{"id":6810,"date":"2023-12-05T16:47:03","date_gmt":"2023-12-05T19:47:03","guid":{"rendered":"http:\/\/laship.ufsc.br\/site\/?p=6810"},"modified":"2023-12-08T18:55:54","modified_gmt":"2023-12-08T21:55:54","slug":"2022-sobre-controle-baseado-em-aprendizado-de-maquina-para-gerenciamento-de-energia-em-maquinas-de-construcao","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/laship.ufsc.br\/site\/2022-sobre-controle-baseado-em-aprendizado-de-maquina-para-gerenciamento-de-energia-em-maquinas-de-construcao\/","title":{"rendered":"2022 – On Machine Learning-Based Control for Energy Management in Construction Machines"},"content":{"rendered":"Candidato:<\/b> Henrique Raduenz\"\"<\/a><\/p>\n

Program:<\/b> UFSC \/ POSMEC; LiU \/ IEI<\/p>\n

Data:<\/b> Setembro de 2022<\/p>\n

Orientadores:<\/b> Petter Krus; Victor Juliano De Negri<\/p>\n

Resumo:<\/b> Alta efici\u00eancia energ\u00e9tica \u00e9 um requisito para m\u00e1quinas de constru\u00e7\u00e3o modernas, sendo este uma consequ\u00eancia das metas ambientais, eletrifica\u00e7\u00e3o e redu\u00e7\u00e3o de custos. Para atender este requisito as arquiteturas dos trens de pot\u00eancia das m\u00e1quinas t\u00eam se tornado mais complexas, por exemplo, atrav\u00e9s da hibridiza\u00e7\u00e3o do sistema de tra\u00e7\u00e3o e fun\u00e7\u00f5es de trabalho, ou sistemas hidr\u00e1ulicos melhorados. Entretanto, quanto mais complexa a arquitetura, mais dif\u00edcil se torna o gerenciamento da divis\u00e3o de pot\u00eancia entre as fontes e consumidores. O n\u00famero de fun\u00e7\u00f5es de trabalho, ambientes de opera\u00e7\u00e3o e tarefas que elas executam, juntamente com os graus de liberdade relacionados \u00e0 como energia pode ser recuperada, trocada e reutilizada, \u00e0s tornam \u00fanicas. Dessa maneira, o desenvolvimento de estrat\u00e9gias de controle requer pesquisa e desenvolvimento espec\u00edficos com as suas arquiteturas e aplica\u00e7\u00f5es em foco. Esta tese de doutorado apresenta uma an\u00e1lise de dois m\u00e9todos para o desenvolvimento de estrat\u00e9gias baseadas em aprendizado de m\u00e1quina para o gerenciamento de energia em m\u00e1quinas de constru\u00e7\u00e3o. Um \u00e9 baseado em aprendizado supervisionado e outro em aprendizado por refor\u00e7o. Os m\u00e9todos avaliados usam otimiza\u00e7\u00e3o para encontrar solu\u00e7\u00f5es otimizadas para o problema de controle dos sistemas, e usam aprendizado de m\u00e1quina como meio para aprender e implementar as decis\u00f5es de controle. Em ambos os m\u00e9todos, modelos dos sistemas f\u00edsicos s\u00e3o utilizados para o aprendizado e treinamento. A tese destaca e confirma atrav\u00e9s de resultados experimentais, o potencial destes m\u00e9todos em obter estrat\u00e9gias de controle para estas m\u00e1quinas. Os m\u00e9todos estudados s\u00e3o capazes de aprender e implementar decis\u00f5es de controle melhores nos sistemas reais resultando em potencial aumento de efici\u00eancia energ\u00e9tica. Ao mesmo tempo, \u00e9 mostrado a sua robustez na pr\u00e1tica a cen\u00e1rios n\u00e3o vistos durante o treinamento, apesar de isso n\u00e3o eliminar a necessidade de continuar o treinamento depois de implementadas no sistema real. A tese tamb\u00e9m aumenta a compress\u00e3o sobre gerenciamento de energia em m\u00e1quinas de constru\u00e7\u00e3o. A tese foi desenvolvida em formato de cotutela com a Universidade Federal de Santa Catarina, Florian\u00f3polis, Brasil, e a Universidade de Link\u00f6ping, Link\u00f6ping, Su\u00e9cia.<\/p>\n

Reference:<\/strong> RADUENZ, H. On Machine Learning-Based Control for Energy Management in Construction Machines<\/strong>. 2022, 104 p. Tese (P\u00f3s Gradua\u00e7\u00e3o em Engenharia de Mec\u00e2nica) – Universidade Federal de Santa Catarina \u2013 Link\u00f6ping University.<\/p>\n

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Candidato:<\/b> Henrique Raduenz
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