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Este repositório contém implementações de esquemas de controle baseado em eventos.

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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

About

Este repositório contém implementações de esquemas de controle baseado em eventos.

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Contributors 2

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