Contribuições à análise de robustez de sistemas de controle usando redes neurais

This work develops a robustness analysis with respect to the modeling errors, being applied to the strategies of indirect control using Artificial Neural Networks - ANN s, belong to the multilayer feedforward perceptron class with on-line training based on gradient method (backpropagation). The presented schemes are called Indirect Hybrid Control and Indirect Neural Control. They are presented two Robustness Theorems, being one for each proposed indirect control scheme, which allow the computation of the maximum steady-state control error that will occur due to the modeling error what is caused by the neural identifier, either for the closed loop configuration having a conventional controller - Indirect Hybrid Control, or for the closed loop configuration having a neural controller - Indirect Neural Control. Considering that the robustness analysis is restrict only to the steady-state plant behavior, this work also includes a stability analysis transcription that is suitable for multilayer perceptron class of ANN s trained with backpropagation algorithm, to assure the convergence and stability of the used neural systems. By other side, the boundness of the initial transient behavior is assured by the assumption that the plant is BIBO (Bounded Input, Bounded Output) stable. The Robustness Theorems were tested on the proposed indirect control strategies, while applied to regulation control of simulated examples using nonlinear plants, and its results are presented

Aplicação de redes neuronais no planeamento de emergência em barragens de aterro

O controlo de segurança para preservação da integridade estrutural da barragens é, durante a fase de exploração normal, uma actividade que tem essencialmente como elemento fulcral as inspecções à estrutura e os dados resultantes das observações periódicas da obra, apoiando-se em modelos de comportamento da mesma. Neste sentido, a análise de situações de emergência requer, em regra, a atenção de um especialista em segurança de barragens, o qual poderá, perante os resultados da observação disponíveis e da aplicação de modelos do comportamento da estrutura, identificar o nível de alerta adequado à situação que se está a viver na barragem. Esta abordagem tradicional de controlo de segurança é um processo eficaz mas que apresenta a desvantagem de poder decorrer um período de tempo significativo entre a identificação de um processo anómalo e a definição do respectivo nível de gravidade. O uso de novas tecnologias de apoio à decisão e o planeamento de emergência podem contribuir para minorar os efeitos desta desvantagem. O presente trabalho consiste no desenvolvimento de um modelo de aferição do comportamento de uma barragem através da aplicação de redes neuronais do tipo Perceptrão Multicamadas aos resultados da observação de uma barragem de aterro, por forma a identificar anomalias de comportamento e a quantificar o correspondente nível de alerta. A tese divide-se essencialmente em duas partes. A primeira parte aborda os aspectos que se relacionam com as barragens de aterro, nomeadamente definindo as soluções estruturais mais correntes e identificando os principais tipos de deteriorações que podem surgir nestas estruturas. São, igualmente, abordadas as questões que se relacionam com o controlo de segurança e o planeamento de emergência em barragens de aterro. A segunda parte do trabalho versa sobre o modelo de rede neuronal desenvolvido em linguagem de programação java – o modelo ALBATROZ. Este modelo permite definir o nível de alerta em função do nível de água na albufeira, da pressão registada em quatro piezómetros localizados no corpo e na fundação da barragem e do caudal percolado através da barragem e respectiva fundação. Nesta parte, o trabalho recorre, aos resultados da observação da barragem de Valtorno/Mourão e usa os resultados de um modelo de elementos finitos (desenvolvido no Laboratório Nacional de Engenharia Civil, no âmbito do plano de observação da obra) por forma a simular o comportamento da barragem e fornecer dados para o treino da rede neuronal desenvolvida.O presente trabalho concluiu que o desenvolvimento de redes neuronais que relacionem o valor registado em algumas das grandezas monitorizadas pelo sistema de observação com o nível de alerta associado a uma situação anómala na barragem pode contribuir para a identificação rápida de situações de emergência e permitir agir atempadamente na sua resolução. Esta característica transforma a redes neuronais numa peça importante no planeamento de emergência em barragens e constitui, igualmente, um instrumento de apoio ao controlo de segurança das mesmas.

Espectro de polariton de plasmons e propriedades ópitcas de super-redes tipo cantor

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico

Espectro das ondas de spin lineares e não-lineares em multicamadas magnéticas anisotrópicas

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico

Propriedades magnéticas de multicamadas e filmes finos quasiperiódicos

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico

Excitações elementares em super-redes quasiperiódicas com simetria espelho

In this thesis, we investigated the magnonic and photonic structures that exhibit the so-called deterministic disorder. Speci cally, we studied the effects of the quasiperiodicity, associated with an internal structural symmetry, called mirror symmetry, on the spectra of photonics and magnonics multilayer. The quasiperiodicity is introduced when stacked layers following the so-called substitutional sequences. The three sequences used here were the Fibonacci sequence, Thue-Morse and double-period, all with mirror symmetry. Aiming to study the propagation of light waves in multilayer photonic, and spin waves propagation in multilayer magnonic, we use a theoretical model based on transfer matrix treatment. For the propagation of light waves, we present numerical results that show that the quasiperiodicity associated with a mirror symmetry greatly increases the intensity of transmission and the transmission spectra exhibit a pro le self-similar. The return map plotted for this system show that the presence of internal symmetry does not alter the pattern of Fibonacci maps when compared with the case without symmetry. But when comparing the maps of Thue-Morse and double-time sequences with their case without the symmetry mirror, is evident the change in the pro le of the maps. For magnetic multilayers, we work with two di erent systems, multilayer composed of a metamagnetic material and a non-magnetic material, and multilayers composed of two cubic Heisenberg ferromagnets. In the rst case, our calculations are carried out in the magnetostatic regime and calculate the dispersion relation of spin waves for the metamgnetic material considered FeBr2. We show the e ect of mirror symmetry in the spectra of spin waves, and made the analysis of the location of bulk bands and the scaling laws between the full width of the bands allowed and the number of layers of unit cell. Finally, we calculate the transmission spectra of spin waves in quasiperiodic multilayers consisting of Heisenberg ferromagnets. The transmission spectra exhibit self-similar patterns, with regions of scaling well-de ned in frequency and the return maps indicates only dependence of the particular sequence used in the construction of the multilayer

Aplicação de redes neurais na estimação da temperatura interna de transformadores de distribuição imersos em óleo

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Simulação computacional de materiais com elétrons fortemente interagentes: DMRG aplicado a super-redes Hubbard com modulação de condução entre camadas

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Determinação da freqüência de ressonância de antenas tipo microfita triangular e retangular utilizando redes neurais artificiais

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Aplicação de redes neurais artificiais no monitoramento da operação de dressagem

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Utilização de redes neurais artificiais no ajuste de controladores suplementares e dispositivo FACTS STATCOM para a melhoria da estabilidade a pequenas perturbações do sistema elétrico de potência

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Projeto de controladores suplementares de amortecimento utilizando redes neurais artificiais

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Predição do sequestro do carbono em área reflorestada utilizando redes neurais artificiais

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEIS

Análise de sensibilidade por redes neurais para estudos da estabilidade transitória de sistemas elétricos de potência

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Uma abordagem baseada em redes neurais artificiais para a estimação de densidade de solo

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA