Programa de Pós-Graduação emEngenharia Elétrica e de Computação
Uma Arquitetura MultiAgente aplicada a Redes Industriais Foundation FieldBus para Alocação Dinâmica de Estratégias de Controle Inteligente em Blocos Funcionais Padrão
Vinicius Ponte MachadoOrientador: Prof. Dr. Adrião Duarte Dória NetoCo-Orientador: Prof. Dr. Jorge Dantas de Melo
Laboratório de Sistemas Inteligentes - LSIPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e de Computação - PPgEECDepartamento de Computação e Automação - DCAUniversidade Federal do Rio Grande do Norte - UFRN
Uma Arquitetura MultiAgente aplicada a Redes Industriais Foundation FieldBus para Alocação Dinâmica de Estratégias de Controle Inteligente em Blocos Funcionais Padrão
Agente deObservação
Agente deDiagnóstico
Agente deExecução
Contextualização
Gerenciamento de Rede
Alocação de Dispositivos
Configuração de Estratégias de
Controle
Interpretação de Alarmes
Tarefas de Monitoramento
Organização da Rede
Medição e Controle
Introdução
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Problema
Atividades controladas pelas redes industriais requerem funcionamento contínuo e tolerante a falha.
Qualquer parada na planta pode acarretar uma parada na produção (perdas financeiras) ou acidentes.
Em casos específicos, como por exemplo a mudança na configuração dos dispositivos da rede, a parada do sistema é obrigatória.
Algumas situações de falha requerem a intervenção do usuário (supervisor) para que seja contornada.
Ausência de uma plataforma dedicada que permita a integração automática de diferentes sensores num ambiente de rede industrial, bem como a implementação de novas funções baseadas no processamento inteligente da informação.
Introdução
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Problema
Baseado nestas questões o problema a ser resolvido é como detectar e reparar falhas que ocorram na planta mudando as configurações dos dispositivos de forma dinâmica.
No contexto desse problema podemos perceber três fatores que podem definir a sua solução
1. Autonomia2. Aprendizagem3. Adaptação
Introdução
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Hipóteses
Hipótese central: o uso de agentes utilizando aprendizagem de máquina faz com que estes agentes aprendam o funcionamento da rede industrial interferindo autonomamente na detecção e resolução de problemas (falhas).
Hipóteses Secundárias:- O uso de agentes confere autonomia (1) as redes industriais.- O uso de aprendizagem de máquina (2) ajuda aos agentes descobrir
padrões de falha e possíveis soluções.- A proposição de uma estratégia de alocação dinâmica (3) permite
que os agentes sejam alocados nas redes para descobrir e reparar as falhas.
Autonomia
Aprendizagem
Adaptação
Introdução
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Objetivos
Criar uma arquitetura multiagente que permita incorporar nas redes industriais estratégias de controle inteligente nos dispositivos de campo;
Viabilizar uma melhoria no suporte a decisão em ocorrências no nível de planta e permitir um funcionamento mais ainda independente de intervenção humana;
Através de algoritmos de aprendizagem, antever situações (predição) que possam ocorrer de forma a melhorar a performance do sistema e
Aliar a aprendizagem de máquina ao contexto industrial, permitindo que a arquitetura de agentes proposta possa se tornar adaptável a um contexto de produção desconhecido ou inesperado.
Introdução
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Agente
Agente Autônomo- Paradigma para o desenvolvimento de aplicações de software.- Entidade computacional com um comportamento autônomo que lhe
permite decidir suas próprias ações. Definições
- É uma entidade que percebe o ambiente através de sensores e age neste ambiente através de atuadores, tomando decisões que irão auxiliar a alcançar seu objetivo [Russell & Norvig 2003].
- É um sistema de computador, situado em algum ambiente, que é capaz de flexibilizar ações autônomas a fim de encontrar seus objetivos de desenvolvimento [Woolridge, 2002].
- Agente autônomo é o que consegue operar com completa autonomia, decidir por si só como relacionar os dados obtidos com ações de modo que seus objetivos sejam atingidos com sucesso[Maes 1995] .
Fundamentação Teórica
Autonomia
Aprendizagem
AdaptaçãoAutonomia
Autonomia
Adaptação
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Ambientes Industriais
Automação e Controle- Visa a realização de pesquisa e desenvolvimento em modelagem e controle de
sistemas dinâmicos, processamento de sinais e instrumentação,- Utilizando-se para isso de elementos sensores, elementos atuadores, sistemas
de controle, Sistemas de Supervisão e Aquisição de Dados.- Incluem-se as aplicações em sistemas dinâmicos e discretos, acionamento de
máquinas, medição e aplicações com sistemas embarcados com utilização de microcontroladores e microeletrônica
Fundamentação Teórica
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Barramentos Industriais
Protocolos de Controle- CAN- Profibus- Foundation FieldBus
Foundation FieldBus - Justificativa- Padronização dos Dispositivos- Padronização da Aplicação (Blocos Funcionais)- Os dispositivos FF são capazes de executar seus próprios algoritmos de
controle
Fundamentação Teórica
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Foundation Fieldbus
Modelo de Comunicação em Camadas- Camada Física
- Barramento H1- Barramento HSE
- Camada de Comunicação- LAS (Link Active Scheduler)- DD (Device Descriptors)
- Camada de Aplicação- Blocos Funcionais
Blocos Funcionais- Os blocos funcionais descrevem as funcionalidades do dispositivo e
definem como elas podem ser acessadas. Cada bloco pode conter algoritmos que manipulam suas próprias entradas e saídas.
Fundamentação Teórica
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Blocos Funcionais
Estratégias de configuração são incorporadas aos dispositivos usando blocos funcionais
Estes blocos contém funções básicas de funcionamento que, quando combinadas, são capazes de implementar algoritmos mais complexos como redes neurais
O protocolo Foundation Fieldbus é capaz de distribuir o controle do processo através dos dispositivos de campo.
Sensores e atuadores possuem processadores que podem executar algoritmos de uma maneira distribuída através dos blocos funcionais.
Fundamentação Teórica
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Redes Neurais Artificiais
Uma rede neural artificial é composta por várias unidades de processamento simples.
Essas unidades geralmente são conectadas por canais de comunicação que estão associados a determinado peso
O comportamento inteligente de uma Rede Neural Artificial vem das interações entre as unidades de processamento da rede.
O conhecimento é armazenado na rede em forma de pesos sinápticos, que são as forças de conexão entre os neurônios.
O processo de aprendizagem consiste no ajuste dos pesos sinápticos durante o aprendizado da rede, até que uma meta previamente definida seja alcançada.
Fundamentação Teórica
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Neurônio Artificial
Sinais são apresentados à entrada: X1,X2, ...,Xp Cada sinal é multiplicado por um número ou peso
(w1,w2, ...,wp), que indica a sua influência na saída da unidade.
É feita a soma ponderada dos sinais que produz um nível de atividade:- Se este nível de atividade exceder um certo limite (dado pela
função de ativação) é produzida uma saída (y).
Fundamentação Teórica
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Agentes & Redes Industriais
Estudo sobre a viabilidade de implementação de agentes em ambiente industrial [Wagner 2002]
Estatísticas de uso de dispositivos em ambientes industriais [Landaburu et al. 2002]
Camada baseada em agentes para acesso a informações sobre os processos. (Ontologias) [Pirttioja et al. 2005] e (Web-Semântica) [Jussila 2006]
Agentes de Fábrica (Plant Agents). Monitora e controla um único item na planta. [Buse & Wu 2007]
Monitoramento e Diagnóstico de processos usando agentes e mapas auto-organizáveis [Frey 2009]
Detecção e recuperação de falhas usando agente em ambientes fieldbus. [Stefano & Santoro 2009]
Trabalhos Relacionados
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Agentes & Redes Neurais
Agentes para reconhecimento de padrões utilizando redes neurais como parte de um sistema de navegação [Cunha 1997]
Modelo e agentes para detecção de invasão em redes de computadores. - Utiliza redes neurais para categorizar os
comportamentos dos usuários [Shelestov et al. 2003] Agentes móveis que "combinam "conhecimento
adquirido através de redes Neurais [Badawy & Almotwaly 2004]
Agentes Baseados em Redes Neurais para predição de estoques [Xu & Shao 2008]
Trabalhos Relacionados
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Redes Neurais & Redes Industriais
Implementação em Ambiente Foundation Fieldbus de Filtragem Estocástica [Costa 2005]
Auto-Compensação e Auto-Calibração [Cagni 2005] Redes neurais artificiais no ambiente de redes
industriais Foundation Fieldbus usando blocos funcionais Padrões [Silva et al. 2006]
Predição usando Redes Neurais [Medeiros 2009]
Trabalhos Relacionados
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Arquitetura MultiAgente
Esta Arquitetura é composta de um sistema multiagente que realiza rotinas de inspeção nos dados coletados nos sensores da planta.
Cada agente ou grupo de agentes desta arquitetura é responsável por executar atividades como monitoramento, inspeção e comunicação.
O objetivo é fazer com que os agentes analisem dados dos dispositivos, investigando inconsistências que podem impedir o processo produtivo, tais como: perda de precisão, ruídos externos e interpretação de alarmes.
As configurações dos dispositivos de campo (configuração de blocos funcionais) mudam para alocar os agentes que podem resolver tais problemas.
Arquitetura Proposta
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Problema da Realocação de Blocos Funcionais
Arquitetura Proposta
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Anatomia do Agente
Cada agente é composto de duas partes:- Camada LabView-FIPA/FieldBus
– permite a comunicação entre o sistema supervisório os dispositivos. Esta parte é responsável em colher informações do processo e em realizar o aprendizado dos agentes.
- Redes Neurais implementadas usando blocos funcionais padrão responsável por realizar ações no barramento de campo.
A alocação e realocação dos agentes nos dispositivos de campo são realizadas através de mudanças nas interconexões dos blocos funcionais.
Arquitetura Proposta
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Agentes
Agentes de Observação (AO)- Estes agentes tem como objetivo descobrir anomalias nos valores
medidos pelos sensores ou na precisão dos atuadores Agentes de Diagnóstico (AD)
- Os ADs determinam o tipo de problema que foi detectado pelo AO indicando a melhor solução (configuração de blocos funcionais) para a resolução do problema
Agentes de Execução (EA)- Tão logo o problema seja detectado e diagnosticado os Agentes de
Execução são alocados no blocos funcionais dos dispositivos, através de mudanças em suas interconexões, formando uma configuração que possibilite reparar o problema detectado.
Arquitetura Proposta
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Abordagem FieldBus – Execução
Processo a ser controlado
Arquitetura Proposta
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Agente deObservação
Abordagem FieldBus – Execução
Fase de Aprendizagem
Treinamento
Arquitetura Proposta
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Agente deObservação
Abordagem FieldBus – Execução
Fase de Execução
Agente deDiagnóstico
Arquitetura Proposta
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Abordagem FieldBus – Execução
Fase de Execução
Agente deExecução
Arquitetura Proposta
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Abordagens de Implementação
Abordagem Manual
Implementação e Testes da mudança das conexões dos blocos funcionais Resultados para artigos ETFA e INDIN
Abordagem FBSIMU
Uso do simulador FBSIMU (USP – São Carlos) para testes da arquitetura proposta Capítulo de Livro
Demonstração & Resultados
Abordagem FieldBus
Implementação nos dispositivos reais da arquitetura proposta Resultado publicados na Revista TIE
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Abordagem FieldBus Demonstração & Resultados
Uso de dispositivos reais (planta didática – LAMP)
Agentes implementados em LabView [Polaków & Metzger 2007]
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Abordagem FieldBus
Sistema Supervisório Realiza as funções de
treinamento dos Agentes aNetKa
Monitora a ação dos Agentes
Simula problemas nos sistema e dispositivos
Demonstração & Resultados
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Abordagem FieldBus
Agentes nos blocos funcionais
Demonstração & Resultados
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Treinamento dos Agentes
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Agentes de Observação e Diagnóstico
Demonstração & Resultados
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Agente de Diagnóstico
Falha Descrição R1 R2
Ausência de Falhas 0 0
1 Vazamento T1 - 0
2 Entupimento T1 + -
3 Entupimento T2 - +
4 Vazamento T2 0 -
5 Ruído no T1 + 0
Demonstração & Resultados
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Agente de Execução – Erro de Leitura Demonstração & Resultados
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Agente de Execução – Ruído no Sinalde Medição
Demonstração & Resultados
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Agente de Execução – Ruído no Sinalde Medição
Demonstração & Resultados
Baseado no Trabalho de Costa (2006)
RedeNeural
Sensor 1
Sensor 1
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Agente de Execução – Ruído no Sinalde Medição
Demonstração & Resultados
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Agente de Execução – Ruído no Sinalde Medição
Demonstração & Resultados
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Agente de Execução – Auto-Calibração
Demonstração & Resultados
Baseado no Trabalho de Pereira (2006)
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Agente de Execução – Auto-Calibração
Demonstração & Resultados
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Agente de Execução – Auto-Calibração
Demonstração & Resultados
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Agentes de Execução – Tempo de Resposta
Demonstração & Resultados
Alocação Completa Correção de Leitura Filtro de Ruído Auto-Correção0
200
400
600
800
1000
1200
1400
16001500
36 66 44
Tem
po
(se
gu
nd
os)
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Vídeos Demonstração & Resultados
Erro de Leitura Ruído
Descalibração
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Contribuições Científicas
Uma especificação de um sistema multiagente para a implementação de estratégia de controle em blocos funcionais- neste caso têm-se a definição de tarefas de cada agente,
comunicação, desempenho, limitações, bem como referências a futuras expansões da capacidade dos agentes e seus impactos na rede industrial.
Utilização de algoritmos de aprendizagem para predição e correção de falhas.
Proposição de uma estratégia para alocação dinâmica de blocos funcionais.
Conclusões
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Conclusões
Diferente de outros trabalhos que envolvem agentes e redes industriais mostramos uma implementação de configuração de controle no nível de planta
Agregamos aprendizagem de máquina através de Redes Neurais Artificiais e Agentes
A implementação apresentada encaixa-se em uma característica básica dos agentes: a adaptação
A alocação de blocos funcionais mudará para adaptar-se a um determinado tipo de problema, sem a intervenção do usuário
Antever situações que podem ocasionar falhas no processo produtivo
Conclusões
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Artigos Publicados & Projetos Aceitos
DHMS 2008 – IEEE International Conference on Distributed Human-Machine Systems- A Simulated Environment for a MultiAgent Architecture Based on a Foundation Fieldbus
Network Function Blocks- Idéia preliminar do uso de agente em ambientes industriais
Edital Universal CNPQ 2007-3- Arquitetura MultiAgente Baseada em Blocos Funcionais de Redes Industriais Foundation
FieldBus
INDIN 2008 – 6th IEEE International Conference on Industrial Informatics- MultiAgent architecture for function blocks: Intelligent configuration strategies allocation- Especificação detalhada da Arquitetura – apresentação de exemplo
ETFA 2008 – 13th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation- A Neural Network MultiAgent Architecture Applied to Fieldbus Intelligent Control- Primeiros resultados apresentados – uso da abordagem manual
Publicações
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Artigos Publicados & Projetos Aceitos
CBA 2008 – XVII Congresso Brasileiro de Automática- Dynamic Funtion Blocks Allocation: A Multiagent Approach- Foco na mudança das interconexões dos blocos funcionais- Apresentação de outros resultados
Factory Automation- A Multiagent Architecture Based in a Foundation Fieldbus Network Function Blocks- Capítulo de Livro- Aplicação do modelo de agentes no FBSIMU
IEEE Transactions on Industrial Electronics (2010)- A Neural Network MultiAgent Architecture Applied to Industrial Networks for Dynamic
Allocation of Control Strategies using Standard Function Blocks - Aplicação no modelo de tanques reais
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Vinicius Ponte [email protected]
Agradecimentos
A Capes e CNPQ pelo suporte finaceiro
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