8 resultados para fuzzy inference systems

em Universidade Federal do Pará


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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 utiliza a metodologia six sigma com o objetivo de aumentar a produtividade da Linha de LCD (Liquid Crystal Display) em uma fábrica do Pólo Industrial de Manaus - PIM e um sistema de inferência fuzzy para mensurar o aumento dessa produtividade, onde foram identificados vários parâmetros baseados na metodologia six sigma. Dentre os quais, conforme grau de relevância dos especialistas deste estudo, pode-se destacar: desperdícios, capacidade produtiva e estudo de tempos. Ressaltando ainda que o sistema proposto seja de grande importância para profissionais e pesquisadores da gestão da produção, os quais desejam resultados que reduzam custos e conseqüentemente aumente os lucros da organização.

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Apesar das diversas vantagens oferecidas pelas redes neurais artificiais (RNAs), algumas limitações ainda impedem sua larga utilização, principalmente em aplicações que necessitem de tomada de decisões essenciais para garantir a segurança em ambientes como, por exemplo, em Sistemas de Energia. Uma das principais limitações das RNAs diz respeito à incapacidade que estas redes apresentam de explicar como chegam a determinadas decisões; explicação esta que seja humanamente compreensível. Desta forma, este trabalho propõe um método para extração de regras a partir do mapa auto-organizável de Kohonen, projetando um sistema de inferência difusa capaz de explicar as decisões/classificação obtidas através do mapa. A metodologia proposta é aplicada ao problema de diagnóstico de faltas incipientes em transformadores, em que se obtém um sistema classificatório eficiente e com capacidade de explicação em relação aos resultados obtidos, o que gera mais confiança aos especialistas da área na hora de tomar decisões.

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Em um sistema elétrico existem vários circuitos e equipamentos industriais que se comportam como dispositivos não-lineares. Esse comportamento geram sinais que causam distorções dentro desse sistema. Essas distorções são chamadas de Harmônicas, que calculada de forma ampla nos fornece o valor do THD (do inglês Total Harmonic Distortion ou Distorção Harmônica Total). Este trabalho apresenta uma das várias soluções para minimizar esse indicador através da detecção por um algoritmo computacional instalado no medidor de THD apropriado e pela utilização de filtros harmônicos passivos. Este algoritmo computacional detecta e calcula em quais frequências o valor do THD está elevado em comparação a um índice normativo definido utilizando para isso a Lógica Fuzzy. Uma vez definido a necessidade da aplicação do filtro harmônico esse será projetado pelo algoritmo computacional. O filtro harmônico entregado neste trabalho será o filtro passivo devido a sua fácil instalação e ao seu baixo custo. Dessa forma, o algoritmo computacional proposto funciona no início da medição do THD, no equipamento medidor, indicando uma faixa classificatória de THD medido, utilizando para isso a Lógica Fuzzy, identifica a necessidade ou não da instalação do filtro harmônico passivo e seu projeto, e finaliza efetuando um novo cálculo de THD.

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Este trabalho propõe uma estratégia fuzzy, do tipo Rede de Controladores Locais, aplicável à melhoria da estabilidade dinâmica em sistemas elétricos de potência, visando compensar possíveis perdas de sintonia devido à ocorrência de variações nas condições operacionais da planta. A adaptação dos ganhos do controlador fuzzy é efetuada on-line, interpolando-se os ganhos de um conjunto finito de controladores locais fixos. Ao ocorrer variações nas condições operacionais da planta, os ganhos da lei de controle são ajustados automaticamente de modo a manter satisfatório o desempenho do sistema de controle. O desempenho do controle foi avaliado através de estudos de simulação, utilizando-se um modelo dinâmico não-linear, do tipo máquina barra infinita. Os resultados mostram que o emprego da estratégia proposta permite obter melhorias no desempenho dinâmico do sistema.

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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.

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Desde a incorporação da automação no processo produtivo, a busca por sistemas mais eficientes, objetivando o aumento da produtividade e da qualidade dos produtos e serviços, direcionou os estudos para o planejamento de estratégias que permitissem o monitoramento de sistemas com o intuito principal de torna-los mais autônomos e robustos. Por esse motivo, as pesquisas envolvendo o diagnóstico de faltas em sistemas industriais tornaram-se mais intensivas, visto a necessidade da incorporação de técnicas para monitoramente detalhado de sistemas. Tais técnicas permitem a verificação de perturbações, falta ou mesmo falhas. Em vista disso, essa trabalho investiga técnicas de detecção e diagnostico de faltas e sua aplicação em motores de indução trifásicos, delimitando o seu estudo em duas situações: sistemas livre de faltas, e sobre atuação da falta incipiente do tipo curto-circuitoparcial nas espiras do enrolamento do estator. Para a detecção de faltas, utilizou-se analise paramétrica dos parâmetros de um modelo de tempo discreto, de primeira ordem, na estrutura autoregressivo com entradas exógenas (ARX). Os parâmetros do modelo ARX, que trazem informação sobre a dinâmica dominante do sistema, são obtidos recursivamente pela técnica dos mínimos quadrados recursivos (MQR). Para avaliação da falta, foi desenvolvido um sistema de inferência fuzzy (SIF) intervala do tipo-2, cuja mancha de incerteza ou footprint of uncertainty (FOU), características de sistema fuzzy tipo-2, é ideal como forma de representar ruídos inerentes a sistemas reais e erros numéricos provenientes do processo de estimação paramétrica. Os parâmetros do modelo ARX são entradas para o SIF. Algoritmos genéricos (AG’s) foram utilizados para otimização dos SIF intervalares tipo-2, objetivando reduzir o erro de diagnóstico da falta identificada na saída desses sistemas. Os resultados obtidos em teste de simulação computacional demonstram a efetividade da metodologia proposta.

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Este artigo apresenta novas estratégias de controle fuzzy aplicadas ao conversor estático interligado ao rotor dos geradores de indução duplamente excitados (DFIG), em esquemas eólicos de velocidade variável, integrados a redes elétricas reais. As estratégias de controle propostas são do tipo fuzzy "look-up-table" com supervisão. O desempenho de tais reguladores, baseados em inteligência computacional, é comparado com o obtido com controladores PI's a parâmetros fixos, na ocorrência de faltas no sistema elétrico de potência. Esses controladores fuzzy são destinados a garantir a continuidade da operação dos conversores, e melhorar o desempenho transitório do sistema, em relação aos controladores convencionais. Os resultados apresentados confirmam a eficácia das estratégias de controle adotadas. O modelo físico dos aerogeradores, consistindo de um grande número de turbinas eólicas, foi implementado através de uma ferramenta de simulação dinâmica, desenvolvida no ambiente computacional MATLABTM.