Metodologia prática para estimação de parâmetros de geradores síncronos a partir de medidas de perturbações

Este artigo propõe uma nova metodologia prática e robusta para estimar parâmetros de geradores síncronos. A metodologia proposta utiliza a análise de sensibilidade de trajetória combinada com uma nova abordagem, denominada 'abordagem de minimização' para estimação de parâmetros de sistemas dinâmicos não-lineares modelados por conjuntos de equações algébricos diferenciais. Uma escolha adequada de entradas e saídas permite a divisão da estimação de parâmetros do gerador na estimação independente dos parâmetros elétricos e mecânicos. A metodologia é robusta com relação às condições iniciais dos parâmetros, não requer execução de testes especiais e utiliza apenas medidas de perturbações de fácil obtenção (correntes e tensões trifásicas, tensão de campo e velocidade do rotor) coletadas do sistema de energia elétrica sem desconectar o gerador da rede.

Pullback exponential attractors for evolution processes in Banach spaces: properties and applications

This article is a continuation of our previous work [5], where we formulated general existence theorems for pullback exponential attractors for asymptotically compact evolution processes in Banach spaces and discussed its implications in the autonomous case. We now study properties of the attractors and use our theoretical results to prove the existence of pullback exponential attractors in two examples, where previous results do not apply.

Elementos estruturais de um modelo formal dos esportes coletivos de invasão

O desenvolvimento de um modelo formal da estratégia e da dinâmica do jogo constitui uma contribuição científica original no contexto dos esportes coletivos de invasão. O procedimento construtivo de uma estratégia definido no modelo é composto de cinco conjuntos de elementos ordenados em níveis hierárquicos, que suportam o desenho de estratégias capazes de orientar adequadamente uma equipe em um jogo. Uma vez definido o modelo da estratégia, a formalização da dinâmica do jogo permite sua contextualização no momento de sua aplicação para orientar os jogadores no confronto. O jogo teve sua estrutura decomposta e suas propriedades dinâmicas fundamentais foram definidas. Dessa forma, a modelagem da dinâmica da oposição e da estratégia se complementam, pois definem os momentos nos quais a informação estratégica é utilizada pelos jogadores. A estrutura formal apresentada inaugura uma linha de pesquisa que poderá contribuir para limitar a subjetividade na definição dos critérios de análise de futuros desenhos experimentais, levando à interpretações e comparações mais acuradas dos resultados dos estudos.

Rigidity for piecewise smooth homeomorphisms on the circle

We find conditions for two piecewise 'C POT.2+V' homeomorphisms f and g of the circle to be 'C POT.1' conjugate. Besides the restrictions on the combinatorics of the maps (we assume that the maps have bounded combinatorics), and necessary conditions on the one-side derivatives of points where f and g are not differentiable, we also assume zero mean-nonlinearity for f and g.

A semi-supervised classification technique based on interacting forces

Semi-supervised learning is a classification paradigm in which just a few labeled instances are available for the training process. To overcome this small amount of initial label information, the information provided by the unlabeled instances is also considered. In this paper, we propose a nature-inspired semi-supervised learning technique based on attraction forces. Instances are represented as points in a k-dimensional space, and the movement of data points is modeled as a dynamical system. As the system runs, data items with the same label cooperate with each other, and data items with different labels compete among them to attract unlabeled points by applying a specific force function. In this way, all unlabeled data items can be classified when the system reaches its stable state. Stability analysis for the proposed dynamical system is performed and some heuristics are proposed for parameter setting. Simulation results show that the proposed technique achieves good classification results on artificial data sets and is comparable to well-known semi-supervised techniques using benchmark data sets.