Dimensionamento de Sistemas de Compensação do Fator de Potência com Filtragem Passiva de Harmónicos

A eficiência energética tem um papel de importância crescente devido a questões ambientais e ao aumento dos custos energéticos. Recentemente foram tomadas medidas para regular o consumo e o fornecimento de energia reativa em Portugal, que tornaram mais rigorosas as condições de faturação. O custo crescente da energia e a implementação das smart grids apontam para um futuro de maior rigor sobre a utilização da energia reativa. Não será de estranhar que as regras de faturação sejam mais severas daqui a uns anos. O desenvolvimento tecnológico nas áreas da análise da energia e nas formas de controlo da compensação de energia reativa permitem resultados muito mais eficazes que aqueles apresentados pelos vulgares sistemas a contactores que constituem a maioria dos cenários. Apesar de terem um custo inicial superior, os sistemas de compensação do fator de potência com filtragem passiva de harmónicos, desde que projetados corretamente, trazem vantagens evidentes na sua exploração a longo prazo. Com este trabalho pretende-se promover a sensibilização para o uso de sistemas mais eficientes na compensação de energia reativa e para que estes sejam projetados mais à medida das necessidades de cada local. Também se demonstra a extrema importância da adequação destes sistemas à qualidade de energia do local, principalmente em termos de conteúdo harmónico. Desta forma, os sistemas serão mais flexíveis em termos de utilização e possibilitam a sua adaptação às necessidades mesmo que as regras de faturação de energia reativa se tornem mais rigorosas.

Kalman tracking linear predictor for vowel intelligibility enhancement on european portuguese HMM based speech synthesis

The recent developments on Hidden Markov Models (HMM) based speech synthesis showed that this is a promising technology fully capable of competing with other established techniques. However some issues still lack a solution. Several authors report an over-smoothing phenomenon on both time and frequencies which decreases naturalness and sometimes intelligibility. In this work we present a new vowel intelligibility enhancement algorithm that uses a discrete Kalman filter (DKF) for tracking frame based parameters. The inter-frame correlations are modelled by an autoregressive structure which provides an underlying time frame dependency and can improve time-frequency resolution. The system’s performance has been evaluated using objective and subjective tests and the proposed methodology has led to improved results.

Aplicação de dispositivos analógicos reconfiguráveis

Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Sistema de localização de um veículo autónomo terrestre

Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores.

Sistema de treino para ciclistas

No trabalho é desenvolvido um sistema de treino para ciclistas. O sistema de treino é constituído por uma bicicleta de ―Spinning‖, um travão accionado electricamente, e por um sensor de velocidade, utilizado para medir a velocidade de rotação da roda de inércia. Nos primeiros capítulos encontra-se o estudo dos vários conceitos que envolvem o sistema de treino. É realizado um estudo sobre as principais forças que actuam numa bicicleta. Outro conceito estudado é o filtro Kalman (FK). Este será importante para o controlo do sistema de treino. O modelo do sistema de treino está dividido em duas partes. A primeira corresponde ao sistema mecânico, e a segunda o sistema de controlo e actuação. Este é constituído por um sensor de velocidade, uma unidade de estimação e o sistema de actuação do travão da bicicleta. A unidade de estimação é composta por conjunto de filtros de Kalman que estima a velocidade, a aceleração e a posição necessárias ao cálculo da força resistente ao movimento do conjunto ciclista bicicleta. Os resultados da simulação do sistema mostram que o sistema de treino modelado apresenta um desempenho bastante razoável. A estimação efectuada pelos filtros dos valores da velocidade, da aceleração e da posição do ciclista, permite a unidade de controlo do sistema calcular o valor da força resistente ao movimento.

Sistema de recomendação para plataformas de e-learning

O aumento do número de recursos digitais disponíveis dificulta a tarefa de pesquisa dos recursos mais relevantes, no sentido de se obter o que é mais relevante. Assim sendo, um novo tipo de ferramentas, capaz de recomendar os recursos mais apropriados às necessidades do utilizador, torna-se cada vez mais necessário. O objetivo deste trabalho de I&D é o de implementar um módulo de recomendação inteligente para plataformas de e-learning. As recomendações baseiam-se, por um lado, no perfil do utilizador durante o processo de formação e, por outro lado, nos pedidos efetuados pelo utilizador, através de pesquisas [Tavares, Faria e Martins, 2012]. O e-learning 3.0 é um projeto QREN desenvolvido por um conjunto de organizações e tem com objetivo principal implementar uma plataforma de e-learning. Este trabalho encontra-se inserido no projeto e-learning 3.0 e consiste no desenvolvimento de um módulo de recomendação inteligente (MRI). O MRI utiliza diferentes técnicas de recomendação já aplicadas noutros sistemas de recomendação. Estas técnicas são utilizadas para criar um sistema de recomendação híbrido direcionado para a plataforma de e-learning. Para representar a informação relevante, sobre cada utilizador, foi construído um modelo de utilizador. Toda a informação necessária para efetuar a recomendação será representada no modelo do utilizador, sendo este modelo atualizado sempre que necessário. Os dados existentes no modelo de utilizador serão utilizados para personalizar as recomendações produzidas. As recomendações estão divididas em dois tipos, a formal e a não formal. Na recomendação formal o objetivo é fazer sugestões relacionadas a um curso específico. Na recomendação não-formal, o objetivo é fazer sugestões mais abrangentes onde as recomendações não estão associadas a nenhum curso. O sistema proposto é capaz de sugerir recursos de aprendizagem, com base no perfil do utilizador, através da combinação de técnicas de similaridade de palavras, um algoritmo de clustering e técnicas de filtragem [Tavares, Faria e Martins, 2012].

Sistema de modelização tridimensional de galerias subterrâneas

A presente dissertação apresenta uma solução para o problema de modelização tridimensional de galerias subterrâneas. O trabalho desenvolvido emprega técnicas provenientes da área da robótica móvel para obtenção um sistema autónomo móvel de modelização, capaz de operar em ambientes não estruturados sem acesso a sistemas de posicionamento global, designadamente GPS. Um sistema de modelização móvel e autónomo pode ser bastante vantajoso, pois constitui um método rápido e simples de monitorização das estruturas e criação de representações virtuais das galerias com um elevado nível de detalhe. O sistema de modelização desloca-se no interior dos túneis para recolher informações sensoriais sobre a geometria da estrutura. A tarefa de organização destes dados com vista _a construção de um modelo coerente, exige um conhecimento exacto do percurso praticado pelo sistema, logo o problema de localização da plataforma sensorial tem que ser resolvido. A formulação de um sistema de localização autónoma tem que superar obstáculos que se manifestam vincadamente nos ambientes underground, tais como a monotonia estrutural e a já referida ausência de sistemas de posicionamento global. Neste contexto, foi abordado o conceito de SLAM (Simultaneous Loacalization and Mapping) para determinação da localização da plataforma sensorial em seis graus de liberdade. Seguindo a abordagem tradicional, o núcleo do algoritmo de SLAM consiste no filtro de Kalman estendido (EKF { Extended Kalman Filter ). O sistema proposto incorpora métodos avançados do estado da arte, designadamente a parametrização em profundidade inversa (Inverse Depth Parametrization) e o método de rejeição de outliers 1-Point RANSAC. A contribuição mais importante do método por nós proposto para o avanço do estado da arte foi a fusão da informação visual com a informação inercial. O algoritmo de localização foi testado com base em dados reais, adquiridos no interior de um túnel rodoviário. Os resultados obtidos permitem concluir que, ao fundir medidas inerciais com informações visuais, conseguimos evitar o fenómeno de degeneração do factor de escala, comum nas aplicações de localização através de sistemas puramente monoculares. Provámos simultaneamente que a correcção de um sistema de localização inercial através da consideração de informações visuais é eficaz, pois permite suprimir os desvios de trajectória que caracterizam os sistemas de dead reckoning. O algoritmo de modelização, com base na localização estimada, organiza no espaço tridimensional os dados geométricos adquiridos, resultando deste processo um modelo em nuvem de pontos, que posteriormente _e convertido numa malha triangular, atingindo-se assim uma representação mais realista do cenário original.

Coordenação de veículo de inspecção subaquática com veículo de superfície autónomo

O LSA/ISEP(Laboratório de sistemas Autónomos do Instituto Superior de Engenharia do Porto) tem vindo nos últimos anos a desenvolver sistemas robóticos inovadores para operação em ambiente marinho sendo o veículo de superfície autónomo ROAZ II um exemplo de renome internacional. Neste contexto, e tendo em vista a satisfação dos requisitos parciais conducentes à obtenção do grau de Mestre em Eng. Electrotécnica e de Computadores - Ramo de Sistemas Autónomos do ISEP, o presente trabalho visou a integração de um robô submarino operado remotamente (ROV) com o robô de superfície ROAZ II. Esta solução inovadora de operação coordenada e integrada de um ASV/ROV permite dotar o ASV de mobilidade e visão subaquática. Após a caracterização e análise de requisitos de diversos cenários operacionais foi apresentada uma arquitectura de controlo coordenado dos dois veículos baseada em manobras de controlo descritas por autómatos híbridos. Os dois veículos foram modelados e as manobras coordenadas projectadas foram validadas com um simulador em ambiente Matlab/Simulink. Foi desenvolvido um sistema de localização relativa do ROV através da fusão sensorial de um sistema INS com um sistema acústico USBL utilizando um filtro EKF. O veículo ROV (VideoRay) do LSA foi instrumentado com os sensores necessários e efectuada a integração de hardware e software com o ASV ROAZ II permitindo a operação remota. Foi realizada uma missão demonstrativa de inspecção de pilares subaquáticos em cenário real com a operação conjunta dos dois robôs.

Sistema de recomendação e personalização de televisão

Com a expansão da Televisão Digital e a convergência entre os meios de difusão convencionais e a televisão sobre IP, o número de canais disponíveis tem aumentado de forma gradual colocando o espectador numa situação de difícil escolha quanto ao programa a visionar. Sobrecarregados com uma grande quantidade de programas e informação associada, muitos espectadores desistem sistematicamente de ver um programa e tendem a efectuar zapping entre diversos canais ou a assistir sempre aos mesmos programas ou canais. Diante deste problema de sobrecarga de informação, os sistemas de recomendação apresentam-se como uma solução. Nesta tese pretende estudar-se algumas das soluções existentes dos sistemas de recomendação de televisão e desenvolver uma aplicação que permita a recomendação de um conjunto de programas que representem potencial interesse ao espectador. São abordados os principais conceitos da área dos algoritmos de recomendação e apresentados alguns dos sistemas de recomendação de programas de televisão desenvolvidos até à data. Para realizar as recomendações foram desenvolvidos dois algoritmos baseados respectivamente em técnicas de filtragem colaborativa e de filtragem de conteúdo. Estes algoritmos permitem através do cálculo da similaridade entre itens ou utilizadores realizar a predição da classificação que um utilizador atribuiria a um determinado item (programa de televisão, filme, etc.). Desta forma é possível avaliar o nível de potencial interesse que o utilizador terá em relação ao respectivo item. Os conjuntos de dados que descrevem as características dos programas (título, género, actores, etc.) são armazenados de acordo com a norma TV-Anytime. Esta norma de descrição de conteúdo multimédia apresenta a vantagem de ser especificamente vocacionada para conteúdo audiovisual e está disponível livremente. O conjunto de recomendações obtidas é apresentado ao utilizador através da interacção com uma aplicação Web que permite a integração de todos os componentes do sistema. Para validação do trabalho foi considerado um dataset de teste designado de htrec2011-movielens-2k e cujo conteúdo corresponde a um conjunto de filmes classificados por diversos utilizadores num ambiente real. Este conjunto de filmes possui, para além da classificações atribuídas pelos utilizadores, um conjunto de dados que descrevem o género, directores, realizadores e país de origem. Para validação final do trabalho foram realizados diversos testes dos quais o mais relevante correspondeu à avaliação da distância entre predições e valores reais e cujo objectivo é classificar a capacidade dos algoritmos desenvolvidos preverem com precisão as classificações que os utilizadores atribuiriam aos itens analisados.

Use of negative information in positioning and tracking algorithms

To avoid additional hardware deployment, indoor localization systems have to be designed in such a way that they rely on existing infrastructure only. Besides the processing of measurements between nodes, localization procedure can include the information of all available environment information. In order to enhance the performance of Wi-Fi based localization systems, the innovative solution presented in this paper considers also the negative information. An indoor tracking method inspired by Kalman filtering is also proposed.

Entity localization and tracking: a sensor fusion-based mechanism in WSNs

Knowing exactly where a mobile entity is and monitoring its trajectory in real-time has recently attracted a lot of interests from both academia and industrial communities, due to the large number of applications it enables, nevertheless, it is nowadays one of the most challenging problems from scientific and technological standpoints. In this work we propose a tracking system based on the fusion of position estimations provided by different sources, that are combined together to get a final estimation that aims at providing improved accuracy with respect to those generated by each system individually. In particular, exploiting the availability of a Wireless Sensor Network as an infrastructure, a mobile entity equipped with an inertial system first gets the position estimation using both a Kalman Filter and a fully distributed positioning algorithm (the Enhanced Steepest Descent, we recently proposed), then combines the results using the Simple Convex Combination algorithm. Simulation results clearly show good performance in terms of the final accuracy achieved. Finally, the proposed technique is validated against real data taken from an inertial sensor provided by THALES ITALIA.

Sistema visual para Ground Truth de sistemas autónomos

Este trabalho visa contribuir para o desenvolvimento de um sistema de visão multi-câmara para determinação da localização, atitude e seguimento de múltiplos objectos, para ser utilizado na unidade de robótica do INESCTEC, e resulta da necessidade de ter informação externa exacta que sirva de referência no estudo, caracterização e desenvolvimento de algoritmos de localização, navegação e controlo de vários sistemas autónomos. Com base na caracterização dos veículos autónomos existentes na unidade de robótica do INESCTEC e na análise dos seus cenários de operação, foi efectuado o levantamento de requisitos para o sistema a desenvolver. Foram estudados os fundamentos teóricos, necessários ao desenvolvimento do sistema, em temas relacionados com visão computacional, métodos de estimação e associação de dados para problemas de seguimento de múltiplos objectos . Foi proposta uma arquitectura para o sistema global que endereça os vários requisitos identi cados, permitindo a utilização de múltiplas câmaras e suportando o seguimento de múltiplos objectos, com ou sem marcadores. Foram implementados e validados componentes da arquitectura proposta e integrados num sistema para validação, focando na localização e seguimento de múltiplos objectos com marcadores luminosos à base de Light-Emitting Diodes (LEDs). Nomeadamente, os módulos para a identi cação dos pontos de interesse na imagem, técnicas para agrupar os vários pontos de interesse de cada objecto e efectuar a correspondência das medidas obtidas pelas várias câmaras, método para a determinação da posição e atitude dos objectos, ltro para seguimento de múltiplos objectos. Foram realizados testes para validação e a nação do sistema implementado que demonstram que a solução encontrada vai de encontro aos requisitos, e foram identi cadas as linhas de trabalho para a continuação do desenvolvimento do sistema global.

Sistema móvel de telemetria para automóveis

Este trabalho compreende uma análise crítica e reflexiva sobre o que atualmente existe no âmbito dos sistemas de navegação integrados (e.g. sistemas de posicionamento global com sistemas de navegação por inércia). O objetivo deste estudo vai também no sentido de desenvolver para um dispositivo móvel, um sistema de telemetria para automóveis baseado na plataforma Android fazendo uso de conceitos estudados e tecnologias existentes. Pretende-se demonstrar a potencialidade da integração de um sistema de posicionamento por satélite, com um sistema de navegação por inércia, em dispositivos cada vez mais acessíveis ao utilizador comum, tais como tablets, smartphones e outros equipamentos dotados de dispositivos MEMS (sistemas microelectromecânicos) de baixo custo usando a plataforma Android. Este trabalho pretende explorar a forma como podemos fundir os registos dos vários sensores, tais como o acelerómetro, magnetómetro e giroscópio, para determinar a orientação do dispositivo e assim integrar esta informação de maior frequência, com a informação disponibilizada pelo GNSS de menor frequência, tendo como objetivo final a determinação em tempo real do posicionamento do dispositivo, destacando as forças e fraquezas de cada um dos sistemas de navegação.

Sistema de auto calibração visual para robots do ISePorto, baseado em EKF

Os sistemas de perceção existentes nos robôs autónomos, hoje em dia, são bastante complexos. A informação dos vários sensores, existentes em diferentes partes do robôs, necessitam de estar relacionados entre si face ao referencial do robô ou do mundo. Para isso, o conhecimento da atitude (posição e rotação) entre os referenciais dos sensores e o referencial do robô é um fator critico para o desempenho do mesmo. O processo de calibração dessas posições e translações é chamado calibração dos parâmetros extrínsecos. Esta dissertação propõe o desenvolvimento de um método de calibração autónomo para robôs como câmaras direcionais, como é o caso dos robôs da equipa ISePorto. A solução proposta consiste na aquisição de dados da visão, giroscópio e odometria durante uma manobra efetuada pelo robô em torno de um alvo com um padrão conhecido. Esta informação é então processada em conjunto através de um Extended Kalman Filter (EKF) onde são estimados necessários para relacionar os sensores existentes no robô em relação ao referencial do mesmo. Esta solução foi avaliada com recurso a vários testes e os resultados obtidos foram bastante similares aos obtidos pelo método manual, anteriormente utilizado, com um aumento significativo em rapidez e consistência.

Estimating Effective Slowdown of Tasks in Energy-Aware Clouds

Consolidation consists in scheduling multiple virtual machines onto fewer servers in order to improve resource utilization and to reduce operational costs due to power consumption. However, virtualization technologies do not offer performance isolation, causing applications’ slowdown. In this work, we propose a performance enforcing mechanism, composed of a slowdown estimator, and a interference- and power-aware scheduling algorithm. The slowdown estimator determines, based on noisy slowdown data samples obtained from state-of-the-art slowdown meters, if tasks will complete within their deadlines, invoking the scheduling algorithm if needed. When invoked, the scheduling algorithm builds performance and power aware virtual clusters to successfully execute the tasks. We conduct simulations injecting synthetic jobs which characteristics follow the last version of the Google Cloud tracelogs. The results indicate that our strategy can be efficiently integrated with state-of-the-art slowdown meters to fulfil contracted SLAs in real-world environments, while reducing operational costs in about 12%.