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Controle supervisório cooperativo empregando a meta-heurística sistema de formigas

The modern industry contemplates a profile of systems that detect and react to – in time for execution – changes in the physical context, operating in different ways. Even though these characteristics show potential to add improvements to the productive processes, they also pose challenges to the Co...

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Autor principal:	Dalmolin, Rafael Anderson
Formato:	Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Idioma:	Português
Publicado em:	Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2023
Assuntos:	Sistemas de tempo discreto Sistemas de controle supervisório Análise de sistemas Discrete-time systems Supervisory control systems System analysis CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Acesso em linha:	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/30629
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spelling	riut-1-306292023-02-25T06:07:03Z Controle supervisório cooperativo empregando a meta-heurística sistema de formigas Cooperative supervisory control employing the ant system meta-heuristic Dalmolin, Rafael Anderson Teixeira, Marcelo Barbosa, Marco Antonio de Castro Teixeira, Marcelo Dal Molin, Viviane Dosciatti, Eden Ricardo Sistemas de tempo discreto Sistemas de controle supervisório Análise de sistemas Discrete-time systems Supervisory control systems System analysis CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO The modern industry contemplates a profile of systems that detect and react to – in time for execution – changes in the physical context, operating in different ways. Even though these characteristics show potential to add improvements to the productive processes, they also pose challenges to the Control and Automation Engineering community, such as the limited capacity to process, in parallel, multiple and complex control loops. An alternative appears from the combination of formal methods of synthesis, such as the Supervisory Control Theory (SCT), with architectures that decentralize the implementation of the control system. That benefits both the programming and the implementation of the controller. However, current implementation models don’t consider emerging aspects of the industry, such as intelligent controllers, for example, which is something that shows potential for efficient resources usage, production customization and cooperative production. Therefore, to achieve this scope, this work proposes the making of a smart controller from the integration of optimization meta-heuristics to the control system derived from SCT. The state’s space from the result of the control system represents all possible sequences that are operationally safe. Thus, the central idea found in this research comes from the use of the mete-heuristic Ant System (AS), which explores this space building chains of events that, when enabled, control the behavior of physical devices on the factory floor. In this approach, the meta-heuristics play a key role in building solutions that create working cooperation between devices and minimizes production costs due to stochastic demands that may occur. Another key aspect of this work comes from the use of a communicating control architecture, which brings the concept of a global controller as well as several local-agents controllers. The global controller performs an abstraction of the behavior of the local agents, being responsible for the high-level coordination of the control system logic, which results in the local physical actions. This abstraction allows the acquirement of a simpler, more compact global controller, reducing the searching as well as the complexity of the combinatorial issue and computational load, bringing benefits related to the performance of the implemented meta-heuristics. In terms of results, the observed data brought improvements to the models used and added great potential regarding cost reduction and work cooperation between devices, through the application of meta-heuristic methods integrated to a monolithic supervisory control system, decentralized or not. in addition, other aspects of implementation indicate high potential for scalability, which implies possible gains for TCS, with the possibility of expansion to various researches and use in productive environments. A indústria moderna contempla um perfil de sistemas que detectam e reagem, em tempo de execução, às mudanças no contexto físico, passando a operar de diferentes modos. Ainda que essas características exponham potencial para agregar melhorias aos processos produtivos, elas também impõem desafios à comunidade de Engenharia de Automação e Controle, como na capacidade limitada para processar em paralelo, múltiplas e complexas malhas de controle. Uma alternativa nasce da combinação de métodos formais de síntese, como a Teoria de Controle Supervisório (TCS), com arquiteturas que descentralizam a implementação do sistema de controle. Isso beneficia tanto a programação do controlador quanto a sua implementação. Entretanto, modelos atuais de implementação não consideram aspectos emergentes da indústria, como controladores inteligentes, por exemplo, que apresentam potencial para utilização eficiente de recursos, personalização da produção e produção cooperativa. Portanto, para alcançar essas competências, este trabalho propõe a construção de um controlador inteligente, a partir da integração de uma meta-heurística de otimização ao sistema de controle advindo da TCS. O espaço de estados resultante do sistema de controle representa todas as possíveis sequências operacionalmente seguras. Assim, a ideia central nesta proposta vem da utilização da meta-heurística Sistema de Formigas (AS), que explora esse espaço construindo cadeias de eventos que, ao serem habilitadas, controlam o comportamento de dispositivos físicos em chão de fábrica. Nessa abordagem, a meta-heurística tem o papel fundamental de construir soluções que criam cooperação de trabalho entre dispositivos e minimizam os custos de produção em função de demandas estocásticas que podem ocorrer. Outro ponto chave nesta proposta vem da utilização de uma arquitetura de controle comunicante, que traz o conceito de um controlador global e diversos agentes locais de controle. O controlador global executa uma abstração do comportamento dos agentes locais, sendo responsável pela coordenação em alto nível, da lógica do sistema de controle, que resulta nas ações físicas locais. Essa abstração permite obter um controlador global mais simples e compacto, reduzindo tanto o espaço de busca quanto a complexidade do problema combinatório e da carga computacional, trazendo benefícios relacionados a performance da meta-heurística implementada. Em termos de resultados, os dados observados trouxeram melhorias aos modelos utilizados e agregaram grande potencial referente à redução de custos e cooperação de trabalho entre dispositivos, por meio da aplicação de métodos meta-heurísticos integrados a um sistema de controle supervisório monolítico, descentralizado ou não. Além disso, demais aspectos de implementação indicam alto potencial de escalabilidade, que implica em possíveis ganhos a TCS, com possibilidade de expansão para diversas pesquisas e uso em ambientes produtivos. 2023-02-24T12:36:27Z 2023-02-24T12:36:27Z 2022-12-12 bachelorThesis DALMOLIN, Rafael Anderson. Controle supervisório cooperativo empregando a meta-heurística sistema de formigas. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2022. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/30629 por openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Pato Branco Brasil Departamento Acadêmico de Informática Engenharia de Computação UTFPR
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description	The modern industry contemplates a profile of systems that detect and react to – in time for execution – changes in the physical context, operating in different ways. Even though these characteristics show potential to add improvements to the productive processes, they also pose challenges to the Control and Automation Engineering community, such as the limited capacity to process, in parallel, multiple and complex control loops. An alternative appears from the combination of formal methods of synthesis, such as the Supervisory Control Theory (SCT), with architectures that decentralize the implementation of the control system. That benefits both the programming and the implementation of the controller. However, current implementation models don’t consider emerging aspects of the industry, such as intelligent controllers, for example, which is something that shows potential for efficient resources usage, production customization and cooperative production. Therefore, to achieve this scope, this work proposes the making of a smart controller from the integration of optimization meta-heuristics to the control system derived from SCT. The state’s space from the result of the control system represents all possible sequences that are operationally safe. Thus, the central idea found in this research comes from the use of the mete-heuristic Ant System (AS), which explores this space building chains of events that, when enabled, control the behavior of physical devices on the factory floor. In this approach, the meta-heuristics play a key role in building solutions that create working cooperation between devices and minimizes production costs due to stochastic demands that may occur. Another key aspect of this work comes from the use of a communicating control architecture, which brings the concept of a global controller as well as several local-agents controllers. The global controller performs an abstraction of the behavior of the local agents, being responsible for the high-level coordination of the control system logic, which results in the local physical actions. This abstraction allows the acquirement of a simpler, more compact global controller, reducing the searching as well as the complexity of the combinatorial issue and computational load, bringing benefits related to the performance of the implemented meta-heuristics. In terms of results, the observed data brought improvements to the models used and added great potential regarding cost reduction and work cooperation between devices, through the application of meta-heuristic methods integrated to a monolithic supervisory control system, decentralized or not. in addition, other aspects of implementation indicate high potential for scalability, which implies possible gains for TCS, with the possibility of expansion to various researches and use in productive environments.
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