Na Indústria Aeronáutica, é de extrema importância a qualidade e o desempenho de seus produtos, que estão diretamente relacionados ao projeto e ao desenvolvimento de estruturas adequadas, pois além de seu caráter funcional deve-se também garantir a sua integridade nas mais diversas condições de operação. O comportamento dinâmico destas estruturas é um dos seus principais aspectos, principalmente devido à demanda contínua para estruturas mais leves e consequentemente mais flexíveis. Tradicionalmente, as estruturas aeroespaciais devem ser submetidas a alguma forma de verificação antes do voo, de forma a assegurar que a aeronave esteja livre de qualquer fenômeno de instabilidade aeroelástica, que pode ocorrer provocando problemas de fadiga ou falhas estruturais. Um dos fenômenos de instabilidade mais importantes é denominado flutter. As técnicas de ensaio em voo para identificação de flutter são de extrema importância para o conhecimento dos limites de voo seguro. Um dos elementos essenciais para a realização de ensaios de flutter em voo é o processo de identificação dos parâmetros modais estruturais da aeronave sob teste. A identificação precisa e rápida dos parâmetros modais permite determinar com antecedência e segurança as condições de voo em que o fenômeno de flutter irá ocorrer. Atualmente as pesquisas nesta área apontam na direção do desenvolvimento de tecnologia que permita a identificação em tempo real dos parâmetros modais associados ao flutter. Neste trabalho foi realizado o estudo de um método de identificação de parâmetros modais para ser aplicado em tempo real. O método de identificação utilizado para este estudo é o EERA - Extended Eigensystem Realization Algorithm, um método de identificação no domínio do tempo considerado eficiente e poderoso, pois é capaz de identificar o comportamento dinâmico complexo em estruturas. O algoritmo foi validado através de um ensaio experimental num modelo de asa no túnel de vento, onde foram determinados os parâmetros modais envolvidos no flutter. Também foi realizado um ensaio experimental numa placa de alumínio, onde foram identificados os seus parâmetros modais, frequências naturais e fatores de amortecimento. Após sua validação, o método EERA foi adaptado e programado no equipamento de aquisição e processamento de sinais dSPACE®, que é destinado a realizar identificação em tempo real. Por último foi realizado um ensaio experimental em tempo real na placa de alumínio utilizada anteriormente, onde os parâmetros modais identificados on-line foram comparados com os identificados off-line, comprovando assim a eficiência do método na identificação em tempo real. / In the Aeronautical Industry, the quality and the performance of its products, that are directly related to the project and the development of adequate structures, are of extreme importance, since, beyond their functional characteristics, their integrity, in the most diverse operation conditions, must also be guaranteed. The dynamic behavior of these structures is one of its main aspects, mainly due to continuous demand for lighter and consequently more flexible structures. Traditionally, the aerospace structures must be submitted to some form of verification before the flight, to assure that the aircraft is free of any aeroelastic instability phenomenon, which when occurring will provoke structural fatigue problems or failure. One of the more important instability phenomena is called flutter. The techniques of flight test for identification of flutter are of extreme importance for the knowledge of the limits of safe flight. One of the essential elements for the accomplishment of flutter tests in flight is the process of identification of the structural modal parameters of the aircraft under test. The accurate and fast identification of the modal parameters allows determining, with antecedence and security, the flight conditions where the phenomenon of flutter will occur. Currently the research in this area points in the direction of developing the technology that allows the identification in real time of the modal parameters associated to flutter. In this work the study of a method of identification of modal parameters was carried through to be applied in real time. The method of identification used for this study is the EERA - Extended Eigensystem Realization Algorithm, a method of identification in the time domain considered efficient and powerful, since it is capable to identifying complex dynamic behavior in structures. The algorithm was validated with an experimental test in a model of wing in the wind tunnel, where the involved modal parameters in flutter had been determined. Also an experimental test was carried out with an aluminum plate, where its modal parameters, natural frequencies and damping factors, had been identified. After its validation, the method EERA was adapted and programmed in the dSPACE® signals acquisition and processing equipment, which is used for carrying out identification in real time. Finally an experimental test, in real time, with the previously used aluminum plate was carried out, when the modal parameters identified on-line were compared with those identified off-line, thus proving the efficiency of the method for identification in real time.

Na Indústria Aeronáutica, é de extrema importância a qualidade e o desempenho de seus produtos, que estão diretamente relacionados ao projeto e ao desenvolvimento de estruturas adequadas, pois além de seu caráter funcional deve-se também garantir a sua integridade nas mais diversas condições de operação. O comportamento dinâmico destas estruturas é um dos seus principais aspectos, principalmente devido à demanda contínua para estruturas mais leves e consequentemente mais flexíveis. Tradicionalmente, as estruturas aeroespaciais devem ser submetidas a alguma forma de verificação antes do voo, de forma a assegurar que a aeronave esteja livre de qualquer fenômeno de instabilidade aeroelástica, que pode ocorrer provocando problemas de fadiga ou falhas estruturais. Um dos fenômenos de instabilidade mais importantes é denominado flutter. As técnicas de ensaio em voo para identificação de flutter são de extrema importância para o conhecimento dos limites de voo seguro. Um dos elementos essenciais para a realização de ensaios de flutter em voo é o processo de identificação dos parâmetros modais estruturais da aeronave sob teste. A identificação precisa e rápida dos parâmetros modais permite determinar com antecedência e segurança as condições de voo em que o fenômeno de flutter irá ocorrer. Atualmente as pesquisas nesta área apontam na direção do desenvolvimento de tecnologia que permita a identificação em tempo real dos parâmetros modais associados ao flutter. Neste trabalho foi realizado o estudo de um método de identificação de parâmetros modais para ser aplicado em tempo real. O método de identificação utilizado para este estudo é o EERA - Extended Eigensystem Realization Algorithm, um método de identificação no domínio do tempo considerado eficiente e poderoso, pois é capaz de identificar o comportamento dinâmico complexo em estruturas. O algoritmo foi validado através de um ensaio experimental num modelo de asa no túnel de vento, onde foram determinados os parâmetros modais envolvidos no flutter. Também foi realizado um ensaio experimental numa placa de alumínio, onde foram identificados os seus parâmetros modais, frequências naturais e fatores de amortecimento. Após sua validação, o método EERA foi adaptado e programado no equipamento de aquisição e processamento de sinais dSPACE®, que é destinado a realizar identificação em tempo real. Por último foi realizado um ensaio experimental em tempo real na placa de alumínio utilizada anteriormente, onde os parâmetros modais identificados on-line foram comparados com os identificados off-line, comprovando assim a eficiência do método na identificação em tempo real. / In the Aeronautical Industry, the quality and the performance of its products, that are directly related to the project and the development of adequate structures, are of extreme importance, since, beyond their functional characteristics, their integrity, in the most diverse operation conditions, must also be guaranteed. The dynamic behavior of these structures is one of its main aspects, mainly due to continuous demand for lighter and consequently more flexible structures. Traditionally, the aerospace structures must be submitted to some form of verification before the flight, to assure that the aircraft is free of any aeroelastic instability phenomenon, which when occurring will provoke structural fatigue problems or failure. One of the more important instability phenomena is called flutter. The techniques of flight test for identification of flutter are of extreme importance for the knowledge of the limits of safe flight. One of the essential elements for the accomplishment of flutter tests in flight is the process of identification of the structural modal parameters of the aircraft under test. The accurate and fast identification of the modal parameters allows determining, with antecedence and security, the flight conditions where the phenomenon of flutter will occur. Currently the research in this area points in the direction of developing the technology that allows the identification in real time of the modal parameters associated to flutter. In this work the study of a method of identification of modal parameters was carried through to be applied in real time. The method of identification used for this study is the EERA - Extended Eigensystem Realization Algorithm, a method of identification in the time domain considered efficient and powerful, since it is capable to identifying complex dynamic behavior in structures. The algorithm was validated with an experimental test in a model of wing in the wind tunnel, where the involved modal parameters in flutter had been determined. Also an experimental test was carried out with an aluminum plate, where its modal parameters, natural frequencies and damping factors, had been identified. After its validation, the method EERA was adapted and programmed in the dSPACE® signals acquisition and processing equipment, which is used for carrying out identification in real time. Finally an experimental test, in real time, with the previously used aluminum plate was carried out, when the modal parameters identified on-line were compared with those identified off-line, thus proving the efficiency of the method for identification in real time.

Submitted by Maike Costa (maiksebas@gmail.com) on 2017-06-06T11:36:19Z No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 2587851 bytes, checksum: 3aefbde79e924d09dc5d5bd83813c6c1 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-06T11:36:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 2587851 bytes, checksum: 3aefbde79e924d09dc5d5bd83813c6c1 (MD5) Previous issue date: 2016-01-28 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The present work aims at the development and implementation of the adaptive generalized predictive controller (GPC) and the proportional integral proportional controller (PID) in a two-degree planar manipulator robot (2 GDL) composed of a rotational link and another prismatic. The rotational link has as structure an extensive branch of aluminum in profile U, having as actuator a motor-reducer of continuous current, and as sensing a potentiometer of ten turns, that acts like transducer of angular position. The prismatic link consists of a double acting pneumatic cylinder with a through rod fixed inside the rotational link, having as actuator a proportional electropneumatic valve of five paths and three positions and as sensing a potentiometric ruler that acts as a linear position transducer . The obtaining of the representative mathematical model of the robot will occur through the estimator of recursive least squares (MQR). We present experimental results of the estimated models and system responses under the action of the designed controllers. / O presente trabalho tem como objetivo o desenvolvimento e implementação do controlador preditivo generalizado (GPC) adaptativo e do controlador proporcional integral derivativo (PID) convencional, em um robô manipulador planar de dois graus de liberdade (2 GDL) composto por um elo rotacional e outro prismático. O elo rotacional possui como estrutura um ramo extenso de alumínio em perfil U, possuindo como atuador um motor-redutor de corrente contínua, e como sensoriamento um potenciômetro de dez voltas, que atua como transdutor de posição angular. O elo prismático é constituído por um cilindro pneumático de dupla ação com haste passante, fixado no interior do elo rotacional, possuindo como atuador uma válvula eletropneumática proporcional de cinco vias e três posições e como sensoriamento uma régua potenciométrica, que atua como transdutor de posição linear. A obtenção do modelo matemático representativo do robô se dará através do estimador dos mínimos quadrados recursivos (MQR). São apresentados resultados experimentais dos modelos estimados e respostas do sistema sob ação dos controladores projetados.

A identificação de plantas invasoras é de extrema importância em diversos procedimentos utilizados na agricultura. Apesar de ser uma tarefa computacionalmente difícil, esta identificação tem se tornado muito importante no contexto da agricultura de precisão. A agricultura de precisão substitui os tratos culturais de grandes áreas da cultura, feitos pela média do nível dos problemas encontrados nessas áreas, por tratamento específicos e pontuais. As pricipais vantagens são o aumento de produtividade, relacionado com a diminuição da variabilidade na produção, a economia de insumos e a preservação do meio ambiente. Este trabalho enfoca o reconhecimento de plantas invasoras em tempo real. Para manter o requisito de tempo real, são utilizadas redes neurais artificiais como meio para o reconhecimento de padrões. Entre as diversas plantas invasoras de ocorrência freqüente no cerrado brasileiro, foi selecionado o picão preto para a avaliação das técnicas adotadas. Uma arquitetura modular de reconhecimento é proposta, com o uso de processamento paralelo, facilitando a inclusão de módulos de reconhecimento de outras plantas invasoras sem a deterioração do desempenho do sistema. Os resultados obtidos são amplamente satisfatórios, demonstrando a possibilidade do desenvolvimento de um sistema embarcado completo de identificação de plantas invasoras em tempo real. Este sistema, apoiado pelo sistema de posicionamento global GPS, pode servir de base para uma série de máquinas agrícolas inteligentes, como pulverizadores de herbicidas e outros defensivos utilizados na agricultura. / Weed identification is an important task in many agricultural procedures. In spite of being a computation intensive task, this identification is very important in the role of precision agriculture. Conventional procedures in agriculture are based on the average level of the problems found in large areas. Precision agriculture introduces new punctual management procedures, dealing with very small areas. The main advantages are: productivity increase, related with the decrease in production unevenness, economy and environment preservation. This work focuses on the real time recognition of weeds. To maintain the real time requirement, neural networks are used to carry out the recognition of image patterns. Among the several weeds frequently found in the Brazilian savannah, the "picão preto" was selected for the evaluation of the adopted techniques. A modular architecture is proposed, using parallel processing, making easier the use of new recognition modules (for other weeds), still preserving the real time capabilities of the system. Results obtained are thoroughly adequate, demonstrating the possibility of the development of embedded systems for the identification of several weeds in real time. These systems, jointly with the global positioning system (GPS), can be used in a family of intelligent equipment, such as spraying machines for herbicides and other agricultural products.

Made available in DSpace on 2015-05-08T14:59:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 1500049 bytes, checksum: 6ca75eb148e850e602c9b480f4d4015c (MD5) Previous issue date: 2011-08-18 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / This paper presents a design of a predictive adaptive controller and a hybrid controller for a electro pneumatic manipulator robot with three Cartesian degrees of freedom (3 DOF). The manipulator robot is composed by three electro-pneumatic valves and pneumatic cylinders for three, two with 500mm forming the XZ axis and a 400mm on the vertical axis Y. The cylinders are driven by three electro-pneumatic proportional valves controlled by computer, which directs the flow of compressed air as the needed position. Attached to the rods of each cylinder, there are scales for potentiometric measurement of their respective positions. Through two acquisition boards, electro-pneumatic valves and potentiometric scales are connected to the computer and the data is processed using the software LabVIEW® and MATLAB®. The controllers are developed through explicit models of the electropneumatic manipulator robot estimated in real time by Recursive Least Squares Algorithm (RLS). / Neste trabalho apresentam-se projetos de um controlador adaptativo preditivo e de um híbrido para um robô manipulador eletropneumático de três graus de liberdade (3 GDL) cartesiano. O robô manipulador é composto basicamente por três válvulas eletropneumáticas e por três cilindros pneumáticos, dois de 500mm formando o plano XZ e um de 400mm no eixo vertical Y. Os cilindros são acionados através de três válvulas eletropneumáticas proporcionais comandadas por computador, que direcionam o fluxo de ar comprimido conforme a necessidade de posicionamento. Acopladas às hastes de cada cilindro, estão réguas potenciométricas para medição de suas respectivas posições. Através de duas placas de aquisição, as válvulas eletropneumáticas e as réguas potenciométricas são conectadas ao computador e os dados são processados utilizando os softwares LabVIEW® e Matlab®. Os controladores são desenvolvidos através de modelos explícitos do robô manipulador eletropneumático estimados em tempo real pelo Algoritmo dos Mínimos Quadrados Recursivo (MQR).

A identificação de plantas invasoras é de extrema importância em diversos procedimentos utilizados na agricultura. Apesar de ser uma tarefa computacionalmente difícil, esta identificação tem se tornado muito importante no contexto da agricultura de precisão. A agricultura de precisão substitui os tratos culturais de grandes áreas da cultura, feitos pela média do nível dos problemas encontrados nessas áreas, por tratamento específicos e pontuais. As pricipais vantagens são o aumento de produtividade, relacionado com a diminuição da variabilidade na produção, a economia de insumos e a preservação do meio ambiente. Este trabalho enfoca o reconhecimento de plantas invasoras em tempo real. Para manter o requisito de tempo real, são utilizadas redes neurais artificiais como meio para o reconhecimento de padrões. Entre as diversas plantas invasoras de ocorrência freqüente no cerrado brasileiro, foi selecionado o picão preto para a avaliação das técnicas adotadas. Uma arquitetura modular de reconhecimento é proposta, com o uso de processamento paralelo, facilitando a inclusão de módulos de reconhecimento de outras plantas invasoras sem a deterioração do desempenho do sistema. Os resultados obtidos são amplamente satisfatórios, demonstrando a possibilidade do desenvolvimento de um sistema embarcado completo de identificação de plantas invasoras em tempo real. Este sistema, apoiado pelo sistema de posicionamento global GPS, pode servir de base para uma série de máquinas agrícolas inteligentes, como pulverizadores de herbicidas e outros defensivos utilizados na agricultura. / Weed identification is an important task in many agricultural procedures. In spite of being a computation intensive task, this identification is very important in the role of precision agriculture. Conventional procedures in agriculture are based on the average level of the problems found in large areas. Precision agriculture introduces new punctual management procedures, dealing with very small areas. The main advantages are: productivity increase, related with the decrease in production unevenness, economy and environment preservation. This work focuses on the real time recognition of weeds. To maintain the real time requirement, neural networks are used to carry out the recognition of image patterns. Among the several weeds frequently found in the Brazilian savannah, the "picão preto" was selected for the evaluation of the adopted techniques. A modular architecture is proposed, using parallel processing, making easier the use of new recognition modules (for other weeds), still preserving the real time capabilities of the system. Results obtained are thoroughly adequate, demonstrating the possibility of the development of embedded systems for the identification of several weeds in real time. These systems, jointly with the global positioning system (GPS), can be used in a family of intelligent equipment, such as spraying machines for herbicides and other agricultural products.