979 resultados para Análise wavelet
Resumo:
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Resumo:
Pós-graduação em Física - IGCE
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Pós-graduação em Física - IGCE
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Pós-graduação em Física - IGCE
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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A análise de ocorrências no sistema de energia elétrica é de fundamento mportância para uma operação segura, e para manter a qualidade da energia elétrica lornecida aos consumidores. As concessionárias do setor de energia elétrica usam equipamentos, chamados registradores de perturbação (RP's), para monitora diagnosticar problemas nos sistemas elétrico e de proteção. As formas de onda normalmente analisadas nos centros de operação das concessionárias, são aquelas geradas por eventos que quase sempre causam a aocrtul je linhas devido a operação dos relés comandados pelos dispositivos de proteção .Contudo, uma grande quantidade de registros armazenados que podem conte informações importantes sobre o comportamento e desempenho do sistema elétricl jeixa de ser analisada. O objetivo desse trabalho é usar os dados disponíveis nos centros de ontrole, operação das concessionárias de energia elétrica obtidos pelos RP's, para classificar e quantificar de forma automática sinais que caracterizem problemas de qualidade da energia, quanto a variações de tensão de curta duração: afundamentos, elevações e interrupções. O método proposto usa a transformada wavelet para obter um vetor característico para as tensões das fases A, B e C, e uma rede neural probabilística para classificação. Os sinais classificados como apresentando variações de curta duração são quantilicados quanto a duração e amplitude, usando-se as propriedades da análise nultiresolução da decomposição do sinal. Esses parâmetros, então, irão formar uma Jase de dados onde procedimentos de análise estatística podem ser usados para gerar relatórios com as características da qualidade da energia. Os resultados obtidos com a metodologia proposta para um sistema real são também apresentados.
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Foram analisados dados turbulentos de resposta rápida, coletados em torres micrometeorológicas de 54 metros de altura em Caxiuanã-Pa, de 60 metros de altura na Rebio-Jarú-Ro e em torre de 4,04 metros de altura na Fazenda Nossa Senhora-Ro. Foi desenvolvido estudo comparativo de detecção de estruturas coerentes em dados obtidos acima de florestas e pastagem, portanto sob diferentes condições de rugosidade superficial. Aplicou-se a Transformada em Ondeletas de Morlet para identificar a escala de ocorrência das estruturas coerentes nos sinais de temperatura. Comparou-se a duração média e o comprimento médio das estruturas coerentes para duas.superfícies com rugosidades superficiais diferentes: Caxiuanã e Fazenda Nossa Senhora. Parâmetros de estabilidade atmosférica foram calculados para propiciar um estudo da variabilidade das estruturas coerentes em função das condições de estabilidade atmosférica. Foi calculado sobre a Rebio-Jarú a altura do ponto de inflexão do perfil vertical da velocidade do vento médio e a partir do valor do mesmo observou-se uma nítida correlação deste com a escala de ocorrência das estruturas coerentes. Finalmente, foram calculados os coeficientes de correlação para os sinais brutos e na escala de ocorrência das estruturas coerentes com a finalidade de melhor compreender os resultados de um ponto de vista da ação das estruturas coerentes na mistura turbulenta. Os resultados mostram um comportamento marcadamente diferente, no que diz respeito à floresta e à pastagem. Observou-se que em superfícies rugosas, tais com florestas, em condições próximas da neutralidade, predominam padrões de oscilações associados as escalas temporais da ordem de 80 s, as quais provavelmente, são manifestações de estruturas do tipo "rolos". No entanto, à medida que a altura do ponto de inflexão se aproximou do topo do dossel ocorreu uma diminuição na duração das estruturas coerentes. Além disso, foi observado que o coeficiente de correlação calculado na escala de ocorrência das estruturas coerentes foi consideravelmente maior que o mesmo calculado para o sinal bruto. Tais resultados sugerem mudanças significativas na estrutura da turbulência em regiões desmatadas comparativamente àquelas em que foram mantidas as florestas primárias da Amazônia.
