Conteúdo / Main content

Automação Industrial

Código	15423
Ano	1
Semestre	S2
Créditos ECTS	6
Carga Horária	PL(15H)/T(30H)/TP(15H)
Área Científica	Informática, Automação e Controlo
Tipo de ensino	Presencial
Objectivos de Aprendizagem	Promover a aplicação dos conhecimentos, da capacidade de interpretação e compreensão adquiridas, para a resolução de problemas e concepção de projectos de automação de processos industriais. Obter formação sobre Automação e Autómatos Programáveis (PLC - Programmable Logic Controller); Saber linguagens de Programação de PLC; Saber modelar Sistemas de Eventos Discretos (SED). Saber desenvolver Redes de Petri; Conhecer as propriedades de SED e as metodologias para análise de SED e suas relações com automação Industrial; Analisar soluções de automação industrial por analogia com os SED; Proceder à supervisão de sistemas de automação industrial; Ter capacidade de intervir activamente nesta área dinamizando soluções, mas também ao nível técnico e de projecto.
Conteúdos programáticos	1) Introdução à Automação Industrial (AI). Introdução aos dispositivos utilizados em AI. Lógica cablada e lógica programada. Introdução às metodologias de descrição de problemas em AI. Introdução aos PLCs: Componentes; Estrutura e funcionamento; Interfaces de entrada e de saída; Interligação. 2) Linguagens de Programação de PLCs. Ladder diagrams; Instruction List; Structured Text. Descrição dos componentes de uma linguagem típica. Estruturas de controlo de fluxo. Ambientes de desenvolvimento. GRAFCET. 3) Sistemas de Eventos Discretos (SED). Modelação de SED. Autómatos. Redes de Petri: dinâmica e modelação. Modelos restritos e estendidos. Subclasses de redes. Análise de e propriedades de SED. Metodologias para análise de SEDs. SEDs e AI. Relação GRAFCET/Redes de Petri. Análise das soluções de automação industrial por analogia com os sistemas de eventos discretos. 4) Supervisão de Sistemas de AI. Controlo supervisionado de SED. Síntese de controladores, Controlo de processos.
Metodologias de Ensino e Critérios de Avaliação	Os métodos de ensino adotados na disciplina serão baseados na análise “top-down” de vários casos que servem de elemento motivador para a aprendizagem das várias temáticas. A aprendizagem é baseada em leituras orientadas, em trabalhos laboratoriais de simulação realizados em grupo, num projeto final (também realizado em grupo) e em pesquisa bibliográfica. A classificação final é calculada a partir das seguintes componentes de avaliação: TAS – Trabalho de Análise e Síntese (15%) Ex – Exercícios - Séries de exercícios de programação de PLC (30%). Pj – Projeto de automação de processos industriais (35%). Pr – Prova de avaliação (20%) Classificação final, CF: CF = TAS + Ex + Pj + Pr
Bibliografia principal	[1] P.D. Gaspar, S. Mariano, Apontamentos de Automação Industrial - Introdução à Automação, Universidade da Beira Interior, Covilhã, 2016. [2] P.D. Gaspar, S. Mariano, Apontamentos de Automação Industrial - Redes de Comunicação Industriais, Universidade da Beira Interior, Covilhã, Edição de 2016. [3] P.D. Gaspar, S. Mariano, Apontamentos de Automação Industrial - Introdução aos PLC Twido, Universidade da Beira Interior, Covilhã, Edição de 2016. [4] P.D. Gaspar, S. Mariano, Apontamentos de Automação Industrial – Redes de Petri, Universidade da Beira Interior, Covilhã, Edição de 2016. [5] J. Matias, L. Leote, Automatismos Industriais - Comando e Regulação, Didáctica Editora, 2000. [6] A. Francisco, Autómatos Programáveis, 4ª ed., ETEP, 2009. [7] L.A. Bryan; E.A. Bryan, Programmable controllers, Theory and Implementation, 2nd ed, Amer Technical Pub, 2003. [8] C.D. Johnson, Controlo de Processos – Tecnologia da Instrumentação, Fund. C. Gulbenkian. 1999. [9] F. Natale, Automação industrial, Érica, 2006. [10] J.A. Rehg, H.W. Kraebber, Computer-Integrated Manufacturing, 3rd ed., Prentice Hall, 2005. [11] M.P. Groover, Automation, Production Systems, and Computer Integrated, 3rd ed., Prentice Hall., 2007. [12] P.R. Silveira, W.E. Santos, Automação e controle discreto, Érica.
Língua	Português

Regente


	Pedro Miguel de Figueiredo Dinis Oliveira Gaspar

Curso

Engenharia e Gestão Industrial

As cookies utilizadas neste sítio web não recolhem informação pessoal que permitam a sua identificação. Ao continuar está a aceitar a política de cookies.