Minicursos


O SBAI contará com quatro minicursos de duração de quatro horas cada. Os minicursos serão ministrados no dia 25 de outubro, de 14:00 às 18:00. Os minicursos serão os seguintes:


Título

Diagnóstico de falhas em processos industriais via métodos de detecção de causalidade.

Ministrante

Prof. Dr. Celso José Munaro, UFES.

Resumo

A detecção e o diagnóstico de falhas em processos industriais enquanto a planta está em uma região controlável pode evitar que eventos anormais progridam e causem perdas de produtividade. A isolação de falhas é a etapa subsequente à detecção, sendo de grande complexidade por requerer idealmente que as possíveis falhas sejam todas corretamente identificadas. Métodos de detecção de causalidade permitem indicar relações de causa-efeito entre variáveis do processo e têm sido usados para identificar distúrbios causados por falhas que se propagam por plantas. Eles serão aqui analisados com a finalidade de identificar a fonte (ou fontes) dos distúrbios que originaram as falhas, permitindo chegar-se rapidamente ao diagnóstico das mesmas.


Título

Classificadores auto-evolutivos e não-supervisionados com aplicação no diagnóstico de falhas industriais

Ministrante

Prof. Dr. Bruno Sielly Jales Costa, IFRN.

Resumo

As tarefas de detecção e diagnóstico de falhas industriais fazem parte de uma área que, apesar de bem estabelecida, vem recebendo bastante atenção recente com a aplicação de técnicas de inteligência artificial e aprendizado de máquina. Ambos os estágios principais do problema (detecção e diagnóstico) podem ser reduzidos a tarefas de classificação. Grande parte desse trabalho é, ainda hoje, desenvolvido por operadores humanos. Este minicurso apresenta uma revisão bastante prática do estado-da-arte dos sistemas evolutivos (evolving systems), especificamente quanto à tarefa de classificação autônoma e não supervisionada (ou com mínima interferência do operador humano) de dados. Como estudo de caso, serão utilizados dados reais de falhas em ambientes e plantas industriais.


Título

Sistemas inteligentes utilizando a ferramenta MPA - Módulo de Procedimentos Automatizados

Ministrante

Eng. Dr. Mario Campos, Petrobras e Bernardo Quaresma Dias, PUC-Rio.

Resumo

Os processos industriais estão se tornando cada vez mais complexos, e com exigências mais severas em termos de segurança, eficiência energética, meio ambiente e qualidade dos produtos. Estes fatos impõem novos desafios tecnológicos para as áreas de automação e controle. O uso de técnicas mais avançadas de controle e otimização em tempo real podem ajudar a superar muitos destes desafios. Mais especificamente observa-se a necessidade de integração e cooperação de diferentes algoritmos para o aumento do desempenho dos sistemas de controle, como por exemplo, um sistema inteligente (baseado em regras, e/ou fuzzy) operando em paralelo como os sistemas clássicos de controle, como o algoritmo PID e os algoritmos MPC. Os ganhos do efetivo uso destas tecnologias são muitos, como: redução dos custos operacionais, otimização da produção, estabilização da unidade permitindo a operação dos equipamentos em uma região de menor desgaste com redução do número de paradas não-programadas da produção e das manutenções corretivas. Este minicurso irá discutir estes desafios, apresentar alguns exemplos de resultados na indústria e mostrará, em exemplos simplificados, como utilizar o ambiente MPA - Módulo de Procedimentos Automatizados - para implementar estes algoritmos. O software MPA foi desenvolvido pelo Laboratório TECGRAF da PUC-RJ para a PETROBRAS utilizando como base a linguagem de programação LUA.


Título

Multi-Objective Optimisation Design (MOOD) procedures for controller tuning

Ministrante

Prof. Dr. Gilberto Reynoso Meza, PUC-PR.

Resumo

Multi-objective optimisation design (MOOD) procedures have shown to be a valuable tool for control engineers. Designers could use these procedures when (1) it is difficult to find a reasonable trade-off for a controller tuning fulfilling several requirements; and (2) if it is worthwhile analysing design objectives exchange among design alternatives. For a successful implementation of such procedures, three fundamental steps (at least) are required: the multi- objective problem (MOP) definition, the multi-objective optimisation (MO) process and the multi-criteria decision-making (MCDM) stage. In this mini-course, an overall MOOD procedure that fits for controller tuning applications will be presented, providing methodologies, algorithms and tools for practitioners, with a special interest in evolutionary algorithms.


Os participantes do SBAI poderão também se inscrever nos minicursos do DINCON, que também ocorrerão no dia 25 de outubro de 2015. A relação dos minicursos do DINCON é a seguinte:


  • MC-1: Ferramentas de Álgebra Computacional: Aplicações em Modelagem, Simulação e Controle para Engenharia, Francisco J. Triveno Vargas, ITA.
  • MC-2: Hamiltonizações Alternativas Para Sistemas Mecânicos - Generalizações e Aplicações, Maria L. Espindola, UFPB.
  • MC-3: Synchronizatin in Complex Network, Tiago Pereira, USP.
  • MC-4: Modelagem Estocástica, Rubens Sampaio, PUC-Rio.
  • MC-5: Transformada wavelet contínua e aplicações, Margarete O. Domingues, INPE.