Desenvolvimento de um sistema para planeamento e controlo da produção

Atualmente o sector industrial está inserido num mercado cada vez mais competitivo, onde é exigida uma estratégia empresarial que possa garantir a sua permanência e destaque no atual mercado. Por esta razão, um planeamento e controlo da produção adequado torna-se essencial para o bom funcionamento de uma empresa. Através destes sistemas é possível atuar de forma positiva na produção, rentabilizando-se o sector produtivo da empresa que contribui para o aumento da qualidade de serviço e também para o crescimento económico da empresa. Com um planeamento da produção adequado, uma organização dispondo das mesmas capacidades, é capaz de produzir quantidades iguais num menor intervalo de tempo. Por outro lado, um controlo da produção preciso é imprescindível para o fornecimento da informação correta quando necessária. No sentido de otimização, uma empresa apresentou algumas sugestões de melhoria a nível do planeamento e controlo da produção. Este trabalho surge assim com o intuito de dar resposta às propostas apresentadas. Para tal, no desenvolvimento desta dissertação, criou-se uma ferramenta dotada de dois algoritmos e um sistema de controlo para aquisição de informação de forma automatizada. Em suma, o sistema proposto apresenta a capacidade de construção de boas soluções para o planeamento, conciliada com um sistema de aquisição de dados bastante prático e e caz. Mantendo sempre a exibilidade necessária para um sistema deste género.

Bin picking de objetos polimórficos convexos usando perceção 3D

O bin picking é um processo de grande interesse na indústria, uma vez que permite maior automatização, aumento da capacidade de produção e redução dos custos. Este tem vindo a evoluir bastante ao longo dos anos e essa evolução fez com que sistemas de perceção 3D começassem a ser implementados. Este trabalho tem como principal objetivo desenvolver um sistema de bin picking usando apenas perceção 3D. O sistema deve ser capaz de determinar a posição e orientação de objetos com diferentes formas e tamanhos, posicionados aleatoriamente numa superfície de trabalho. Os objetos utilizados para fazer os testes experimentais, são esferas, cilindros e prismas, uma vez que abrangem as formas geométricas existentes em muitos produtos submetidos a bin picking. Após a identi cação e seleção do objeto a apanhar, o manipulador deve autonomamente posicionar-se para fazer a aproximação e recolha do mesmo. A aquisição de dados é feita através de uma câmara Kinect. Dos dados recebidos apenas são trabalhados os referentes à profundidade, centrando-se assim este trabalho na análise e tratamento de nuvem de pontos. O sistema desenvolvido cumpre com os objetivos estabelecidos. Consegue localizar e apanhar objetos em várias posições e orientações. Além disso apresenta uma velocidade de processamento compatível com a aplicação em causa.

Análise de sinais cerebrais utilizando árvores de decisão

Este trabalho propõe um estudo de sinais cerebrais aplicados em sistemas BCI (Brain-Computer Interface - Interfaces Cérebro Computador), através do uso de Árvores de Decisão e da análise dessas árvores com base nas Neurociências. Para realizar o tratamento dos dados são necessárias 5 fases: aquisição de dados, pré-processamento, extração de características, classificação e validação. Neste trabalho, todas as fases são contempladas. Contudo, enfatiza-se as fases de classificação e de validação. Na classificação utiliza-se a técnica de Inteligência Artificial denominada Árvores de Decisão. Essa técnica é reconhecida na literatura como uma das formas mais simples e bem sucedidas de algoritmos de aprendizagem. Já a fase de validação é realizada nos estudos baseados na Neurociência, que é um conjunto das disciplinas que estudam o sistema nervoso, sua estrutura, seu desenvolvimento, funcionamento, evolução, relação com o comportamento e a mente, e também suas alterações. Os resultados obtidos neste trabalho são promissores, mesmo sendo iniciais, visto que podem melhor explicar, com a utilização de uma forma automática, alguns processos cerebrais.

Characterizing neural tissues with mass spectrometry imaging via enhanced computational approaches

Neuropeptides affect the activity of the myriad of neuronal circuits in the brain. They are under tight spatial and chemical control and the dynamics of their release and catabolism directly modify neuronal network activity. Understanding neuropeptide functioning requires approaches to determine their chemical and spatial heterogeneity within neural tissue, but most imaging techniques do not provide the complete information desired. To provide chemical information, most imaging techniques used to study the nervous system require preselection and labeling of the peptides of interest; however, mass spectrometry imaging (MSI) detects analytes across a broad mass range without the need to target a specific analyte. When used with matrix-assisted laser desorption/ionization (MALDI), MSI detects analytes in the mass range of neuropeptides. MALDI MSI simultaneously provides spatial and chemical information resulting in images that plot the spatial distributions of neuropeptides over the surface of a thin slice of neural tissue. Here a variety of approaches for neuropeptide characterization are developed. Specifically, several computational approaches are combined with MALDI MSI to create improved approaches that provide spatial distributions and neuropeptide characterizations. After successfully validating these MALDI MSI protocols, the methods are applied to characterize both known and unidentified neuropeptides from neural tissues. The methods are further adapted from tissue analysis to be able to perform tandem MS (MS/MS) imaging on neuronal cultures to enable the study of network formation. In addition, MALDI MSI has been carried out over the timecourse of nervous system regeneration in planarian flatworms resulting in the discovery of two novel neuropeptides that may be involved in planarian regeneration. In addition, several bioinformatic tools are developed to predict final neuropeptide structures and associated masses that can be compared to experimental MSI data in order to make assignments of neuropeptide identities. The integration of computational approaches into the experimental design of MALDI MSI has allowed improved instrument automation and enhanced data acquisition and analysis. These tools also make the methods versatile and adaptable to new sample types.

Diagnóstico automático de eventos e distúrbios em unidades geradoras e usinas utilizando lógica fuzzy

The electric power systems are getting more complex and covering larger areas day by day. This fact has been contribuiting to the development of monitoring techniques that aim to help the analysis, control and planning of power systems. Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) systems, Wide Area Measurement Systems and disturbance record systems. Unlike SCADA and WAMS, disturbance record systems are mainly used for offilne analysis in occurrences where a fault resulted in tripping of and apparatus such as a transimission line, transformer, generator and so on. The device responsible for record the disturbances is called Digital Fault Recorder (DFR) and records, basically, electrical quantities as voltage and currents and also, records digital information from protection system devices. Generally, in power plants, all the DFRs data are centralized in the utility data centre and it results in an excess of data that difficults the task of analysis by the specialist engineers. This dissertation shows a new methodology for automated analysis of disturbances in power plants. A fuzzy reasoning system is proposed to deal with the data from the DFRs. The objective of the system is to help the engineer resposnible for the analysis of the DFRs’s information by means of a pre-classification of data. For that, the fuzzy system is responsible for generating unit operational state diagnosis and fault classification.

Monitoramento por microcontrolador do cultivo de spirulina em fotobiorreator raceway

A oportunidade de produção de biomassa microalgal tem despertado interesse pelos diversos destinos que a mesma pode ter, seja na produção de bioenergia, como fonte de alimento ou servindo como produto da biofixação de dióxido de carbono. Em geral, a produção em larga escala de cianobactérias e microalgas é feita com acompanhamento através de análises físicoquímicas offline. Neste contexto, o objetivo deste trabalho foi monitorar a concentração celular em fotobiorreator raceway para produção de biomassa microalgal usando técnicas de aquisição digital de dados e controle de processos, pela aquisição de dados inline de iluminância, concentração de biomassa, temperatura e pH. Para tal fim foi necessário construir sensor baseado em software capaz de determinar a concentração de biomassa microalgal a partir de medidas ópticas de intensidade de radiação monocromática espalhada e desenvolver modelo matemático para a produção da biomassa microalgal no microcontrolador, utilizando algoritmo de computação natural no ajuste do modelo. Foi projetado, construído e testado durante cultivos de Spirulina sp. LEB 18, em escala piloto outdoor, um sistema autônomo de registro de informações advindas do cultivo. Foi testado um sensor de concentração de biomassa baseado na medição da radiação passante. Em uma segunda etapa foi concebido, construído e testado um sensor óptico de concentração de biomassa de Spirulina sp. LEB 18 baseado na medição da intensidade da radiação que sofre espalhamento pela suspensão da cianobactéria, em experimento no laboratório, sob condições controladas de luminosidade, temperatura e fluxo de suspensão de biomassa. A partir das medidas de espalhamento da radiação luminosa, foi construído um sistema de inferência neurofuzzy, que serve como um sensor por software da concentração de biomassa em cultivo. Por fim, a partir das concentrações de biomassa de cultivo, ao longo do tempo, foi prospectado o uso da plataforma Arduino na modelagem empírica da cinética de crescimento, usando a Equação de Verhulst. As medidas realizadas no sensor óptico baseado na medida da intensidade da radiação monocromática passante através da suspensão, usado em condições outdoor, apresentaram baixa correlação entre a concentração de biomassa e a radiação, mesmo para concentrações abaixo de 0,6 g/L. Quando da investigação do espalhamento óptico pela suspensão do cultivo, para os ângulos de 45º e 90º a radiação monocromática em 530 nm apresentou um comportamento linear crescente com a concentração, apresentando coeficiente de determinação, nos dois casos, 0,95. Foi possível construir um sensor de concentração de biomassa baseado em software, usando as informações combinadas de intensidade de radiação espalhada nos ângulos de 45º e 135º com coeficiente de determinação de 0,99. É factível realizar simultaneamente a determinação inline de variáveis do processo de cultivo de Spirulina e a modelagem cinética empírica do crescimento do micro-organismo através da equação de Verhulst, em microcontrolador Arduino.

Métabolomique et spectrométrie de masse : de nouvelles perspectives en analyse biomédicale

International audience

Application of an online-biomass sensor in an optical multisensory platform prototype for growth monitoring of biotechnical relevant microorganism and cell lines in single-use shake flasks

In the context of this work we evaluated a multisensory, noninvasive prototype platform for shake flask cultivations by monitoring three basic parameters (pH, pO2 and biomass). The focus lies on the evaluation of the biomass sensor based on backward light scattering. The application spectrum was expanded to four new organisms in addition to E. coli K12 and S. cerevisiae [1]. It could be shown that the sensor is appropriate for a wide range of standard microorganisms, e.g., L. zeae, K. pastoris, A. niger and CHO-K1. The biomass sensor signal could successfully be correlated and calibrated with well-known measurement methods like OD600, cell dry weight (CDW) and cell concentration. Logarithmic and Bleasdale-Nelder derived functions were adequate for data fitting. Measurements at low cell concentrations proved to be critical in terms of a high signal to noise ratio, but the integration of a custom made light shade in the shake flask improved these measurements significantly. This sensor based measurement method has a high potential to initiate a new generation of online bioprocess monitoring. Metabolic studies will particularly benefit from the multisensory data acquisition. The sensor is already used in labscale experiments for shake flask cultivations.

Plataforma interactiva para edifícios inteligentes com controlo preditivo

Esta dissertação desenvolve uma plataforma de controlo interactiva para edifícios inteligentes através de um sistema SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition). Este sistema SCADA integra diferentes tipos de informações provenientes das várias tecnologias presentes em edifícios modernos (controlo da ventilação, temperatura, iluminação, etc.). A estratégia de controlo desenvolvida implementa um controlador em cascada hierárquica onde os "loops" interiores são executados pelos PLC's locais (Programmable Logic Controller), e o "loop" exterior é gerido pelo sistema SCADA centralizado, que interage com a rede local de PLC's. Nesta dissertação é implementado um controlador preditivo na plataforma SCADA centralizada. São apresentados testes efectuados para o controlo da temperatura e luminosidade de salas com uma grande área. O controlador preditivo desenvolvido tenta optimizar a satisfação dos utilizadores, com base nas preferências introduzidas em várias interfaces distribuídas, sujeito às restrições de minimização do desperdício de energia. De forma a executar o controlador preditivo na plataforma SCADA foi desenvolvido um canal de comunicação para permitir a comunicação entre a aplicação SCADA e a aplicação MATLAB, onde o controlador preditivo é executado. ABSTRACT: This dissertation develops an operational control platform for intelligent buildings using a SCADA system (Supervisory Control And Data Acquisition). This SCADA system integrates different types of information coming from the several technologies present in modem buildings (control of ventilation, temperature, illumination, etc.). The developed control strategy implements a hierarchical cascade controller where inner loops are performed by local PLCs (Programmable Logic Controller), and the outer loop is managed by the centralized SCADA system, which interacts with the entire local PLC network. ln this dissertation a Predictive Controller is implemented at the centralized SCADA platform. Tests applied to the control of temperature and luminosity in huge­area rooms are presented. The developed Predictive Controller tries to optimize the satisfaction of user explicit preferences coming from several distributed user-interfaces, subjected to the constraints of energy waste minimization. ln order to run the Predictive Controller at the SCADA platform a communication channel was developed to allow communication between the SCADA application and the MATLAB application where the Predictive Controller runs.

Sensor inteligente para medição de cargas mecânicas

A medição precisa da força é necessária para muitas aplicações, nomeadamente, para a determinação da resistência mecânica dos materiais, controlo de qualidade durante a produção, pesagem e segurança de pessoas. Dada a grande necessidade de medição de forças, têm-se desenvolvido, ao longo do tempo, várias técnicas e instrumentos para esse fim. Entre os vários instrumentos utilizados, destacam-se os sensores de força, também designadas por células de carga, pela sua simplicidade, precisão e versatilidade. O exemplo mais comum é baseado em extensómetros elétricos do tipo resistivo, que aliados a uma estrutura formam uma célula de carga. Este tipo de sensores possui sensibilidades baixas e em repouso, presença de offset diferente de zero, o que torna complexo o seu condicionamento de sinal. Este trabalho apresenta uma solução para o condicionamento e aquisição de dados para células de carga que, tanto quanto foi investigado, é inovador. Este dispositivo permite efetuar o condicionamento de sinal, digitalização e comunicação numa estrutura atómica. A ideia vai de encontro ao paradigma dos sensores inteligentes onde um único dispositivo eletrónico, associado a uma célula de carga, executa um conjunto de operações de processamento de sinal e transmissão de dados. Em particular permite a criação de uma rede ad-hoc utilizando o protocolo de comunicação IIC. O sistema é destinado a ser introduzido numa plataforma de carga, desenvolvida na Escola Superior de Tecnologia e Gestão de Bragança, local destinado à sua implementação. Devido à sua estratégia de conceção para a leitura de forças em três eixos, contém quatro células de carga, com duas saídas cada, totalizando oito saídas. O hardware para condicionamento de sinal já existente é analógico, e necessita de uma placa de dimensões consideráveis por cada saída. Do ponto de vista funcional, apresenta vários problemas, nomeadamente o ajuste de ganho e offset ser feito manualmente, tornando-se essencial um circuito com melhor desempenho no que respeita a lidar com um array de sensores deste tipo.