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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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Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS
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Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS
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Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS
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The goal of the power monitoring in electrical power systems is to promote the reliablility as well as the quality of electrical power.Therefore, this dissertation proposes a new theory of power based on wavelet transform for real-time estimation of RMS voltages and currents, and some power amounts, such as active power, reactive power, apparent power, and power factor. The appropriate estimation the of RMS and power values is important for many applications, such as: design and analysis of power systems, compensation devices for improving power quality, and instruments for energy measuring. Simulation and experimental results obtained through the proposed MaximalOverlap Discrete Wavelet Transform-based method were compared with the IEEE Standard 1459-2010 and the commercial oscilloscope, respectively, presenting equivalent results. The proposed method presented good performance for compact mother wavelet, which is in accordance with real-time applications.
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Trace gases are important to our environment even though their presence comes only by ‘traces’, but their concentrations must be monitored, so any necessary interventions can be done at the right time. There are some lower and upper boundaries which produce nice conditions for our lives and then monitoring trace gases comes as an essential task nowadays to be accomplished by many techniques. One of them is the differential optical absorption spectroscopy (DOAS), which consists mathematically on a regression - the classical method uses least-squares - to retrieve the trace gases concentrations. In order to achieve better results, many works have tried out different techniques instead of the classical approach. Some have tried to preprocess the signals to be analyzed by a denoising procedure - e.g. discrete wavelet transform (DWT). This work presents a semi-empirical study to find out the most suitable DWT family to be used in this denoising. The search seeks among many well-known families the one to better remove the noise, keeping the original signal’s main features, then by decreasing the noise, the residual left after the regression is done decreases too. The analysis take account the wavelet decomposition level, the threshold to be applied on the detail coefficients and how to apply them - hard or soft thresholding. The signals used come from an open and online data base which contains characteristic signals from some trace gases usually studied.
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Trace gases are important to our environment even though their presence comes only by ‘traces’, but their concentrations must be monitored, so any necessary interventions can be done at the right time. There are some lower and upper boundaries which produce nice conditions for our lives and then monitoring trace gases comes as an essential task nowadays to be accomplished by many techniques. One of them is the differential optical absorption spectroscopy (DOAS), which consists mathematically on a regression - the classical method uses least-squares - to retrieve the trace gases concentrations. In order to achieve better results, many works have tried out different techniques instead of the classical approach. Some have tried to preprocess the signals to be analyzed by a denoising procedure - e.g. discrete wavelet transform (DWT). This work presents a semi-empirical study to find out the most suitable DWT family to be used in this denoising. The search seeks among many well-known families the one to better remove the noise, keeping the original signal’s main features, then by decreasing the noise, the residual left after the regression is done decreases too. The analysis take account the wavelet decomposition level, the threshold to be applied on the detail coefficients and how to apply them - hard or soft thresholding. The signals used come from an open and online data base which contains characteristic signals from some trace gases usually studied.
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The increasing demand in electricity and decrease forecast, increasingly, of fossil fuel reserves, as well as increasing environmental concern in the use of these have generated a concern about the quality of electricity generation, making it well welcome new investments in generation through alternative, clean and renewable sources. Distributed generation is one of the main solutions for the independent and selfsufficient generating systems, such as the sugarcane industry. This sector has grown considerably, contributing expressively in the production of electricity to the distribution networks. Faced with this situation, one of the main objectives of this study is to propose the implementation of an algorithm to detect islanding disturbances in the electrical system, characterized by situations of under- or overvoltage. The algorithm should also commonly quantize the time that the system was operating in these conditions, to check the possible consequences that will be caused in the electric power system. In order to achieve this it used the technique of wavelet multiresolution analysis (AMR) for detecting the generated disorders. The data obtained can be processed so as to be used for a possible predictive maintenance in the protection equipment of electrical network, since they are prone to damage on prolonged operation under abnormal conditions of frequency and voltage.