1000 resultados para Teoria dos Sistemas


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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

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Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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Pós-graduação em Geociências e Meio Ambiente - IGCE

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A metodologia tradicional de identificação de parâmetros na análise modal de estruturas é realizada a partir de sinais medidos de força de entrada e de movimento de resposta da estrutura em condições laboratoriais controladas. Entretanto, quando é necessária a obtenção dos parâmetros modais de estruturas de máquinas em operação, as condições para controlar e medir a excitação nestas situações impossibilita a realização da análise modal tradicional. Neste caso, o teste modal é realizado utilizando somente dados de resposta do sistema. A Análise Modal Operacional (AMO) é um método de extração modal em que nenhuma excitação artificial necessita ser aplicada ao sistema, utilizando-se a própria excitação operacional como entrada para medição da resposta do sistema. A técnica clássica de Análise Modal Operacional NExT considera, para isso, que a excitação operacional do sistema seja um ruído branco. Esta técnica faz a consideração de que as funções de correlação obtidas de estruturas podem ser consideradas como funções de resposta ao impulso e então métodos tradicionais de identificação modal no domínio do tempo podem ser empregados. Entretanto, caso a excitação operacional contenha componentes harmônicos que se sobressaiam, estes podem ser confundidos como modos naturais do sistema. Neste trabalho é demonstrada que através da função densidade de probabilidade da banda estreita contendo o pico de um modo, é possível identifica-lo como natural ou operacional (proveniente da excitação operacional da estrutura). É apresentada também uma modificação no método de identificação modal Exponencial Complexa Mínimos Quadrados (LSCE), passando a considerar sinais harmônicos de freqüências conhecidas presentes na excitação operacional, em um ensaio utilizando a técnica NExT. Para validação desses métodos, utiliza-se um modelo teórico de parâmetros modais conhecidos analiticamente e como estudo de caso experimental, um sistema formado por uma viga bi-apoiada suportando um motor elétrico com desbalanceamento de massa.

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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.

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O conhecimento prévio do valor da carga é de extrema importância para o planejamento e operação dos sistemas de energia elétrica. Este trabalho apresenta os resultados de um estudo investigativo da aplicação de Redes Neurais Artificiais do tipo Perceptron Multicamadas com treinamento baseado na Teoria da Informação para o problema de Previsão de Carga a curto prazo. A aprendizagem baseada na Teoria da Informação se concentra na utilização da quantidade de informação (Entropia) para treinamento de uma rede neural artificial. Dois modelos previsores são apresentados sendo que os mesmos foram desenvolvidos a partir de dados reais fornecidos por uma concessionária de energia. Para comparação e verificação da eficiência dos modelos propostos um terceiro modelo foi também desenvolvido utilizando uma rede neural com treinamento baseado no critério clássico do erro médio quadrático. Os resultados alcançados mostraram a eficiência dos sistemas propostos, que obtiveram melhores resultados de previsão quando comparados ao sistema de previsão baseado na rede treinada pelo critério do MSE e aos sistemas previsores já apresentados na literatura.

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Este trabalho consiste na proposta de uma sequencia didática para o ensino de Sistemas de Equações Algébricas Lineares na qual estabelecemos uma conexão entre o Método da Substituição e o buscando a conversão de registros de representação. O objetivo da proposta foi verificar se os alunos conseguem realizar a conexão entre os dois métodos desenvolvendo a conversão do método da substituição no Método do escalonamento caracterizando assim, o aprendizado do objeto matemático estudado, segundo a teoria de registros de representação semiótica de Raimund Duval. A pesquisa foi realizada com alunos do ensino médio em uma escola da rede pública estadual da cidade de Belém e os resultados apontaram para o estabelecimento de uma conexão entre os dois métodos empregados no processo de resolução de sistemas.

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Utilizando a teoria matemática da informação, este artigo analisa quatro sistemas agroindustriais de produção de bioenergia: a indústria de álcool de cana-de-açúcar do Brasil, a indústria de álcool de milho e a indústria de biodiesel dos Estados Unidos, além da indústria de farinha de mandioca da Amazônia. Com base em um importante conjunto de informações empíricas, são feitas avaliações de eficiência energética para diferentes níveis de organização dos sistemas.

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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Neste trabalho, são apresentados a metodologia de projeto e resultados de testes experimentais de um estabilizador de sistema de potência (ESP), implementado em um sistema de geração em escala reduzida de 10 kVA, localizado no Laboratório de Controle e Sistema de Potência (LACSPOT) da Universidade Federal do Pará (UFPA). O projeto do ESP é baseado em uma estratégia de controle robusto com ênfase em incertezas paramétricas estruturadas, as quais são tratadas com ferramentas da teoria de análise intervalar. Estas incertezas são decorrentes de mudanças do ponto de operação do sistema, que provocam variações nos parâmetros de um modelo matemático linearizado referente ao comportamento dinâmico do sistema elétrico de potência no referido ponto de operação. Para o projeto do ESP robusto intervalar, são realizados uma serie de ensaios experimentais com o propósito de estimar os parâmetros de modelos linearizados da planta, representando satisfatoriamente a dinâmica dos modos poucos amortecidos do sistema de geração interligado. O método de identificação é baseado em técnica de identificação paramétrica, baseado em mínimos quadrados. A partir de um conjunto de dados de entrada e saída, para cada ponto de operação, um modelo linear, do tipo auto-regressivo com entrada exógenos (ARX), estimado para fim de uso do projeto do ESP. Por fim, uma série de testes experimentais é realizada no sistema de geração interligado a rede elétrica local, com o propósito de verificar a efetividade da técnica de controle robusto intervalar proposta para a sintonia do ESP. A partir da análise da função custo do sinal de erro de desvio de potência elétrica na saída do gerador síncrono e a função custo do sinal de controle do ESP comprova-se experimentalmente o bom desempenho obtido pela técnica de controle proposta em comparação com uma técnica de controle clássica.