5 resultados para Fuzzy Expert Data

em Universidade Federal do Pará


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Este trabalho descreve um sistema de análise de dados com a finalidade de gerar um sistema de controle utilizando técnica inteligente para adição de fluoreto de alumínio (AlF3) em fornos de redução de alumínio. O projeto baseia-se nos conceitos de lógica fuzzy, nos quais o conhecimento acumulado pelo especialista do processo é traduzido de maneira qualitativa em um conjunto de regras linguísticas do tipo SE ENTÃO. A utilização desta técnica inteligente para o controle de adição de fluoreto busca representar explicitamente um conhecimento qualitativo, detido pelos operadores de cubas eletrolíticas. Devido o sistema convencional não contemplar as variações dos fenômenos que envolvem a dinâmica do processo, um controlador fuzzy foi implmentado no sistema real para tomadas de decisões, utilizando o modelo mínimo de Mandani. Baseado neste modelo, as variáveis de processo para a entrada do sistema fuzzy, tais como temperatura de banho e percentual de fluoreto foram manipuladas para estimar a tendência de subida e descida, respectivamente, através do método mínimos quadrados(MMQ). O controlador fuzzy é aplicado para calcular a quantidade de fluoreto de alumínio (AlF3) a ser adicionado na cuba eletrolítica de forma automática sem a necessidade da intervenção do especialista do processo. A motivação para o uso de um sistema de controle fuzzy se deve ao fato de não se ter disponível um modelo dinâmico do processo de adição do fluoreto na cuba eletrolítica. Esta falta de modelagem se deve ao fato de grande complexidade dos fenômenos envolvidos em uma cuba que são processos termodinâmicos e eletromagnéticos acoplados.

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Este trabalho ressalta a importância de monitorar e diagnosticar a qualidade de energia elétrica sob a ótica das distorções harmônicas presente nas instalações elétricas em sistema trifásico de baixa tensão através de uma proposta metodológica para analisar e diagnosticar o nível dos distúrbios harmônico avaliando o indicador total de distorção harmônica (THD), apoiado por um sistema especialista baseado em um sistema de inferência Fuzzy.

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Este trabalho apresenta uma proposta de aplicação de uma metodologia de lógica fuzzy à gestão de estoques de uma instituição pública da administração federal, localizada em Manaus-AM. Inicialmente, é realizada uma revisão da literatura sobre logística e gestão de suprimentos. Em seguida, são abordados assuntos relativos à gestão de estoques. Após isto, são discutidos tópicos referentes à Lógica Fuzzy. A metodologia proposta possibilitará um melhor controle do estoque, uma vez que serão substituídos os tradicionais métodos quantitativos de gerenciamento de estoques. Os dados utilizados foram coletados diretamente do almoxarifado da instituição em estudo, e referem-se à movimentação de estoque de um determinado item, durante o ano de 2009. A utilização da lógica fuzzy tem despertado, cada vez mais, a atenção de pesquisadores de diversas áreas do conhecimento, sendo, porém, que o grande desafio que se coloca aos mesmos é a modelagem dos dados coletados, em virtude do apoio computacional necessário a sua aplicação. A interação com os valores observados, operados pelas regras da lógica fuzzy permite um melhor controle das ações de um almoxarifado, tais como atendimento, reposição e licitação, uma vez que lida com situações de incerteza e subjetividade. A metodologia desenvolvida mostra-se apta a indicar de uma forma melhor a realização das citadas ações, sendo capaz de operacionalizar de forma automatizada o controle e o gerenciamento do estoque.

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O avanço nas áreas de comunicação sem fio e microeletrônica permite o desenvolvimento de equipamentos micro sensores com capacidade de monitorar grandes regiões. Formadas por milhares de nós sensores, trabalhando de forma colaborativa, as Redes de Sensores sem Fio apresentam severas restrições de energia, devido à capacidade limitada das baterias dos nós que compõem a rede. O consumo de energia pode ser minimizado, permitindo que apenas alguns nós especiais, chamados de Cluster Head, sejam responsáveis por receber os dados dos nós que formam seu cluster e propagar estes dados para um ponto de coleta denominado Estação Base. A escolha do Cluster Head ideal influencia no aumento do período de estabilidade da rede, maximizando seu tempo de vida útil. A proposta, apresentada nesta dissertação, utiliza Lógica Fuzzy e algoritmo k-means com base em informações centralizadas na Estação Base para eleição do Cluster Head ideal em Redes de Sensores sem Fio heterogêneas. Os critérios usados para seleção do Cluster Head são baseados na centralidade do nó, nível de energia e proximidade para a Estação Base. Esta dissertação apresenta as desvantagens de utilização de informações locais para eleição do líder do cluster e a importância do tratamento discriminatório sobre as discrepâncias energéticas dos nós que formam a rede. Esta proposta é comparada com os algoritmos Low Energy Adaptative Clustering Hierarchy (LEACH) e Distributed energy-efficient clustering algorithm for heterogeneous Wireless sensor networks (DEEC). Esta comparação é feita, utilizando o final do período de estabilidade, como também, o tempo de vida útil da rede.

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As Redes de Sensores Sem Fio possuem capacidades limitadas de processamento, armazenamento, comunicação (largura de banda) e fonte de energia, além de possuírem características e requisitos básicos de uma RSSF como: necessidade de se auto-organizar, comunicação com difusão de curto alcance e roteamento com múltiplos saltos. Neste trabalho é proposto uma ferramenta que otimize o posicionamento e os pacotes entregues através do uso de Algoritmo Genético (AG). Para solucionar o problema de roteamento que melhore o consumo de energia e maximize a agregação de dados é proposto a utilização de lógica fuzzy no protocolo de roteamento Ad hoc Ondemand Distance Vector (AODV). Esta customização é intitulada AODV – Fuzzy for Wireless Sensor Networks (AODV-FWSN). Os resultados mostram que a solução proposta é eficiente e consegue prolongar a vida útil da RSSF e melhorar a taxa de entrega de dados quando comparado com soluções similares.