Sistema de auto-configuração resiliente baseado na arquitetura CPS-5C

Sotillo, Manuel Leonardo Simosa

Abstract:

 
Os Sistemas Ciber-Físicos (CPS) são comumente usados para o desenvolvimento da Indústria, especificamente o paradigma da Indústria 4.0, permitindo a conexão do mundo virtual com o mundo físico e o aproveitamento das tecnologias da informação. A arquitetura CPS de Jay Lee 5C, permite a aquisição de dados, administração do sistema e respostas de controle, para a adoção de diferentes reconfigurações. Este trabalho propõe uma arquitetura para o desenvolvimento da reconfiguração do sistema, levando em consideração a interoperabilidade entre componentes físicos e a capacidade de manter as condições normais de operação após a presença de eventos, em uma arquitetura 5C. Um caso de uso é feito em uma planta SMAR-PD3 que valida a proposta, obtendo comunicação através do protocolo OPC-UA, a reconfiguração baseada em um modelo MAPE-K e a redução dos tempos de recuperação. Os resultados obtidos permitem conhecer as reconfigurações baseadas em simulações proativas para a redução dos tempos de recuperação.
 
Cyber-Physical Systems (CPS) are commonly used for the development of Industry,specifically the Industry 4.0 paradigm, allowing the connection of the virtual world with the physical world and the use of information technologies. The CPS architecture of Jay Lee 5C allows data acquisition, system administration, and control responses for the adoption of different reconfigurations. This work proposes an architecture for the development of the reconfiguration of the system, taking into account the interoperability between physical components and the ability to maintain normal operating conditions after the presence of events in a 5C architecture. A use case is made in a SMAR-PD3 plant that validates the proposal, obtaining communication through the protocol OPC-UA, the reconfiguration based on a MAPE-K model and the reduction of recovery times. The results obtained allow to know the reconfigurations based on proactive simulations for the reduction of recovery times.
 

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  • IMEF – Mestrado em Modelagem Computacional