Submitted by Luciclea Silva (luci@ufpa.br) on 2018-12-11T14:50:03Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_Diagnosticofalhasincipientes.pdf: 5235661 bytes, checksum: 67b492c9d40682971d19271da4d4a96c (MD5) / Approved for entry into archive by Luciclea Silva (luci@ufpa.br) on 2018-12-11T14:50:33Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_Diagnosticofalhasincipientes.pdf: 5235661 bytes, checksum: 67b492c9d40682971d19271da4d4a96c (MD5) / Made available in DSpace on 2018-12-11T14:50:33Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_Diagnosticofalhasincipientes.pdf: 5235661 bytes, checksum: 67b492c9d40682971d19271da4d4a96c (MD5) Previous issue date: 2018-10-26 / Atualmente, a operação do sistema de transmissão de energia elétrica é sobrecarregada pela grande quantidade de informações oriundas dos mais diversos sistemas de monitoração, que devem analisar estas informações para manter o sistema em condições de operação aceitáveis de acordo com a normas do Setor Elétrico Brasileiro. Nesse contexto, este trabalho propõe um sistema de diagnóstico de falhas on-line em linhas de transmissão baseado na análise da monitoração da corrente de fuga para múltiplas falhas incipientes, que é composto de módulos que se adaptam de modo autônomo às melhorias que são executadas na LT. O trabalho desenvolvido aborda especificamente o módulo diagnóstico, no qual são extraídas as características do espectro harmônico da corrente de fuga com falha, e posteriormente, identifica a falha mais proeminente em um cenário multi eventos. Para extrair as características dos sinais de corrente de fuga com falhas foi utilizada a redundância analítica, que a partir de dados obtidos em laboratório e em campo, serviu para determinar o comportamento normal da LT, elaborar o modelo da LT em funcionamento normal e com a anomalia. De posse da corrente de fuga de funcionamento normal e com falha realiza-se a caracterização destes sinais, que empregam algoritmos adequados nas características levantadas no estado da arte sobre o tema e nos dados obtidos em campo e em laboratório. Após escolher o algoritmo de extração que possui melhor desempenho para múltiplas falhas, são propostos classificadores para determinar qual a falhas mais proeminente na LT. O projeto do classificador levou em consideração que o sistema precisa se adaptar às mudanças ocorridas na LT, incorporando o conhecimento sobre o sistema, uma vez que este é bastante dinâmico. / Atualmente, a operação do sistema de transmissão de energia elétrica é sobrecarregada pela grande quantidade de informações oriundas dos mais diversos sistemas de monitoração, que devem analisar estas informações para manter o sistema em condições de operação aceitáveis de acordo com a normas do Setor Elétrico Brasileiro. Nesse contexto, este trabalho propõe um sistema de diagnóstico de falhas on-line em linhas de transmissão baseado na análise da monitoração da corrente de fuga para múltiplas falhas incipientes, que é composto de módulos que se adaptam de modo autônomo às melhorias que são executadas na LT. O trabalho desenvolvido aborda especificamente o módulo diagnóstico, no qual são extraídas as características do espectro harmônico da corrente de fuga com falha, e posteriormente, identifica a falha mais proeminente em um cenário multi eventos. Para extrair as características dos sinais de corrente de fuga com falhas foi utilizada a redundância analítica, que a partir de dados obtidos em laboratório e em campo, serviu para determinar o comportamento normal da LT, elaborar o modelo da LT em funcionamento normal e com a anomalia. De posse da corrente de fuga de funcionamento normal e com falha realiza-se a caracterização destes sinais, que empregam algoritmos adequados nas características levantadas no estado da arte sobre o tema e nos dados obtidos em campo e em laboratório. Após escolher o algoritmo de extração que possui melhor desempenho para múltiplas falhas, são propostos classificadores para determinar qual a falhas mais proeminente na LT. O projeto do classificador levou em consideração que o sistema precisa se adaptar às mudanças ocorridas na LT, incorporando o conhecimento sobre o sistema, uma vez que este é bastante dinâmico.

Falhas são eventos que não podem, pela sua própria natureza, serem totalmente eliminados num sistema de manufatura real. No entanto, a maioria das pesquisas e publicações técnicas nesta área consideram somente a descrição e otimização dos processos “normais” ou processos isolados de tratamento de falhas. Assim este trabalho é uma contribuição no desenvolvimento de uma metodologia de modelagem e análise que considera a detecção e o tratamento de falhas junto com os processos “normais”. A hipótese é que uma adequada abordagem de modelagem e análise de sistemas de manufatura considerando todas estas características é fundamental para melhorar a flexibilidade e autonomia do sistema. Tais sistemas podem ser abordados segundo a perspectiva de sistemas a eventos discretos (DEDS) e dentre as técnicas existentes de representação destes sistemas, destaca-se o potencial das rede de Petri (PN) como uma técnica uniforme de modelagem e análise, a qual permite o estudo e caracterização de diferentes propriedades de um sistema através de um mesmo modelo. Assim, este trabalho introduz uma metodologia, baseada no conceito de redes de Petri, que além da modelagem e a análise dos processos “normais” (de acordo com as especificações funcionais), permite a detecção e tratamento de falhas em sistemas de manufatura de uma forma hierárquica e modularizada utilizando supervisores distribuídos nos equipamentos do chão de fábrica. Esta metodologia considera a integração de três módulos referentes aos processos “normais”, aos processos de detecção de falhas e, aos processos de tratamento de falhas. Através das abordagens “top-down” e “bottom-up” a modelagem de um sistema é desenvolvida em níveis hierárquicos. Estudos de caso de sistemas com estas característica são considerados. Nos modelos desenvolvidos são realizados um estudo analítico e simulações para validar a metodologia proposta. / In a real manufacturing system, failures are events that should be considered. However in this area, most researches consider only the description and optimization of normal processes. This research is a contribution to develop a methodology for modeling and analyzing manufacturing system including normal processes, failure detection, and failure treatment. An approach considering those processes is basic for improving flexibility and autonomy of the systems. These systems can be observed from a point of view of discrete event dynamics systems (DEDS). From this point of view, Petri nets are a powerful tool for modeling and analyzing different characteristics of a system using the same model. In this research a methodology based on Petri nets considering normal process, detection, and treatment of failures in manufacturing systems is introduced. This methodology considers a hierarchical and modular structure. The modular characteristic permits integration of three types of processes: normal, failure detection, and failure treatment processes. The hierarchical characteristic permits to model a system by hierarchical levels (such as factory, manufacturing cell, and equipment) based on top-down and bottom-up approaches, and using distributed supervisors inside of machines on the workshop level. Case studies with these characteristics are considered. On the developed models, analytical and simulation analyses are executed to validate the proposed methodology.

Made available in DSpace on 2015-03-03T15:08:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 BrunoSJC_TESE.pdf: 2605632 bytes, checksum: cc7fdbd9d8d7dfe3adac23f17fab1ae2 (MD5) Previous issue date: 2014-05-13 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / In this work, we propose a two-stage algorithm for real-time fault detection and identification of industrial plants. Our proposal is based on the analysis of selected features using recursive density estimation and a new evolving classifier algorithm. More specifically, the proposed approach for the detection stage is based on the concept of density in the data space, which is not the same as probability density function, but is a very useful measure for abnormality/outliers detection. This density can be expressed by a Cauchy function and can be calculated recursively, which makes it memory and computational power efficient and, therefore, suitable for on-line applications. The identification/diagnosis stage is based on a self-developing (evolving) fuzzy rule-based classifier system proposed in this work, called AutoClass. An important property of AutoClass is that it can start learning from scratch". Not only do the fuzzy rules not need to be prespecified, but neither do the number of classes for AutoClass (the number may grow, with new class labels being added by the on-line learning process), in a fully unsupervised manner. In the event that an initial rule base exists, AutoClass can evolve/develop it further based on the newly arrived faulty state data. In order to validate our proposal, we present experimental results from a level control didactic process, where control and error signals are used as features for the fault detection and identification systems, but the approach is generic and the number of features can be significant due to the computationally lean methodology, since covariance or more complex calculations, as well as storage of old data, are not required. The obtained results are significantly better than the traditional approaches used for comparison / Este trabalho prop?e um algoritmo de dois estagios para detec??o e identifica??o de falhas, em tempo real, em plantas industriais. A proposta baseia-se na analise de caracter?sticas selecionadas utilizando estimativa de densidade recursiva e um novo algoritmo evolutivo de classifica??o. Mais especificamente, a abordagem proposta para detec??o e baseada no conceito de densidade no espa?o de dados, o que difere da tradicional fun??o densidade de probabilidade, porem, sendo uma medida bastante util na detec??o de anormalidades/outliers. Tal densidade pode ser expressa por uma fun??o de Cauchy e calculada recursivamente, o que torna o algoritmo computacionalmente eficiente, em termos de processamento e memoria, e, dessa maneira, apropriado para aplica??es on-line. O estagio de identifica??o/diagnostico e realizado por um classificador baseado em regras fuzzy capaz de se auto-desenvolver (evolutivo), chamado de AutoClass, e introduzido neste trabalho. Uma propriedade importante do AutoClass e que ele e capaz de aprender a partir do zero". Tanto as regras fuzzy, quanto o numero de classes para o algoritmo n?o necessitam de pre-especifica??o (o numero de classes pode crescer, com os rotulos de classe sendo adicionados pelo processo de aprendizagem on-line), de maneira n~ao-supervisionada. Nos casos em que uma base de regras inicial existe, AutoClass pode evoluir/desenvolver-se a partir dela, baseado nos dados adquiridos posteriormente. De modo a validar a proposta, o trabalho apresenta resultados experimentais de simula??o e de aplica??es industriais reais, onde o sinal de controle e erro s?o utilizados como caracter?sticas para os estagios de detec??o e identifica??o, porem a abordagem e generica, e o numero de caracter?sticas selecionadas pode ser significativamente maior, devido ? metodologia computacionalmente eficiente adotada, uma vez que calculos mais complexos e armazenamento de dados antigos n?o s?o necess?rios. Os resultados obtidos s?o signifificativamente melhores que os gerados pelas abordagens tradicionais utilizadas para compara??o

Falhas são eventos que não podem, pela sua própria natureza, serem totalmente eliminados num sistema de manufatura real. No entanto, a maioria das pesquisas e publicações técnicas nesta área consideram somente a descrição e otimização dos processos “normais" ou processos isolados de tratamento de falhas. Assim este trabalho é uma contribuição no desenvolvimento de uma metodologia de modelagem e análise que considera a detecção e o tratamento de falhas junto com os processos “normais". A hipótese é que uma adequada abordagem de modelagem e análise de sistemas de manufatura considerando todas estas características é fundamental para melhorar a flexibilidade e autonomia do sistema. Tais sistemas podem ser abordados segundo a perspectiva de sistemas a eventos discretos (DEDS) e dentre as técnicas existentes de representação destes sistemas, destaca-se o potencial das rede de Petri (PN) como uma técnica uniforme de modelagem e análise, a qual permite o estudo e caracterização de diferentes propriedades de um sistema através de um mesmo modelo. Assim, este trabalho introduz uma metodologia, baseada no conceito de redes de Petri, que além da modelagem e a análise dos processos “normais" (de acordo com as especificações funcionais), permite a detecção e tratamento de falhas em sistemas de manufatura de uma forma hierárquica e modularizada utilizando supervisores distribuídos nos equipamentos do chão de fábrica. Esta metodologia considera a integração de três módulos referentes aos processos “normais", aos processos de detecção de falhas e, aos processos de tratamento de falhas. Através das abordagens “top-down" e “bottom-up" a modelagem de um sistema é desenvolvida em níveis hierárquicos. Estudos de caso de sistemas com estas característica são considerados. Nos modelos desenvolvidos são realizados um estudo analítico e simulações para validar a metodologia proposta. / In a real manufacturing system, failures are events that should be considered. However in this area, most researches consider only the description and optimization of normal processes. This research is a contribution to develop a methodology for modeling and analyzing manufacturing system including normal processes, failure detection, and failure treatment. An approach considering those processes is basic for improving flexibility and autonomy of the systems. These systems can be observed from a point of view of discrete event dynamics systems (DEDS). From this point of view, Petri nets are a powerful tool for modeling and analyzing different characteristics of a system using the same model. In this research a methodology based on Petri nets considering normal process, detection, and treatment of failures in manufacturing systems is introduced. This methodology considers a hierarchical and modular structure. The modular characteristic permits integration of three types of processes: normal, failure detection, and failure treatment processes. The hierarchical characteristic permits to model a system by hierarchical levels (such as factory, manufacturing cell, and equipment) based on top-down and bottom-up approaches, and using distributed supervisors inside of machines on the workshop level. Case studies with these characteristics are considered. On the developed models, analytical and simulation analyses are executed to validate the proposed methodology.

