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Controle Baseado em Eventos

Andevaldo da Encarnação Vitório Mestre e Doutorando em Engenharia Elétrica

Orientador: Prof. Dr. Iury Valente de Bessa
Universidade Federal do Amazonas (UFAM)

Python License Status

Note

Status de Desenvolvimento > O foco atual é a refatoração completa dos códigos da dissertação (TEDE UFAM) e a implementação de novos cenários complexos para a tese, incluindo sistemas LPV, tolerância a falhas e segurança cibernética.

📋 Sobre o Projeto

Este repositório contém um framework robusto em Python para síntese, simulação e análise de estratégias de Controle Acionado por Eventos (ETC). O projeto consolida a pesquisa iniciada no mestrado (2024-2025) e expandida no doutorado, focando na reprodutibilidade científica e na extensão para sistemas complexos.

📚 Produção Científica

Dissertação de Mestrado (2025)

Título: Controle baseado em eventos de sistemas lineares a parâmetros variantes sob distúrbios de energia limitada e atuadores saturantes
Defesa: 02 de Setembro de 2025
Link: Acessar no TEDE UFAM

Citação: VITORIO, Andevaldo da Encarnação. Controle baseado em eventos de sistemas lineares a parâmetros variantes sob distúrbios de energia limitada e atuadores saturantes. 2025. 154 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal do Amazonas, Manaus (AM), 2025.

Ver Resumo / Abstract (Clique para expandir)

Resumo: Os Sistemas de Controle em Rede (NCS) têm papel essencial em aplicações industriais e tecnológicas... [Texto completo omitido para brevidade visual, mas incluído no contexto do documento original] ...A eficácia das abordagens é validada por meio de simulações numéricas.

Abstract: Networked Control Systems (NCS) play a crucial role in industrial and technological applications... [Full text omitted for visual brevity] ...The effectiveness of the proposed approaches is validated through numerical simulations.

🚀 Funcionalidades Principais

Estratégias de Controle Baseado em Eventos

  • Síntese LMI Robusta: Co-projeto de controladores e gatilhos via otimização convexa (CVXPY/MOSEK).
  • Mecanismos Avançados:
    • DETM: Mecanismo de Acionamento Dinâmico (Dynamic Event-Triggered Mechanism).
    • SETM / SETM*: Mecanismo de Acionamento Estáticos (Static Event-Triggered Mechanism).
    • AETM: Mecanismo de Acionamento Adaptativo (Adaptive Event-Triggered Mechanism).
    • DAETM Mecanismo de Acionamento Dinâmico-Adaptativo (Dynamic-adaptive Event-Triggered Mechanism).

Cenários de Simulação

  • Sistemas LPV: Modelagem de parâmetros variantes no tempo e incertezas politópicas.
  • Robustez e Segurança:
    • Sistemas sob saturação de atuadores e perturbações externas.
    • Tolerância a Falhas (FTC): Compensação de falhas em tempo real.
    • Cibersegurança: Análise sob Ataques de Decepção (Deception Attacks).
  • Aplicações: Controle de temperatura (HVAC) e Conversores DC-DC.

📂 Estrutura do Repositório

O projeto opera como um pacote Python modular (event_based_control).

optimization/

Núcleo de síntese dos controladores.

  • DisturbedSaturatedPETC.py: Implementação das classes DETM e SETM considerando perturbação e saturação, além das rotinas de otimização LMI.

PETC for LIT Systems/

Notebooks para sistemas Lineares Invariantes no Tempo (LIT).

  • 2 - Fault Tolerance.ipynb: Estudos sobre tolerância a falhas.
  • 3 - HVAC Under Disturbances.ipynb: Aplicação em sistemas térmicos prediais.
  • 4/5 - Systems under Saturation...: Análise de ataques e saturação.

PETC for LPV Systems/

Foco em sistemas Lineares com Parâmetros Variantes.

  • petc_simulation.py: Rotinas de malha fechada para LPV.
  • Results/: Logs de experimentos comparativos (Síncrono, SETM*, DAETM).

Utils/

Bibliotecas auxiliares (Backend).

  • DynamicSystem.py: Engines de simulação (SimulationEngine), amostradores e plantas.
  • Numeric.py: Métodos numéricos (Runge-Kutta 5ª ordem) e geometria de conjuntos.
  • Graphs.py & Tex.py: Ferramentas de visualização e exportação para LaTeX.

🛠 Instalação e Configuração

O projeto utiliza um Makefile para orquestrar o ambiente.

Pré-requisitos

  • Solvers: Recomenda-se o MOSEK (licença acadêmica) para estabilidade numérica nas LMIs.
  • Python: 3.10 ou superior.

Comandos de Instalação

No terminal, na raiz do projeto:

1. Modo Desenvolvimento (Recomendado) Instala as dependências e linka os módulos locais (Utils, optimization) para edição em tempo real.

make dev

2. Instalação Padrão Apenas para execução dos notebooks existentes.

make install