Mineração de dados baseada em inteligência computacional: uma aplicação à determinação da tipologia de curvas de cargas

As concessionárias de energia, para garantir que sua rede seja confiável, necessitam realizar um procedimento para estudo e análise baseado em funções de entrega de energia nos pontos de consumo. Este estudo, geralmente chamado de planejamento de sistemas de distribuição de energia elétrica, é essencial para garantir que variações na demanda de energia não afetem o desempenho do sistema, que deverá se manter operando de maneira técnica e economicamente viável. Nestes estudos, geralmente são analisados, demanda, tipologia de curva de carga, fator de carga e outros aspectos das cargas existentes. Considerando então a importância da determinação das tipologias de curvas de cargas para as concessionárias de energia em seu processo de planejamento, a Companhia de Eletricidade do Amapá (CEA) realizou uma campanha de medidas de curvas de carga de transformadores de distribuição para obtenção das tipologias de curvas de carga que caracterizam seus consumidores. Neste trabalho apresentam-se os resultados satisfatórios obtidos a partir da utilização de Mineração de Dados baseada em Inteligência Computacional (Mapas Auto-Organizáveis de Kohonen) para seleção das curvas típicas e determinação das tipologias de curvas de carga de consumidores residenciais e industriais da cidade de Macapá, localizada no estado do Amapá. O mapa auto-organizável de Kohonen é um tipo de Rede Neural Artificial que combina operações de projeção e agrupamento, permitindo a realização de análise exploratória de dados, com o objetivo de produzir descrições sumarizadas de grandes conjuntos de dados.

Identificação e estimação de ruído em redes DSL: uma abordagem baseada em inteligência computacional

Este trabalho propõe a utilização de técnicas de inteligência computacional objetivando identificar e estimar a potencia de ruídos em redes Digital Subscriber Line ou Linhas do Assinante Digital (DSL) em tempo real. Uma metodologia baseada no Knowledge Discovery in Databases ou Descobrimento de Conhecimento em Bases de Dados (KDD) para detecção e estimação de ruídos em tempo real, foi utilizada. KDD é aplicado para selecionar, pré-processar e transformar os dados antes da etapa de aplicação dos algoritmos na etapa de mineração de dados. Para identificação dos ruídos o algoritmo tradicional backpropagation baseado em Redes Neurais Artificiais (RNA) é aplicado objetivando identificar o tipo de ruído em predominância durante a coleta das informações do modem do usuário e da central. Enquanto, para estimação o algoritmo de regressão linear e o algoritmo híbrido composto por Fuzzy e regressão linear foram aplicados para estimar a potência em Watts de ruído crosstalk ou diafonia na rede. Os resultados alcançados demonstram que a utilização de algoritmos de inteligência computacional como a RNA são promissores para identificação de ruídos em redes DSL, e que algoritmos como de regressão linear e Fuzzy com regressão linear (FRL) são promissores para a estimação de ruídos em redes DSL.

Análise da qualidade da informação no setor de saneamento básico: em busca da inteligência estratégica

Estudo da dimensão informacional do setor de saneamento básico, com o objetivo de analisar a qualidade da informação disponível em fontes de informação utilizadas no planejamento do setor. Para isso, foram analisadas as bases governamentais de informação, o Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento 2009 (SNIS), a Pesquisa Nacional de Saneamento Básico 2008 (PNSB), a Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios 2009 (PNAD) e o Censo Demográfico 2010, no âmbito nacional, e o Serviço de Informação do Estado do Pará 2009 (SIE). A análise foi realizada por meio do Diagrama de Pareto, do Diagrama de causa e efeito de Ishikawa e dos atributos de informação de atualidade, abrangência, confiabilidade, precisão e pertinência, sendo, ainda, investigada a opinião de especialistas do setor. Nos 15 problemas evidenciados na redução da qualidade da informação em saneamento básico, cinco deles são considerados vitais e influenciam os demais problemas, sendo eles: a) falta de interação com outras áreas; b) periodicidade inadequada de disseminação das informações; c) falta de detalhamento da informação; d) forma de coleta inadequada; e) organização da informação inadequada. A partir da constatação das fragilidades na dimensão informacional em saneamento básico, foi analisada a informação utilizada em dois instrumentos de planejamento do setor, o Plano Nacional de Saneamento Básico (PLANSAB) e o Plano Plurianual 2008/2011, do estado do Pará (PPA 2008/2011). A conclusão desta tese é que, no momento, as informações disponibilizadas para o planejamento do setor são desatualizadas, incompletas, imprecisas, não pertinentes e não confiáveis. Com isso, foram recomendadas ações de inteligência estratégica para melhorar a qualidade da informação do setor, definindo-se o quê e onde coletar, como sistematizar, analisar, disseminar, avaliar e monitorar as informações, visando contribuir para o planejamento, definição de investimentos, prestação dos serviços, regulação, fiscalização e controle social, de acordo com as diretrizes da Política Nacional de Saneamento Básico, Lei 11.445/2007, que tem como um dos princípios fundamentais a universalização do acesso da população aos serviços de saneamento básico.

Desenvolvimento de métodos de processamento e inteligência computacional no ECG ambulatorial

A monitorização ambulatorial do eletrocardiograma (ECG) permite seguir as atividades cotidianas do paciente durante períodos de 24 horas (ou ainda maiores) possibilitando o estudo de casos que pudessem ter episódios arrítmicos fatais. Entretanto, o maior desafio tecnológico que este tipo de monitorização enfrenta é a perda de informação pela presença de ruídos e artefatos quando o paciente se move. A análise do intervalo QT de despolarização e repolarização ventricular do eletrocardiograma superficial é uma técnica não invasiva com um grande valor para a diagnose e prognósticos de cardiopatias e neuropatias, assim como para a predição da morte cardíaca súbita. A análise do desvio padrão do intervalo QT proporciona informação sobre a dispersão (temporal ou espacial) da repolarização ventricular, entretanto a influencia do ruído provoca erros na detecção do final da onda T que são apreciáveis devido ao fato dos valores pequenos do desvio padrão do QT tanto para sujeitos patológicos e quanto para os sãos. O objetivo geral desta tese é melhorar os métodos de processamento do sinal de ECG ambulatorial usando inteligência computacional, especificamente os métodos relacionados com a detecção do final da onda T, e os de reconhecimento morfológico de batimentos que invalidam a análise da variabilidade do intervalo QT. É proposto e validado (em termos de exatidão e precisão) um novo método e algoritmo para estimar o final da onda T baseado no calculo de áreas de trapézios, empregando sinais da base de dados QT da Physionet. O desempenho do método proposto foi testado e comparado com um dos métodos mais usados para detectar o final da onda T: o método baseado no limiar na primeira derivada. O método de inteligência computacional sugerido combina a extração de características usando o método de análise de componentes principais não lineares e a rede neural de tipo perceptron multicamada. O método de áreas de trapézios teve um bom desempenho em condições ruidosas e não depende de nenhum limiar empírico, sendo adequado para situações com níveis de elevados de ruído de banda larga. O método de reconhecimento morfológico de batimentos foi avaliado com sinais ambulatoriais com e sem artefatos pertencentes a bases de dados de prestigio internacional, e mostrou um bom desempenho.

Projeto multicritério de filtros harmônicos passivos para instalações industriais utilizando técnicas de inteligência computacional

Devido ao auge do crescimento industrial na Região Norte e, em especial, o Pólo Industrial de Manaus (PIM), são necessários obter ferramentas matemáticas que facilitem ao especialista tomar decisões sobre a seleção e dimensionamento dos filtros harmônicos que proporcionam neutralizar os efeitos prejudiciais dos harmônicos gerados pelas cargas não lineares da indústria e alcançar conformidade com os padrões das normas de qualidade de energia correspondentes. Além disso, como os filtros harmônicos passivos têm a capacidade de gerar potência reativa à rede, estes meios são eficazes compensadores de potência reativa e, portanto, podem conseguir uma economia significativa no faturamento de energia elétrica consumida por essas instalações industriais. Esta tese tem como objetivo geral desenvolver um método matemático e uma ferramenta computacional para a seleção da configuração e parâmetros do projeto de um conjunto de filtros harmônicos passivos para sistemas elétricos industriais. Nesta ótica, o problema de otimização da compensação de harmônicos por meio de filtros passivos foi formulado como um problema multiobjetivo que considera tanto os objetivos da redução da distorção harmônica como da efetividade econômica do projeto considerando as características das tarifas brasileiras. Todavia, a formulação apresentada considera as restrições relevantes impostas pelas normas brasileiras e estrangeiras. A solução computacional para este problema foi conseguida, usando o algoritmo genético NSGA-II que determina um conjunto de soluções ótimas de Pareto (Fronteira) que permitem ao projetista escolher as soluções mais adequadas para o problema. Por conseguinte, a ferramenta computacional desenvolvida tem várias novidades como: não só calcula os parâmetros que caracterizam os filtros, como também seleciona o tipo de configuração e o número de ramos do filtro em cada barra candidata de acordo com um conjunto de configurações pré-estabelecidas; têm implementada duas normas para a avaliação das restrições de qualidade de energia (Prodist-Módulo 8 e IEEE 519-92) que podem ser selecionadas pelo usuário; determina soluções com bons indicadores de desempenho para vários cenários característicos e não característicos do sistema que permitem a representação das as variações diárias da carga; das variações dos parâmetros do sistema e dos filtros; avalia o custo das contas de energia numa rede elétrica industrial que tem diferentes condições de operação (cenários característicos); e avalia o efeito econômico de filtros de harmônicos como compensadores de potência reativa. Para desenvolver a ferramenta computacional adequada desta tese, foi empregado um modelo trifásico em coordenadas de fase para redes de energia elétrica industriais e de serviços onde foram feitos vários programas utilizando várias ferramentas computacionais adicionais. Estas ferramentas compreendem um programa de varredura de freqüência, um programa do fluxo de harmônicos por injeção de correntes e um programa de fluxo de potência à freqüência fundamental. Os resultados positivos desta tese, a partir da análise de vários exemplos práticos, mostram as vantagens do método desenvolvido.

Metodologias de inteligência computacional aplicadas ao problema de previsão de carga a curto prazo

Diversas atividades de planejamento e operação em sistemas de energia elétrica dependem do conhecimento antecipado e preciso da demanda de carga elétrica. Por este motivo, concessionárias de geração e distribuição de energia elétrica cada vez mais fazem uso de tecnologias de previsão de carga. Essas previsões podem ter um horizonte de curtíssimo, curto, médio ou longo prazo. Inúmeros métodos estatísticos vêm sendo utilizados para o problema de previsão. Todos estes métodos trabalham bem em condições normais, entretanto deixam a desejar em situações onde ocorrem mudanças inesperadas nos parâmetros do ambiente. Atualmente, técnicas baseadas em Inteligência Computacional vêm sendo apresentadas na literatura com resultados satisfatórios para o problema de previsão de carga. Considerando então a importância da previsão da carga elétrica para os sistemas de energia elétrica, neste trabalho, uma nova abordagem para o problema de previsão de carga via redes neurais Auto-Associativas e algoritmos genéticos é avaliada. Três modelos de previsão baseados em Inteligência Computacional são também apresentados tendo seus desempenhos avaliados e comparados com o sistema proposto. Com os resultados alcançados, pôde-se verificar que o modelo proposto se mostrou satisfatório para o problema de previsão, reforçando assim a aplicabilidade de metodologias de inteligência computacional para o problema de previsão de cargas.

Avaliação de sistemas de reparo para o problema de abrasão do concreto de superfícies úmidas em usinas hidrelétricas

A área de pesquisa em patologia das construções vem crescendo muito ultimamente, devido à degradação natural observada nos mais diversos tipos de edificações. Neste sentido, grande atenção vem sendo dispendida às estruturas de concreto de obras especiais como usinas hidrelétricas (UHEs) em virtude de sua complexidade e importância, tanto social quanto econômica. Uma das patologias que mais ocorrem nestas estruturas é a abrasão hidráulica do concreto, a qual pode levar a construção à ruína, em casos extremos. Este trabalho visa obter e analisar dados de vários materiais de reparo quanto à resistência à abrasão hidráulica e quanto aos seus respectivos sistemas de aderência. Dividiu-se a pesquisa em três grandes etapas: na primeira verificaria as características físicas e mecânicas dos materiais de reparo, a segunda analisaria a compatibilidade entre reparo e substrato através da aderência obtida no ensaio de compressão na junta diagonal e a terceira forneceria dados sobre a resistência à abrasão dos reparos através do ensaio ASTM C1138. Na primeira etapa foram realizados os ensaios de resistência à compressão axial e consistência dos concretos e argamassas utilizados como reparos profundos e superficiais para as idades de 3, 7 e 28 dias; Na segunda, aos 3 e 28 dias de idade, foram realizados os ensaios de aderência dos sistemas adesivos, abrangendo materiais cimentícios e à base de polímeros; Na última etapa foram utilizados os mesmos materiais de reparo da primeira: argamassas e concretos à base de cimento com e sem adição de pozolanas sílica ativa e metacaulim e argamassa à base de resina epóxi aos 3 e 28 dias. Como resultados, foram obtidas resistências à compressão axial entre 40 e 65 MPa para os materiais cimentícios aos 3 dias de idade e entre 60 e 80 MPa aos 28 dias, enquanto que para a argamassa epóxi a resistência foi de 20 MPa para ambas as idades. A consistência das argamassas foi tixotrópica, enquanto que a dos concretos foi bastante fluida. Quanto à aderência, realizou-se a aplicação dos adesivos em superfícies escarificadas, limpas e encharcadas, o que possibilitou uma expressiva vantagem dos adesivos à base de cimento e relação aos poliméricos, mesmo estes sendo indicados para colagem em substratos úmidos. Na etapa de abrasão dos reparos, utilizou-se uma nova metodologia de preparo dos substratos de concreto e posterior aplicação dos reparos, classificados em profundos ou superficiais. O reparo que apresentou maior resistência à abrasão foi o de argamassa epóxi. Não houve diferença estatística significativa entre os concretos sem adição e com adição de sílica ativa e metacaulim de alta reatividade. Em geral, o desgaste das argamassas, especialmente aos 3 dias, foi maior que o dos concretos, onde se verificou claramente a presença de dois estágios de taxa de desgaste em função da resistência à abrasão dos agregados graúdos. Assim, foi possível identificar diferentes estágios de desgaste para os concretos utilizados.