O problema da tolerância a falhas em robôs manipuladores cooperativos conectados rigidamente a um objeto indeformável é estudado nesta tese. A tolerância a falhas é alcançada através de reconfiguração do sistema de controle. Primeiro, a falha é detectada e isolada. Então, o sistema de controle é reconfigurado de acordo com a falha isolada. As falhas em robôs manipuladores são primeiramente estudadas de acordo com suas consequências no sistema cooperativo. Quatro tipos de falhas são identificados: juntas com balanço livre (sem atuadores ativos), bloqueadas, com informação incorreta de posição e com informação incorreta de velocidade. A detecção e a isolação dos dois primeiros tipos de falhas são alcançadas através de um sistema utilizando redes neurais artificiais. Redes do tipo MLP são empregadas para mapear a dinâmica dos robôs cooperativos sem falhas e uma rede RBF é utilizada para a classificação do vetor de resíduos. As falhas do tipo informação incorreta de posição ou velocidade das juntas são detectadas e isoladas através do uso das restrições impostas pela cadeia cinemática fechada presente no sistema cooperativo. Quando falhas do tipo juntas com balanço livre ou bloqueadas são isoladas, as leis de controle são reconfiguradas. Para estes casos, controladores híbridos de movimento e esmagamento do objeto são deduzidos. Quando falhas do tipo informação incorreta de posição ou velocidade das juntas são isoladas, as medidas afetadas são substituídas por valores estimados. Resultados obtidos em simulações e em robôs cooperativos reais mostram que a metodologia proposta é viável. / The problem of fault tolerance in cooperative manipulators rigidly connected to an undeformable load is addressed in this work. Fault tolerance is reached by reconfiguration of the control system. The faults are firstly detected and isolated. Then, the control system is reconfigured according to the isolated fault. Four faults are considered: free-swinging joint faults, locked joint faults, incorrectly measured joint position faults, and incorrectly measured joint velocity faults. Free-swinging and locked joint faults are detected and isolated by artificial neural networks. MLP’s are utilized to reproduce the dynamics of the fault-free system and an RBF is used to classify the residual vector. Incorrectly measured joint position and velocity faults are detected and isolated based on the kinematic constraints imposed on the cooperative system. When free-swinging and locked joint faults are isolated, the control laws are reconfigured. Control laws for motion and squeeze of the object are developed in these cases. When incorrectly measured joint position faults and incorrectly measured joint velocity faults are isolated, the faulty measurements are replaced by their estimates. Results obtained in simulations and in real cooperative robots indicate that the proposed methodology is viable.

O estudo das condições de operação de um motor de indução em um ambiente industrial é indispensável, tendo em vista que eventuais problemas podem contribuir para um prejuízo na produção, ou ainda para custos adicionais relacionados à falta de manutenção dos equipamentos. Uma das principais falhas que podem ocorrer em um motor de indução do tipo gaiola de esquilo durante sua operação é o rompimento de uma ou mais barras que compõem o seu rotor. Apresenta-se neste trabalho um novo método para auxiliar na detecção de barras quebradas em um rotor tipo gaiola de esquilo, para um motor de grande porte, durante sua operação em regime permanente. A partir de um modelo matemático foi possível avaliar o rompimento de barras do rotor, detectando em uma posição específica, a variação da densidade de fluxo magnético resultante, produzida pela contribuição do fluxo de dispersão de cada barra do rotor, bem como pelo fluxo criado pelas correntes do estator. Um sensor de efeito Hall é instalado entre duas bobinas do estator, a fim de representar a posição onde é realizado o cálculo da densidade de fluxo magnético resultante pela modelagem matemática proposta. O sinal gerado pelo sensor a partir de uma falha é comparado com aquele obtido a partir do rotor saudável, para posterior análise. O trabalho sugere ainda a aplicação do método de detecção da falha em conjunto com uma técnica de inteligência artificial baseada nas redes neurais artificiais, a fim de contribuir para o diagnóstico da falha e estimativa do número de barras rompidas. Os resultados obtidos da simulação, bem como os dados obtidos durante o ensaio são apresentados e usados na validação do modelo matemático desenvolvido. / The study of operational conditions of an induction motor in an industrial environment is indispensable, once eventual problems can contribute for production losses, or still for additional costs related to the lack of equipments maintenance. Among the principal faults, in a squirrel cage induction motor can occur the breaking of one or more rotor bars. This work presents a new method in aid of detection of broken bars in a large squirrel cage induction motor during its operation in steady-state. A mathematical model is used to evaluate the broken rotor bars, detecting in a specific point, the resulting magnetic flux density produced by the leakage flux created by the rotor and stator currents. The Hall effect sensor is installed between two stator coils, in order to represent the position where the resulting magnetic flux density is calculated by the proposed mathematical model. The signal detected in the sensor during a fault, is compared to the obtained result of the magnetic flux density from a healthy rotor for analysis. The work still suggests the application of the artificial intelligence technique, based on artificial neural networks in the mathematical model, in order to aid on the fault detection and estimate of the number of broken bars. The simulation and experimental results are presented in order to validate the developed mathematical model.

Made available in DSpace on 2015-04-22T22:11:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ronaldo Silva do Rosario.pdf: 2278169 bytes, checksum: 2312dd25554209a4af844bf879216965 (MD5) Previous issue date: 2008-03-20 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This work presents a methodology proposal to identify and control Quality Costs based on the methods proposed by Juran and Feigenbaum with the inclusion of Deming s Continuous Improvements Cycle PLAN, DO, CHECK and ACTION. To accomplish this purpose, this work discusses the concepts, the importance, and the effective use of costs as one of the main information sources to highlight, with regard to maintaining or improving the company s quality levels, serving as one of the main support tools for quality improvement programs and cost reduction. In this work, the proposed method was applied in an electronics industry environment producing computers monitors, in an attempt to measure the impact of Quality Costs on the company and to identify opportunities for improvements. The results obtained in 2006 showed that the company s Quality Cost is improving every year, and represent 1,67% of the sales revenue. However, in relation to the cost per produced unit the cost worsened by 5,5%. It was verified that the company had been investing to little in preventive activities, the investments for prevention being 10,0% in 2006. However, the Quality Costs with the external failures represented 56,6% of all of the costs. This demonstrates that there exist several opportunities to reduce failures. Through the results obtained, it was concluded that identification and control of the Quality Costs represent an important management tool for the improvement of quality and profits of the company / Este trabalho apresenta uma proposta de um método para identificação e controle dos Custos da Qualidade baseado nos métodos propostos por Juran e Feigenbaum com o incremento do Ciclo de Deming de Melhoramentos Contínuos PLANEJAR, FAZER, VERIFICAR e AGIR. Para cumprir esta finalidade, o trabalho discutiu os conceitos, a importância, e a efetiva utilização desses custos como uma das principais fontes de informação sobre o quanto custa manter ou melhorar os níveis de qualidade de uma empresa, servindo como uma das principais ferramentas de apoio para programas que visem a melhoria da qualidade e redução de custos. Neste trabalho, também se desenvolveu uma aplicação do método proposto em uma indústria do segmento eletroeletrônico produtora de monitores para computadores, buscando medir o impacto dos Custos da Qualidade na empresa e a identificação de oportunidades de melhorias. Os resultados obtidos em 2006 mostraram que o Custo da Qualidade da empresa vem melhorando a cada ano, e representou 1,67% do faturamento de vendas, contudo, em relação ao custo por unidade produzida o custo piorou em 5,5%. Constatou-se que a empresa tem investido pouco em atividades preventivas, os investimentos em prevenção em foram de 10,0% em 2006, em contra partida, os custos com as falhas externas representaram 56,6% de todos os custos. Existindo assim, várias oportunidades de melhorias relacionadas à redução de falhas. Através da análise dos resultados obtidos, conclui-se que a identificação e controle dos Custos da Qualidade apresentam-se como um instrumento importante para a melhoria da qualidade e dos ganhos da empresa.

O estudo das condições de operação de um motor de indução em um ambiente industrial é indispensável, tendo em vista que eventuais problemas podem contribuir para um prejuízo na produção, ou ainda para custos adicionais relacionados à falta de manutenção dos equipamentos. Uma das principais falhas que podem ocorrer em um motor de indução do tipo gaiola de esquilo durante sua operação é o rompimento de uma ou mais barras que compõem o seu rotor. Apresenta-se neste trabalho um novo método para auxiliar na detecção de barras quebradas em um rotor tipo gaiola de esquilo, para um motor de grande porte, durante sua operação em regime permanente. A partir de um modelo matemático foi possível avaliar o rompimento de barras do rotor, detectando em uma posição específica, a variação da densidade de fluxo magnético resultante, produzida pela contribuição do fluxo de dispersão de cada barra do rotor, bem como pelo fluxo criado pelas correntes do estator. Um sensor de efeito Hall é instalado entre duas bobinas do estator, a fim de representar a posição onde é realizado o cálculo da densidade de fluxo magnético resultante pela modelagem matemática proposta. O sinal gerado pelo sensor a partir de uma falha é comparado com aquele obtido a partir do rotor saudável, para posterior análise. O trabalho sugere ainda a aplicação do método de detecção da falha em conjunto com uma técnica de inteligência artificial baseada nas redes neurais artificiais, a fim de contribuir para o diagnóstico da falha e estimativa do número de barras rompidas. Os resultados obtidos da simulação, bem como os dados obtidos durante o ensaio são apresentados e usados na validação do modelo matemático desenvolvido. / The study of operational conditions of an induction motor in an industrial environment is indispensable, once eventual problems can contribute for production losses, or still for additional costs related to the lack of equipments maintenance. Among the principal faults, in a squirrel cage induction motor can occur the breaking of one or more rotor bars. This work presents a new method in aid of detection of broken bars in a large squirrel cage induction motor during its operation in steady-state. A mathematical model is used to evaluate the broken rotor bars, detecting in a specific point, the resulting magnetic flux density produced by the leakage flux created by the rotor and stator currents. The Hall effect sensor is installed between two stator coils, in order to represent the position where the resulting magnetic flux density is calculated by the proposed mathematical model. The signal detected in the sensor during a fault, is compared to the obtained result of the magnetic flux density from a healthy rotor for analysis. The work still suggests the application of the artificial intelligence technique, based on artificial neural networks in the mathematical model, in order to aid on the fault detection and estimate of the number of broken bars. The simulation and experimental results are presented in order to validate the developed mathematical model.

O problema da tolerância a falhas em robôs manipuladores cooperativos conectados rigidamente a um objeto indeformável é estudado nesta tese. A tolerância a falhas é alcançada através de reconfiguração do sistema de controle. Primeiro, a falha é detectada e isolada. Então, o sistema de controle é reconfigurado de acordo com a falha isolada. As falhas em robôs manipuladores são primeiramente estudadas de acordo com suas consequências no sistema cooperativo. Quatro tipos de falhas são identificados: juntas com balanço livre (sem atuadores ativos), bloqueadas, com informação incorreta de posição e com informação incorreta de velocidade. A detecção e a isolação dos dois primeiros tipos de falhas são alcançadas através de um sistema utilizando redes neurais artificiais. Redes do tipo MLP são empregadas para mapear a dinâmica dos robôs cooperativos sem falhas e uma rede RBF é utilizada para a classificação do vetor de resíduos. As falhas do tipo informação incorreta de posição ou velocidade das juntas são detectadas e isoladas através do uso das restrições impostas pela cadeia cinemática fechada presente no sistema cooperativo. Quando falhas do tipo juntas com balanço livre ou bloqueadas são isoladas, as leis de controle são reconfiguradas. Para estes casos, controladores híbridos de movimento e esmagamento do objeto são deduzidos. Quando falhas do tipo informação incorreta de posição ou velocidade das juntas são isoladas, as medidas afetadas são substituídas por valores estimados. Resultados obtidos em simulações e em robôs cooperativos reais mostram que a metodologia proposta é viável. / The problem of fault tolerance in cooperative manipulators rigidly connected to an undeformable load is addressed in this work. Fault tolerance is reached by reconfiguration of the control system. The faults are firstly detected and isolated. Then, the control system is reconfigured according to the isolated fault. Four faults are considered: free-swinging joint faults, locked joint faults, incorrectly measured joint position faults, and incorrectly measured joint velocity faults. Free-swinging and locked joint faults are detected and isolated by artificial neural networks. MLP’s are utilized to reproduce the dynamics of the fault-free system and an RBF is used to classify the residual vector. Incorrectly measured joint position and velocity faults are detected and isolated based on the kinematic constraints imposed on the cooperative system. When free-swinging and locked joint faults are isolated, the control laws are reconfigured. Control laws for motion and squeeze of the object are developed in these cases. When incorrectly measured joint position faults and incorrectly measured joint velocity faults are isolated, the faulty measurements are replaced by their estimates. Results obtained in simulations and in real cooperative robots indicate that the proposed methodology is viable.

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:48:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JoseSL_DISSERT.pdf: 4125269 bytes, checksum: 88052259a19538e206fc0b62be64f6cb (MD5) Previous issue date: 2014-02-28 / Universidade Federal do Rio Grande do Norte / Web services are software units that allow access to one or more resources, supporting the deployment of business processes in the Web. They use well-defined interfaces, using web standard protocols, making possible the communication between entities implemented on different platforms. Due to these features, Web services can be integrated as services compositions to form more robust loose coupling applications. Web services are subject to failures, unwanted situations that may compromise the business process partially or completely. Failures can occur both in the design of compositions as in the execution of compositions. As a result, it is essential to create mechanisms to make the implementation of service compositions more robust and to treat failures. Specifically, we propose the support for fault recovery in service compositions described in PEWS language and executed on PEWS-AM, an graph reduction machine. To support recovery failure on PEWS-AM, we extend the PEWS language specification and adapted the rules of translation and reduction of graphs for this machine. These contributions were made both in the model of abstract machine as at the implementation level / Servi?os Web s?o unidades de software que permitem o acesso a um ou mais recursos, dando suporte ? implanta??o de processos de neg?cios na Web. Eles permitem a intera??o atrav?s de interfaces bem-definidas, utilizando-se de protocolos padr?es da Web, tornando poss?vel a comunica??o entre entidades implementadas em diferentes tipos de plataformas. Em virtude dessas caracter?sticas, Servi?os Web podem ser integrados com o objetivo de formar aplica??es mais robustas, com baixo acoplamento entre servi?os, atrav?s de composi??es. Servi?os Web est?o sujeitos a falhas, situa??es indesejadas que podem comprometer o processo de neg?cio parcialmente ou mesmo totalmente. Falhas podem ocorrer tanto na concep??o de composi??es quanto na execu??o das mesmas. Em virtude disso, ? essencial a cria??o de mecanismos que tornem a execu??o das composi??es de servi?os mais robusta e tratem falhas. Especificamente, propomos o suporte ? recupera??o de falhas em composi??es de servi?os descritas na linguagem PEWS e executadas sobre PEWS-AM, uma implementa??o criada a partir da no??o de grafos. Para o suporte ? recupera??o de falhas em PEWS-AM, estendemos as especifica??es PEWS e adaptamos as regras de tradu??o e redu??o de grafos desta m?quina. Estas contribui??es foram realizadas tanto no modelo da m?quina abstrata quanto no n?vel da implementa??o