Projeto de controladores suplementares de amortecimento utilizando redes neurais artificiais

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Sistema de controle de escoamento de gás natural em dutos de distribuição com detecção de vazamentos utilizando redes neurais

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Contribuições aos estudo da compensação de harmônicos em sistemas de energia elétrica

Esta tese enfoca o estudo de métodos para compensação de harmônicos em sistemas de energia elétrica e aborda diversos aspectos relacionados à presença de harmônicos nos mesmos, como a apresentação de conceitos e definições em sistemas não-senoidais e estratégias de compensação de potência. Enfatiza-se neste estudo, exemplificado por meio de medições e simulações realizadas, a influência da forma de onda de alimentação sobre cargas não-lineares; a interação harmônica entre a tensão de suprimento e a corrente das cargas, devido à impedância série do sistema; e a influência mútua entre cargas não-lineares em paralelo, como possível forma de atenuação de harmônicos. Para simular e predizer o impacto causado por cargas não-lineares em um sistema, assim como a implementação de ações para mitigar esses impactos, visando à melhoria da qualidade da energia, é necessário o conhecimento das respostas das mesmas. Como produto do presente trabalho, destacam-se as técnicas desenvolvidas para a modelagem de cargas nãolineares sob diferentes condições de alimentação, em especial o uso de técnicas de inteligência computacional, como o sistema neuro-fuzzy e as redes neurais artificiais; assim como o emprego da série de Volterra para predição do comportamento das cargas.

Aplicação de redes neurais artificiais na classificação de padrões filogeográficos com base na variabilidade genômica do DNA mitocondrial

Historicamente, o processo de formação das populações da Amazônia, assim como de todo território brasileiro, envolveu três grupos étnicos principais: o ameríndio, o europeu e o africano. Como conseqüência, estas populações possuem em geral constituição miscigenada do ponto de vista social e biológico. Desde o final do século passado, estudos do DNA mitocondrial (mtDNA) tem sido desenvolvidos com o propósito de estimar a mistura interétnica presente nestas populações. Para isto, é de fundamental importância a classificação de uma determinada linhagem de mtDNA em um dos mais de 250 haplogrupos/subclados propostos na literatura. Com o objetivo de desenvolver um sistema automatizado, preciso e acurado de classificação de seqüências (linhagens) de mtDNA, o presente trabalhou lançou mão da técnica de Redes Neurais Artificiais (RNA’s) tendo como base os estudos de filogeografia. Para esta classificação, foram desenvolvidas quatro redes neurais artificiais diretas, com múltiplas camadas e algoritmo de aprendizagem de retropropagação. As entradas de cada rede equivalem às posições nucleotídicas polimórficas da região hipervariável do DNA mitocondrial, as quais retornam como saída a classificação específica de cada linhagem. Posterior ao treinamento, todas as redes apresentaram índices de acerto de 100%, demonstrando que a técnica de Rede Neural Artificial pode ser utilizada, com êxito, na classificação de padrões filogeográficos com base no DNA mitocondrial.

Estimação da porcentagem de flúor em alumina fluoretada proveniente de uma planta de tratamento de gases por meio de um sensor virtual neural

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.

Mineração de dados baseada em inteligência computacional: uma aplicação à determinação da tipologia de curvas de cargas

As concessionárias de energia, para garantir que sua rede seja confiável, necessitam realizar um procedimento para estudo e análise baseado em funções de entrega de energia nos pontos de consumo. Este estudo, geralmente chamado de planejamento de sistemas de distribuição de energia elétrica, é essencial para garantir que variações na demanda de energia não afetem o desempenho do sistema, que deverá se manter operando de maneira técnica e economicamente viável. Nestes estudos, geralmente são analisados, demanda, tipologia de curva de carga, fator de carga e outros aspectos das cargas existentes. Considerando então a importância da determinação das tipologias de curvas de cargas para as concessionárias de energia em seu processo de planejamento, a Companhia de Eletricidade do Amapá (CEA) realizou uma campanha de medidas de curvas de carga de transformadores de distribuição para obtenção das tipologias de curvas de carga que caracterizam seus consumidores. Neste trabalho apresentam-se os resultados satisfatórios obtidos a partir da utilização de Mineração de Dados baseada em Inteligência Computacional (Mapas Auto-Organizáveis de Kohonen) para seleção das curvas típicas e determinação das tipologias de curvas de carga de consumidores residenciais e industriais da cidade de Macapá, localizada no estado do Amapá. O mapa auto-organizável de Kohonen é um tipo de Rede Neural Artificial que combina operações de projeção e agrupamento, permitindo a realização de análise exploratória de dados, com o objetivo de produzir descrições sumarizadas de grandes conjuntos de dados.

