O WindSense é um sistema IoT de sensoriamento distribuído voltado ao monitoramento de ventos de baixa altitude em ambiente urbano, com foco em apoiar a preparação operacional de concessionárias de energia diante de eventos meteorológicos críticos. A pesquisa foi desenvolvida no contexto do CEFET-MG – Campus Leopoldina, onde o protótipo foi instalado em um poste de testes a 6 m do solo, com anemômetro, biruta e abrigo meteorológico na mesma cota. O sistema integra aquisição local de variáveis atmosféricas, transmissão por rádio e disponibilização em aplicação web com consumo de dados via broker MQTT ( Message Queuing Telemetry Transport ), além de exportação de relatórios para auditoria e reprodutibilidade. A metodologia contempla a prototipação e a estruturação de simulações e estratégias de comparação com séries de referência institucionais, incluindo alinhamento temporal entre resoluções distintas (5 min no WindSense e 1 h nas estações oficiais), critérios de validação e organização de janelas operacionais antecedendo eventos. São apresentados procedimentos para duas linhas de estudo: simulação e análise de um evento documentado por relatório de situação de emergência, utilizando séries meteorológicas de estação oficial sediada no município; e comparação das leituras do WindSense no período de 2 a 16 de dezembro de 2025 com dados de estações circunvizinhas obtidos em plataforma institucional. Os resultados esperados concentram-se na capacidade do sistema de fornecer observações locais, rastreáveis e com maior resolução temporal na cota de interesse, complementando informações regionais e contribuindo para decisões de prontidão, posicionamento de equipes e mitigação preventiva.

A eletrônica de potência desempenha papel fundamental em sistemas modernos de conversão de energia, estando presente em aplicações como geração distribuída, acionamentos elétricos, veículos elétricos e sistemas de armazenamento de energia. Nesse contexto, torna-se essencial a utilização de plataformas experimentais que possibilitem a integração entre teoria e prática, especialmente no processo de formação acadêmica e no desenvolvimento de pesquisas aplicadas. Nessa dissertação é apresentado o projeto, a construção e a validação de um kit didático modular para o estudo experimental de conversores estáticos, com foco em topologias CC–CC e CC–CA. O sistema desenvolvido é composto por dois módulos interconectáveis: um kit  passivo, contendo indutores construídos manualmente, capacitores e cargas resistivas, e um kit ativo, baseado em um sistema de controle digital com DSP e um inversor trifásico utilizando dispositivos de tecnologia GaN. A interligação entre os módulos é realizada por meio de cabos com conectores tipo banana, permitindo elevada flexibilidade na montagem dos circuitos e segurança durante os ensaios. A plataforma desenvolvida é utilizada para a realização de experimentos práticos como os de montagem experimental de conversores buck e boost, inversores monofásicos e trifásicos, permitindo a análise de formas de onda, avaliação do desempenho dinâmico e estudo dos efeitos dos elementos passivos no comportamento dos conversores. Os resultados obtidos demonstram que o kit didático proposto é uma ferramenta eficaz para o ensino e a pesquisa em eletrônica de potência, contribuindo para a compreensão dos fenômenos envolvidos nos processos de conversão de energia e aproximando os conceitos teóricos das aplicações práticas.

A eletrificação de veículos utilizados no setor de mineração impõe desafios significativos ao gerenciamento bidirecional de energia, exigindo conversores eletrônicos de potência com elevada eficiência, robustez e capacidade de operação sob condições severas. Nesse contexto, esta dissertação tem como objetivo desenvolver, analisar e validar uma estratégia de controle não linear baseada na técnica de linearização por realimentação, aplicada ao conversor Four-Switch Buck-Boost -- FSBB em uma proposta de retrofitting para caminhões fora de estrada Komatsu 730E. A metodologia desenvolvida compreendeu a modelagem matemática do conversor, a obtenção de sua representação não linear e a síntese de uma lei de controle linearizante. Com o intuito de aumentar a robustez da estratégia frente às incertezas de modelagem e às limitações decorrentes do cancelamento imperfeito das não linearidades, foi incorporada à malha de controle uma ação integral do erro, proporcionando maior capacidade de rejeição de perturbações e eliminação do erro em regime permanente. O desempenho da estratégia proposta foi inicialmente avaliado por meio de simulações computacionais no ambiente PSIM, considerando diferentes cenários de operação e perturbações paramétricas representativas, incluindo perdas resistivas por efeito Joule e saturação magnética do núcleo do indutor. Posteriormente, a validação experimental foi conduzida em duas etapas complementares: a primeira utilizando uma plataforma de potência em escala industrial baseada em Módulos Inteligentes de Potência -- IPMs, com aquisição e monitoramento dos dados por meio da rede CAN; e a segunda contemplando o projeto, o desenvolvimento de um protótipo do conversor FSBB em escala reduzida. Os resultados obtidos demonstram a viabilidade da estratégia de controle proposta e evidenciam seu potencial para aplicações em sistemas de conversão de energia destinados à eletrificação de veículos pesados empregados na mineração.

