Arquiteturas de hardware para aceleração de algoritmos de controle preditivo não-linear

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2018.O Controle Preditivo Baseado em Modelos (MPC) é uma técnica avançada de controle que vem ganhando espaço tanto na academia quanto na indústria ao longo das últimas décadas. O fato de incorporar restrições em sua lei de controle e de poder ser aplicada tanto para sistemas lineares simples quanto para sistemas não-lineares complexos com múltiplas entradas e múltiplas saídas tornam seu emprego bastante atraente. Porém, seu alto custo computacional muitas vezes impede sua aplicação a sistemas com dinâmicas rápidas, principalmente a sistemas não-lineares embarcados onde há restrições computacionais e de consumo de energia. Baseado nisso, este trabalho se propõe a desenvolver algoritmos e arquiteturas em hardware capazes de viabilizar a aplicação do Controle Preditivo Não-Linear (NMPC) para sistemas embarcados. Duas abordagens são desenvolvidas ao longo do trabalho. A primeira aplica técnicas de aprendizado de máquina utilizando Redes Neurais Artificiais (RNAs) e Máquinas de Vetor de Suporte (SVMs) para criar soluções que aproximam o comportamento do NMPC em hardware. Neste caso, técnicas para o treinamento das RNAs e SVMs são exploradas com o intuito de generalizar uma solução capaz de lidar com uma ampla faixa de referências de controle. Em seguida, arquiteturas de hardware em ponto-flutuante para a implementação de RNAs do tipo RBF (Radial Basis Functions) e SVMs são desenvolvidas juntamente com configurador automático capaz de gerar os códigos VHDL (VHSIC Hardware Description Language) das respectivas arquiteturas baseado nos resultados de treinamento e sua topologia. As arquiteturas resultantes são testadas em um FPGA (Field-Programmable Gate Array) de baixo custo e são capazes de computar soluções em menos de 1 s. Na segunda abordagem, o algoritmo heurístico de Otimização por Enxame de Partículas (PSO), é estudado e adaptado para etapa de busca da sequência de controle ótima do NMPC. Dentre as modificações estão incluídas a adição de funções de penalização para obedecer às restrições de estados do sistema, o aprimoramento da técnica KPSO (Knowledge-Based PSO), denominada KPSO+SS, onde resultados de períodos de soluções de períodos amostragem anteriores são combinados com informações sobre o sinal de controle em estado estacionário e seus valores máximos e mínimos para agilizar a busca pela solução ótima. Mais uma vez, arquiteturas de hardware em ponto-flutuante são desenvolvidas para viabilizar a aplicação do controlador NMPC-PSO a sistemas embarcados. Um gerador de códigos da solução NMPC-PSO é proposto para permitir a aplicação da mesma arquitetura a outros sistemas. Em seguida, a solução é testada para o procedimento de swing-up do pêndulo invertido utilizando uma plataforma hardware-inthe- loop (HIL) e apresentou bom desempenho em tempo-real calculando a solução em menos de 3 ms. Finalmente, a solução NMPC-PSO é validada em um sistema de pêndulos gêmeos e outro sistema de controle de atitudes de um satélite.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) e Decanato de Pesquisa e Inovação -(DPI/ UnB).Model-based Predictive Control (MPC) is an advanced control technique that has been gaining adoption in industry and the academy along the last few decades. Its ability to incorporate system constraints in the control law and be applied from simple linear systems up to more complex nonlinear systems with multiple inputs and outputs attracts its usage. However, the high computational cost associated with this technique often hinders its use, especially in embedded nonlinear systems with fast dynamics with computational and restrictions. Based on these facts, this work aims to study and develop algorithms and hardware architectures that can enable the application of Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) on embedded systems. Two approaches are developed throughout this work. The first one applies machine learning techniques using Artificial Neural Networks (ANNs) and Support Vector Machines (SVMs) to create solutions that approximate the NMPC behavior in hardware. In this case, ANN and SVM training techniques are explored with the aim to generalize the control solution and work on a large range of reference control inputs. Next, floating-point hardware architectures to implement Radial Basis Function ANNs and SVM solutions are developed along with an automatic architectural configuration too, capable of generating the VHDL (VHSIC Hardware Description Language) codes based on the training results and its topology. Resulting architectures are tested on a low-cost FPGA (Field-Programmable Gate Array) and are capable of computing the solution in under 1 s. In a second approach, the Particle Swarm Optimization (PSO), which is a heuristic algorithm, is studied and adapted to perform the optimal control sequence search phase of the NMPC. Among the main optimizations performed are the addition of penalty functions to address the controlled system state constraints, an improved KPSO (Knowledge-Based PSO) technique named KPSO+SS, where results from previous sampling periods are combined with steady-state control information to speed-up the optimal solution search. Hardware architectures with floating-point arithmetic to enable the application of the NMPC-PSO solution on embedded systems are developed. Once again, a hardware description configuration tool is created to allow the architecture to be applied to multiple systems. Then, the solution is applied to a real-time inverted pendulum swing-up procedure tested on a hardware-in-the-loop (HIL) platform. The experiment yielding good performance and control results and was able to compute the solutions in under 3 ms. Finally, the NMPC-PSO solution is further validated performing a swing-up procedure on a Twin Pendulum system and then on a satellite control platform, a system with multiple inputs and output

Coprojeto de um decodificador de áudio AAC-LC em FPGA

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2013.A Codificação de áudio está presente hoje nos mais diversos aparelhos eletrônicos desde o rádio, a televisão, o computador, os tocadores de música portáteis e nos celulares. Em 2007, o governo do Brasil definiu o padrão do Sistema Brasileiro de TV Digital (SBTVD) que adotou o AAC Advanced Audio Coding para codificação de áudio. Neste trabalho, utilizamos a abordagem de coprojeto combinando software e hardware para implementar uma solução de alto desempenho e baixo consumo de energia em um FPGA, capaz de decodificar até 6 canais de áudio em tempo real. Apresentamos os detalhes da solução bem como os testes de desempenho e qualidade. Por fim, apresentamos os resultados de utilização de hardware e performance juntamente com uma comparação com as demais soluções encontradas na literatura. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACTAudio Coding is present today in many electronic devices. It can be found in radio, tv, computers, portable audio players and mobile phones. In 2007 the Brazilian Government defined the brazilian Digital TV System standard (SBTVD) and adopted the AAC - Advanced Audio Coding as the audio codec. In this work we use the co-design of hardware and software approach to implement a high performance and low energy solution on an FPGA, able to decode up to 6 channels of audio in real-time. The solution architecture and details are presented along with performance and quality tests. Finally, hardware usage and performance results are presented and compared to other solutions found in literature

A calibration method for a laser triangulation scanner mounted on a robot arm for surface mapping

This paper presents and discusses a method to calibrate a specially built laser triangulation sensor to scan and map the surface of hydraulic turbine blades and to assign 3D coordinates to a dedicated robot to repair, by welding in layers, the damage on blades eroded by cavitation pitting and/or cracks produced by cyclic loading. Due to the large nonlinearities present in a camera and laser diodes, large range distances become di cult to measure with high precision. Aiming to improve the precision and accuracy of the range measurement sensor based on laser triangulation, a calibration model is proposed that involves the parameters of the camera, lens, laser positions, and sensor position on the robot arm related to the robot base to find the best accuracy in the distance range of the application. The developed sensor is composed of a CMOS camera and two laser diodes that project light lines onto the blade surface and needs image processing to find the 3D coordinates. The distances vary from 250 to 650 mm and the accuracy obtained within the distance range is below 1 mm. The calibration process needs a previous camera calibration and special calibration boards to calculate the correct distance between the laser diodes and the camera. The sensor position fixed on the robot arm is found by moving the robot to selected positions. The experimental procedures show the success of the calibration scheme

Sensor fusion to estimate the depth and width of the weld bead in real time in GMAW processes

The arc welding process is widely used in industry but its automatic control is limited by the difficulty in measuring the weld bead geometry and closing the control loop on the arc, which has adverse environmental conditions. To address this problem, this work proposes a system to capture the welding variables and send stimuli to the Gas Metal Arc Welding (GMAW) conventional process with a constant voltage power source, which allows weld bead geometry estimation with an open-loop control. Dynamic models of depth and width estimators of the weld bead are implemented based on the fusion of thermographic data, welding current and welding voltage in a multilayer perceptron neural network. The estimators were trained and validated off-line with data from a novel algorithm developed to extract the features of the infrared image, a laser profilometer was implemented to measure the bead dimensions and an image processing algorithm that measures depth by making a longitudinal cut in the weld bead. These estimators are optimized for embedded devices and real-time processing and were implemented on a Field-Programmable Gate Array (FPGA) device. Experiments to collect data, train and validate the estimators are presented and discussed. The results show that the proposed method is useful in industrial and research environments