Desenvolvimento de metodologia de aplicação de redes de Petri para automação de sistemas industriais com controladores lógicos programáveis (CLP).

• Ano de defesa: 2006
• Autor(a) principal: Souza, Fábio da Costa
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Automação industrial; Controladores programáveis; Industrial automation; Petri Net; Programmable controllers; Redes de Petri
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3143/tde-13122006-160942/

Devido às necessidades do mundo moderno, os sistemas de automação têm aumentado sua complexidade, fazendo com que sejam desenvolvidas ferramentas de engenharia cada vez mais poderosas para modelá-los e analisá-los. Em sistemas de automação industrial, os Controladores Lógicos Programáveis (CLPs) têm sido amplamente empregados. Os CLPs são geralmente programados por meio da linguagem de programação Ladder, uma das cinco linguagens definidas pela IEC 61131-3. Entretanto, apesar da linguagem de programação Ladder ser flexível e de fácil aprendizado por parte dos usuários, ela apresenta limitações quanto à: detecção de erros no algoritmo de controle do sistema de automação; torna as modificações muito trabalhosas e não possibilita a simulação, análise de performance e análise operacional do sistema. Este trabalho de pesquisa apresenta o desenvolvimento e os testes da metodologia denominada MARPASI - Metodologia de Aplicação das Redes de Petri em Automação de Sistemas Industriais. Como o desenvolvimento da MARPASI foi efetuado baseado na teoria de Redes de Petri, este trabalho também apresenta uma revisão bibliográfica sobre o tema de aplicação de Redes de Petri para a programação de CLP. A MARPASI possibilita analisar um sistema de automação por meio das Redes de Petri e na geração da linguagem de programação Ladder. Portanto, o emprego da MARPASI contribui para a otimização do processo de engenharia de automação e também para a programação mais eficiente de CLPs.