Metodologia baseada em sistema fuzzy intervalar do tipo-2 para detecção e identificação de faltas de incipientes em motores de indução

Desde a incorporação da automação no processo produtivo, a busca por sistemas mais eficientes, objetivando o aumento da produtividade e da qualidade dos produtos e serviços, direcionou os estudos para o planejamento de estratégias que permitissem o monitoramento de sistemas com o intuito principal de torna-los mais autônomos e robustos. Por esse motivo, as pesquisas envolvendo o diagnóstico de faltas em sistemas industriais tornaram-se mais intensivas, visto a necessidade da incorporação de técnicas para monitoramente detalhado de sistemas. Tais técnicas permitem a verificação de perturbações, falta ou mesmo falhas. Em vista disso, essa trabalho investiga técnicas de detecção e diagnostico de faltas e sua aplicação em motores de indução trifásicos, delimitando o seu estudo em duas situações: sistemas livre de faltas, e sobre atuação da falta incipiente do tipo curto-circuitoparcial nas espiras do enrolamento do estator. Para a detecção de faltas, utilizou-se analise paramétrica dos parâmetros de um modelo de tempo discreto, de primeira ordem, na estrutura autoregressivo com entradas exógenas (ARX). Os parâmetros do modelo ARX, que trazem informação sobre a dinâmica dominante do sistema, são obtidos recursivamente pela técnica dos mínimos quadrados recursivos (MQR). Para avaliação da falta, foi desenvolvido um sistema de inferência fuzzy (SIF) intervala do tipo-2, cuja mancha de incerteza ou footprint of uncertainty (FOU), características de sistema fuzzy tipo-2, é ideal como forma de representar ruídos inerentes a sistemas reais e erros numéricos provenientes do processo de estimação paramétrica. Os parâmetros do modelo ARX são entradas para o SIF. Algoritmos genéricos (AG’s) foram utilizados para otimização dos SIF intervalares tipo-2, objetivando reduzir o erro de diagnóstico da falta identificada na saída desses sistemas. Os resultados obtidos em teste de simulação computacional demonstram a efetividade da metodologia proposta.

Controladores fuzzy aplicados ao conversor de geradores de indução duplamente excitados em sistemas eólicos integrados a sistemas de potência

Este artigo apresenta novas estratégias de controle fuzzy aplicadas ao conversor estático interligado ao rotor dos geradores de indução duplamente excitados (DFIG), em esquemas eólicos de velocidade variável, integrados a redes elétricas reais. As estratégias de controle propostas são do tipo fuzzy "look-up-table" com supervisão. O desempenho de tais reguladores, baseados em inteligência computacional, é comparado com o obtido com controladores PI's a parâmetros fixos, na ocorrência de faltas no sistema elétrico de potência. Esses controladores fuzzy são destinados a garantir a continuidade da operação dos conversores, e melhorar o desempenho transitório do sistema, em relação aos controladores convencionais. Os resultados apresentados confirmam a eficácia das estratégias de controle adotadas. O modelo físico dos aerogeradores, consistindo de um grande número de turbinas eólicas, foi implementado através de uma ferramenta de simulação dinâmica, desenvolvida no ambiente computacional MATLABTM.

Técnica de controle preditivo baseado em modelo aplicada ao controle de tensão de um gerador síncrono - resultados experimentais

Neste trabalho serão apresentados os resultados da avaliação experimental de uma metodologia de controle digital preditivo auto-ajustavel aplicada ao controle de tensão de um sistema de geração de energia de escala reduzida. Um estimador recursivo baseado no conhecido método de mínimos quadrados é utilizado na etapa de identificação do controlador preditivo proposto. A etapa de cálculo da lei de controle é realizada com o algoritmo Generalized Predictive Controller (GPC). A avaliação experimental foi realizada com testes de resposta ao degrau e rastreamento aplicados em diferentes condições operacionais do sistema de potência estudado. Para fins de comparação, também serão apresentados os resultados da avaliação de um controlador auto-ajustável que utiliza o método de alocação de pólos para a síntese do sinal de controle e três controladores digitais com parâmetros fixos.

