987 resultados para Estimação TMDA
Resumo:
As indústrias têm buscado constantemente reduzir gastos operacionais, visando o aumento do lucro e da competitividade. Para alcançar essa meta, são necessários, dentre outros fatores, o projeto e a implantação de novas ferramentas que permitam o acesso às informações relevantes do processo de forma precisa, eficiente e barata. Os sensores virtuais têm sido aplicados cada vez mais nas indústrias. Por ser flexível, ele pode ser adaptado a qualquer tipo de medição, promovendo uma redução de custos operacionais sem comprometer, e em alguns casos até melhorar, a qualidade da informação gerada. Como estão totalmente baseados em software, não estão sujeitos a danos físicos como os sensores reais, além de permitirem uma melhor adaptação a ambientes hostis e de difícil acesso. A razão do sucesso destes tipos de sensores é a utilização de técnicas de inteligência computacional, as quais têm sido usadas na modelagem de vários processos não lineares altamente complexos. Este trabalho tem como objetivo estimar a qualidade da alumina fluoretada proveniente de uma Planta de Tratamento de Gases (PTG), a qual é resultado da adsorção de gases poluentes em alumina virgem, via sensor virtual. O modelo que emula o comportamento de um sensor de qualidade de alumina foi criado através da técnica de inteligência computacional conhecida como Rede Neural Artificial. As motivações deste trabalho consistem em: realizar simulações virtuais, sem comprometer o funcionamento da PTG; tomar decisões mais precisas e não baseada somente na experiência do operador; diagnosticar potenciais problemas, antes que esses interfiram na qualidade da alumina fluoretada; manter o funcionamento do forno de redução de alumínio dentro da normalidade, pois a produção de alumina de baixa qualidade afeta a reação de quebra da molécula que contém este metal. Os benefícios que este projeto trará consistem em: aumentar a eficiência da PTG, produzindo alumina fluoretada de alta qualidade e emitindo menos gases poluentes na atmosfera, além de aumentar o tempo de vida útil do forno de redução.
Resumo:
Este trabalho apresenta uma nova metodologia para estimar a contribuição harmônica de múltiplas cargas geradoras de harmônicos na distorção de tensão de um sistema elétrico. Essa metodologia cria modelos estatísticos que descrevem o comportamento da tensão harmônica de um sistema elétrico qualquer em função da corrente harmônica das cargas presentes nele, de tal forma, que seja possível avaliar o impacto das cargas geradoras de harmônicos nos níveis de distorção harmônica de tensão do sistema elétrico em análise. A criação desses modelos é realizada com base no método estatístico chamado de regressão polinomial local de kernel, que é um método de regressão não paramétrica, cuja característica principal é criar modelos não condicionados a uma família específica de curvas de regressão, ou seja, os dados são os únicos responsáveis pelo formato do modelo. Uma vez criado o modelo, estima-se a tensão harmônica que as cargas provocaram no período em análise e, por fim, avalia-se seu valor em relação à medida.
Identificação e estimação de ruído em redes DSL: uma abordagem baseada em inteligência computacional
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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.
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Nesta tese é proposta uma metodologia para identificação automática de topologias de linhas telefônicas compostas de uma ou mais seções de linha, as quais são utilizadas em sistemas de linhas digitais de assinante (DSL, do inglês digital subscriber line). Métodos com esta finalidade são fundamentais para a qualificação da linha com o objetivo de instalação do serviço DSL, em especial na atualização para serviços como o VDSL2 ou para adoção de "vetorização". Com o intuito de ser relevante para as operadoras na qualificação de uma rede inteira, composta de milhões de linhas, é fundamental que, além de precisão, métodos de qualificação tenham baixo custo computacional. Os métodos desenvolvidos são baseados nessa premissa e fazem análise da resposta ao impulso e da resposta à reflectometria no domínio do tempo de uma dada linha. Esses sinais são analisados utilizando-se um método de detecção de bordas, baseado em transformada wavelet, para identificar e extrair características de sinal que contenham informação sobre a topologia da linha. Dependendo das características disponíveis, é utilizado um dos três sistemas especialistas desenvolvidos para interpretação dessas informações e identificação da topologia. Estas metodologias são avaliadas através de um conjunto de teste de linhas reais medidas em laboratório. Seus resultados são comparados com os resultados de dois outros métodos implementados a partir da literatura. Os resultados obtidos mostram que os métodos propostos são eficientes na estimação de informações da topologia da linha e possuem reduzido custo computacional quando comparados às implementações das outras técnicas avaliadas.
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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O objetivo deste trabalho foi estimar parâmetros genéticos para características produtivas, tais como: produção de leite (PL), produção de gordura (PG), duração da lactação (DL) e produção de leite por dia de intervalo de parto (PLDIDP) em búfalos (Bubalus bubalis) na Amazônia Oriental. O trabalho foi realizado na fazenda “Dr. Felisberto Camargo” de propriedade da EMBRAPA/CPATU, onde foram analisados registros produtivos colhidos no período compreendido entre 1967 a 2005. Foram analisados um total de 1.182 registros de fêmeas bubalinas da raça Murrah e seus mestiços. As médias observadas e os desvios-padrãopara PL, PG, DL e PLDIDP foram 1.663,84 ±343,60, 116,84 ±29,71, 269,89 ±56,36 e 3,88 ±1,15 respectivamente. Os parâmetros genéticos foram estimados por meio do método de Máxima Verossimilhança Restrita processada por meio de análises de bicaracterísticas, sendo as características como a produção de leite e gordura consideradas como efeitos fixos a época de parto, grupo genético e ordem de parto do animal, além da cováriavel duração da lactação. As estimativas de herdabilidade (h²) encontrada para as características PL, PG, DL e PLDIDP foram 0,25, 0,18, 0,08 e 0,09 respectivamente, com repetibilidade (r) para PL, PG e DL de 0,33, 0,29 e 0,10 respectivamente. As correlações genéticas entre as características foram 0,93(PL-PG), 0,76 (PL-DL), 0,99 (PL-PLDIDP), 0,89 (PG-DL), 0,87 (PG-PLDIDP) e -0,27 (DLPLDIDP). No rebanho estudado existe expressiva percentagem de animais que foram superiores geneticamente em relação à média da população para as características. Existe considerável variabilidade genética aditiva para as características estudadas, sendo que esta variabilidade pode ser utilizada para promover o melhoramento genético do rebanho.
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Dados de 1.182 registros de produção de fêmeas bubalinas da raça Murrah e seus mestiços, parindo no período de 1967 a 2005, foram utilizados para estimação de parâmetros genéticos utilizando-se o método de máxima verossimilhança restrita. O modelo animal utilizado para estimação de componentes de variância incluiu os efeitos fixos de rebanho, ano e época de parto, ordem de parto e duração da lactação e os efeitos aleatórios do animal, e ambiente permanente e temporário. As estimativas de herdabilidade foram 0,25, 0,18, 0,08 e 0,09, para produção de leite, produção de gordura, duração da lactação e produção de leite por dia de intervalo de parto, respectivamente. As estimativas de repetibilidade foram 0,33, 0,29 e 0,10 para produção de leite, produção de gordura e duração da lactação, respectivamente. As correlações genéticas entre produções de leite e gordura, produção de leite com duração da lactação, produção de leite com produção de leite por dia de intervalo de partos, produção da gordura com duração da lactação, produção de gordura com produção de leite por dia de intervalo de partos e duração da lactação com produção de leite por dia de intervalo de partos foram 0,93; 0,76; 0,99; 0,89; 0,87 e -0,27, respectivamente. Os resultados demonstram que ganhos genéticos podem ser obtidos pela seleção das produções de leite e gordura.
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O objetivo deste trabalho foi testar a aplicação de modelos da geoestatística para estimar o volume de resíduos lenhosos de madeira em uma área de floresta manejada no município de Paragominas, estado do Pará. Os métodos de Warren e Olsen e da Krigagem Ordinária foram utilizados para estimar o volume dos resíduos florestais em pontos amostrados e não amostrados. Os resultados confirmam que a aplicação dos métodos foi adequada, uma vez que a estimativa para o volume dos resíduos, da área em estudo, apresentou uma pequena diferença 5,2%, em relação ao valor real obtido.
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Pós-graduação em Matematica Aplicada e Computacional - FCT
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Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEG
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The main objective of the presented study is the development of a predictive interval type-2 fuzzy inference system in order to estimate the mortality risk for a newborn, to be used as an auxiliary tool for decision making in medical centers where there is a lack of professionals for this purpose and, afterwards, to compare its performance to a type-1 fuzzy system. The input variables were chosen due to their acquisition ‘simplicity, not involving any invasive tests, such as blood tests or other specific tests. The variables are easily obtained in the first few minutes of life: birth weight, gestational age at delivery, 5-minute Apgar score and previous report of stillbirth. Databases from the DATASUS were used to validate the model. 1351 records from the city of São José dos Campos, a mid-sized city in the São Paulo state’s countryside, were considered in this study. Finally, an analysis using the ROC curve was performed to estimate the model’s accuracy
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The aim of this work is to study some of the density estimation tec- niques and to apply to the segmentation of medical images. Medical images are used to help the diagnostic of tumor diseases as well as to plan and deliver treatment. A computer image is an array of values representing colors in some scale. The smallest element of the image to which it is possible to assign a value is called pixel. Segmen- tation is the process of dividing the image in portions through the classi¯cation of each pixel. The simplest way of classi¯cation is by thresholding, given the number of portions and the threshold values. Another method is constructing a histogram of the pixel values and assign a portion to each pike. The threshold is the mean between two pikes. As the histogram does not form a smooth curve it is di±cult to discern between true pikes and random variation. Density estimation methods allow the estimation of a smooth curve. Image data can be considered as mixture of different densities. In this project parametric and nonparametric methods for density estimation will be addressed and some of them are applied to CT image data
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In this work was developed a fuzzy computational model type-2 predictive interval, using the software of the type-2 fuzzy MATLAB toolbox, the final idea is to estimate the number of hospitalizations of patients with respiratory diseases. The interest in the creation of this model is to assist in decision makeshift hospital environment, where there are no medical or professional equipment available to provide the care that the population need. It began working with the study of fuzzy logic, the fuzzy inference system and fuzzy toolbox. Through a real database provided by the Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (DATASUS) and Companhia de Tecnologia de Saneamento Básico (CETESB), was possible to start the model. The analyzed database is composed of the number of patients admitted with respiratory diseases a day for the public hospital in São José dos Campos, during the year 2009 and by factors such as PM10, SO2, wind and humidity. These factors were analyzed as input variables and, through these, is possible to get the number of admissions a day, which is the output variable of the model. For data analysis we used the fuzzy control method type-2 Mamdani. In the following steps the performance developed in this work was compared with the performance of the same model using fuzzy logic type-1. Finally, the validity of the models was estimated by the ROC curve
Resumo:
Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS