1000 resultados para Software matlab


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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT

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Pós-graduação em Matemática Universitária - IGCE

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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

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Este trabalho propõe a utilização de uma nova metodologia para a localização de falhas em linhas de transmissão (LT). Esta metodologia consiste na utilização da decomposição harmônica da corrente de fuga de uma linha e na aplicação de uma Rede Neural Artificial (RNA) capaz de distinguir padrões da condição normal de funcionamento e padrões de situações de falhas de uma LT. Foi utilizado um modelo Pi capaz de absorver dados reais de tensão e corrente de três fases e de alterar valores de R, L e C segundo modificações ambientais. Neste modelo foram geradas falhas em todas as torres com diferentes valores de capacitância. A saída fornecida pelo modelo é a decomposição da corrente de fuga do trecho considerado. Os dados de entrada e saída do modelo foram utilizados no treinamento da RNA desenvolvida. A aquisição de dados reais de tensão e corrente foi feita através de analisadores de parâmetros de qualidade de energia elétrica instalados nas extremidades de um trecho de LT, Guamá-Utinga, pertencente à Centrais Elétricas do Norte do Brasil ELETRONORTE. O cálculo dos parâmetros construtivos foi feito através do método matricial e melhorado através da utilização do Método de Elementos Finitos (MEF). A RNA foi desenvolvida com o auxílio do software Matlab. Para treinamento da RNA foi utilizado o algoritmo de Retropropagação Resiliente que apresentou um bom desempenho. A RNA foi treinada com dois conjuntos de dados de treinamento para analisar possíveis diferenças entre as saídas fornecidas pelos dois grupos. Nos dois casos apresentou resultados satisfatórios, possibilitando a localização de falhas no trecho considerado.

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Este trabalho apresenta o estudo eletromagnético de cabos OPGW (Optical Ground Wire) os quais têm dupla função: de pára-raios para linhas de transmissão de alta tensão e de canal de comunicação através de fibras ópticas embutidas na estrutura do cabo. Descargas atmosféricas ou curtos-circuitos podem comprometer a integridade do cabo, devido ao aquecimento nas regiões onde há maior concentração de corrente. Para a análise deste problema foram feitos cálculos eletromagnéticos relacionando-os aos efeitos térmicos no cabo. Nesta análise foram consideradas três diferentes geometrias: o modelo de cabo real, o modelo de cabo com camadas homogêneas e o modelo de cabo com uma camada modificada; esta modificação está relacionada à forma geométrica dos fios da armação do cabo. As ferramentas utilizadas em tal estudo foram o software comercial FEMLAB Multiphysics, baseado no método dos elementos finitos, e um método analítico desenvolvido a partir das equações de Maxwell no domínio da freqüência, que foi implementado utilizando o software MATLAB. Os principais resultados deste trabalho são gráficos de distribuição de densidade de corrente na seção reta do cabo para diferentes freqüências, estudo do efeito pelicular e do efeito de proximidade entre os condutores do cabo.

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O projeto de sistemas de comunicações móveis requer o conhecimento do ambiente em que será implementado. Para tanto, busca-se a exatidão na predição de propagação do sinal através do uso de modelos de predição. O presente trabalho propõe um modelo empírico para a estimativa da intensidade de sinal recebida em ambientes indoor, e que apresentam mais de uma fonte transmissora, utilizando Sistema de Antenas Distribuídas (DAS). O método apresenta uma generalização para o caso de múltiplas fontes, também chamado multifontes, e como caso particular com apenas uma fonte. A modelagem é feita através do uso de radiais partindo de cada transmissor, com o intuito de considerar a variabilidade do sinal em ambientes indoor. Estas várias perturbações no sinal, que causam desvanecimento rápido são caracterizadas através das distribuições estatísticas de desvanecimento. As mais utilizadas como a de Rayleigh, Rice e Nakagami são apresentadas para caracterização do canal, além dessas são calculadas as distribuições recentemente desenvolvidas, de Kappa-mi e Eta-mi. Para a validação do modelo realizaram-se campanhas de medições em um shopping center, que possui um DAS, com o teste em dois ambientes distintos, um supermercado e uma praça de alimentação. As simulações são realizadas no software MATLAB® e o desempenho dos resultados avaliados através do cálculo dos erros absoluto, desvio padrão e erro rms.

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Neste trabalho é apresentado um modelo de redes neurais que será utilizado como ferramenta para uso no planejamento energético e na construção de cenários energéticos através da identificação e agrupamento de pixels representativos de classes de água, vegetação e antropização no entorno do reservatório de Tucuruí, Estado do Pará (bacia do rio Tocantins). Para o estudo, foram utilizadas fotografias aéreas ortorretificadas e um recorte da imagem do satélite Landsat, ambos obtidos em agosto de 2001 e classificados utilizando a métrica da mínima distância no software Matlab 7.3.0 (Matrix Laboratory - software de matemática aplicada) e no Arcview 3.2a (programa de Sistemas de Informações Geográficas). Para classificação da área no Matlab, foram utilizadas redes neurais competitivas, mais especificamente as redes de Kohonen que são caracterizadas por realizar um mapeamento de um espaço de dimensão n (número de entradas) para um espaço de dimensão m (número de saídas). Os resultados obtidos no classificador utilizando rede neural e no classificador do Arcview foram semelhantes, mas houve uma divergência no que diz respeito à imagem de alta e média resolução que pode ser justificada pelo fato de que a imagem de alta resolução espacial ocasiona muita variação espectral em algumas feições, gerando dificuldades nas classificações. Esse classificador automático é uma ferramenta importante para identificar oportunidades e potenciais a serem desenvolvidos na construção de cenários energéticos programados. Os resultados deste trabalho confirmam que a imagem de média resolução ainda é a mais indicada para resolver a maioria dos problemas que envolvem identificação de cobertura do solo para utilização em planejamento energético.

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Este trabalho apresenta uma introdução sobre a história da neonatologia, a conceituação e a modelagem matemática do sistema térmico de uma incubadora neonatal, contendo a relação da mesma com um recém-nascido quanto a trocas térmicas, a partir da primeira lei da termodinâmica. É apresentado o método que foi utilizado para a linearização (Séries de Taylor) e os pontos de operação calculados para o sistema linear obtido no formato de espaço de estados, e a partir deste foi obtida uma representação em função de transferência. A partir da modelagem matemática do sistema, foi realizado um teste em malha aberta para verificar as características do mesmo, como estabilidade, constante de tempo e convergência para um valor final desejado, e como o sistema real opera em malha fechada, foi também realizado um teste com o sistema nesta configuração contendo um ganho unitário de malha. O comportamento do sistema não linear foi comparado ao do sistema linearizado através de suas curvas de resposta temporal a uma entrada degrau para a verificação da validade da representação linear, e após a sua validação, diagramas de bode foram gerados para diferentes parâmetros do modelo, para observar-se o efeito desta variação no comportamento dinâmico da planta, e foi percebido que o comportamento do modelo não é alterado de forma substancial para a variação dentro das faixas verificadas. Um controlador proporcional e integral (PI) foi então projetado para a eliminação do erro de regime permanente presente resposta temporal do sistema.. Testes sob diversas condições de operação foram realizados no sistema linear assim como as curvas de variação de temperatura foram obtidas com o controlador aplicado no modelo não linear, sendo os resultados considerados satisfatórios para este tipo de aplicação. Este trabalho foi realizado com o auxílio da ferramenta computacional Simulink do software Matalb®.

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Este trabalho apresenta um método rápido de inversão de matrizes densas, e uma possível aplicação com métodos de Vectoring, em pré-codificação e cancelamento de crosstalk de sistemas xDSL. A família de tecnologias xDSL utiliza os pares trançados de fios de cobre telefônicos como meio físico para transmitir dados digitais. O crosstalk é a principal causa de degradação de sinais na mais nova geração de sistemas xDSL, o G.fast, e para combatê-lo são utilizadas técnicas de pré-codificação e cancelamento, chamadas de Vectoring. O método proposto, chamado de GSGR, consiste em uma abordagem diferente para o método clássico de Squared Givens Rotations (SGR), adequado a implementações em plataformas embarcadas de processamento digital de sinais. Foram realizados testes comparativos do método GSGR com métodos diretos clássicos de inversão, utilizando uma plataforma digital multicore baseada no chip TI DSP TMS320C6670 e a plataforma de software Matlab. Os resultados dos testes de inversão de matrizes usando dados reais e dados simulados mostraram que o GSGR foi superior em velocidade de execução sem apresentar perdas significativas de acurácia para a aplicação em sistemas xDSL.

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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.