Reestruturação produtiva, inovações tecnológicas nos bancos nas décadas de 1980 e 1990: mudanças no perfil do trabalhador bancário em Belém

Este trabalho tem como objetivo demonstrar que a reestruturação produtiva bancária no Brasil, nas décadas de 1980 e 1990, com foco para a realidade em Belém, é resultado de um conjunto de eventos econômicos, sociais e políticos em nível internacional com sérias repercussões no mundo do trabalho. O trabalho percorre tentando compreender os impactos da reestruturação produtiva nos bancos com ênfase para a questão do emprego, envolvendo a automação e a lógica flexível na relação dos direitos; a mudança de perfil dos trabalhadores bancários por conta das transformações do modelo de produção em nível geral no mundo do trabalho. Estas mudanças vieram acompanhadas de um desenvolvimento rigoroso de organização do trabalho, que consistiu em um processo complexo de mudanças no sistema produtivo com a introdução de novas tecnologias para aumentar a produtividade e diminuir a intervenção humana na produção e serviços, ocorridos nas últimas décadas no contexto da crise estrutural do capitalismo. O foco específico tenta responder como transformações interferiram no trabalho bancário, mudando o perfil dos trabalhadores, diminuindo, deste modo, a intervenção dos bancários nas tarefas, o que redundou em desemprego, precarização do trabalho e novas qualificações, como a polivalência funcional, novas competências para os bancários se enquadrarem às exigências do mercado e trabalho.

Um modelo de avaliação de fluxos de biomassa e carbono em madeireiras de comunidades isoladas da região amazônica

A Amazônia tem imensos recursos florestais, abrigando um terço das florestas tropicais do mundo. A Amazônia brasileira compreende uma área maior que 5 milhões de km², o que corresponde a 61 % do território brasileiro. A região norte produz 72,45% da madeira em tora do Brasil, o estado do Pará contribui com 55,47% de acordo com IBMA (2007). A exploração madeireira na Amazônia é caracterizada como “garimpagem florestal”, ou seja, os exploradores entram na floresta selecionam as toras de valor comercial e a retiram. Passando-se certo tempo, eles voltam novamente a essa área e a exploram, esse processo de exploração está acontecendo em um intervalo de tempo cada vez menor. A Amazônia legal abrigava 833 serrarias circulares em 1998. Essas serrarias estavam localizadas principalmente no estuário amazônico (71%) – nos furos e tributários dos rios Amazonas, Xingu, Tocantins e Pará. Essas processadoras familiares consumiram conjuntamente 1,3 milhões de metros cúbicos de madeira em tora (5% da produção da Amazônia). Neste trabalho estimou-se o balanço de carbono em serrarias do estuário do rio Amazonas e foi desenvolvido o ciclo de vida do carbono para uma serraria no estuarino amazônico. Foi identificado que no processo produtivo da comunidade há um caminho bem definido do recurso natural (biomassa/madeira): exploração florestal, transporte de biomassa, transformação (empresas madeireiras) / processos produtivos, geração e utilização de resíduos, transporte de madeira processada, comercialização/mercado. O objetivo deste trabalho foi avaliar os recursos energéticos através do fluxo (inputs e outputs) da madeira e da energia no processo. Para isso, desenvolveu um modelo que simulou os fluxos de carbono, da madeira e a área afetada pela exploração. Neste trabalho criou-se um modelo específico onde se avaliou o fluxo de carbono para o cenário estudado; a avaliação do impacto ambiental foi alcançada, onde obteve um valor positivo, uma captura de carbono cerca de 55 tCO₂/mês, mesmo com a baixa eficiência do sistema produtivo, em torno de 36% conclui-se que o sistema atual de exploração não polui mas poderia ser melhorado a fim de alcançar uma maior eficiência do processo produtivo. Enquanto ao resíduo gerado aproximadamente 64% do volume de madeira que entra na serraria conseguira gerar aproximadamente 1240 kW de energia elétrica mensal.

Aplicação de redes neuronais artificiais ao tratamento e interpretação de perfis geofísicos de poço aberto

A análise dos perfis petrofísicos de poço aberto possui um papel de fundamental importância para os estudos geológicos e geofísicos, no que se refere a obtenção de um maior conhecimento da subsuperfície, bem como para a identificação e exploração de depósitos minerais e petrolíferos. Alguns tópicos importantes da interpretação geológica dos perfis como a determinação de interfaces, a identificação mineralógica e a correlação poço-a-poço são extremamente tediosos e dispendem na sua execução uma grande carga horária. A automação destes procedimentos é em princípio bastante complicada, mas necessária, pois permitirá um melhor aproveitamento do tempo de trabalho do geólogo de produção e do intérprete de perfis. As redes neuronais artificiais apresentam uma boa performance para a solução destes tipos de problema, inclusive nos casos nos quais os algoritmos sequenciais apresentam dificuldades. Mostrar-se-á nesta tese que as redes neuronais artificiais podem ser utilizadas eficientemente para a automação desses procedimentos da interpretação geológica dos perfis. Apresentamos detalhadamente as novas arquiteturas e as aplicações sobre dados sintéticos e perfis reais.

Correlação de poços com múltiplos perfis através da rede neural multicamadas

A correlação estratigráfica busca a determinação da continuidade lateral das rochas, ou a equivalência espacial entre unidades litológicas em subsuperfície, a partir de informações geológico-geofísicas oriundas de poços tubulares, que atravessam estas rochas. Normalmente, mas não exclusivamente, a correlação estratigráfica é realizada a partir das propriedades físicas registradas nos perfis geofísicos de poço. Neste caso, busca-se a equivalência litológica a partir da equivalência entre as propriedades físicas, medidas nos vários poços de um campo petrolífero. A técnica da correlação estratigráfica com perfis geofísicos de poço não é uma atividade trivial e sim, sujeita a inúmeras possibilidades de uma errônea interpretação da disposição geométrica ou da continuidade lateral das rochas em subsuperfície, em função da variabilidade geológica e da ambigüidade das respostas das ferramentas. Logo, é recomendável a utilização de um grande número de perfis de um mesmo poço, para uma melhor interpretação. A correlação estratigráfica é fundamental para o engenheiro de reservatório ou o geólogo, pois a partir da mesma, é possível a definição de estratégias de explotação de um campo petrolífero e a interpretação das continuidades hidráulicas dos reservatórios, bem como auxílio para a construção do modelo geológico para os reservatórios, a partir da interpretação do comportamento estrutural das diversas camadas em subsuperfície. Este trabalho apresenta um método de automação das atividades manuais envolvidas na correlação estratigráfica, com a utilização de vários perfis geofísicos de poço, através de uma arquitetura de rede neural artificial multicamadas, treinada com o algoritmo de retropropagação do erro. A correlação estratigráfica, obtida a partir da rede neural artificial, possibilita o transporte da informação geológica do datum de correlação ao longo do campo, possibilitando ao intérprete, uma visão espacial do comportamento do reservatório e a simulação dos possíveis paleoambientes. Com a metodologia aqui apresentada foi possível a construção automática de um bloco diagrama, mostrando a disposição espacial de uma camada argilosa, utilizando-se os perfis de Raio Gama (RG), Volume de Argila (Vsh), Densidade (ρ_b) e de Porosidade Neutrônica (φ_n) selecionados em cinco poços da região do Lago Maracaibo, na Venezuela.

Altas frequências de arraçoamento nas fases iniciais da criação de Tilápia em hapas

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Otimização do processo de aprendizagem da estrutura gráfica de Redes Bayesianas em BigData

A automação na gestão e análise de dados tem sido um fator crucial para as empresas que necessitam de soluções eficientes em um mundo corporativo cada vez mais competitivo. A explosão do volume de informações, que vem se mantendo crescente nos últimos anos, tem exigido cada vez mais empenho em buscar estratégias para gerenciar e, principalmente, extrair informações estratégicas valiosas a partir do uso de algoritmos de Mineração de Dados, que comumente necessitam realizar buscas exaustivas na base de dados a fim de obter estatísticas que solucionem ou otimizem os parâmetros do modelo de extração do conhecimento utilizado; processo que requer computação intensiva para a execução de cálculos e acesso frequente à base de dados. Dada a eficiência no tratamento de incerteza, Redes Bayesianas têm sido amplamente utilizadas neste processo, entretanto, à medida que o volume de dados (registros e/ou atributos) aumenta, torna-se ainda mais custoso e demorado extrair informações relevantes em uma base de conhecimento. O foco deste trabalho é propor uma nova abordagem para otimização do aprendizado da estrutura da Rede Bayesiana no contexto de BigData, por meio do uso do processo de MapReduce, com vista na melhora do tempo de processamento. Para tanto, foi gerada uma nova metodologia que inclui a criação de uma Base de Dados Intermediária contendo todas as probabilidades necessárias para a realização dos cálculos da estrutura da rede. Por meio das análises apresentadas neste estudo, mostra-se que a combinação da metodologia proposta com o processo de MapReduce é uma boa alternativa para resolver o problema de escalabilidade nas etapas de busca em frequência do algoritmo K2 e, consequentemente, reduzir o tempo de resposta na geração da rede.

Identificação automática das primeiras quebras em traços sísmicos por meio de uma rede neural direta

Apesar do avanço tecnológico ocorrido na prospecção sísmica, com a rotina dos levantamentos 2D e 3D, e o significativo aumento na quantidade de dados, a identificação dos tempos de chegada da onda sísmica direta (primeira quebra), que se propaga diretamente do ponto de tiro até a posição dos arranjos de geofones, permanece ainda dependente da avaliação visual do intérprete sísmico. O objetivo desta dissertação, insere-se no processamento sísmico com o intuito de buscar um método eficiente, tal que possibilite a simulação computacional do comportamento visual do intérprete sísmico, através da automação dos processos de tomada de decisão envolvidos na identificação das primeiras quebras em um traço sísmico. Visando, em última análise, preservar o conhecimento intuitivo do intérprete para os casos complexos, nos quais o seu conhecimento será, efetivamente, melhor aproveitado. Recentes descobertas na tecnologia neurocomputacional produziram técnicas que possibilitam a simulação dos aspectos qualitativos envolvidos nos processos visuais de identificação ou interpretação sísmica, com qualidade e aceitabilidade dos resultados. As redes neurais artificiais são uma implementação da tecnologia neurocomputacional e foram, inicialmente, desenvolvidas por neurobiologistas como modelos computacionais do sistema nervoso humano. Elas diferem das técnicas computacionais convencionais pela sua habilidade em adaptar-se ou aprender através de uma repetitiva exposição a exemplos, pela sua tolerância à falta de alguns dos componentes dos dados e pela sua robustez no tratamento com dados contaminados por ruído. O método aqui apresentado baseia-se na aplicação da técnica das redes neurais artificiais para a identificação das primeiras quebras nos traços sísmicos, a partir do estabelecimento de uma conveniente arquitetura para a rede neural artificial do tipo direta, treinada com o algoritmo da retro-propagação do erro. A rede neural artificial é entendida aqui como uma simulação computacional do processo intuitivo de tomada de decisão realizado pelo intérprete sísmico para a identificação das primeiras quebras nos traços sísmicos. A aplicabilidade, eficiência e limitações desta abordagem serão avaliadas em dados sintéticos obtidos a partir da teoria do raio.

Utilização de sensores à base de fibra óptica visando o monitoramento de grandes estruturas na engenharia civil

As fibras ópticas são utilizadas em diferentes áreas e nas mais variadas aplicações. Na Engenharia Civil começaram a ser utilizadas no monitoramento de estruturas como alternativa de substituição dos tradicionais sensores elétricos. Este trabalho tem como objetivo estudar a aplicação e viabilidade dos sensores a base de fibra óptica no monitoramento de grandes estruturas da engenharia civil. Para avaliação dos resultados, foram realizados três diferentes tipos de testes experimentais onde corpos-de-prova foram instrumentados com extensômetros elétricos e ópticos. O primeiro tipo de teste correspondeu a ensaios de tração simples em barras de aço com carregamento monotônico até o rompimento de barras de aço. No segundo tipo de teste foi estudada a automação de um medidor triortogonal de junta que é um instrumento tipicamente utilizado para a instrumentação de barragens de concreto. Finalmente o último tipo de testes foi constituído por ensaios de cilindros de concreto à compressão para a determinação do módulo de elasticidade. Com relação à utilização dos sensores ópticos, durante a realização dos testes surgiram muitos problemas relacionados com a unidade óptica de aquisição de dados sendo necessária a utilização de três diferentes modelos de unidade de aquisição para a conclusão dos testes. No que se refere à exatidão dos resultados, observou-se que os resultados apresentados pelos sensores ópticos foram compatíveis com os resultados dos sensores elétricos. Entretanto, quando os sensores ópticos foram solicitados por grandes deformações implicaram em perda de sinal devido à interrupção do fluxo de luz, inabilitando o sensor para leituras.

Relação desgaste-acabamento superficial em ferramentas de metal duro com revestimento triplo no torneamento de aços

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEG

Proposta de otimização para reflorestamento de eucalipto utilizando multiprodutos

Pós-graduação em Ciência Florestal - FCA

Educação Física no Ensino de 1° e 2° Graus: Para que Serve?

O ser humano possui uma natural necessidade de movimento e atividade física, desde o nascimento até a idade avançada (Cumming, 1977). Na sociedade atual, o fenômeno da automação, fruto do desenvolvimento tecnológico e econômico, leva os indivíduos ao sedentarismo, dificultando o desenvolvimento normal de suas potencialidades físicas e emocionais.

Trabalho e cidadania: em direção a uma vinculação enriquecida

A armadilha posta pelo capitalismo para seus críticos, de defender o emprego da força de trabalho pelo capital como um direito, assume atualmente importante especificidade: o retorno histórico da substituição dos homens por máquinas, mediante a automação de base eletrônica, significa a superação do taylorismo-fordismo. Essa forma de produzir significou uma mediocrização do capitalismo quanto ao desenvolvimento das forças produtivas, dado que lastreava a produção no trabalho vivo. Por ter gerado um círculo virtuoso capital/trabalho, com fortalecimento dos sindicatos e elevação de salários, o fim histórico do taylorismo-fordismo é lamentado por muitos. Na verdade, o capitalismo voltou a ser brilhante quanto ao desenvolvimento das forças produtivas, o que tenderá a marcar de forma cada vez mais nítida sua mediocridade como forma social. Será então possível (e necessário) superar a vinculação empobrecida entre trabalho e cidadania, típica do fordismo, em direção a uma vinculação enriquecida entre os dois conceitos.