Mestrado Profissional em Automação e Sistemas

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Modelo neural fracamente supervisionado de busca de especialistas em repositório de dados científicos
(Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais, 2021-08-31) Sousa, Sérgio José de; Dias, Thiago Magela Rodrigues; Pinto, Adilson Luiz; http://lattes.cnpq.br/4767432940301118; http://lattes.cnpq.br/4687858846001290; http://lattes.cnpq.br/1639967799540564; Dias, Thiago Magela Rodrigues; Pinto, Adilson Luiz; Carvalho Segundo, Washington Luis Roberto de; Rodrigues, Thiago de Souza
Com o crescente volume de dados produzidos nos dias atuais, percebe-se cada vez mais usuários utilizando de diversos tipos de sistemas, como, por exemplo, sistemas de armazenamento de dados profissionais e acadêmicos. Dada a grande quantidade de dados armazenados, é notável a dificuldade de se encontrar candidatos com perfis apropriados a uma determinada atividade. Neste contexto, para tentar solucionar esse problema surge a recuperação ou busca de especialistas, um ramo da recuperação de informações, que consiste em, dada uma consulta, documentos são recuperados e são relacionados como unidades indiretas de informações das especialidades dos candidatos, com isso, alguma técnica é usada para agregar esses documentos gerando um escore. Possuindo um número menor de pesquisas relacionadas, a busca de especialistas na área acadêmica com modelos neurais se mostra um desafio ainda maior devido à complexidade desses modelos e à necessidade de grandes volumes de dados com julgamentos de relevância ou rótulos para seu treinamento. Diante disso, este trabalho propõe uma técnica de expansão e geração de dados fracamente supervisionados onde os julgamentos de relevância são criados com técnicas heurísticas, tornando possível utilizar modelos que exigem grandes volumes de dados. Além disso, é proposto uma técnica utilizando autoencoder profundo para selecionar documentos negativos ou julgamentos de irrelevância e por fim um modelo de ranqueamento baseado em redes recorrentes denominado Dual Embedding LSTM que foi capaz de superar todos os baselines comparados.
Modelo preditivo baseado em árvore de decisão para controle dimensional de carcaças de mancais de deslizamento flangeados
(Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais, 2023-07-06) Soares, Rafael Gonçalves; Dalpra, Gabriella Castro Barbosa Costa.; Silva, Alisson Marques da.; http://lattes.cnpq.br/3856358583630209; http://lattes.cnpq.br/8544922263187197; http://lattes.cnpq.br/3589750491668052; Dalpra, Gabriella Castro Barbosa Costa.; Brito, Jorge Nei.; Oliveira, Ângelo Rocha de.; Silva, Alisson Rocha de
A usinagem de precisão e o controle dimensional exigem equipamentos de alto nível tecnológico, porém, observa-se que a interação humana também é utilizada na tomada de decisões como, por exemplo, nos ajustes de parâmetros de processo ou na definição de conformidade de peças produzidas. Essa interação humana é capaz de causar imprevisibilidade nos processos de fabricação por usinagem, acarretando na diminuição da produtividade e o aumento de custos de produção. Neste sentido, esse trabalho apresenta um modelo de predição baseado em árvore de decisão para controle dimensional no processo de fabricação de carcaças de mancais de deslizamento flangeados, conforme a norma técnica DIN 31693. O método que implementa essa aplicação fundamenta-se no monitoramento holístico da geometria da superfície da peça usinada. A abordagem utilizada para a compensação dos desvios dimensionais baseia-se no monitoramento e modelagem do desvio total. A heurística é utilizada para as etapas que compõe o processo de tomada de decisão. O caminho para a implementação do modelo preditivo na linha de produção baseia se na interação entre a experiência humana e a máquina. É proposto o uso da técnica de aprendizado de máquina baseada em árvores de decisão por regressão, para definição dos parâmetros de deslocamento dos eixos do centro de usinagem a partir dos resultados dimensionais das carcaças. O modelo é validado se o erro médio absoluto for menor ou igual a 0,003mm. Uma comparação entre um modelo de floresta aleatória é realizada para verificar o desempenho entre diferentes modelos preditivos. O modelo desenvolvido resultou em um máximo erro médio absoluto de 0,002042mm. Experimentos foram realizados em uma indústria de fabricação de mancais de deslizamento, posicionada entre as três marcas de maior participação no mercado internacional no ano de 2023, onde um lote com 12 peças foi fabricado e 48 definições de parâmetros foram submetidas ao modelo preditivo, o qual teve seu resultado aplicado em 46 definições. Por fim, a utilização do modelo preditivo foi capaz de reduzir em até 32% o tempo total de execução do processo de controle dimensional de carcaças.
Visão computacional aplicada a sistemas de auxílio ao diagnóstico identificação de pontos anatômicos no traçado cefalométrico
(Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais, 2023-12-23) Miranda, Germano Teixeira; Martins, Flávio Vinicius Cruzeiro; http://lattes.cnpq.br/3199420233273400; http://lattes.cnpq.br/7897140654083831; Martins, Flávio Vinícius Cruzeiro; Neves, Lenina Santos; Silva, Alisson Marques da
Sistemas computacionais de auxílio ao diagnóstico são amplamente usados nos mais diversos setores da área da saúde a fim de facilitar o trabalho dos especialistas envolvidos. Esses sistemas computacionais auxiliam os profissionais de saúde diminuindo a chance de erro, melhorando a precisão do exame, além de diminuir tempo e o custo para elaboração do diagnóstico. Mais especificamente na odontologia, o exame de traçado cefalométrico consiste em fazer medidas lineares e angulares na face para embasar o diagnóstico e o tratamento ortodôntico. Para a elaboração desse exame, as medidas são feitas em uma radiografia lateral da cabeça chamada telerradiografia lateral. O diagnóstico de um traçado cefalométrico é obtido através da avaliação quantitativa das medidas feitas na telerradiografia em comparação com o padrão ideal definido pela literatura. Essa característica quantitativa e bem definida do exame o torna um candidato promissor para aplicação de técnicas de visão computacional que possibilitem a obtenção do diagnóstico de forma automática, sem a intervenção manual do especialista. O objetivo do meu trabalho de mestrado é avaliar as técnicas de visão computacional existentes atualmente e aplicá-las na detecção automática dos pontos anatômicos necessários para a elaboração de um exame de traçado cefalométrico. Para a aplicação das técnicas de visão computacional, foi extraída uma base de dados para o treinamento a partir de mais de um milhão de exames de traçados cefalométricos realizados na ferramenta de traçado computadorizado do Cfaz.net, um dos softwares de traçado cefalométrico mais usados na América Latina. Essa base de treinamento foi utilizada para treinar e avaliar as técnicas de visão computacional que melhor conseguem realizar a tarefa de encontrar pontos anatômicos em uma telerradiografia. No decorrer do trabalho, foram exploradas técnicas que conseguissem realizar o exame de traçado cefalométrico de maneira satisfatória, permitindo, ao final, afirmar qual das técnicas é melhor comparativamente. Deste modo, concluiu-se que as técnicas de visão computacional disponíveis atualmente no mercado são capazes de realizar um exame de traçado cefalométrico de maneira satisfatória sem a intervenção do especialista.
Projeto e desenvolvimento de um sistema de monitoramento alimentar de bovinos
(Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais, 2024-03-25) Marçal, Rafael Martins Preisser; Ribeiro Júnior, José Geraldo; Menezes, Gustavo Campos; http://lattes.cnpq.br/6903109160065321; http://lattes.cnpq.br/0150562858207849; http://lattes.cnpq.br/5489790220959643; Menezes, Gustavo Campos; Ribeiro Júnior, José Geraldo; Santos, Murillo Ferreira dos; Silva, Mathaus Ferreira da
Acompanhar o comportamento alimentar de bovinos de forma individualizada e em grandes fazendas é um desafio, especialmente em fazendas que usam cocho, onde não há uma separação do espaço utilizado por cada animal. Soluções existentes ou dependem dessa separa¸ cão no cocho ou utilizam equipamentos conectados aos animais que dependem de bateria para funcionamento. Considerando a importância de aprimorar a compreensão do comportamento alimentar de bovinos ao monitorar o tempo que cada animal permanece no cocho, a coleta de dados visa otimizar a oferta de alimentação, possibilitando, inclusive, a identificação precoce de eventuais doenças. Dessa forma, essa dissertação apresenta uma solução de monitoramento alimentar bovino usando tecnologias de Internet das Coisas IoT- (Internet of Things) e tags RFID (Radio-Frequency IDentification- Identificação por Radiofrequência) UHF (Ultra-High Frequency- Ultra Frequência) e um cabo de antena específico para registrar o tempo de entrada e saída dos animais no cocho de alimentação. Os dados coletados s˜ ao parcialmente tratados localmente e transmitidos para uma central para armazenamento, tratamento e visualização. A definição dos equipamentos e tecnologias a serem utilizadas é parte importante deste trabalho. Testes iniciais foram realizados em laboratório para avaliar o funcionamento de cada etapa, da coleta à visualização dos dados. Experimentos em ambientes reais mostram que esta é uma tecnologia promissora para o monitoramento alimentar, especialmente em cochos com até 8 metros de comprimento, com opção de combinar mais de uma antena.
