Plataforma computacional integrada para identificação de sistemas

• Processo: 14/50363-5
• Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
• Vigência: 01 de março de 2016 - 30 de novembro de 2016
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Eletrônica Industrial, Sistemas e Controles Eletrônicos
• Pesquisador responsável: Rodrigo Juliani Correa de Godoy
• Beneficiário: Rodrigo Juliani Correa de Godoy
• Empresa: Cursor - Softwares para Identificação e Controle Ltda
• Município: São Paulo
• Auxílios(s) vinculado(s): 17/50162-8 - Plataforma computacional integrada para identificação de sistemas, AP.PIPE
• Bolsa(s) vinculada(s): 15/16105-1 - Plataforma computacional integrada para identificação de sistemas, BP.PIPE
• Assunto(s): Engenharia de software Identificação de sistemas Otimização de sistemas Controle de processos MATLAB Algoritmos Modelos lineares Plataforma (computação)

Resumo

Implantação de sistemas de controle baseados em modelo se apoia fortemente em descrições matemática que representem a dinâmica da planta. Portanto, a obtenção de bons modelos é fundamental para a eficiência do controle. A forma mais comum de se obter modelos em ambientes industriais é a identificação de sistemas. A equipe proponente trabalha em conjunto há três anos e meio em um projeto em parceria com o Centro de Pesquisas e Desenvolvimento Leopoldo Américo Miguez de Mello - CENPES da Petrobras S.A., intitulado "Desenvolvimento de algoritmos para identificação de modelos lineares de processos multivariáveis operando em malha fechada (BR-Ident)", o qual está previsto para terminar em 31 de maio de 2014. Neste projeto, foram desenvolvidos algoritmos / métodos de identificação e também técnicas para as fases de projeto de experimentos, validação de modelos, seleção de ordem e tempo morto dos modelos, dentre outras. No entanto, as ferramentas desenvolvidas requerem o uso de computadores de alto desempenho para a sua execução e carecem de uma estrutura de integração entre elas. A proposta descrita neste documento visa criar uma plataforma computacional de Identificação de Sistemas, que integre diversos algoritmos e facilite seu uso através de computação assistida. A arquitetura de integração pretendida centralizará os algoritmos em um servidor central, a fim de tornar mais eficiente a sua execução e gerenciamento. Além disso, a integração dos algoritmos não apenas fornecerá todos em uma única plataforma, mas também oferecerá recursos de assistência ao usuário, de modo que o sistema seja capaz de realizar toda o processo de identificação de forma autônoma, não sendo necessária a intervenção do usuário em nenhuma etapa do processo de maneira obrigatória, o que permitirá que esta atenção seja dada às etapas mais relevantes para cada caso e de acordo com a experiência do usuário. Com isto, a equipe proponente acredita que este produto possa ser amplamente utilizado para prestar serviços ao parque industrial brasileiro, em empresas que necessitem de bons modelos para otimizar seus sistemas de controle ou implementar técnicas de controle avançado. No mercado atual, até onde a equipe proponente tenha conhecimento, não existe nenhuma plataforma similar sendo fornecida em qualquer parte do mundo, as ferramentas disponíveis são soluções pontuais e incluem apenas alguns. Algoritmos clássicos de estimação de modelos. A proposta tratando-se, portanto, de algo totalmente inovador. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

OLIVEIRA ALVES, VITOR ALEX; DE GODOY, RODRIGO JULIANI C.; GARCIA, CLAUDIO. An Innovative Approach for Optimal Time Delay Estimation in System Identification. JOURNAL OF CONTROL AUTOMATION AND ELECTRICAL SYSTEMS, v. 28, n. 4, p. 429-443, AUG 2017. Citações Web of Science: 0.