Universidade Federal de São Carlos Departamento de Computação

[pic 1]

Universidade Federal de São Carlos

Departamento de Computação

[pic 2]

[pic 3]

[pic 4]

Relatório

Projeto Eixo Robótico

Grupo

Antonio Luciano Lopes Uliana

Luís Felipe Franco Candêo Tomazini

Disciplina

Sistemas de Integração e Automação Industrial

Professor

Orides Morandin Jr

[pic 5]

 

---

1. Resumo

A Indústria 4.0, também comumente chamada de Fábrica Inteligente, é uma implementação no âmbito industrial na qual sistemas ciber-físicos monitoram os processos físicos da fábrica e fazem com que as decisões e o controle dos processos sejam descentralizados. Os sistemas físicos se tornam “Internet das Coisas”, comunicando-se e cooperando tanto entre os dispositivos, quanto com os humanos, em tempo real e, em geral, com conexão sem fio. Para uma fábrica ou sistema ser considerado Indústria 4.0, ele deve incluir: Interoperabilidade (máquinas, dispositivos, sensores e pessoas se conectando e trocando informações em tempo real sobre os processos da fábrica); Transparência da Informação (os sistemas criam uma cópia virtual do mundo físico através de dados captados por sensores, de modo a contextualizar a informação); Assistência Técnica (capacidade do sistema de dar suporte aos humanos na tomada de decisão e solução de problemas, e também a habilidade de auxiliar os humanos com tarefas muito complexas ou até inseguras para humanos) e Decisão descentralizada (capacidade de sistemas ciber-físicos tomarem decisões simples sem auxílio humano, se tornando o mais autônomo possível).

1. Objetivo

Realizar o monitoramento do comportamento de um sistema de controle, denominado Braço Robótico, auxiliando-o com a predição de defeitos e ajustes de otimização de funcionamento em tempo real, baseado na entrada de dados de controle do sistema supervisório.

1. Módulo de Indústria 4.0

1. Introdução

O objetivo do módulo de indústria 4.0 é trazer conceitos novos com o viés de otimização e manutenção preditiva para a indústria, mais especificamente para o braço robótico. Neste sentido, são utilizados sensores, elementos de segurança, ferramentas de monitoramento, sempre com foco em redes de comunicação e nos grandes volumes de dados a serem processados. Por este motivo, iremos utilizar esta gama de recursos para implementar duas funcionalidades: a recalibração do PID em casa de desintonização, além de realizar a manutenção preditiva do equipamento.

1. Otimização

Serão utilizados os dados passados pela Raspberry PI para comparar seu desempenho com dados tabelados. Em um primeiro momento será utilizado um método de tentativa e erro ao invés de um algoritmo genético. Caso o desempenho seja melhor com os novos valores, deve-se recalibrar o PID. A motivação para o uso de conceitos de otimização da Indústria 4.0 é que a sintonização das constantes demora e há um alto poder computacional envolvido, por isso iremos colocar valores que sejam satisfatórios para os parâmetros de desempenho e utilizaremos conceitos de indústria 4.0 para melhorá-los, encontrando um ótimo global ao invés de ficar preso em ótimo local. Para tanto, iremos analisar a linha de tendência (gradiente) dos pontos e mudar o KI (e posteriormente KP e KD) por tentativa e erro para evitar que estoure o máximo e o mínimo e fique entre os valores aceitáveis. Para recalibrar precisaremos de dados fabricados, contendo KP, KI e KD, Carga (alta, média e baixa), Erro, Overshoot e Tempo de resposta.

1. Manutenção Preditiva

Outro ponto importante da indústria 4.0 é o da manutenção preditiva, na qual faz-se o acompanhamento dos dados de uso (configurações e desempenho) para antecipar problemas que possam causar gastos maiores. Por este motivo, achamos importante na implementação do projeto que seja adicionada este conceito. Assim, caso o desempenho não esteja sendo bom em nenhuma carga é possível que vá ocorrer uma falha. Para tanto é necessário que verifiquemos os resultados de desempenho em 3 cenários:

• Em perfeito estado de funcionamento;
• Quando houver desintonização do PID;
• Quando houver a falta de manutenção.

Após o mapeamento destes cenários, é possível verificarmos se o PID não está performando com desempenho ideal, e sobretudo, qual a forma que devemos tratar tal problema: resintonizar o PID, trocando as suas constantes KP, KI e KD; ou dar a devida manutenção à máquina, como por exemplo em casos de deslubrificação do parafuso, falha de leitura de velocidade angular ou desmagnetização do motor.