Sistemas de Informação Geográfica para Transportes - Uma Aplicação aos Transportes Urbanos de Guimarães

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Ciência e Sistemas de Informação Geográfica.

Desenho de sinais de elevada eficiência de potência para sistemas de comunicações móveis

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica, Sistemas e Computadores

Controlo unfalsified em sistemas MIMO

Com o crescente progresso tecnológico, surgem sistemas mais eficientes, mas também mais complexos e não-lineares. Isto torna-se mais evidente em sistemas Multi-Input Multi-Output (MIMO), devido a diferentes efeitos que uma entrada possa ter sobre diversas saídas. Para estes sistemas, a obtenção de modelos matemáticos que capturem, com precisão aceitável, a dinâmica do sistema, torna-se cada vez mais complexa e custosa. Sendo que muitos dos sistemas utilizados hoje em dia são MIMO, a diminuição na precisão dos modelos matemáticos é uma adversidade à eficiência dos sistemas de controlo. Isto deve-se a grande parte dos métodos de projeto de controladores terem como base o modelo do sistema. O trabalho realizado nesta dissertação pretende desenvolver uma estrutura de supervisão para sistemas MIMO, com base em controlo Unfalsified, ou Unfalsified Control (UC). Este consiste numa abordagem de controlo adaptativo, cujo processo de adaptação se traduz na seleção de um controlador, de entre um conjunto pré-determinado. Em cada momento é selecionado o controlador que mais se adequa ao objetivo de controlo pretendido. A utilização de UC representa uma possível solução para o problema apresentado, pois utiliza apenas dados experimentais recolhidos do funcionamento do processo. Assim, contorna a necessidade da existência de modelos do processo. Existem, no entanto, dificuldades associadas à comutação de controladores, pelo que este trabalho pretende também desenvolver uma estrutura de Bumpless Transfer (BT), de forma a reduzir estes efeitos. Finalmente, a utilização de dados experimentais implica que a aplicação de UC a um processo está apenas limitada ao ajuste dos parâmetros do sistema de supervisão, e à existência de um conjunto de controladores adequados.

Infiltração de água no solo em áreas cultivadas com cana-de-açúcar sob diferentes sistemas de colheita e modelos de ajustes de equações de infiltração

As técnicas de colheita da cultura de cana nem sempre seguem preceitos conservacionistas, fato que pode influenciar atributos físicos do solo com consequente alteração da velocidade de infiltração de água no solo. O trabalho realizado teve como objetivo avaliar o efeito de diferentes sistemas de colheita (manual e mecanizada) da cana-de-açúcar (crua e queimada), sobre as características de infiltração e verificar a adequação de modelos matemáticos para a estimativa da taxa de infiltração de água no solo. Foi utilizado um simulador de chuva portátil calibrado para aplicar uma precipitação de 60 mm h-1. Os testes de infiltração de água no solo foram realizados em três sistemas de colheita: colheita manual de cana queimada, colheita mecanizada de cana crua e colheita mecanizada de cana queimada. A qualidade do ajuste dos modelos foi avaliada por meio de regressões não lineares entre os valores estimados e os valores médios observados em cada tratamento estudado. Nos tratamentos onde foi empregada a colheita mecânica, observou-se uma redução da taxa de infiltração final em relação à área sob colheita manual de cana queimada. A equação de Horton foi a mais adequada para a estimativa da taxa de infiltração de água no solo estudado.

A coordenação entre os segmentos perna e coxa no andar : uma análise a partir da teoria dos sistemas dinâmicos

Utilizando-se entre a perna e a coxa os princípios da Teoria dos Sistemas Dinâmicos, foi estudada a coordenação intra-membros durante o andar em 16 sujeitos do sexo feminino. Os movimentos da perna e da coxa e suas relações foram analisados dinamicamente como sistemas acoplados de ciclo limite. Os sujeitos foram filmados lateralmente executando o andar em duas situações experimentais: normal e com uma sandália na perna direita na proporção de 5% do comprimento do segmento inferior. Os dados transformados em variáveis cinemáticas possibilitaram a análise da coordenação em termos de ângulos de fase, ponto de coordenação e fase relativa. Através dos dados angulares, foram testadas as propriedades dos osciladores não-lineares de ciclo limite. Os resultados indicaram que os segmentos apresentam uma órbita atrativa específica para cada um deles, que se mantém invariante ao longo das idades. Esta órbita atrativa representa a organização espaço-temporal do segmento durante o andar, servindo também para a visualização da quantidade de energia dissipada por parte de cada segmento. A análise dos ângulos de fase no momento da reversão, do ponto de coordenação e da fase relativa possibilitaram a identificação do treinamento mútuo e da estabilidade estrutural.

