Quantificação e Compensação de Atrito em Válvulas de Controle Pneumáticas

As válvulas de controle são atuadores bastante comuns na indústria e são elementos importantes nas malhas de controle. O stiction, do inglês static + friction, é uma não linearidade presente nas válvulas de controle que provoca o aumento da variabilidade do processo, prejudicando o desempenho, produzindo perdas na qualidade, gasto de matéria prima e queda na rentabilidade da produção. O stiction representa o atrito presente na válvula, que aumenta com o desgaste da mesma. A primeira contribuição deste trabalho é a proposta de uma nova metodologia para a quantificação do stiction para situações em que o gráfico da variável do processo e da saída do controlador tenha forma de paralelogramo. Para este padrão o método apresenta resultados menos conservativos em comparação com outros métodos de quantificação de abordagem semelhante. Além disto, uma proposta para a estimativa do slipjump a partir do conhecimento do modelo do processo é discutida. A metodologia proposta requer apenas dados de operação, sem a necessidade de testes invasivos. A aplicação a simulações, dados de plantas industriais e uma planta-piloto demonstram a aplicabilidade e a superioridade da contribuição. A segunda contribuição é a proposta de três novos métodos de compensação de stiction que melhoram o desempenho da variável do processo sem o efeito negativo de aumentar a variabilidade no movimento da haste da válvula, algo comum em outros métodos desta natureza. O primeiro método proposto avalia o processo através de um degrau com o objetivo de encontrar o valor do sinal de controle para aproximar o erro a zero, através de um procedimento realizado em cinco passos. O segundo método aproxima o erro a zero através da aplicação de um sinal suave à válvula, seguido de um sinal de freio no instante em que a variável de processo se aproxima da referência. O terceiro método aplica um sinal pulsante à válvula para minimizar o erro, de forma similar ao método conhecido por knocker. Entretanto, é proposta uma estratégia para detectar o instante em que o erro é mínimo e sinal pulsante possa parar mantendo o erro mínimo. Isto torna o método mais adequado para tratar perturbações e variações de setpoint. Os métodos de compensação são analisados através de sua aplicação em exemplos de simulação e numa malha de vazão de uma planta piloto

Mobile Robot Navigation Using an Object Recognition Software with RGBD Images and the YOLO Algorithm

This work presents a vision system based on the YOLO algorithm to identify static objects that could be obstacles in the path of a mobile robot. In order to identify the objects and its distances, a Microsoft Kinect sensor was used. In addition, a Nvidia Jetson TX2 GPU was used to increase the image processing algorithm performance. Our experimental results indicate that the YOLO network has detected all the predefined obstacles for which it has been trained with good reliability and the calculus of the distance using the depth information returned by the Microsoft Kinect camera had an error below of 3,64%

Article Users Activity Gesture Recognition on Kinect Sensor Using Convolutional Neural Networks and FastDTW for Controlling Movements of a Mobile Robot

In this paper, we use data from the Microsoft Kinect sensor that processes the captured image of a person using and extracting the joints information on every frame. Then, we propose the creation of an image derived from all the sequential frames of a gesture the movement, which facilitates training in a convolutional neural network. We trained a CNN using two strategies: combined training and individual training. The strategies were experimented in the convolutional neural network (CNN) using the MSRC-12 dataset, obtaining an accuracy rate of 86.67% in combined training and 90.78% of accuracy rate in the individual training.. Then, the trained neural network was used to classify data obtained from Kinect with a person, obtaining an accuracy rate of 72.08% in combined training and 81.25% in individualized training. Finally, we use the system to send commands to a mobile robot in order to control it