Inovações na indústria têxtil: estudo de caso sobre a predição do consumo de tinta no processo de estamparia
(Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais, 2024-03-27) Condé, Gabriel Lima; Ribeiro Júnior, José Geraldo; Oliveira, Lucas Silva de; http://lattes.cnpq.br/1841799475396072; http://lattes.cnpq.br/0150562858207849; http://lattes.cnpq.br/5591734045832907; Bhering, Fabiano Pereira; Campos, Joventino de Oliveira; Oliveira, Lucas Silva de; Ribeiro Júnior, José Geraldo
Essa dissertação apresenta um estudo de caso que se aprofunda na simulação aplicada à serigrafia no contexto da estamparia têxtil, com um foco específico na previsão de consumo de tinta. A investigação consiste em uma análise baseada em imagens e cálculos visando gerar dados de previsões a respeito do processo de estamparia por meio da ferramenta de simulação desenvolvida. Os resultados revelam uma notável precisão na previsão do consumo de tinta por meio da ferramenta, considerando que apresenta um erro percentual máximo de 6,5%. Esta precisão é particularmente significativa quando comparada com o erro na faixa de 30%dasmetodologias convencionais da indústria têxtil. Com o intuito de analisar os dados obtidos pela ferramenta foram realizados testes, totalizando 8928 metros quadrados de tecidos estampados, observou-se um erro percentual médio de 3,24%. Esse valor destaca a relevância e a eficácia dessa solução para otimizar o processo produtivo. Anteriormente carente de cálculos precisos e parâmetros, o processo de estamparia frequentemente dependia de abordagens empíricas e testes, resultando em atrasos e perdas na produção. A contribuição deste estudo reside na introdução de uma ferramenta de simulação inovadora na indústria de serigrafia, proporcionando uma visão preditiva e eficiente do consumo de tinta em aplicações têxteis, promovendo, assim, avanços na gestão e eficiência dos processos produtivos.
Controle com DROOP de tensão baseado em impedância virtual para uma microrrede CC isolada com geração fotovoltaica e baterias
(Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais, 2024-12-12) Lima, Maico da Silva; Santos, Murillo Ferreira dos; http://lattes.cnpq.br/6538282975603701; http://lattes.cnpq.br/3369904647941812; Santos, Murillo Ferreira dos; Almeida, Andrei de Oliveira; Araújo Júnior, Lindolpho Oliveria de; Barbosa, Pedro Gomes
Nos sistemas fotovoltaicos isolados que utilizam armazenamento de energia em baterias, a implementação de uma microrrede em corrente contínua (CC) pode aumentar a eficiência do sistema, pois simplifica as etapas de conversão de energia em comparação com uma microrrede em corrente alternada. Um dos desafios das microrredes é o controle dos conversores eletrônicos de potência, usados para processar a energia das diferentes fontes. Independentemente do tipo de microrrede, a estratégia de controle pode ser centralizada, onde um sistema mestre determina a potência a ser fornecida por cada fonte, ou descentralizada, onde cada fonte fornece potência de acordo com uma condição do sistema, como tensão ou frequência. Nessa dissertação, é proposta uma estratégia de controle descentralizada, com droop de tensão baseado em impedância virtual, para uma microrrede CC contendo geração fotovoltaica e armazenamento de energia em baterias. Essa estratégia tem como objetivo manter a tensão do barramento CC dentro de uma faixa de valores adequada, ao passo que cada fonte funciona de forma independente, evitando assim a necessidade de comunicação entre os conversores e possibilitando a expansão do sistema de maneira simplificada. A fim de testar o desempenho do sistema de controle proposto, a microrrede é implementada experimentalmente utilizando um painel fotovoltaico de 36 células e 60 W, uma bateria de chumbo-ácido de 12 V e 7 Ah de capacidade, um conversor BOOSTXL-3PhGaNInv e um microcontrolador F28379D, ambos fabricados pela Texas Instruments. Resultados experimentais são usados para demonstrar a eficácia do sistema sob diferentes condições de insolação e de carga, bem como o método de carregamento das baterias.
