Determinação de posicionamento de nós roteadores em redes sem fio utilizando redes imunológicas.

A tecnologia sem fio (wireless) vem tomando conta do mundo. A cada dia mais pessoas estão trocando seus equipamentos com fio por equipamentos com a tecnologia wireless. Isso vem crescendo, devido as suas vantagens, tais como: facilidade de instalação e manutenção, redução de tempo de instalação de dispositivos, inexistência de estrutura de cabeamento, economia no custo de projetos, economia em infraestrutura, flexibilidade de configuração de dispositivos, economia no custo de montagem, flexibilidade na alteração de arquiteturas existentes e outros. Por essas facilidades supracitadas a área de automação industrial está também aumentando o seu interesse nessa tecnologia wireless. Nessa área, a segurança, confiabilidade e robustez dos dados são de suma importância. Então, para minimizar os efeitos das interferências geradas nesse meio são usadas técnicas de espalhamento em frequência e topologia em malha ou árvore para transmissão dos dados enviados pelos sensores aos nós roteadores até chegar ao gateway. Sendo assim, o posicionamento dos nós roteadores na rede em malha garantirá a menor influência dessas interferências. Esse trabalho propõe uma ferramenta de posicionamento de nós roteadores intermediários, chamado POSIMNET (Positioning Immune Network Rede Imunológica de Posicionamento), que auxilia o projetista da rede de automação industrial a encontrar a melhor configuração da rede sem fio. O POSIMNET é baseado nas redes imunológicas artificiais, que propõe criar n caminhos quaisquer ou disjuntos para as informações enviadas pelos nós sensores chegarem ao gateway, através da supressão, clonagem e reconfiguração de nós roteadores intermediários. Além disso, o algoritmo também é capaz de atender os critérios de baixo grau de falha e baixo número de retransmissão pelos roteadores. Esses critérios podem ser habilitados individualmente ou combinados com pesos iguais ou diferentes para cada um, a critério do usuário. A ferramenta POSIMNET é formada por dois módulos: (i) Rede Imunológica agrega elementos de dois modelos de redes imunológicas (SSAIS e AiNet); (ii) Campos Potenciais - posiciona os nós roteadores pelos campos potenciais, onde os sensores críticos os atraem enquanto que os obstáculos e outros roteadores os repelem.

Sistemas inteligentes aplicados à coordenação da proteção de sistemas elétricos industriais com relés digitais.

Atualmente existem diferentes ferramentas computacionais para auxílio nos estudos de coordenação da proteção, que permitem traçar as curvas dos relés, de acordo com os parâmetros escolhidos pelos projetistas. Entretanto, o processo de escolha das curvas consideradas aceitáveis, com um elevado número de possibilidades e variáveis envolvidas, além de complexo, requer simplificações e iterações do tipo tentativa e erro. Neste processo, são fatores fundamentais tanto a experiência e o conhecimento do especialista, quanto um árduo trabalho, sendo que a coordenação da proteção é qualificada pela IEEE Std. 242 como sendo mais uma arte do que uma ciência. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um algoritmo genético e de um algoritmo inspirado em otimização por colônia de formigas, para automatizar e otimizar a coordenação da função de sobrecorrente de fase de relés digitais microprocessados (IEDs), em subestações industriais. Seis estudos de caso, obtidos a partir de um modelo de banco de dados, baseado em um sistema elétrico industrial real, são avaliados. Os algoritmos desenvolvidos geraram, em todos os estudos de caso, curvas coordenadas, atendendo a todas as restrições previamente estabelecidas e as diferenças temporais de atuação dos relés, no valor de corrente de curto circuito trifásica, apresentaram-se muito próximas do estabelecido como ótimo. As ferramentas desenvolvidas demonstraram potencialidade quando aplicadas nos estudos de coordenação da proteção, tendo resultados positivos na melhoria da segurança das instalações, das pessoas, da continuidade do processo e do impedimento de emissões prejudiciais ao meio ambiente.

Um ambiente de aprendizagem em automação baseado em sistemas nebulosos

Esta dissertação trata de um estudo e o desenvolvimento de uma proposta de um ambiente de aprendizagem, para qualquer instituição de ensino superior, em três níveis de ensino da área de controle e automação: graduação, pós-graduação Lato Sensu e Stricto Sensu. Primeiramente, foram feitas visitas aos laboratórios em universidades e entrevistas com professores que ministram as disciplinas de controle e automação nos três níveis de aprendizagem. Foram constatadas virtudes e fragilidades metodológicas na questão da prática laboratorial em relação a aspectos industriais na área de engenharia elétrica de três instituições do Estado do Rio de Janeiro, sendo uma federal, uma estadual e outra privada. Posteriormente, foram analisados mecanismos e instrumentos necessários para interagir com modelos experimentais propostos nas entrevistas de maneira didática, para fins de constituir o ambiente de aprendizagem em automação, no qual foi eleito o LABVIEW como a interface mais favorável para aplicação de controles, mantendo uma analogia de cunho prático-industrial. A partir dessas análises foram sugeridos ainda elementos típicos de automação e três estudos de caso: um sistema térmico, um controle de velocidade de motores e um pêndulo invertido, por meio de controles simples e avançados como o controlador nebuloso, caracterizando-se pelo fortalecimento da atividade acadêmico-industrial