Investigação de técnicas para o acompanhamento do desgaste de um par engrenado utilizando tribologia e análise da resposta dinâmica processada via função densidade probabilidade Beta

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEIS

Aplicação da função densidade de probabilidade beta no diagnóstico de defeitos de montagem em redutores de engrenagens

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

O problema do pixel mistura : um estudo comparativo

Os satélites para sensoriamento remoto atualmente dispoívies à comunidade científica possuem diferenies resoluções espaciais, por exemplo: SPOT 20 e 10 metros, LANDSAT-TM 30 metros e NOA-AVHRR 1100 metros. Essa resolução frequentemente não é grande o suficiente para um grande número de aplicações que necessitam de uma percepção da cena mais detalhada. Muitas vezes, no interior de uma célula de resolução (pixel) mais de uma classe ocorre. Este caso é conhecido como pixel mistura. Na classificação de imagens obtidas por sensoriamento remoto é comum a utilização de metodologias que atribuem somente uma classe a um pixel, como o procedimento clássico da máxima verossimilhança. Esse procedimento resulta frequentemente em uma estimação errônea das áreas ocupadas pelas classes presentes na cena. Em alguns casos, especialmente quando não há uma classe dominante, isto pode ser a fonte de um erro significativo. Desde o início dos anos 70, diferentes metodologias têm sido propostas para o trabalho num nível de subpixel. A grande vantagem do trabalho nesse nível é que um pixel não é necessariamente atribuído a somente uma classe. O pixel tem um grau que o correlaciona a cada classe: de zero(se a classe não ocorre no pixel) até 1 (a classe ocorre no pixel inteiro). Assim, cada pixel tem um vetor associado que estima a proporção de cada classe nele. A metodologia mais comumente utilizada considera a refletância do pixel mistura como uma combinação linear da refletância média de cada classe componente. De acordo com essa visão as refletâncias associadas às classes componentes são consideradas constantes conhecidas i.e., não são variáveis aleatórias. Assim, a proporção de cada classe no pixel é obtida pela resolução de um sistema de equações lineares. Uma outra metodologia é assumir as refletâncias que caracterizam as classes como sendo variáveis aleatórias. Nesta visão, as informações a respeito das distribuições das classes é utilizada. A estimativa das proporções de cada classe é obtida pelo vetor de proporções que maximiza a função de verossimilhança. Mais recentemente, uma visão diferente foi proposta: a utilização da lógica fuzzy. Esta metodologia utiliza o conceito de função de pertinência que é essencial à teoria dos conjuntos fuzzy. Esta função utiliza elementos com natureza estatística ou não para a estimação das proporções. No presente trabalho, duas funções de pertinência foram definidas: a primeira baseada na função densidade probabilidade gaussiana e a segunda baseada diretamente na distância de Mahalanobis. O objetivo deste estudo é avaliar cada uma das metodologias anteriores em termos de acurácia, performance e dados necessários. Para este objetivo, as metodologias foram implementadas computacionalmente e alimentadas com imagens LANDSAT-TM. Para a avaliação da acurácia dos modelos um estudo qualitativo foi executado.

Extraindo as expectativas de mercado para a taxa de juros no Brasil usando opções sobre IDI

Este trabalho demonstra como podemos usar opções sobre o Índice de Taxa Média de Depósitos Interfinanceiros de Um Dia (IDI) para extrair a função densidade de probabilidade (FDP) para os próximos passos do Comitê de Política Monetária (COPOM). Como a decisão do COPOM tem uma natureza discreta, podemos estimar a FDP usando Mínimo Quadrados Ordinários (MQO). Esta técnica permite incluir restrições sobre as probabilidades estimadas. As probabilidades calculadas usando opções sobre IDI são então comparadas com as probabilidades encontradas usando o Futuro de DI e as probabilidades calculadas através de pesquisas.

Detecção e diagnóstico de falhas não-supervisionados baseados em estimativa de densidade recursiva e classificador fuzzy auto-evolutivo

In this work, we propose a two-stage algorithm for real-time fault detection and identification of industrial plants. Our proposal is based on the analysis of selected features using recursive density estimation and a new evolving classifier algorithm. More specifically, the proposed approach for the detection stage is based on the concept of density in the data space, which is not the same as probability density function, but is a very useful measure for abnormality/outliers detection. This density can be expressed by a Cauchy function and can be calculated recursively, which makes it memory and computational power efficient and, therefore, suitable for on-line applications. The identification/diagnosis stage is based on a self-developing (evolving) fuzzy rule-based classifier system proposed in this work, called AutoClass. An important property of AutoClass is that it can start learning from scratch". Not only do the fuzzy rules not need to be prespecified, but neither do the number of classes for AutoClass (the number may grow, with new class labels being added by the on-line learning process), in a fully unsupervised manner. In the event that an initial rule base exists, AutoClass can evolve/develop it further based on the newly arrived faulty state data. In order to validate our proposal, we present experimental results from a level control didactic process, where control and error signals are used as features for the fault detection and identification systems, but the approach is generic and the number of features can be significant due to the computationally lean methodology, since covariance or more complex calculations, as well as storage of old data, are not required. The obtained results are significantly better than the traditional approaches used for comparison

Estimação paramétrica e não-paramétrica em modelos de markov ocultos

In this work we study the Hidden Markov Models with finite as well as general state space. In the finite case, the forward and backward algorithms are considered and the probability of a given observed sequence is computed. Next, we use the EM algorithm to estimate the model parameters. In the general case, the kernel estimators are used and to built a sequence of estimators that converge in L1-norm to the density function of the observable process

Identificação dos parâmetros modais utilizando apenas as respostas da estrutura: identificação no domínio do tempo

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Aplicativo computacional para obtenção de probabilidades a priori de classificação errônea em experimentos agronômicos

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

Estudo de técnicas de análise modal operacional em sistemas sujeitos a excitações aleatórias com a presença de componente harmônico

A metodologia tradicional de identificação de parâmetros na análise modal de estruturas é realizada a partir de sinais medidos de força de entrada e de movimento de resposta da estrutura em condições laboratoriais controladas. Entretanto, quando é necessária a obtenção dos parâmetros modais de estruturas de máquinas em operação, as condições para controlar e medir a excitação nestas situações impossibilita a realização da análise modal tradicional. Neste caso, o teste modal é realizado utilizando somente dados de resposta do sistema. A Análise Modal Operacional (AMO) é um método de extração modal em que nenhuma excitação artificial necessita ser aplicada ao sistema, utilizando-se a própria excitação operacional como entrada para medição da resposta do sistema. A técnica clássica de Análise Modal Operacional NExT considera, para isso, que a excitação operacional do sistema seja um ruído branco. Esta técnica faz a consideração de que as funções de correlação obtidas de estruturas podem ser consideradas como funções de resposta ao impulso e então métodos tradicionais de identificação modal no domínio do tempo podem ser empregados. Entretanto, caso a excitação operacional contenha componentes harmônicos que se sobressaiam, estes podem ser confundidos como modos naturais do sistema. Neste trabalho é demonstrada que através da função densidade de probabilidade da banda estreita contendo o pico de um modo, é possível identifica-lo como natural ou operacional (proveniente da excitação operacional da estrutura). É apresentada também uma modificação no método de identificação modal Exponencial Complexa Mínimos Quadrados (LSCE), passando a considerar sinais harmônicos de freqüências conhecidas presentes na excitação operacional, em um ensaio utilizando a técnica NExT. Para validação desses métodos, utiliza-se um modelo teórico de parâmetros modais conhecidos analiticamente e como estudo de caso experimental, um sistema formado por uma viga bi-apoiada suportando um motor elétrico com desbalanceamento de massa.

Modelos de mapas simpléticos para o movimento de deriva elétrica com efeitos de raio de Larmor finito

Mapas simpléticos têm sido amplamente utilizados para modelar o transporte caótico em plasmas e fluidos. Neste trabalho, propomos três tipos de mapas simpléticos que descrevem o movimento de deriva elétrica em plasmas magnetizados. Efeitos de raio de Larmor finito são incluídos em cada um dos mapas. No limite do raio de Larmor tendendo a zero, o mapa com frequência monotônica se reduz ao mapa de Chirikov-Taylor, e, nos casos com frequência não-monotônica, os mapas se reduzem ao mapa padrão não-twist. Mostramos como o raio de Larmor finito pode levar à supressão de caos, modificar a topologia do espaço de fases e a robustez de barreiras de transporte. Um método baseado na contagem dos tempos de recorrência é proposto para analisar a influência do raio de Larmor sobre os parâmetros críticos que definem a quebra de barreiras de transporte. Também estudamos um modelo para um sistema de partículas onde a deriva elétrica é descrita pelo mapa de frequência monotônica, e o raio de Larmor é uma variável aleatória que assume valores específicos para cada partícula do sistema. A função densidade de probabilidade para o raio de Larmor é obtida a partir da distribuição de Maxwell-Boltzmann, que caracteriza plasmas na condição de equilíbrio térmico. Um importante parâmetro neste modelo é a variável aleatória gama, definida pelo valor da função de Bessel de ordem zero avaliada no raio de Larmor da partícula. Resultados analíticos e numéricos descrevendo as principais propriedades estatísticas do parâmetro gama são apresentados. Tais resultados são então aplicados no estudo de duas medidas de transporte: a taxa de escape e a taxa de aprisionamento por ilhas de período um.

Extensões multidimensionais para correntropia e suas aplicações em estimativas robustas

This present work uses a generalized similarity measure called correntropy to develop a new method to estimate a linear relation between variables given their samples. Towards this goal, the concept of correntropy is extended from two variables to any two vectors (even with different dimensions) using a statistical framework. With this multidimensionals extensions of Correntropy the regression problem can be formulated in a different manner by seeking the hyperplane that has maximum probability density with the target data. Experiments show that the new algorithm has a nice fixed point update for the parameters and robust performs in the presence of outlier noise.

O comprimento descritivo mínimo na amostragem por transectos lineares

Apresenta·se um breve resumo histórico da evolução da amostragem por transectos lineares e desenvolve·se a sua teoria. Descrevemos a teoria de amostragem por transectos lineares, proposta por Buckland (1992), sendo apresentados os pontos mais relevantes, no que diz respeito à modelação da função de detecção. Apresentamos uma descrição do princípio CDM (Rissanen, 1978) e a sua aplicação à estimação de uma função densidade por um histograma (Kontkanen e Myllymãki, 2006), procedendo à aplicação de um exemplo prático, recorrendo a uma mistura de densidades. Procedemos à sua aplicação ao cálculo do estimador da probabilidade de detecção, no caso dos transectos lineares e desta forma estimar a densidade populacional de animais. Analisamos dois casos práticos, clássicos na amostragem por distâncias, comparando os resultados obtidos. De forma a avaliar a metodologia, simulámos vários conjuntos de observações, tendo como base o exemplo das estacas, recorrendo às funções de detecção semi-normal, taxa de risco, exponencial e uniforme com um cosseno. Os resultados foram obtidos com o programa DISTANCE (Thomas et al., in press) e um algoritmo escrito em linguagem C, cedido pelo Professor Doutor Petri Kontkanen (Departamento de Ciências da Computação, Universidade de Helsínquia). Foram desenvolvidos programas de forma a calcular intervalos de confiança recorrendo à técnica bootstrap (Efron, 1978). São discutidos os resultados finais e apresentadas sugestões de desenvolvimentos futuros. ABSTRACT; We present a brief historical note on the evolution of line transect sampling and its theoretical developments. We describe line transect sampling theory as proposed by Buckland (1992), and present the most relevant issues about modeling the detection function. We present a description of the CDM principle (Rissanen, 1978) and its application to histogram density estimation (Kontkanen and Myllymãki, 2006), with a practical example, using a mixture of densities. We proceed with the application and estimate probability of detection and animal population density in the context of line transect sampling. Two classical examples from the literature are analyzed and compared. ln order to evaluate the proposed methodology, we carry out a simulation study based on a wooden stakes example, and using as detection functions half normal, hazard rate, exponential and uniform with a cosine term. The results were obtained using program DISTANCE (Thomas et al., in press), and an algorithm written in C language, kindly offered by Professor Petri Kontkanen (Department of Computer Science, University of Helsinki). We develop some programs in order to estimate confidence intervals using the bootstrap technique (Efron, 1978). Finally, the results are presented and discussed with suggestions for future developments.

Políticas de amostragem em controlo estatístico da qualidade

Nesta Dissertação apresentam-se e estudam-se, de uma forma crítica, dois novos métodos de amostragem adaptativa e uma nova medida de desempenho de métodos de amostragem, no contexto do controlo estatístico da qualidade. Considerando como base uma carta de controlo para a média do tipo Shewhart, estudamos as suas propriedades estatísticas e realizamos estudos comparativos, em termos do seu desempenho estatístico, com alguns dos métodos mais referenciados na literatura.Inicialmente, desenvolvemos um novo método adaptativo de amostragem no qual os intervalos entre amostras são obtidos com base na função densidade da distribuição de Laplace reduzida. Este método revela-se, particularmente, eficiente na deteção de moderadas e grandes alterações da média, pouco sensível à limitação do menor intervalo de amostragem e robusto face a diferentes situações consideradas para a não normalidade da característica da qualidade. Em determinadas situações, este método é sempre mais eficiente do que o método com intervalos de amostragem adaptativos,dimensões amostrais fixas e coeficientes dos limites de controlo fixos. Tendo como base o método de amostragem definido no ponto anterior e um método no qual os intervalos de amostragem são definidos antes do início do controlo do processo com base na taxa cumulativa de risco do sistema, apresentamos um novo método de amostragem que combina o método de intervalos predefinidos com o método de intervalos adaptativos. Neste método, os instantes de amostragem são definidos pela média ponderada dos instantes dos dois métodos, atribuindo-se maior peso ao método adaptativo para alterações moderadas (onde o método predefinido é menos eficaz) e maior peso ao método predefinido nos restantes casos (onde o método adaptativo é menos eficaz). Desta forma, os instantes de amostragem, inicialmente calendarizados de acordo com as expectativas de ocorrência de uma alteração tomando como base a distribuição do tempo de vida do sistema, são adaptados em função do valor da estatística amostral calculada no instante anterior. Este método é sempre mais eficiente do que o método periódico clássico, o que não acontece com nenhum outro esquema adaptativo, e do que o método de amostragem VSI para alguns pares de amostragem, posicionando-se como uma forte alternativa aos procedimentos de amostragem encontrados na literatura. Por fim, apresentamos uma nova medida de desempenho de métodos de amostragem. Considerando que dois métodos em comparação têm o mesmo tempo médio de mau funcionamento, o desempenho dos métodos é comparado através do número médio de amostras recolhidas sob controlo. Tendo em conta o tempo de vida do sistema, com diferentes taxas de risco, esta medida mostra-se robusta e permite, num contexto económico, um melhor controlo de custos por unidade de tempo.

A história da origem da curva normal

Pós-graduação em Educação Matemática - IGCE

Identificação de parâmetros modais utilizando apenas as respostas da estrutura: identificação estocástica de subespaço e decomposição no domínio da frequência

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEIS