Modelo e controle da dinâmica de um veículo e monitoramento da atitude e atuação

Autores

  • Matheus José Oliveira dos Santos Dias Sem registro de afiliação

DOI:

https://doi.org/10.11606/issn.2526-8260.mecatrone.2023.220754

Palavras-chave:

Dinâmica, Controle Ótimo, Monitoramento, Trens

Resumo

Este trabalho inicia o texto com a apresentação do problema e o objetivo de propor um método de controle e monitoramento de veículos sobre trilhos com a finalidade de aperfeiçoar a segurança do vagão contra tombamentos. Tendo isso em mente, o veículo foi modelado usando princípios de mecânica de Newton-Euler e Lagrangeana, o modelo representa a dinâmica lateral do trem. De posse do modelo, os sistemas são estudados observando seu comportamento no domínio do tempo e da frequência, sendo possível identificar suas respectivas frequências naturais e modos de vibrar. Para resolver o problema de monitoramento, foi desenvolvido um aplicativo com o MIT App Inventor com a finalidade de usufruir do chip IMU presente em todos os smartphones modernos. O aplicativo consegue salvar a informação na memória do dispositivo e então exportar os sinais do giroscópio e do acelerômetro, com esses sinais é possível utilizar um filtro complementar para aferir o ângulo de rolagem com maior precisão. Portanto, com o modelo dinâmico e o monitoramento do veículo é proposto um sistema de controle LQR que utiliza dois atuadores eletromagnéticos agindo no vagão e no truque lateralmente com a finalidade de manter a rolagem do vagão controlada evitando tombamentos do trem. O sistema é então avaliado em situação de regime permanente durante uma curva e os resultados são discutidos.

Downloads

Os dados de download ainda não estão disponíveis.

Biografia do Autor

  • Matheus José Oliveira dos Santos Dias, Sem registro de afiliação

    Formado em engenharia mecânica com ênfase em aeronáutica pela Escola Politécnica da Universidade de São Paulo, possui experiência com modelagem matemática e física de problemas de engenharia, ciência da computação, construção de protótipos e desenvolvimento de produto. Trabalha a mais de 3 anos com Engenharia de Software, realizando desenvolvimento e manutenção de softwares escaláveis com código limpo, em especial sistemas para engenharia de dados e engenharia de Machine Learning.

Referências

AHMAD N.; GHAZILLA, R.A.R; KHAIRI N.M. Reviews on Various Inertial Measurement Unit (IMU) Sensor Applications. Dept. Of Electrical Engineering, University of Malaya. International Journal of Signal Processing Systems Vol. 1, No. 2 December 2013.

ANDERSON, R.T., BARKAN, C.P. Derailment Probability Analyses and Modeling of Mainline Freight Trains. Inproc., 8Th International Heavy Haul Railway Conference, Rio de Janeiro, Brasil, jun. 2005.

ANTF (org.). Densidade das Malhas Ferroviárias, 2018. Disponível em: https://www.antf.org.br/informacoes-gerais/attachment/densidade-da-malha-ferroviaria/. Acesso em: 17 jun. 2022.

ANTUNES, C. Geografia do Brasil. São Paulo: Scipione, 1993.

APARNA, G.J; KAMAL, C.; RAJESH, N.M. IMU Based Attitude Estimation Using Adaptative Complementary Filter. IEEE International Conference on Communication information and Computing Technology (ICCICT), 2021, pp. 1-5, doi: 10.1109/ICCICT50803.2021.9510153.

BARBOSA, R.S. Notas de aula: Equações dinâmicas de Movimento espacial para corpos rígidos utilizando um referencial móvel. Escola Politécnica da Universidade de São Paulo – Departamento de Engenharia Mecânica, São Paulo, [201-].

BARBOSA, R.S. Aplicação de Sistemas Multicorpos na Dinâmica de Veículos Guiados. Tese (Doutorado em Engenharia Mecânica). Universidade de São Paulo – Escola de Engenharia de São Carlos. 1999.

BARBOSA, R.S. Notas de aula: Dinâmica Veicular – Quatro GL Excitação pela base. Escola Politécnica da Universidade de São Paulo – Departamento de Engenharia Mecânica.

CAMPOS NETO, Carlos Alvares da Silva. Reflexões sobre Investimentos em Infraestrutura de Transporte no Brasil. Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada. Brasilia, 2016. CSX (org.). Railroad Equipment. Disponível em:

<https://www.csx.com/index.cfm/customers/resources/equipment/railroad-equipment/>. Acesso em: 17 set. 2022.

GOOGLE. Google Maps. 2023. Disponível em: https://www.google.com/maps. Acesso em: 31 fev. 2023.

KING. A.D. Inertial Navigation - Forty Years of Evolution. 140 GEC REVIEW, Vol. 13, No. 3, 1998.

MATLAB (org.). Accelerometer. Disponível em: https://www.mathworks.com/help/supportpkg/android/ref/accelerometer.html. Acesso em: 19 nov. 2022.

MIT App Inventor Lista de Tutoriais para desenvolver aplicações. Disponível em <https://appinventor.mit.edu/explore/ai2/tutorials>. Acesso em 1 de Maio de 2022.

PARK, J. et al. A practical approach to active lateral suspension for railway vehicles. Measurement And Control, [s. l], v. 52, n. 9-10, p. 1195-1209, nov. 2019.

RAMALHO, P.R.A.M. O novo marco regulatório das ferrovias brasileiras. Disponível em: https://www.gov.br/infraestrutura/pt-br/assuntos/conjur/o-novo-marco-regulatorio-das-ferrovias-brasileiras. Acesso em: 17 jun. 2022.

RAO, S.S. Mechanical Vibrations 5th ed. University of Miami. 2004.

OGATA, Katsuhiko. Modern Control Engineering. 5. ed. New Jersey: Pearson, 2010.

Downloads

Publicado

2023-12-29

Edição

Seção

Artigos

Como Citar

Modelo e controle da dinâmica de um veículo e monitoramento da atitude e atuação. (2023). Mecatrone, 6(1), 1-21. https://doi.org/10.11606/issn.2526-8260.mecatrone.2023.220754