Reconhecimento automático de locutor utilizando medidas de invariantes dinâmicas não-lineares

As técnicas utilizadas em sistemas de reconhecimento automático de locutor (RAL) objetivam identificar uma pessoa através de sua voz, utilizando recursos computacionais. Isso é feito a partir de um modelamento para o processo de produção da voz. A modelagem detalhada desse processo deve levar em consideração a variação temporal da forma do trato vocal, as ressonâncias associadas à sua fisiologia, perdas devidas ao atrito viscoso nas paredes internas do trato vocal, suavidade dessas paredes internas, radiação do som nos lábios, acoplamento nasal, flexibilidade associada à vibração das cordas vocais, etc. Alguns desses fatores são modelados por um sistema que combina uma fonte de excitação periódica e outra de ruído branco, aplicadas a um filtro digital variante no tempo. Entretanto, outros fatores são desconsiderados nesse modelamento, pela simples dificuldade ou até impossibilidade de descrevê-los em termos de combinações de sinais, filtros digitais, ou equações diferenciais. Por outro lado, a Teoria dos Sistemas Dinâmicos Não-Lineares ou Teoria do Caos oferece técnicas para a análise de sinais onde não se sabe, ou não é conhecido, o modelo detalhado do mecanismo de produção desses sinais. A análise através dessa teoria procura avaliar a dinâmica do sinal e, assumindo-se que tais amostras provêm de um sistema dinâmico não-linear, medidas qualitativas podem ser obtidas desse sistema. Essas medidas não fornecem informações precisas quanto ao modelamento do processo de produção do sinal avaliado, isto é, o modelo analítico é ainda inacessível. Entretanto, pode-se aferir a respeito de suaO problema analisado ao longo deste trabalho trata da busca de novos métodos para extrair informações úteis a respeito do locutor que produziu um determinado sinal de voz. Com isso, espera-se conceber sistemas que realizem a tarefa de reconhecer um pessoa automaticamente através de sua voz de forma mais exata, segura e robusta, contribuindo para o surgimento de sistemas de RAL com aplicação prática. Para isso, este trabalho propõe a utilização de novas ferramentas, baseadas na Teoria dos Sistemas Dinâmicos Não-Lineares, para melhorar a caracterização de uma pessoa através de sua voz. Assim, o mecanismo de produção do sinal de voz é analisado sob outro ponto de vista, como sendo o produto de um sistema dinâmico que evolui em um espaço de fases apropriado. Primeiramente, a possibilidade de utilização dessas técnicas em sinais de voz é verificada. A seguir, demonstra-se como as técnicas para estimação de invariantes dinâmicas não-lineares podem ser adaptadas para que possam ser utilizadas em sistemas de RAL. Por fim, adaptações e automatizações algorítmicas para extração de invariantes dinâmicas são sugeridas para o tratamento de sinais de voz. A comprovação da eficácia dessa metodologia se deu pela realização de testes comparativos de exatidão que, de forma estatisticamente significativa, mostraram o benefício advindo das modificações sugeridas. A melhora obtida com o acréscimo de invariantes dinâmicas da forma proposta no sistema de RAL utilizado nos testes resultou na diminuição da taxa de erro igual (EER) em 17,65%, acarretando um intrínseco aumento de processamento. Para sinais de voz contaminados com ruído, o benefício atingido com o sistema proposto foi verificado para relações sinal ruído (SNRs) maiores que aproximadamente 5 dB. O avanço científico potencial advindo dos resultados alcançados com este trabalho não se limita às invariantes dinâmicas utilizadas, e nem mesmo à caracterização de locutores. A comprovação da possibilidade de utilização de técnicas da Teoria do Caos em sinais de voz permitirá expandir os conceitos utilizados em qualquer sistema que processe digitalmente sinais de voz. O avanço das técnicas de Sistemas Dinâmicos Não-Lineares, como a concepção de invariantes dinâmicas mais representativas e robustas, implicará também no avanço dos sistemas que utilizarem esse novo conceito para tratamento de sinais vocais.

Modelagem dos processos envolvidos nos sistemas de secagem e armazenamento de grãos

A produção de soja é uma das principais atividades econômicas na Região Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul. As perdas de produto em condições de comercialização ocasionadas nas atividades de secagem e armazenamento são significativas, justificando a pesquisa e aprimoramento destes processos. Nesta tese foram pesquisados dois problemas: 1. Modelamento matemático dos processos de secagem, utilizando parâmetros conhecidos de soja e 2. Modelamento matemático do problema de aeração para o cálculo da distribuição da pressão e da velocidade do ar na massa de grãos em unidades de armazenamento de soja. No problema de secagem foi desenvolvido um sistema composto de quatro equações diferenciais parciais hiperbólicas acopladas não-lineares, que descreve o comportamento da temperatura e do teor de umidade do ar e dos grãos em função do tempo. Para resolver o sistema foram utilizados os métodos das diferenças finitas (p. ex., métodos de MacCormack e Crank- Nicolson.) e o método dos volumes finitos. A análise dos resultados permitiu recomendar o método mais adequado para cada tipo do problema. Para determinação da intensidade do fluxo de massa e de calor foram utilizados os dados experimentais de camada fina obtidos da literatura e complementados com dados experimentais desta tese. Foi desenvolvido um equipamento para obtenção das curvas de secagem de grãos em secador de leito fixo, a fim de identificar o modelo para secagem em camada espessa. A comparação entre os resultados experimentais e das simulações numéricas mostrou que o modelo descreve razoavelmente a dinâmica de secagem No problema de aeração foi desenvolvido um modelo matemático que descreve o escoamento do ar em sistemas de armazenamento de grãos, baseado em relações experimentais entre velocidade e gradiente de pressão. Para resolver o problema de aeração foi utilizado o método dos elementos finitos e desenvolvido um programa computacional. Um teste realizado com o programa mostrou que os resultados da solução numérica convergem para uma solução analítica conhecida. As simulações realizadas mostraram que o programa computacional pode ser usado como instrumento auxiliar para o projeto de silos, possibilitando o cálculo e a visualização gráfica da distribuição das pressões e das linhas de corrente em diferentes seções do armazém.

Projetos de controladores para sistemas de potência utilizando LMI'S

A presente dissertação tem como objetivo estudar e aprimorar métodos de projetos de controladores para sistemas de potência, sendo que esse trabalho trata da estabilidade dinâmica de sistemas de potência e, portanto, do projeto de controladores amortecedores de oscilações eletromecânicas para esses sistemas. A escolha dos métodos aqui estudados foi orientada pelos requisitos que um estabilizador de sistemas de potência (ESP) deve ter, que são robustez, descentralização e coordenação. Sendo que alguns deles tiveram suas características aprimoradas para atender a esses requisitos. A abordagem dos métodos estudados foi restringida à análise no domínio tempo, pois a abordagem temporal facilita a modelagem das incertezas paramétricas, para atender ao requisito da robustez, e também permite a formulação do controle descentralizado de maneira simples. Além disso, a abordagem temporal permite a formulação do problema de projeto utilizando desigualdades matriciais lineares (LMI’s), as quais possuem como vantagem o fato do conjunto solução ser sempre convexo e a existência de algoritmos eficientes para o cálculo de sua solução. De fato, existem diversos pacotes computacionais desenvolvidos no mercado para o cálculo da solução de um problema de inequações matriciais lineares. Por esse motivo, os métodos de projeto para controladores de saída buscam sempre colocar o problema na forma de LMI’s, tendo em vista que ela garante a obtenção de solução, caso essa solução exista.

