8 resultados para single input rule modules connected fuzzy inference system

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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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 apresenta as estratégias e convenções adotadas, assim como os módulos em funcionamento, do sistema de monitoração desenvolvido e que está sendo implantado na edificação do Grupo de Estudos e Desenvolvimento de Alternativas Energéticas (GEDAE), denominada de Laboratório de Energias Renováveis e Eficiência Energética, com o objetivo de monitorar principalmente as variáveis climáticas e aquelas referentes à geração e ao consumo da edificação. Com esse sistema, objetiva-se a criação de uma base de dados unificada, sincronizada e de fácil acesso aos usuários da edificação, bem como a criação de ferramentas personalizáveis pelos usuários para a análise dos dados coletados e com possibilidade de expansão para a inserção de novas grandezas de interesse, facilitando, desta forma, estudos a respeito do desempenho da edificação quanto ao seu consumo de energia elétrica, seus sistemas de produção de eletricidade e condições de conforto ambiental no interior da edificação, além de permitir a análise das estratégias adotadas na edificação. Espera-se que os dados coletados possam também exercer a função de divulgação de estratégias de eficiência energética em edificações por meio da publicação de alguns resultados na internet em uma página dinâmica para tal fim.

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Foram realizadas medidas em laboratório da condutividade elétrica complexa de 28 amostras de testemunhos de sondagem de três furos da área MM1-Alvo 1, Distrito dos Carajás, com o objetivo de auxiliar na interpretação de dados geofísicos de campo, obtidos com os métodos polarização induzida/resistividade e eletromagnético/AFMAG, aplicados na área. As medidas foram tomadas no intervalo de frequências de 10-3Hz a 104Hz, medindo-se a amplitude e a fase da condutância. O método empregado foi o de medida direta de impedância, utilizando-se um osciloscópio com memória, um gerador de sinais e dois pré-amplificadores diferenciais com alta impedância de entrada. O sistema de eletrodos escolhido para realizar as medidas foi o de 2 eletrodos de platina-platinizada em virtude de sua resposta de frequência ser plana no intervalo utilizado. Todas as medidas foram realizadas à temperatura constante de 24°C ± 1°C. Para interpretar as medidas de condutividade foi realizado estudo petrográfico das amostras, utilizando-se lâminas delgadas, seções polidas e difração de Raios-X. Foi determinado o teor de cobre, sob a forma de sulfeto, nas amostras utilizando-se o método de absorção atômica. Os resultados petrográficos permitiram classificar as amostras em cinco grupos distintos: granito, biotita-xisto, anfibolito, anfibólio-xisto e quartzito ferruginoso-formação ferrífera. O teor de cobre foi variável nos cinco grupos, havendo teores desde 50ppm até 6000ppm. Nas medidas de condutividade observou-se que, dentre os cinco grupos, as amostras da formação ferrífera apresentaram as maiores variações com a frequência. As amostras de granito tiveram espectro mais plano que as dos xistos e anfibolito. A conclusão a que se chegou é que as anomalias eletromagnéticas e de polarização induzida/resistividade observadas no campo próximo aos três furos (F1, F2, F3) são devidas principalmgnte a formação ferrífera magnetitica, a secundariamente à mineralização de baixo teor de calcopirita associada.

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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.