, a constrained set-point tracking controller. The polyhedral setup allows a bilinear optimization design problem that simultaneously determines the sets of admissible set-points and the plant's initial conditions. The proposal guarantees asymptotic offset-free set-point tracking, local stability, and constraint fulfillment. Simulation results show the design's effectiveness.

ABSTRACT. This paper investigates a new automatic control technique with fractional order based on the analytical calculation of parameters using the gain margin and phase margin (GMPM). The objective is to evaluate the performance of this controller compared to conventional methods in a Power System Stabilizer (PSS) applied to a Power Electrical System (SEP) in a reduced-scale energy generation model of 10 kVA. Two stabilizers are tuned for comparison: the classical PSS and the Fractional Order Power System Stabilizer (FOPSS) proposed by Ayres Junior et al. (2018). The behavior of the compensators is evaluated through simulations in MATLAB/Simulink, including tests of line disconnection and connection and variation of the reference signal in the generation system. The results demonstrate that the FOPSS-GMPM system performs superior in damping electromechanical oscillations and requires less control effort.

ABSTRACT. Three-port DC-DC converters are essential in off-grid photovoltaic power generation systems that have an energy storage module with batteries. The converters must deliver regulated voltages to the loads, reducing the effects of oscillations in both the source and the batteries. For this, controllers are needed, which must be multivariable. This work evaluates multivariable control techniques applied to a specific three-port DC-DC converter topology. The adopted control techniques are decentralized PI control, LQR control (\textit{Linear Quadratic Regulator}), LQG control (\textit{Linear Quadratic Gaussian}), and $H_{\infty}$ control. For the evaluation of the techniques, computational simulations are carried out in the MATLAB software. All controllers are capable of attenuating the effect of disturbances represented by changes in source and battery voltages, ensuring zero error in steady state and transients with low percentage overshoot and fast accommodation. From this, it is concluded that the implementation complexity of each controller and the robustness requirements must be the main criteria for choosing the adequate control technique.

ABSTRACT. DC microgrids (MGs) have been extensively studied due to their efficiency and compatibility with renewable energy sources. However, the presence of constant power loads (CPLs) can lead to instabilities due to the negative incremental impedance characteristic of these loads. In this context, three control methods based on linear matrix inequalities (LMIs) were compared in a DC MG system with CPL using different approaches. The first method involves pole placement within a convex region formed by the intersection of three regions bounded by desired performance variables. The second method includes an additional constraint defined by the $H_2$ norm, which utilizes a mathematical model considering power variation as a disturbance. The third method uses the same set of constraints as the second method but with a mathematical model of parametric variation to capture changes in load power. The approaches were evaluated through a load power variation test, and the analysis of the results considered both qualitative aspects of state trajectories and quantitative performance indices. The findings indicate that the inclusion of the $H_2$ norm resulted in improved performance and system robustness against power variations.

ABSTRACT. O processamento de minério de ferro a umidade natural proporciona uma série de benefícios econômicos , ambientais e operacionais. Isso acontece, principalmente, devido simplificação de rotas de processo, composta geralmente por apenas etapas de cominuição, classificação e manuseio. Porém esse tipo de processamento associado a condições climáticas e variações na litologia do material criam dificuldades no processamento tendo como principal causa o excesso de umidade do minério. Cenário esse, que em muitos casos, geram paradas operacionais por sobrecargas, entupimentos e perdas de eficiência. Nesse artigo será apresentado uma análise estatística de correlação, baseado em dados reais, para o processo de peneiramento a umidade natural. A correlação foi realizada entre a corrente elétrica (A) do acionamento da peneira com características físicas, químicas e litologia do minério. Com base nos resultados desta correlação, será proposto a utilização desta variável de corrente da peneira para implementar um novo controle regulatório de taxa, em estratégia Override e cascata , para proteger e ajustar o processo dinamicamente, substituindo a intervenção manual da equipe operacional. O trabalho foi realizado em uma usina de beneficiamento de minério de ferro da Vale, em Canaã dos Carajás PA, com objetivo de otimizar performance e reduzir parada operacionais por sobrecargas. Com a implementação do controle proposto houve uma redução de 67\% dos eventos indesejados de paradas por sobrecargas e um aumento no tempo de operação em modo automático de 5,1\%, atingindo 98,5\% do tempo em modo automático do controle de taxa da etapa de peneiramento primário de Serra Sul

ABSTRACT. O presente trabalho descreve um modelo dinâmico não linear de uma plataforma aérea Tiltrotor bimotor e realiza a identificação dos seus parâmetros físicos com foco em sistemas de propulsão não homogêneos, situação em que os motores de propulsão em conjunto com suas hélices não se comportam de maneira idêntica do ponto de vista físico. Além disso, também e desenvolvido um sistema de controle para atitude e altitude, além de um simulador no software Simulink.

