Signal-Interpreted Coloured Petri Nets: a modelling tool framework for implementation of feedback-based control of discrete event systems

Abstract

Redes de Petri são normalmente utilizadas para design e verificação em vez de implementação de controle direto. No entanto, em linha com o foco do paradigma da Indústria 4.0 em sistemas de controle flexíveis e reconfiguráveis, é proposta uma ferramenta de modelagem para prototipagem rápida de algoritmos de controle de eventos discretos baseados em feedback em controladores programáveis, como CLPs ou placas de microcontroladores. Esta ferramenta de modelagem, chamada Redes de Petri Coloridas Interpretadas, visa combinar a expressividade de modelagem formal de das Redes de Petri Coloridas com as capacidades das Redes de Petri Interpretadas, que são especializadas no processamento de medições de plantas e na determinação de comandos de atuadores. Ao mesclar essas propriedades, a nova estrutura pode resolver problemas que não foram considerados antes. A contribuição da tese envolve: a) A definição formal da estrutura das Redes de Petri Coloridas Interpretadas; b) A modelagem da Estação de Processamento Modular FESTO MPS construindo um Gêmeo Digital em Matlab; c) A implementação da estrutura para controle por feedback de Sistemas de Eventos Discretos em um Arduino compatível, via linguagem C++, para dar suporte à tomada de decisão baseada em feedback dentro das Redes de Petri Coloridas Interpretadas, destacando o chamado Token-Player, estrutura projetada para representar o comportamento dinâmico do sistema modelado; d) A validação da eficácia do formalismo proposto no controle de um Gêmeo Digital de uma configuração estendida da FESTO MPS usando um microcontrolador Arduino via comunicações seriais UART bidirecionais. Os testes demonstram que, durante as transições, as condições de interpretação de cor e sinal permitem ao microcontrolador programar com precisão e reconfigurar dinamicamente as ações de controle sem explosão do modelo do controlador baseado em Redes de Petri, dada a complexidade do problema de controle.