Identificação de sistemas contínuos utilizando o método dos momentos de Poisson

A maioria dos métodos de síntese e sintonia de controladores, bem como métodos de otimização e análise de processos necessitam de um modelo do processo em estudo. A identificação de processos é portanto uma área de grande importância para a engenharia em geral pois permite a obtenção de modelos empíricos dos processos com que nos deparamos de uma forma simples e rápida. Mesmo não utilizando leis da natureza, os modelos empíricos são úteis pois descrevem o comportamento específico de determinado processo. Com o rápido desenvolvimento dos computadores digitais e sua larga aplicação nos sistemas de controle em geral, a identificação de modelos discretos foi amplamente desenvolvida e empregada, entretanto, modelos discretos não são de fácil interpretação como os modelos contínuos pois a maioria dos sistema com que lidamos são de representação contínua. A identificação de modelos contínuos é portanto útil na medida que gera modelos de compreensão mais simples. A presente dissertação estuda a identificação de modelos lineares contínuos a partir de dados amostrados discretamente. O método estudado é o chamado método dos momentos de Poisson. Este método se baseia em uma transformação linear que quando aplicada a uma equação diferencial ordinária linear a transforma em uma equação algébrica evitando com isso a necessidade do cálculo das derivadas do sinais de entrada e saída Além da análise detalhada desse método, onde demonstramos o efeito de cada parâmetro do método de Poisson sobre o desempenho desse, foi realizado também um estudo dos problemas decorrentes da discretização de sinais contínuos, como por exemplo o efeito aliasing decorrente da utilização de tempos de amostragem muito grandes e de problemas numéricos da identificação de modelos discretos utilizando dados com tempos de amostragem muito pequenos de forma a destacar as vantagens da identificação contínua sobre a identificação discreta Também foi estudado um método para compensar a presença de offsets nos sinais de entrada e saída, método esse inédito quando se trata do método dos momentos de Poisson. Esse trabalho também comprova a equivalência entre o método dos momentos de Poisson e uma metodologia apresentada por Rolf Johansson em um artigo de 1994. Na parte final desse trabalho são apresentados métodos para a compensação de erros de modelagem devido à presença de ruído e distúrbios não medidos nos dados utilizados na identificação. Esses métodos permitem que o método dos momentos de Poisson concorra com os métodos de identificação discretos normalmente empregados como por exemplo ARMAX e Box-Jenkins.

Localização de faltas de alta impedância em sistemas de distribuição de energia : uma metodologia baseada em redes neurais artificiais

O presente trabalho apresenta uma nova metodologia de localização de faltas em sistemas de distribuição de energia. O esquema proposto é capaz de obter uma estimativa precisa da localização tanto de faltas sólidas e lineares quanto de faltas de alta impedância. Esta última classe de faltas representa um grande problema para as concessionárias distribuidoras de energia elétrica, uma vez que seus efeitos nem sempre são detectados pelos dispositivos de proteção utilizados. Os algoritmos de localização de faltas normalmente presentes em relés de proteção digitais são formulados para faltas sólidas ou com baixa resistência de falta. Sendo assim, sua aplicação para localização de faltas de alta impedância resulta em estimativas errôneas da distância de falta. A metodologia proposta visa superar esta deficiência dos algoritmos de localização tradicionais através da criação de um algoritmo baseado em redes neurais artificiais que poderá ser adicionado como uma rotina adicional de um relé de proteção digital. O esquema proposto utiliza dados oscilográficos pré e pós-falta que são processados de modo que sua localização possa ser estimada através de um conjunto de características extraídas dos sinais de tensão e corrente. Este conjunto de características é classificado pelas redes neurais artificiais de cuja saída resulta um valor relativo a distância de falta. Além da metodologia proposta, duas metodologias para localização de faltas foram implementadas, possibilitando a obtenção de resultados comparativos. Os dados de falta necessários foram obtidos através de centenas de simulações computacionais de um modelo de alimentador radial de distribuição. Os resultados obtidos demonstram a viabilidade do uso da metodologia proposta para localização de faltas em sistemas de distribuição de energia, especialmente faltas de alta impedância.

Sistema de detecção e isolamento de falhas em sistemas dinâmicos baseado em identificação paramétrica

The present research aims at contributing to the area of detection and diagnosis of failure through the proposal of a new system architecture of detection and isolation of failures (FDI, Fault Detection and Isolation). The proposed architecture presents innovations related to the way the physical values monitored are linked to the FDI system and, as a consequence, the way the failures are detected, isolated and classified. A search for mathematical tools able to satisfy the objectives of the proposed architecture has pointed at the use of the Kalman Filter and its derivatives EKF (Extended Kalman Filter) and UKF (Unscented Kalman Filter). The use of the first one is efficient when the monitored process presents a linear relation among its physical values to be monitored and its out-put. The other two are proficient in case this dynamics is no-linear. After that, a short comparative of features and abilities in the context of failure detection concludes that the UFK system is a better alternative than the EKF one to compose the architecture of the FDI system proposed in case of processes of no-linear dynamics. The results shown in the end of the research refer to the linear and no-linear industrial processes. The efficiency of the proposed architecture may be observed since it has been applied to simulated and real processes. To conclude, the contributions of this thesis are found in the end of the text

Contribuições à análise de robustez de sistemas de controle usando redes neurais

This work develops a robustness analysis with respect to the modeling errors, being applied to the strategies of indirect control using Artificial Neural Networks - ANN s, belong to the multilayer feedforward perceptron class with on-line training based on gradient method (backpropagation). The presented schemes are called Indirect Hybrid Control and Indirect Neural Control. They are presented two Robustness Theorems, being one for each proposed indirect control scheme, which allow the computation of the maximum steady-state control error that will occur due to the modeling error what is caused by the neural identifier, either for the closed loop configuration having a conventional controller - Indirect Hybrid Control, or for the closed loop configuration having a neural controller - Indirect Neural Control. Considering that the robustness analysis is restrict only to the steady-state plant behavior, this work also includes a stability analysis transcription that is suitable for multilayer perceptron class of ANN s trained with backpropagation algorithm, to assure the convergence and stability of the used neural systems. By other side, the boundness of the initial transient behavior is assured by the assumption that the plant is BIBO (Bounded Input, Bounded Output) stable. The Robustness Theorems were tested on the proposed indirect control strategies, while applied to regulation control of simulated examples using nonlinear plants, and its results are presented

Controle preditivo robusto baseado em desigualdades matriciais lineares aplicado a um sistema de tanques acoplados

This work deals with an on-line control strategy based on Robust Model Predictive Control (RMPC) technique applied in a real coupled tanks system. This process consists of two coupled tanks and a pump to feed the liquid to the system. The control objective (regulator problem) is to keep the tanks levels in the considered operation point even in the presence of disturbance. The RMPC is a technique that allows explicit incorporation of the plant uncertainty in the problem formulation. The goal is to design, at each time step, a state-feedback control law that minimizes a 'worst-case' infinite horizon objective function, subject to constraint in the control. The existence of a feedback control law satisfying the input constraints is reduced to a convex optimization over linear matrix inequalities (LMIs) problem. It is shown in this work that for the plant uncertainty described by the polytope, the feasible receding horizon state feedback control design is robustly stabilizing. The software implementation of the RMPC is made using Scilab, and its communication with Coupled Tanks Systems is done through the OLE for Process Control (OPC) industrial protocol

Separação cega de fontes lineares e não lineares usando algoritmo genético, redes neurais artificiais RBF e negentropia de Rényi como medida de independência

Conventional methods to solve the problem of blind source separation nonlinear, in general, using series of restrictions to obtain the solution, often leading to an imperfect separation of the original sources and high computational cost. In this paper, we propose an alternative measure of independence based on information theory and uses the tools of artificial intelligence to solve problems of blind source separation linear and nonlinear later. In the linear model applies genetic algorithms and Rényi of negentropy as a measure of independence to find a separation matrix from linear mixtures of signals using linear form of waves, audio and images. A comparison with two types of algorithms for Independent Component Analysis widespread in the literature. Subsequently, we use the same measure of independence, as the cost function in the genetic algorithm to recover source signals were mixed by nonlinear functions from an artificial neural network of radial base type. Genetic algorithms are powerful tools for global search, and therefore well suited for use in problems of blind source separation. Tests and analysis are through computer simulations

Utilização da lógica difusa no controle inteligente de sistemas eletro-hidráulicos

Electro-hydraulic servo-systems are widely employed in industrial applications such as robotic manipulators, active suspensions, precision machine tools and aerospace systems. They provide many advantages over electric motors, including high force to weight ratio, fast response time and compact size. However, precise control of electro-hydraulic systems, due to their inherent nonlinear characteristics, cannot be easily obtained with conventional linear controllers. Most flow control valves can also exhibit some hard nonlinearities such as deadzone due to valve spool overlap on the passage´s orifice of the fluid. This work describes the development of a nonlinear controller based on the feedback linearization method and including a fuzzy compensation scheme for an electro-hydraulic actuated system with unknown dead-band. Numerical results are presented in order to demonstrate the control system performance