O tratamento de água é um processo essencial para garantir o fornecimento de recursos hídricos de qualidade à população, mas enfrenta desafios significativos relacionados à variabilidade da água bruta e à ausência de tecnologias de monitoramento em tempo real em muitas Estações de Tratamento de Água (ETAs). A presente dissertação aborda esses desafios ao propor uma plataforma que se baseia em conceitos de Internet das Coisas (IoT) integrada a uma Redes de Sensores sem Fio (RSSFs) para o monitoramento contínuo de parâmetros críticos de qualidade da água, como turbidez e características de coagulação. O sistema desenvolvido inclui um hardware modular, configurável como node ou gateway, com suporte para protocolos de comunicação industrial como Universal Asynchronous Receiver/Transmitter (UART) e Recommendad Standart-485 (RS485). Além disso, foi implementada uma Interface Homem-Máquina (IHM) projetada para fornecer visualização remota e atual dos dados coletados, promovendo maior controle e eficiência nos processos operacionais das ETAs. Os resultados foram obtidos por meio de testes realizados em ambientes controlados e em campo, especificamente na ETA municipal de Mogi Guaçu/SP. No ambiente controlado, o sistema foi testado com múltiplos sensores, validando sua capacidade de integração e a confiabilidade das medições em comparação com equipamentos comerciais. Já no cenário operacional, o sistema demonstrou robustez ao funcionar de forma contínua, mesmo em condições adversas. Assim, a solução proposta apresenta avanços significativos ao integrar tecnologias emergentes de IoT ao setor de saneamento, contribuindo para modernizar práticas de monitoramento de ETAs e aumentar a confiabilidade dos processos de tratamento.

O crescimento da conectividade entre redes de Tecnologia da Informação (IT) e de Tecnologia Operacional (OT) aumentou a exposição de infraestruturas industriais a ameaças cibernéticas. Protocolos amplamente utilizados, como o Modbus/TCP, permanecem vulneráveis pela ausência de autenticação e criptografia, exigindo soluções que permitam o monitoramento contínuo e a detecção de ataques em tempo real sem comprometer o desempenho operacional. Para enfrentar esse desafio, foi desenvolvido o FARAONIC (Framework for Anomaly Recognition and Analysis in Operational Networks for Industrial Cybersecurity), uma abordagem híbrida de segurança que combina inspeção profunda de pacotes (DPI) com aprendizado de máquina supervisionado, aplicando detecção baseada em regras e análise comportamental integrada. O objetivo principal é detectar anomalias e intrusões em tempo real em redes OT que utilizam o protocolo Modbus/TCP, preservando a disponibilidade e a previsibilidade do processo industrial. A metodologia compreendeu a implementação e validação do framework em um ambiente experimental virtualizado com OpenPLC e Factory I/O, simulando uma célula industrial realista. Foram gerados e rotulados aproximadamente 1,5 milhão de pacotes em seis classes (NORMAL, FAKE_REG, FUNC_TAMPER, UNIT_ENUM, DDOS e MASQ). O modo baseado em DPI alcançou taxa média de detecção de 95% e F1-score de 97%, enquanto o modo de aprendizado de máquina obteve F1-score médio de 95%, demonstrando alta precisão e complementaridade entre as abordagens. Os resultados comprovam que a integração de DPI e aprendizado de máquina forma uma estratégia eficaz para a detecção de intrusões em redes OT, garantindo monitoramento contínuo e interpretabilidade. O estudo contribui para o avanço da segurança cibernética industrial ao disponibilizar um framework replicável e um novo dataset rotulado de tráfego Modbus/TCP, ampliando as possibilidades de pesquisa e aplicação prática em detecção e resposta a incidentes em sistemas de controle industrial.

Neste texto é apresentado um estudo de caso que se aprofunda na simulação aplicada à serigrafia no contexto da estamparia têxtil, com um foco específico na previsão de consumo de tinta. A investigação consiste em uma análise meticulosa que compara minuciosamente o conusumo real de tinta durante o processo com as previsões geradas pela ferramenta de simulação desenvolvida. Os resultados obtidos revelam um erro percentual que varia de -6,3% a 6,5%, indicando uma notável precisão na previsão do consumo de tinta por meio da ferramenta. Ao ampliar a análise para incluir um conjunto significativo de substratos estampados, totalizando 8371 metros quadrados, observou-se um erro médio absoluto de 3,24%. Esse valor destaca a relevância e a eficácia dessa solução para otimizar o processo produtivo. Anteriormente carente de cálculos precisos e parâmetros, o processo de estamparia frequentemente dependia de abordagens empíricas e testes, resultando em atrasos na produção. A contribuição significativa deste estudo reside na introdução de uma abordagem inovadora na indústria de serigrafia, proporcionando uma visão mais preditiva e eficiente do consumo de tinta em aplicações têxteis, promovendo, assim, avanços substanciais na gestão e eficiência dos processos produtivos

Nos sistemas fotovoltaicos isolados que utilizam armazenamento de energia em baterias, a implementação de uma microrrede em corrente contínua (CC) pode aumentar a eficiência do sistema, pois simplifica as etapas de conversão de energia em comparação com uma microrrede em corrente alternada (CA). Um dos desafios das microrredes é o controle dos conversores eletrônicos de potência, usados para processar a energia das diferentes fontes. Independentemente do tipo de microrrede, a estratégia de controle pode ser centralizada, onde um sistema mestre determina a potência a ser fornecida por cada fonte, ou descentralizada, onde cada fonte fornece potência de acordo com uma condição do sistema, como tensão ou frequência. Nessa dissertação, é proposta uma estratégia de controle descentralizada, com droop de tensão baseado em impedância virtual, para uma microrrede CC contendo geração fotovoltaica e armazenamento de energia em baterias. Essa estratégia tem como objetivo manter a tensão do barramento CC dentro de uma faixa de valores adequada, ao passo que cada fonte funciona de forma independente, evitando assim a necessidade de comunicação entre os conversores e possibilitando a expansão do sistema de maneira simplificada. A fim de testar a performance do sistema de controle proposto, a microrrede é implementada experimentalmente utilizando um painel fotovoltaico de 36 células e 60 W, uma bateria de chumbo-ácido de 12 V e 7 Ah, um conversor BOOSTXL-3PhGaNInv e um microcontrolador F28379D, ambos fabricados pela Texas Instruments. Resultados experimentais são usados para verificar a performance do sistema sob diferentes condições de insolação e de carga, bem como o método de carregamento das baterias.

Com o advento da Indústria 4.0 e o mercado cada vez mais competitivo, o uso da tecnologia para impulsionar os resultados é uma tendência cada vez mais presente nas empresas. E esse parece ser um caminho sem volta. Junto com este movimento, inúmeras ferramentas têm surgido para facilitar o processo de digitalização dos negócios. A transformação digital tem como propósito melhorar a eficiência dos processos, trazendo a clareza sobre o mesmo e auxiliando na tomada de decisão. Esse movimento impacta diversos setores, inclusive as indústrias. Quando se trata de linhas de produção, os simuladores são uma excelente ferramenta, pois eles têm a capacidade de reproduzir o comportamento de uma linha real, o que permite uma série de análises e testes de cenários, mas sem colocar em risco a produção. Esta dissertação apresenta as etapas da criação de um simulador para linhas de envase de cerveja. Num primeiro momento, o objetivo do simulador é auxiliar na validação de novas estratégias de controle que serão aplicadas nas linhas, mas, posteriormente, ele pode ser utilizado para outras funções, como por exemplo, para verificar a performance se uma nova máquina for adicionada ou verificar qual a configuração mais adequada para a linha em questão. As linhas de envase não são iguais, as máquinas que compõem a linha variam dependendo do tipo de embalagem da cerveja. O simulador deve ser capaz de abstrair essas diferenças e simular qualquer tipo de linha de envase. Nessa dissertação foram realizados os testes de validação da lógica do simulador, que foram importantes para identificação e correção erros encontrados. O funcionamento do simulador foi validado, mas ainda há espaço para melhorias para deixá-lo mais robusto e mais fácil de ser utilizado.