Modelagem e controle de sistemas fuzzy Takagi-Sugeno

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Aplicação de filtro harmônico em sistemas elétricos de baixa tensão utilizando Lógica Fuzzy

Em um sistema elétrico existem vários circuitos e equipamentos industriais que se comportam como dispositivos não-lineares. Esse comportamento geram sinais que causam distorções dentro desse sistema. Essas distorções são chamadas de Harmônicas, que calculada de forma ampla nos fornece o valor do THD (do inglês Total Harmonic Distortion ou Distorção Harmônica Total). Este trabalho apresenta uma das várias soluções para minimizar esse indicador através da detecção por um algoritmo computacional instalado no medidor de THD apropriado e pela utilização de filtros harmônicos passivos. Este algoritmo computacional detecta e calcula em quais frequências o valor do THD está elevado em comparação a um índice normativo definido utilizando para isso a Lógica Fuzzy. Uma vez definido a necessidade da aplicação do filtro harmônico esse será projetado pelo algoritmo computacional. O filtro harmônico entregado neste trabalho será o filtro passivo devido a sua fácil instalação e ao seu baixo custo. Dessa forma, o algoritmo computacional proposto funciona no início da medição do THD, no equipamento medidor, indicando uma faixa classificatória de THD medido, utilizando para isso a Lógica Fuzzy, identifica a necessidade ou não da instalação do filtro harmônico passivo e seu projeto, e finaliza efetuando um novo cálculo de THD.

GAIA - Uma proposta de agente inteligente acoplado a algoritmos evolucionários para ajuste dinâmico de parâmetros através de conceitos de design inteligente e lógica fuzzy

Há muitos anos, técnicas de Computação Evolucionária vem sendo aplicadas com sucesso na solução dos mais variados tipos de problemas de otimização. Na constante procura pelo ótimo global e por uma melhor exploração da superfície de busca, as escolhas para ajustar estes métodos podem ser exponencialmente complexas e requerem uma grande quantidade de intervenção humana. Estes modelos tradicionais darwinianos apóiam-se fortemente em aleatoriedade e escolhas heurísticas que se mantém fixas durante toda a execução, sem que acompanhem a variabilidade dos indivíduos e as eventuais mudanças necessárias. Dadas estas questões, o trabalho introduz a combinação de aspectos da Teoria do Design Inteligente a uma abordagem hibrida de algoritmo evolucionário, através da implementação de um agente inteligente o qual, utilizando lógica fuzzy, monitora e controla dinamicamente a população e seis parâmetros definidos de uma dada execução, ajustando-os para cada situação encontrada durante a busca. Na avaliação das proposições foi construído um protótipo sobre a implementação de um algoritmo genético para o problema do caixeiro viajante simétrico aplicado ao cenário de distância por estradas entre as capitais brasileiras, o que permitiu realizar 580 testes, simulações e comparações entre diferentes configurações apresentadas e resultados de outras técnicas. A intervenção inteligente entrega resultados que, com sucesso em muitos aspectos, superam as implementações tradicionais e abrem um vasto espaço para novas pesquisas e estudos nos aqui chamados: “Algoritmos Evolucionários Híbridos Auto-Adaptáveis”, ou mesmo, “Algoritmos Evolucionários Não-Darwinianos”.

Otimização de cobertura, consumo de energia, roteamento e agregação de dados em rede de sensores sem fio utilizando algoritmos genéticos e lógica fuzzy

As Redes de Sensores Sem Fio possuem capacidades limitadas de processamento, armazenamento, comunicação (largura de banda) e fonte de energia, além de possuírem características e requisitos básicos de uma RSSF como: necessidade de se auto-organizar, comunicação com difusão de curto alcance e roteamento com múltiplos saltos. Neste trabalho é proposto uma ferramenta que otimize o posicionamento e os pacotes entregues através do uso de Algoritmo Genético (AG). Para solucionar o problema de roteamento que melhore o consumo de energia e maximize a agregação de dados é proposto a utilização de lógica fuzzy no protocolo de roteamento Ad hoc Ondemand Distance Vector (AODV). Esta customização é intitulada AODV – Fuzzy for Wireless Sensor Networks (AODV-FWSN). Os resultados mostram que a solução proposta é eficiente e consegue prolongar a vida útil da RSSF e melhorar a taxa de entrega de dados quando comparado com soluções similares.

Soroprevalência da infecção pelo Vírus da hepatite B e Vírus da hepatite C em mulheres profissionais do sexo em Augusto Corrêa, Barcarena, Belém e Bragança - Pará, Brasil

