Identificação da região periorbital utilizando a técnica SIFT em conjunto com rede neural híbrida

Nesta dissertação, foi utilizada a técnica SIFT (Scale Invariant Feature Transform) para o reconhecimento de imagens da área dos olhos (região periorbital). Foi implementada uma classificação das imagens em subgrupos internos ao banco de dados, utilizando-se das informações estatísticas provenientes dos padrões invariantes produzidos pela técnica SIFT. Procedeu-se a uma busca categorizada pelo banco de dados, ao invés da procura de um determinado padrão apresentado, através da comparação deste com cada padrão presente no banco de dados. A tais padrões foi aplicada uma abordagem estatística, através da geração da matriz de covariâncias dos padrões gerados, sendo esta utilizada para a categorização, tendo por base uma rede neural híbrida. A rede neural classifica e categoriza o banco de dados de imagens, criando uma topologia de busca. Foram obtidos resultados corretos de classificação de 76,3% pela rede neural híbrida, sendo que um algoritmo auxiliar determina uma hierarquia de busca, onde, ocorrendo uma errônea classificação, a busca segue em grupos de pesquisas mais prováveis.

Projeto de redes neurais para determinar os ganhos PID de um sistema de posicionamento dinâmico de uma embarcação.

As sintonias dos Controladores PID existentes em um Sistema de Posicionamento Dinâmico, utilizado em embarcações e plataformas a fim de manter uma posição fixa em alto-mar ou de realizar determinada manobra, sempre tem sido um desafio a ser vencido. Trata-se de uma tarefa demorada, dependente das condições ambientais e com um elevado custo financeiro, uma vez que as horas dedicadas do profissional habilitado são caras. Além disso, a embarcação deve-se manter estabilizada durante o período de tempo no qual determinada função é realizada, como por exemplo, perfuração, abastecimento, ou lançamento de dutos. Foi utilizado um software para simular o posicionamento de uma embarcação em alto-mar sob diversas condições de vento e correnteza, com o qual foi possível verificar a influência da sintonia dos parâmetros PID do Controlador no desempenho do sistema de controle. O Sistema dinâmico abordado possui um comportamento não linear e sujeito a fortes distúrbios não medidos, o que são apenas alguns exemplos de questões avaliadas deste trabalho. Neste contexto, foram projetadas Redes Neurais com o intuito de aprimorar a técnica utilizada para determinar os ganhos de um dos Controladores PID de um Sistema de Posicionamento Dinâmico. Os melhores resultados foram obtidos através da avaliação de desempenho de diversas simulações de Redes Neurais que revelam a viabilidade da implementação da sintonia automática de Controladores em Sistemas de Posicionamento Dinâmico.

Localização de faltas de curta duração em redes de distribuição.

O objetivo deste trabalho é contribuir com o desenvolvimento de uma técnica baseada em sistemas inteligentes que possibilite a localização exata ou aproximada do ponto de origem de uma Variação de Tensão de Curta Duração (VTCD) (gerada por uma falta) em um sistema de distribuição de energia elétrica. Este trabalho utiliza um Phase-Locked Loop (PLL) com o intuito de detectar as faltas. Uma vez que a falta é detectada, os sinais de tensão obtidos durante a falta são decompostos em componentes simétricas instantâneas por meio do método proposto. Em seguida, as energias das componentes simétricas são calculadas e utilizadas para estimar a localização da falta. Nesta pesquisa, são avaliadas duas estruturas baseadas em Redes Neurais Artificiais (RNAs). A primeira é projetada para classificar a localização da falta em um dos pontos possíveis e a segunda é projetada para estimar a distância da falta ao alimentador. A técnica aqui proposta aplica-se a alimentadores trifásicos com cargas equilibradas. No desenvolvimento da mesma, considera-se que há disponibilidade de medições de tensões no nó inicial do alimentador e também em pontos esparsos ao longo da rede de distribuição. O banco de dados empregado foi obtido através de simulações de um modelo de alimentador radial usando o programa PSCAD/EMTDC. Testes de sensibilidade empregando validação-cruzada são realizados em ambas as arquiteturas de redes neurais com o intuito de verificar a confiabilidade dos resultados obtidos. Adicionalmente foram realizados testes com faltas não inicialmente contidas no banco de dados a fim de se verificar a capacidade de generalização das redes. Os desempenhos de ambas as arquiteturas de redes neurais foram satisfatórios e demonstram a viabilidade das técnicas propostas para realizar a localização de faltas em redes de distribuição.