Sistema de georreferenciamento para manobra de caminhões autônomos em ambiente de mineração
(Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais, 2024-12-13) Carvalho, Emanuel Francisco Vicentini; Ferreira, Murillo Santos; Oliveira, Lucas Silva de; http://lattes.cnpq.br/1841799475396072; http://lattes.cnpq.br/6538282975603701; http://lattes.cnpq.br/0042841037460278; Ferreira, Murillo Santos; Araújo Junior, Lindolpho Oliveria de; Lima, José Luís Sousa de Magalhães; Oliveira, Lucas Silva de
A automação em mineração começou na década de 1960 para aumentar a segurança em minas subterrâneas. Hoje, sistemas robóticos e autônomos realizam atividades específicas de mineração, criando novas oportunidades e uma indústria mais eficiente e segura. Este trabalho propõe uma nova solução para instrumentação aplicada a caminhões autônomos que trabalham em minas a céu aberto, especificamente durante a manobra de carregamento de minério. Neste caso, um novo hardware e firmware são desenvolvidos para obtenção das coordenadas da concha da escavadeira usando dois sistemas de posicionamento global receptores. Nesta abordagem, as coordenadas futuras da concha da escavadeira são calculadas e disponibilizadas para o sistema de controle, indicando ao caminhão autônomo a posição final desejada para manobra. Como resultado deste trabalho, foi desenvolvido um produto que integra tecnologias de transmissão de dados nas frequências de 2.4𝐺𝐻𝑧 e 900𝑀𝐻𝑧, sistemas de posicionamento e tecnologias de auxílio ao georreferenciamento. A validação do sistema foi realizada por meio de testes funcionais, integração e testes em campo. Os resultados demonstraram um aumento de 88.5% da precisão do ponto de referência utilizando tecnologia de auxílio de georreferenciamento, permitindo um posicionamento preciso do caminhão fora-de-estrada durante o processo de carregamento do minério e uma correta execução do posicionamento da manobra do caminhão autônomo.
Desenvolvimento de um simulador de linhas de envase de cerveja para validação de regras de controle de produção
(Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais, 2024-12-18) Oliveira, ALice Costa de; Ribeiro Júnior, José Geraldo; Menezes, Gustavo Campos; http://lattes.cnpq.br/6903109160065321; http://lattes.cnpq.br/0150562858207849; http://lattes.cnpq.br/2951324187745295; Bhering, Fabiano Pereira; Campos, Joventino de Oliveira; Menezes, Gustavo Campos; Ribeiro Júnior, José Geraldo
Com o advento da Indústria 4.0 e o mercado cada vez mais competitivo, o uso da tecnologia para impulsionar os resultados é uma tendência cada vez mais presente nas empresas. Esse parece ser um caminho sem volta. Junto com este movimento, inúmeras ferramentas têm surgido para facilitar o processo de digitalização dos negócios. A transformação digital tem como propósito melhorar a eficiência dos processos, trazendo a clareza sobre o mesmo e auxiliando na tomada de decisão. Esse movimento impacta diversos setores, inclusive as indústrias. Quando se trata de linhas de produção, os simuladores são uma excelente ferramenta, pois eles têm a capacidade de reproduzir o comportamento de uma linha real, o que permite uma série de análises e testes de cenários, mas sem colocar em risco a produção. Esta dissertação apresenta as etapas da validação de um simulador para linhas de envase de cerveja. Num primeiro momento, o objetivo do simulador e auxiliar na validação de novas estratégias de controle que serão aplicadas nas linhas, mas, posteriormente, ele pode ser utilizado para outras funções, como por exemplo, para verificar a performance se uma nova máquina for adicionada ou verificar qual a configuração o mais adequada para a linha em questão. As linhas de envase não são iguais, as máquinas que compõem a linha variam dependendo do tipo de embalagem da cerveja. O simulador deve ser capaz de abstrair essas diferenças e simular qualquer tipo de linha de envase. Nessa dissertação foram realizados os testes de validação da lógica do simulador, que foram importantes para identificação e correção dos erros encontrados.
Técnicas inteligentes na previsão de demanda em sistemas de compartilhamento de bicicletas
(Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais, 2025-01-30) Campos, Natália da Mata; Silva, Alisson Marques da; http://lattes.cnpq.br/3856358583630209; http://lattes.cnpq.br/8144676319993082; Dias, Thiago Magela Rodrigues; Menezes, Gustavo Campos; Ribeiro Júnior, José Geraldo; Silva, Alisson Marques da
Nos últimos anos, os sistemas de bicicletas compartilhadas evoluíram significativamente, desde iniciativas com bicicletas gratuitas para uso comum, passando por estações onde o aluguel era gerenciado presencialmente por atendentes, até os sistemas tecnologicamente avançados que predominam nas cidades atualmente. Apesar dessas inovações, o objetivo principal dos sistemas de compartilhamento de bicicletas permanece inalterado: facilitar que os usuários retirem uma bicicleta em um local desejado e a devolvam em outro, tornando esse meio de transporte mais prático e acessível. Com o crescimento da demanda, um problema recorrente se torna evidente: o desequilíbrio entre a procura dos usuários e a oferta de bicicletas. A indisponibilidade do serviço em determinadas estações leva os usuários a buscarem alternativas de transporte, o que pode comprometer o sucesso e a expansão desses sistemas. Por outro lado, investimentos em infraestrutura e novas bicicletas podem não ser financeiramente vantajosos se a operação não atender à demanda de forma eficiente. Além disso, a má redistribuição de bicicletas e ineficiência operacional podem aumentar as emissões de carbono, já que os usuários recorrem a meios de transporte motorizados. Esse cenário destaca a importância de desenvolver técnicas que minimizem a discrepância entre a procura e a disponibilidade de bicicletas. Nesse contexto, o presente trabalho propõe uma nova abordagem para prever a demanda de usuários por bicicletas utilizando dados históricos de deslocamentos e informações meteorológicas. Para selecionar os atributos mais relevantes, é empregada a técnica de Eliminação Recursiva de Atributos (RFE). A previsão da demanda é realizada por modelos tradicionais, como Rede Neural Artificial, Random Forest, Support Vector Machine, Árvore de Decisão e Regressão Linear, e também por modelos evolutivos, como ALMMo, eNFN, eFCE e eFLS. Os experimentos computacionais realizados permitiram comparar o desempenho das abordagens propostas. Os resultados obtidos indicam que a abordagem apresentada é uma alternativa viável eficaz para prever a demanda de bicicletas em sistemas de compartilhamento.
Monitoramento de ETAs e dosagem de químicos: uma abordagem via arquitetura IoT
(Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais, 2025-01-31) Gonçalves, Lucas Carvalho; Menezes, Gustavo Campos; Oliveira, Lucas Silva de; http://lattes.cnpq.br/1841799475396072; http://lattes.cnpq.br/6903109160065321; http://lattes.cnpq.br/0328801358349659; Menezes, Gustavo Campos; Oliveira, Lucas Silva; Ribeiro Júnior, José Geraldo; Silva, Luís Filipe Pereira
O tratamento de água é um processo essencial para garantir o fornecimento de recursos hídricos de qualidade à população, mas enfrenta desafios significativos relacionados à variabilidade da água bruta e à ausência de tecnologias de monitoramento em tempo real em muitas Estações de Tratamento de Água (ETAs). A presente dissertação aborda esses desafios ao propor uma plataforma que se baseia em conceitos de Internet das Coisas (IoT) integrada a uma Redes de Sensores sem Fio (RSSFs) para o monitoramento contínuo de parâmetros críticos de qualidade da água, como turbidez e características de coagulação. O sistema desenvolvido inclui um hardware modular, configurável como node ou gateway, com suporte para protocolos de comunicação industrial como Universal Asynchronous Receiver/Transmitter (UART) e Recommended Standart-485 (RS485). Além disso, foi implementada uma Interface Homem-Máquina (IHM) projetada para fornecer visualização remota e atual dos dados coletados, promovendo maior controle e eficiência nos processos operacionais das ETAs. Os resultados foram obtidos por meio de testes realizados em ambientes controlados e em campo, especificamente na ETA municipal de Mogi Guaçu/SP. No ambiente controlado, o sistema foi testado com múltiplos sensores, validando sua capacidade de integração e a confiabilidade das medições em comparação com equipamentos comerciais. Já no cenário operacional, o sistema demonstrou robustez ao funcionar de forma contínua, mesmo em condições adversas. Assim, a solução proposta apresenta avanços significativos ao integrar tecnologias emergentes de IoT ao setor de saneamento, contribuindo para modernizar práticas de monitoramento de ETAs e aumentar a confiabilidade dos processos de tratamento.

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