Bases para o espírito: Ferreira Penna, ciência e educação na Província do Grão- Pará (1866 – 1891)

As contribuições de Domingos Soares Ferreira Penna (1818-1888) à ciência realizada na província do Grão-Pará na segunda metade do século XIX são continuamente referidas em trabalhos sobre a fundação do Museu Paraense de História Natural e Etnografia em 1866, uma vez que o político mineiro fora seu idealizador e primeiro diretor. Contudo, a participação de Ferreira Penna na sociedade paraense da época se estendeu à instrução pública, tema de urgência no discurso das autoridades provinciais. É no sentido de se buscar a consonância deste personagem com as discussões de seu tempo sobre ciência e educação que este trabalho se desenvolve. Buscamos escritos da autoria de Penna, em especial as páginas dedicadas à instrução pública, além de discursos governamentais e pensamentos de outros autores sobre o tema. Partimos de um personagem singular por acreditarmos que pode ser procedimento inicial para compreendermos o contexto social no qual se insere. Seus textos foram analisados com base em elementos da análise de conteúdo, que nos permitiram organizar palavras e expressões em Unidades de Contexto e selecionar quais seriam mais apropriadas para a análise das fontes. A análise nos conduziu à idéia de que, para Ferreira Penna, a instrução teria como uma de suas prioridades a iluminação intelectual dos indivíduos como um todo, em especial os das camadas populares. Esta necessidade acompanhava a proposta da consolidação de uma identidade nacional, cuja inexistência era sentida por políticos e intelectuais. Ainda nesse projeto, o conhecimento dos recursos naturais através das ciências da natureza seria indispensável à luz da inteligência que se buscava incutir nos jovens através da instrução. Neste ponto, ciência e educação se convergem, por serem investimentos utilitários para um propósito mais amplo. O pensamento de Penna se adere ao de vários pensadores da época, em especial no que diz respeito à liberdade de ensino e a uma possível defesa do regime republicano em detrimento do regime monárquico, findo em 1889. Apesar das idéias parecerem adiantadas para sua época, o conservadorismo do pensamento de Ferreira Penna em alguns pontos nos ajuda a compreender a dimensão na qual mudanças para a instrução eram pensadas, de modo que não comprometessem a organização social vigente.

Sistema de apoio à tomada de decisão para atribuição de responsabilidade por perda de qualidade devido à variação de tensão de curta duração

O ambiente eletromagnético que envolve o planeta Terra tem papel fundamental na preservação e desenvolvimento de todos os seres vivos, e talvez seja uma das últimas fronteiras do conhecimento humano a ser dominada completamente antes de nos aventurarmos ao espaço exterior na busca de novas oportunidades. Esse ambiente, apesar de vir sendo estudado a um longo tempo, só agora esta sendo desbravado e melhor conhecido, tendo como ponto fundamental de apoio o uso de sensores apropriados, que possam detectar e quantificar esses efeitos elétricos, e que sirvam de base para a geração de teorias para explicação dos fenômenos subjacentes, entre os quais os sensores de eletricidade atmosférica. Este trabalho faz uma analise ampla dos sistemas sensores de eletricidade atmosférica em uso nos dias atuais, avaliando seus modelos de funcionamentos, suas limitações e sua inteligência, concluindo por sintetizar especificações básicas para desenvolvimento de melhores sensores e definição de padrões métricos de tipos de variáveis a serem medidas para atendimentos das atuais e futuras demandas nesse campo do conhecimento. Adicionalmente, os processos envolvidos na calibração desses sensores serão abordados, com a revisão de modelos computacionais utilizados, baseado no método dos momentos (MoM) e outros, para avaliação de campos eletromagnéticos emitidos remotamente por padrões de cargas e correntes elétricas, que sirvam de apoio e base para essas calibrações.

Contribuições aos estudo da compensação de harmônicos em sistemas de energia elétrica

Esta tese enfoca o estudo de métodos para compensação de harmônicos em sistemas de energia elétrica e aborda diversos aspectos relacionados à presença de harmônicos nos mesmos, como a apresentação de conceitos e definições em sistemas não-senoidais e estratégias de compensação de potência. Enfatiza-se neste estudo, exemplificado por meio de medições e simulações realizadas, a influência da forma de onda de alimentação sobre cargas não-lineares; a interação harmônica entre a tensão de suprimento e a corrente das cargas, devido à impedância série do sistema; e a influência mútua entre cargas não-lineares em paralelo, como possível forma de atenuação de harmônicos. Para simular e predizer o impacto causado por cargas não-lineares em um sistema, assim como a implementação de ações para mitigar esses impactos, visando à melhoria da qualidade da energia, é necessário o conhecimento das respostas das mesmas. Como produto do presente trabalho, destacam-se as técnicas desenvolvidas para a modelagem de cargas nãolineares sob diferentes condições de alimentação, em especial o uso de técnicas de inteligência computacional, como o sistema neuro-fuzzy e as redes neurais artificiais; assim como o emprego da série de Volterra para predição do comportamento das cargas.

Elementos de sensores de eletricidade atmosférica

O ambiente eletromagnético que envolve o planeta Terra tem papel fundamental na preservação e desenvolvimento de todos os seres vivos, e talvez seja uma das últimas fronteiras do conhecimento humano a ser dominada completamente antes de nos aventurarmos ao espaço exterior na busca de novas oportunidades. Esse ambiente, apesar de vir sendo estudado a um longo tempo, só agora esta sendo desbravado e melhor conhecido, tendo como ponto fundamental de apoio o uso de sensores apropriados, que possam detectar e quantificar esses efeitos elétricos, e que sirvam de base para a geração de teorias para explicação dos fenômenos subjacentes, entre os quais os sensores de eletricidade atmosférica. Este trabalho faz uma analise ampla dos sistemas sensores de eletricidade atmosférica em uso nos dias atuais, avaliando seus modelos de funcionamentos, suas limitações e sua inteligência, concluindo por sintetizar especificações básicas para desenvolvimento de melhores sensores e definição de padrões métricos de tipos de variáveis a serem medidas para atendimentos das atuais e futuras demandas nesse campo do conhecimento. Adicionalmente, os processos envolvidos na calibração desses sensores serão abordados, com a revisão de modelos computacionais utilizados, baseado no método dos momentos (MoM) e outros, para avaliação de campos eletromagnéticos emitidos remotamente por padrões de cargas e correntes elétricas, que sirvam de apoio e base para essas calibrações.

Estratégia de otimização para a melhoria da interpretabilidade de redes bayesianas: aplicações em sistemas elétricos de potência

A investigação de métodos, técnicas e ferramentas que possam apoiar os processos decisórios em sistemas elétricos de potência, em seus vários setores, é um tema que tem despertado grande interesse. Esse suporte à decisão pode ser efetivado mediante o emprego de vários tipos de técnicas, com destaque para aquelas baseadas em inteligência computacional, face à grande aderência das mesmas a domínios com incerteza. Nesta tese, são utilizadas as redes Bayesianas para a extração de modelos de conhecimento a partir dos dados oriundos de sistemas elétricos de potência. Além disso, em virtude das demandas destes sistemas e de algumas limitações impostas às inferências em redes bayesianas, é desenvolvido um método original, utilizando algoritmos genéticos, capaz de estender o poder de compreensibilidade dos padrões descobertos por essas redes, por meio de um conjunto de procedimentos de inferência em redes bayesianas para a descoberta de cenários que propiciem a obtenção de um valor meta, considerando a incorporação do conhecimento a priori do especialista, a identificação das variáveis mais influentes para obtenção desses cenários e a busca de cenários ótimos que estabeleçam valores, definidos e ponderados pelo usuário/especialista, para mais de uma variável meta.

Baiuka: jogos de lendas amazônicas para avaliação de inteligências múltiplas

BAIUKA é um jogo educativo voltado para despertar a consciência ecológica baseado em lendas amazônicas. Este trabalho teve como objetivo central construir um jogo educativo infantil baseado nas Inteligências Múltiplas, voltado para a cultura amazônica, gerando automaticamente avaliações sobre o comportamento do jogador, a partir de agentes autônomos, auxiliando o professor em sala de aula. Teve como objetivos específicos oferecer um instrumento de motivação da aprendizagem a partir do uso de jogos educativos na web, além de desenvolver um modelo para avaliar jogos educacionais. A caminhada metodológica teve como principal base de análise a metodologia qualitativa e envolveu, além de pesquisas documentais e bibliográficas, a pesquisa de campo na Escola Ipiranga, com aplicação de um checklist a professores devidamente selecionados, assim como especialistas que, de alguma forma, atuam nessa realidade. Os resultados da pesquisa indicam a boa aceitação por parte dos professores de proporcionar momentos de atividade lúdica para as crianças. Infelizmente, também constatamos a dificuldade em se criar um jogo educacional que seja interessante ao jovem, aliando metodologias pedagógicas ao poder dos jogos computacionais. Porém, não obstante essa triste constatação, a pesquisa aponta com esperança que os jogos computadorizados possam ser considerados o estado da arte para o desenvolvimento de ambientes de aprendizagem motivadores. A produção desta nova geração de jogos didáticos requer times interdisciplinares, criativos e capazes de trabalharem cooperativamente.

Metodologia para o despacho de potência reativa visando o controle de tensão baseado em algoritmos genéticos

Este trabalho tem como objetivo apresentar um aplicativo para auxiliar no planejamento de sistemas elétricos, através de uma metodologia para controle de tensão e minimização das perdas, através da otimização da injeção de reativos, mantendo a tensão nos barramentos dentro de limites pré estabelecidos. A metodologia desenvolvida é baseada em um sistema hibrido, que utiliza inteligência computacional baseada em um algoritmo genético acoplado a um programa de fluxo de carga (ANAREDE), que interagem para produzir uma solução ótima. Os resultados obtidos mostram que a técnica baseada no algoritmo genético é bem adequada ao tipo de problema ora tratado referente a minimização de perdas reativas e a melhoria do perfil da tensão em redes elétricas, sendo este atualmente um problema crítico em parte do Sistema Interligado Nacional (SIN).

Uso de engenharia de software no desenvolvimento de sistema especialista fuzzy para auxílio à manutenção preditiva em hidrogeradores

Os hidrogeradores são peças chaves no circuito brasileiro de energia, sua indisponibilidade e mau funcionamento podem causar multas altíssimas a concessionárias aplicadas pela ANEEL por não atenderem a demandas e até por paradas impróprias para efetivar manutenções, além de agravar confiabilidade na garantia do fornecimento aos consumidores finais. Para garantir que isso não venha acontecer, a manutenção preditiva fornece técnicas que podem apontar as falhas analisando os “sinais vitais” originados pelo próprio equipamento. Desta forma as condições mecânicas e operacionais são periodicamente monitoradas e quando as tendências são detectadas insalubres, as peças incômodas na máquina são identificadas e programadas para manutenção. Para que essa tendência seja encontrada, utiliza-se da lógica fuzzy para modelar o comportamento dos hidrogeradores, sendo mais especifico: mancais, estator e anel coletor, inferindo conclusões prováveis de falhas. Neste trabalho, mostra o processo de construção do sistema que auxilia no diagnóstico da manutenção preditiva, desde sua metodologia de desenvolvimento por macro-atividades, definição arquitetural, conformidade dos requisitos e análise do conhecimento inserido a inteligência do sistema. O sistema foi desenvolvido em plataforma labview para servir como ferramenta de apoio. Todo o conhecimento inserido no sistema foi obtido com o corpo especialista de Eletronorte e outra parte na literatura, foi necessário aplicar o conceito de regras ao maquina de inferência fuzzy, para uma forma linguística de fácil compreensão, para que os próprios especialistas ampliem e evolua o software.