Segundo a Organização Mundial de Saúde (OMS), existem no mundo, aproximadamente, 350 milhões de pessoas infectadas cronicamente pelo VHB e outras 170 milhões com infecção crônica pelo VHC. Assim, o presente trabalho teve como objetivo verificar a incidência da infecção pelos VHB e VHC e analisar possíveis fatores de risco entre 365 mulheres profissionais do sexo no Estado do Pará, sendo 32 participantes em Augusto Corrêa, 99 em Barcarena, 175 em Belém e 59 em Bragança. Destas participantes foram colhidas amostras de sangue , sendo os plasmas analisados por meio de um ensaio imunoenzimático e características epidemiológicas foram coletadas por meio de um questionário epidemiológico. Os resultados revelaram uma prevalência da infecção pelo VHB de 63,6%, sendo que para o HBsAg foi de 1,1% e para o anti-HBc de 61,9%. A soroprevalência do anti-VHC foi de 7,7% e, no que se refere à sororreatividade ao VHB e VHC simultaneamente foi de 4,4%. Entre as participantes, a imunização ao VHB foi observada em apenas 4,7% e 29,0% demonstraram suscetibilidade à infecção pelo VHB e VHC. Houve uma correlação significativa entre a soropositividade para os marcadores virais do VHB com a baixa renda familiar, o desconhecimento de doença hepática sob forma de hepatite e o uso ocasional do preservativo nas relações sexuais. Entretanto, não houve essa correlação entre as variáveis epidemiológicas com a sororreatividade para o marcador do VHC. Assim, as prevalências de infecção pelo VHB e o VHC na população de mulheres profissionais do sexo do Estado do Pará revelam padrão de intensa circulação desses vírus nessa população.

Sintonia de controlador fuzzy por algoritmo genético em sistema de nível de líquidos

O presente trabalho demonstra a aplicação de um Algoritmo Genético com o intuito de projetar um controlador Fuzzy MISO, através da sintonia de seus parâmetros, em um processo experimental de nivelamento de líquido em um tanque, cuja dinâmica apresenta características não-lineares. Para o projeto e sintonia do controlador, foi utilizado o suporte do software Matlab, e seus pacotes Simulink e Global Optimization Toolbox. O Controlador Fuzzy ora projetado teve seu desempenho avaliado através de ensaios em tempo real em um Sistema de Nível de Liquido.

Development of computational 3D MoM algorithm for nanoplasmonics

In this paper, we present an algorithm for full-wave electromagnetic analysis of nanoplasmonic structures. We use the three-dimensional Method of Moments to solve the electric field integral equation. The computational algorithm is developed in the language C. As examples of application of the code, the problems of scattering from a nanosphere and a rectangular nanorod are analyzed. The calculated characteristics are the near field distribution and the spectral response of these nanoparticles. The convergence of the method for different discretization sizes is also discussed.

Influência da temperatura final do ciclo de aquecimento do revestimento na fluidez e na resistência à tração do Ti c.p. e da liga Ti-6AI-4V

Pós-graduação em Reabilitação Oral - FOAR

Desenvolvimento de dispositivos para diagnósticos e genotipagem de Hepatite C

Pós-graduação em Química - IQ

Global optimization using a genetic algorithm with hierarchically structured population

This paper applies a genetic algorithm with hierarchically structured population to solve unconstrained optimization problems. The population has individuals distributed in several overlapping clusters, each one with a leader and a variable number of support individuals. The hierarchy establishes that leaders must be fitter than its supporters with the topological organization of the clusters following a tree. Computational tests evaluate different population structures, population sizes and crossover operators for better algorithm performance. A set of known benchmark test problems is solved and the results found are compared with those obtained from other methods described in the literature, namely, two genetic algorithms, a simulated annealing, a differential evolution and a particle swarm optimization. The results indicate that the method employed is capable of achieving better performance than the previous approaches in regard as the two criteria usually employed for comparisons: the number of function evaluations and rate of success. The method also has a superior performance if the number of problems solved is taken into account. (C) 2013 Elsevier B.V. All rights reserved.

Control of Limit Cycle Oscillation in a Three Degrees of Freedom Airfoil Section Using Fuzzy Takagi-Sugeno Modeling

This work presents a strategy to control nonlinear responses of aeroelastic systems with control surface freeplay. The proposed methodology is developed for the three degrees of freedom typical section airfoil considering aerodynamic forces from Theodorsen's theory. The mathematical model is written in the state space representation using rational function approximation to write the aerodynamic forces in time domain. The control system is designed using the fuzzy Takagi-Sugeno modeling to compute a feedback control gain. It useds Lyapunov's stability function and linear matrix inequalities (LMIs) to solve a convex optimization problem. Time simulations with different initial conditions are performed using a modified Runge-Kutta algorithm to compare the system with and without control forces. It is shown that this approach can compute linear control gain able to stabilize aeroelastic systems with discontinuous nonlinearities.

Estimativa da produtividade de trigo em função da adubação nitrogenada utilizando modelagem neuro fuzzy

Currently new techniques for data processing, such as neural networks, fuzzy logic and hybrid systems are used to develop predictive models of complex systems and to estimate the desired parameters. In this article the use of an adaptive neuro fuzzy inference system was investigated to estimate the productivity of wheat, using a database of combination of the following treatments: five N doses (0, 50, 100, 150 and 200 kg ha(-1)), three sources (Entec, ammonium sulfate and urea), two application times of N (at sowing or at side-dressing) and two wheat cultivars (IAC 370 and E21), that were evaluated during two years in Selviria, Mato Grosso do Sul, Brazil. Through the input and output data, the system of adaptive neuro fuzzy inference learns, and then can estimate a new value of wheat yield with different N doses. The productivity prediciton error of wheat in function of five N doses, using a neuro fuzzy system, was smaller than that one obtained with a quadratic approximation. The results show that the neuro fuzzy system is a viable prediction model for estimating the wheat yield in function of N doses.

Enhancing effect of lysine combined with other compounds on cephamycin C production in Streptomyces clavuligerus

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

A genetic algorithm/mathematical programming approach to solve a two-level soft drink production problem

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Estimating the average length of hospitalization due to pneumonia: a fuzzy approach

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