Introdução

Sistemas de aquisição de dados e controle de dispositivos vêm sendo desenvolvidos para diferentes áreas de atuação, tanto industriais como científicas. O seu objetivo é apresentar ao observador os valores das variáveis ou parâmetros que estão sendo medidos.

Nos últimos anos tem-se visto um crescente desenvolvimento de sistemas de aquisição e tratamento digital de sinais, sendo que vários fatores têm contribuído para a evolução nesta área:

  • O avanço da microeletrônica que tem possibilitado o aumento das capacidades e velocidades dos DSP’s, elemento central duma aplicação de tratamento digital de sinal;
  • A crescente performance dos computadores pessoais, tal como a sua relação qualidade/preço e a sua confiabilidade;
  • A existência de cada vez mais e melhores ferramentas de desenvolvimento de software que permitem criar aplicações de alto nível com avançadas interfaces gráficas;
  • O desenvolvimento de novas tecnologias de comunicação que permitem o controle remoto de instrumentos usando a internet e o wireless como veículos de transmissão de dados.

Por que uma empresa precisa de um sistema de aquisição e supervisão?

Simples…para proporcionar níveis maiores de qualidade, redução dos custos operacionais, maior desempenho de produção e fundamentalmente, para facilitar a excelência operacional.

Vale citar um pouco da história dos avanços tecnológicos e que culminaram com vários benefícios em desenvolvimento de sistemas de aquisição, controle e automação.

Um pouco de história

Os primeiros sistemas de automação foram desenvolvidos no final do século XIX durante a revolução industrial.

O trabalho que era manual passou a ser realizado por máquinas dedicadas e customizadas a uma determinada tarefa visando cada vez mais o aumento da produtividade e eficiência. As funções de controle eram implementadas através de dispositivos mecânicos que automatizavam algumas tarefas críticas e repetitivas.  Estes dispositivos eram desenvolvidos para cada tarefa e devido à natureza mecânica dos mesmos, tinham vida útil reduzida e alta manutenção.

Posteriormente, com o advento dos relés e contatores, estes dispositivos foram substituídos e apareceram dispositivos automáticos em linhas de montagens, dando um grande passo na época. A lógica a relés viabilizou o desenvolvimento de funções de controle mais complexas e sofisticadas.

Após a segunda guerra mundial, houve um avanço tecnológico e apareceram as máquinas por comando numérico e os sistemas de controle na indústria de processo, assim como o conceito de referência de tensão para instrumentação analógica. Aparecem os primeiros circuitos integrados, os CIs, que proporcionaram o desenvolvimento de uma nova geração de sistemas de automação. Vale lembrar que em 1947, Willian Shockley, John Barden e Walter Brattain descobriram o transistor, que é um componente eletrônico amplamente utilizado nos processadores modernos, de forma integrada. 

No início dos anos 70, os primeiros computadores comerciais começaram a ser utilizados como controladores em sistemas de automação de grande porte, porém estes computadores eram grandes, ocupando muito espaço, de alto custo, difíceis de programar e muito sensíveis ao ambiente industrial. Mas tinham a vantagem de manipular a aquisição e controle de várias variáveis.

Ainda na década de 70 tivemos um grande avanço em termos de automação.

A partir de uma demanda existente na indústria automobilística norte-americana, foi desenvolvido o Programmable Logic Controller (PLC), ou Controlador Lógico Programável (CLP). O CLP é um computador dedicado e projetado para trabalhar no ambiente industrial, onde sensores e atuadores são conectados a cartões de entradas e saídas. Os primeiros CLPs tinham um conjunto de instruções reduzido; normalmente somente condições lógicas e não possuíam entradas analógicas, podendo manipular apenas aplicações de controle discreto.Os CLPs substituíram os painéis de controle com relés, diminuindo assim, o alto consumo de energia, a difícil manutenção e modificação de comandos e também as onerosas alterações de fiação.

Atualmente, devido à demanda das plantas industriais, os CLPs manipulam tanto controle discreto quanto malhas analógicas. Estes sistemas são usualmente chamados de Controladores Programáveis, por não serem limitados a operações com condições lógicas. As atuais funções de controle existentes em uma planta industrial são em geral distribuídas entre um número de controladores programáveis, os quais são montados próximos aos equipamentos a serem controlados. Os diferentes controladores são usualmente conectados via rede local a um computador supervisório central, o qual gerencia os alarmes, receitas e relatórios.

Entramos em uma fase onde a tecnologia e conectividade industrial eram proprietárias e um “casamento” entre cliente e fornecedor acontecia. No mercado apareceram os SDCSs (Sistemas Digitais de Controle Distribuídos).

Na década de 90, o mundo começou a presenciar enormes avanços na área tecnológica, em que os circuitos eletrônicos passaram a proporcionar maior eficiência, maiores velocidades, mais funcionalidades, maiores MTBFs (Mean Time Between Failures, maior confiabilidade), consumos menores, espaços físicos menores e ainda, com reduções de custos. Ao mesmo tempo em que impulsionou o desenvolvimento de computadores, interfaces e periféricos mais poderosos, com alta capacidade de processamento e memória e o mais interessante, dando vazão a alta escala de produção com custos reduzidos e o que foi uma vantagem de forma geral, pois aumentou a oferta de microcontroladores, Cis e ASCIs para toda a indústria.

E se não bastasse esta revolução eletrônica, os sistemas mecânicos também passaram e vêm passando por inovações e modificações conceituais com a incorporação da capacidade de processamento, tornando-os mais rápidos, eficientes e confiáveis, com custos de implementação cada vez menores. Ao longo dos últimos anos é cada vez mais freqüente a utilização de componentes eletrônicos para acionamento e controle de sistemas mecânicos.

Um grande desenvolvimento verificou-se na interface gráfica com o advento de ferramentas  baseadas no Windows. A simplicidade da operação juntou-se à crescente capacidade de processamento estabelecendo a união entre os computadores e a instrumentação. Tornou-se habitual os instrumentos serem embutidos em computadores de aplicação geral, permitindo medidas diversas e manipulações complexas, e ainda grandes capacidades de armazenamento em memória ou disco, monitorização inteligente, apresentação gráfica de fácil compreensão e controle dos processos avançados.

Não resta dúvida que hoje não é somente a condição de controle que importa. A gestão da informação, a inteligência da instrumentação, a tecnologia verdadeiramente aberta e não proprietária, os benefícios da tecnologia digital são o que agregam valores ao usuário.

Objetivo de um sistema de aquisição de dados

Os sistemas de aquisição têm por finalidade obter dados digitais através de medições de grandezas físicas (analógicas), tais como temperatura, pressão, densidade, pH, umidade, posição, etc, e vêm sendo incorporados por diversas vertentes, tanto industriais quanto científicas.

Estas grandezas são “sentidas” por sensores ou transdutores e são convertidas em quantidades elétricas por acondicionadores de sinais que levam os sinais até hardwares dedicados e os transformam em valores digitais. Estes valores são processados por controladores e segundo lógicas de controles devolvem a resposta processada aos atuadores (elementos finais de controle), como na figura 1.

Em sua grande parte, os valores medidos não são iguais ao da variável real, ou seja, o sistema de aquisição tem como entrada o valor real da variável e sua saída é o valor medido.

Figura 1 – Componentes de um sistema de aquisição de dados

Os sensores transformam um fenômeno físico em sinais elétricos que uma vez detectados/produzidos variam de acordo com os parâmetros físicos que estão sendo monitorados, e devem ser acondicionados para fornecer sinais apropriados ao hardware de aquisição de dados. Os circuitos e ou elementos de acondicionamento de sinais amplificam, isolam, filtram e excitam sinais para que estes sejam apropriados aos hardwares de aquisição. Uma vez acondicionados e trabalhados na forma desejada, os sinais podem ser lidos em controladores ou mesmo computadores, com placas específicas instaladas, e armazenados em diferentes formas, como arquivos de texto, Excel, Banco de Dados, etc.

Figura 2 - Componentes de um sistema de aquisição de dados e fenômeno físico

Figura 3- Exemplo de um Trend - ProcessView

Tipo de endereçamento em Sistemas de Aquisição de Dados

Os dispositivos responsáveis por manipular os dados utilizam endereços que podem ser de memória ou de registradores, dependendo do tipo de dispositivo usado.

Assim, tem-se entrada e saída mapeada em memória (Memory-Mapped IO) e entrada e saída mapeada em espaço de entrada e saída (IO Mapped IO).

Sistemas de Supervisão e Aquisição de Dados

Abreviadamente SCADA (proveniente do seu nome em inglês Supervisory Control and Data Aquisition) são sistemas que utilizam software para monitorar e supervisionar as variáveis e os dispositivos de sistemas de controle. São conectados através de drivers específicos. Estes sistemas podem assumir topologia simples, cliente-servidor ou múltiplos servidores-clientes. Atualmente, com o advento de sistemas de automação e controle baseados em redes digitais abertas permitem arquiteturas cliente-servidor OPC (OLE for Process Control).

De forma genérica, um sistema de supervisão é uma ferramenta de software que permite monitorar e controlar partes ou todo um processo industrial. Têm 2 módulos básicos: o desenvolvedor e o executável ("run-time").

A maioria dos passos de programação é automatizada, suprindo a maior parte das necessidades de um projeto sem a real necessidade de conhecimento de linguagem de programação. Em casos mais complexos e específicos, onde os passos não estão automatizados, algumas ferramentas incorporam módulos de programação em VBA (Visual Basic For Applications) ou VBS (Visual Basic Script).

Data Mining

Prospecção de dados ou mineração de dados(também conhecida data mining) é o processo de explorar grandes quantidades de dados à procura de padrões consistentes, com regras de associação ou sequências temporais, para detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis, detectando assim novos subconjuntos de dados.

Esse é um tópico recente em ciência da computação mas que utiliza várias técnicas da estatística, recuperação de informação, inteligência artificial, sistemas de aquisição de dados e reconhecimento de padrões. A mineração de dados é formada por um conjunto de ferramentas e técnicas que através do uso de algoritmos de aprendizagem ou classificação baseados em redes neurais e estatística, são capazes de explorar um conjunto de dados, extraindo ou ajudando a evidenciar padrões nestes dados e auxiliando na descoberta de conhecimento. Esse conhecimento pode ser apresentado por essas ferramentas de diversas formas: agrupamentos, hipóteses, regras, árvores de decisão, grafos, ou dendrogramas.

Um passo fundamental para um processo de data mining bem sucedido é ter um sistema de aquisição de dados que possa gerar um banco de dados, relatórios, logs, etc. Disto nascem os repositórios organizados (Data Marts e Data Warehouses).

A ferramenta de aquisição de dados

Este tipo de ferramenta exige a transferência rápida de dados entre dispositivos, software de processamento e de aplicação com interface gráfica avançada, sensores e controladores de elevada precisão. Com a velocidade dos avanços tecnológicos, cada vez mais equipamentos e instrumentação vêm com hardware poderosos. Na vertente do software, as tecnologias vão-se tornando cada vez mais normalizadas, permitindo um desenvolvimento mais rápido e eficaz dos produtos.

O campo de estudos da instrumentação virtual ainda está a dar os primeiros passos. Nos próximos anos serão desenvolvidos vários equipamentos avançados em recursividades, os chamados instrumentos virtuais. Serão os blocos para a construção da nova geração de instrumentação e medida. As ferramentas devem ser simples e de fácil uso pelo usuário.Deve permitir o acesso a toda a funcionalidade proporcionada pela aplicação, maximizando a funcionalidade e mantendo a simplicidade da interface.

Figura 2 - Típica tela de representação de processos

Figura 3 -  Alarmes e Eventos

Figura 4 – Anúncios Avançados Multimídia

Conclusão

A aplicação da computação para automatização de diversos processos industriais tem crescido de forma significativa, e mais certo são os benefícios advindos da introdução da computação no processo produtivo que tem incrementado a produtividade e reduzido as possibilidades de falhas durante o processo.

Vimos neste artigo, de forma breve que uma das aplicações que se destaca é a utilização sistemas de aquisição de dados e supervisão para monitorar os mais diversos sensores que integram uma determinado processo e a partir das informações obtidas enviar sinais de controle para outros dispositivos, ou gerar relatórios técnicos para posterior análise.

Usuários vem colhendo benefícios com sistemas avançados de aquisição de dados e supervisão. Essa mudança é encarada como um processo natural demandado pelos novos requisitos de qualidade, confiabilidade e segurança do mercado. A sua utilização traz uma vantagem competitiva, no sentido que essa nova tecnologia traz aumentos de produtividade pela redução das variabilidades dos processos e redução dos tempos de indisponibilidade das malhas de controle.


Autor

  • César Cassiolato

Referências:

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