ABSTRACT. Este trabalho trata do projeto de controladores PID para sistemas dinâmicos lineares com atraso, modelados por equações diferenciais matriciais de segunda ordem. É adotada a abordagem por receptância, que, por se basear na resposta em frequência do sistema, permite tratar da estabilidade em malha fechada de forma exata, sem a necessidade de recorrer a aproximações do termo de atraso nem a verificações a posteriori. Um problema de otimização é formulado para a determinação dos ganhos do controlador que garantam robustez, por meio de uma margem de estabilidade pré-estabelecida e desempenho, por meio da minimização da Integral do Erro Absoluto relativo ao seguimento de uma referência constante. Um Algoritmo Genético é implementado para resolver o problema de otimização. Diferentemente de trabalhos correlatos na literatura, o método proposto pode ser aplicado igualmente a sistemas com polos de malha aberta no semiplano direito.

ABSTRACT. We propose a recursive regulator for discrete-time Markov jump linear systems with random state delay. The time-delay belongs to a known interval, and the rate of change between two consecutive delays is considered. By applying the augmented system approach and modeling the delay by a Markov chain, we obtain a delay-free Markovian system. For this system, a min-max optimization problem is formulated whose solution provides a state-feedback control law. The stability conditions of the recursive regulator are achievable through coupled Riccati equations. Moreover, we validate the performance of the proposed regulator with a numerical example.

ABSTRACT. This paper presents a novel delay-dependent condition for static output-feedback~(SOF) control of discrete-time linear parameter-varying (LPV) systems with time-varying delay and actuator saturation. The SOF control design conditions are obtained by employing Lyapunov-Krasovskii stability arguments. To ensure the correct operation of the closed-loop system, a region of admissible initial conditions is determined by solving an optimization problem. A numerical example is presented to illustrate the potential and effectiveness of the proposed conditions.

ABSTRACT. Este trabalho aborda o problema de projeto de controladores PID multivariáveis para sistemas lineares na forma de espaço de estados. A condição de projeto proposta pode ser aplicada para sistemas com múltiplas entradas e múltiplas saídas e não requer que a estrutura das matrizes esteja em alguma forma canônica específica. Em particular, a condição proposta na forma de desigualdades matriciais lineares garante a D-estabilidade do sistema em malha fechada e não requer procedimentos iterativos para sua solução. A condição é avaliada tanto numericamente quanto experimentalmente. As vantagens da condição proposta são ilustradas nos exemplos numéricos, inclusive em termos de redução de conservadorismo em comparação com abordagens relacionadas. Na avaliação experimental, o controlador PID foi projetado para estabilizar a dinâmica do ângulo de arfagem de um sistema de rotor duplo.

ABSTRACT. Este trabalho aborda o problema de controle de largura de um cordão de solda no processo CMT no contexto de manufatura aditiva. O projeto de controle é realizado considerando um modelo linear com atraso e ganho desconhecido. Foi utilizada uma abordagem de controle adaptativo MRAC em conjunto com um Preditor de Smith para controlar a largura do cordão de solda, que é estimada utilizado uma estratégia baseada em visão computacional. O controle proposto é simulado numericamente apresentando resultado satisfatório com erros de rastreamento e paramétrico convergindo. Além disso, um controle integral foi implementado na célula de soldagem a fim de obter resultados preliminares de controle em malha fechada e verificar a viabilidade do controle de geometria do cordão.

ABSTRACT. Neste artigo são apresentados os resultados experimentais da aplicação de uma técnica de projeto que acrescenta características de controle estocástico ao controlador PID, melhorando a sua capacidade de tratar perturbações do tipo ruído de processo e de medição. Os experimentos foram conduzidos em uma planta do tipo tanque de nível. O modelo da planta foi obtido experimentalmente com base na estrutura ARMAX via identificação paramétrica usando funções da Toolbox de identificação de sistemas do MATLAB. Tal estrutura de modelo pode incorporar a modelagem do ruído de processo na condição de ruído colorido, permitindo a aplicação da augmentação estocástica do controlador PID a partir do método de controle de variância mínima generalizado. Os resultados de simulação e dos experimentos obtidos com o tanque de nível demonstraram que o caso de PID estocástico superou o PID digital convencional em termos de robustez a ruídos, fornecendo melhor desempenho e consumindo menos energia.