Modelos para previsão de carga a curto prazo através de redes neurais artificiais com treinamento baseado na teoria da informação

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.

Comparação dos algoritmos C4.5 e MLP usados na avaliação da segurança dinâmica e no auxílio ao controle preventivo no contexto da estabilidade transitória de sistemas de potência

Esse trabalho compara os algoritmos C4.5 e MLP (do inglês “Multilayer Perceptron”) aplicados a avaliação de segurança dinâmica ou (DSA, do inglês “Dynamic Security Assessment”) e em projetos de controle preventivo, com foco na estabilidade transitória de sistemas elétricos de potência (SEPs). O C4.5 é um dos algoritmos da árvore de decisão ou (DT, do inglês “Decision Tree”) e a MLP é um dos membros da família das redes neurais artificiais (RNA). Ambos os algoritmos fornecem soluções para o problema da DSA em tempo real, identificando rapidamente quando um SEP está sujeito a uma perturbação crítica (curto-circuito, por exemplo) que pode levar para a instabilidade transitória. Além disso, o conhecimento obtido de ambas as técnicas, na forma de regras, pode ser utilizado em projetos de controle preventivo para restaurar a segurança do SEP contra perturbações críticas. Baseado na formação de base de dados com exaustivas simulações no domínio do tempo, algumas perturbações críticas específicas são tomadas como exemplo para comparar os algoritmos C4.5 e MLP empregadas a DSA e ao auxílio de ações preventivas. O estudo comparativo é testado no sistema elétrico “New England”. Nos estudos de caso, a base de dados é gerada por meio do programa PSTv3 (“Power System Toolbox”). As DTs e as RNAs são treinada e testadas usando o programa Rapidminer. Os resultados obtidos demonstram que os algoritmos C4.5 e MLP são promissores nas aplicações de DSA e em projetos de controle preventivo.

Geoprocessamento e computação inteligente: possibilidades, vantagens e necessidades

Pós-graduação em Geografia - IGCE

Método para determinação da viabilidade e qualidade de embriões

The invention described is a method for determining embryo viability and quality that makes a quick evaluation possible, with minimal interference in the development of the embryo, using a microscopy system associated with digital image capture, providing a set of values for each embryo which represents to what extent the embryo can be considered to belong to each of the four possible grades, using artificial neural network technology, with objectivity and reproducibility.

Monitoramento e identificação de falhas em estruturas aeronáuticas e mecânicas utilizando técnicas de computação inteligente

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEIS

Aplicação de sistemas neuro-fuzzy e espectrometria no infravermelho próximo para a identificação em tempo real do teor de nitrogênio foliar em cana-de-açúcar

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEB

Social-spider optimization-based artificial neural networks training and its applications for Parkinson's disease identification

Evolutionary algorithms have been widely used for Artificial Neural Networks (ANN) training, being the idea to update the neurons' weights using social dynamics of living organisms in order to decrease the classification error. In this paper, we have introduced Social-Spider Optimization to improve the training phase of ANN with Multilayer perceptrons, and we validated the proposed approach in the context of Parkinson's Disease recognition. The experimental section has been carried out against with five other well-known meta-heuristics techniques, and it has shown SSO can be a suitable approach for ANN-MLP training step.

Desenvolvimento de um sistema para navegação de robôs móveis por caminhos em plantações

The use of mobile robots in the agriculture turns out to be interesting in tasks of cultivation and application of pesticides in minute quantities to reduce environmental pollution. In this paper we present the development of a system to control an autonomous mobile robot navigation through tracks in plantations. Track images are used to control robot direction by preprocessing them to extract image features, and then submitting such characteristic features to a support vector machine to find out the most appropriate route. As the overall goal of the project to which this work is connected is the robot control in real time, the system will be embedded onto a hardware platform. However, in this paper we report the software implementation of a support vector machine, which so far presented around 93% accuracy in predicting the appropriate route.

Uso de redes neurais com adaptação de pesos por modos deslizantes para controle de sistemas e aplicações em máquinas elétricas

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS