Retificador monofásico com fator de potência quase unitário

Dissertação para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Eletrotécnica Ramo de Automação e Eletrónica Industrial

Estudo de caso-controle para desenvolvimento e validação de um questionário de avaliação de abuso sexual em crianças

Objetivos: Desenvolver e validar instrumento que auxilie o pediatra a determinar a probabilidade de ocorrência do abuso sexual em crianças. Métodos: Estudo de caso-controle com 201 crianças que consultaram em ambulatórios de pediatria e locais de referência para vítimas de abuso sexual, entre março e novembro de 2004: grupo caso (com suspeita ou revelação de abuso sexual) e grupo controle (sem suspeita de abuso sexual). Aplicou-se, junto aos responsáveis, um questionário com 18 itens e cinco opções de respostas segundo a escala Likert, abordando comportamento, sintomas físicos e emocionais apresentados pelas crianças. Excluíram-se nove crianças sem controle esfincteriano e um item respondido por poucas pessoas. A validade e consistência interna dos itens foram avaliadas com obtenção de coeficientes de correlação (Pearson, Spearman e Goodman-Kruskal), coeficiente α de Cronbach e cálculo da área da curva ROC. Calculou-se, após, a razão de verossimilhança (RV) e os valores preditivo positivos (VPP) para os cinco itens do questionário que apresentaram os melhores desempenhos. Resultados: Obteve-se um questionário composto pelos cinco itens que melhor discriminaram crianças com e sem abuso sexual em dois contextos. Cada criança recebeu um escore resultante da soma das respostas com pesos de 0 a 4 (amplitude de 0 a 20), o qual, através do teorema de Bayes (RV), indicou sua probabilidade pós-teste (VPP) de abuso sexual. Conclusões: O instrumento proposto é útil por ser de fácil aplicação, auxiliando o pediatra na identificação de crianças vítimas de abuso sexual. Ele fornecerá, conforme o escore obtido, a probabilidade (VPP) de abuso sexual, orientando na conduta de cuidado à criança.

Controle preditivo neural aplicado à processos petroquímicos

A pesquisa tem como objetivo desenvolver uma estrutura de controle preditivo neural, com o intuito de controlar um processo de pH, caracterizado por ser um sistema SISO (Single Input - Single Output). O controle de pH é um processo de grande importância na indústria petroquímica, onde se deseja manter constante o nível de acidez de um produto ou neutralizar o afluente de uma planta de tratamento de fluidos. O processo de controle de pH exige robustez do sistema de controle, pois este processo pode ter ganho estático e dinâmica nãolineares. O controlador preditivo neural envolve duas outras teorias para o seu desenvolvimento, a primeira referente ao controle preditivo e a outra a redes neurais artificiais (RNA s). Este controlador pode ser dividido em dois blocos, um responsável pela identificação e outro pelo o cálculo do sinal de controle. Para realizar a identificação neural é utilizada uma RNA com arquitetura feedforward multicamadas com aprendizagem baseada na metodologia da Propagação Retroativa do Erro (Error Back Propagation). A partir de dados de entrada e saída da planta é iniciado o treinamento offline da rede. Dessa forma, os pesos sinápticos são ajustados e a rede está apta para representar o sistema com a máxima precisão possível. O modelo neural gerado é usado para predizer as saídas futuras do sistema, com isso o otimizador calcula uma série de ações de controle, através da minimização de uma função objetivo quadrática, fazendo com que a saída do processo siga um sinal de referência desejado. Foram desenvolvidos dois aplicativos, ambos na plataforma Builder C++, o primeiro realiza a identificação, via redes neurais e o segundo é responsável pelo controle do processo. As ferramentas aqui implementadas e aplicadas são genéricas, ambas permitem a aplicação da estrutura de controle a qualquer novo processo

Controle preditivo não linear baseado no modelo de Hammerstein com prova de estabilidade

The Predictive Controller has been receiving plenty attention in the last decades, because the need to understand, to analyze, to predict and to control real systems has been quickly growing with the technological and industrial progress. The objective of this thesis is to present a contribution for the development and implementation of Nonlinear Predictive Controllers based on Hammerstein model, as well as to its make properties evaluation. In this case, in the Nonlinear Predictive Controller development the time-step linearization method is used and a compensation term is introduced in order to improve the controller performance. The main motivation of this thesis is the study and stability guarantee for the Nonlinear Predictive Controller based on Hammerstein model. In this case, was used the concepts of sections and Popov Theorem. Simulation results with literature models shows that the proposed approaches are able to control with good performance and to guarantee the systems stability

Controle preditivo bilinear aplicado a um motor de indução

The present work is based on the applied bilinear predictive control applied to an induction motor. As in particular case of the technique based on predictive control in nonlinem systems, these have desperted great interest, a time that present the advantage of being simpler than the non linear in general and most representative one than the linear one. One of the methods, adopted here, uses the linear model "quasi linear for step of time" based in Generalized Predictive Control. The modeling of the induction motor is made by the Vectorial control with orientation given for the indirect rotor. The system is formed by an induction motor of 3 cv with rotor in squirregate, set in motion for a group of benches of tests developed for this work, presented resulted for a variation of +5% in the value of set-point and for a variation of +10% and -10% in the value of the applied nominal load to the motor. The results prove a good efficiency of the predictive bilinear controllers, then compared with the linear cases

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

Controlador preditivo não linear aplicado ao controle de golfadas em processos de produção de petróleo

Slugging is a well-known slugging phenomenon in multiphase flow, which may cause problems such as vibration in pipeline and high liquid level in the separator. It can be classified according to the place of its occurrence. The most severe, known as slugging in the riser, occurs in the vertical pipe which feeds the platform. Also known as severe slugging, it is capable of causing severe pressure fluctuations in the flow of the process, excessive vibration, flooding in separator tanks, limited production, nonscheduled stop of production, among other negative aspects that motivated the production of this work . A feasible solution to deal with this problem would be to design an effective method for the removal or reduction of the system, a controller. According to the literature, a conventional PID controller did not produce good results due to the high degree of nonlinearity of the process, fueling the development of advanced control techniques. Among these, the model predictive controller (MPC), where the control action results from the solution of an optimization problem, it is robust, can incorporate physical and /or security constraints. The objective of this work is to apply a non-conventional non-linear model predictive control technique to severe slugging, where the amount of liquid mass in the riser is controlled by the production valve and, indirectly, the oscillation of flow and pressure is suppressed, while looking for environmental and economic benefits. The proposed strategy is based on the use of the model linear approximations and repeatedly solving of a quadratic optimization problem, providing solutions that improve at each iteration. In the event where the convergence of this algorithm is satisfied, the predicted values of the process variables are the same as to those obtained by the original nonlinear model, ensuring that the constraints are satisfied for them along the prediction horizon. A mathematical model recently published in the literature, capable of representing characteristics of severe slugging in a real oil well, is used both for simulation and for the project of the proposed controller, whose performance is compared to a linear MPC

Identificação e comparação entre controle preditivo com modelo não linear e PI sintonizados com PSO em sistema de separação gravitacional de águia-óleo

The separation methods are reduced applications as a result of the operational costs, the low output and the long time to separate the uids. But, these treatment methods are important because of the need for extraction of unwanted contaminants in the oil production. The water and the concentration of oil in water should be minimal (around 40 to 20 ppm) in order to take it to the sea. Because of the need of primary treatment, the objective of this project is to study and implement algorithms for identification of polynomial NARX (Nonlinear Auto-Regressive with Exogenous Input) models in closed loop, implement a structural identification, and compare strategies using PI control and updated on-line NARX predictive models on a combination of three-phase separator in series with three hydro cyclones batteries. The main goal of this project is to: obtain an optimized process of phase separation that will regulate the system, even in the presence of oil gushes; Show that it is possible to get optimized tunings for controllers analyzing the mesh as a whole, and evaluate and compare the strategies of PI and predictive control applied to the process. To accomplish these goals a simulator was used to represent the three phase separator and hydro cyclones. Algorithms were developed for system identification (NARX) using RLS(Recursive Least Square), along with methods for structure models detection. Predictive Control Algorithms were also implemented with NARX model updated on-line, and optimization algorithms using PSO (Particle Swarm Optimization). This project ends with a comparison of results obtained from the use of PI and predictive controllers (both with optimal state through the algorithm of cloud particles) in the simulated system. Thus, concluding that the performed optimizations make the system less sensitive to external perturbations and when optimized, the two controllers show similar results with the assessment of predictive control somewhat less sensitive to disturbances

Cardiotocografia Anteparto e Prognóstico Perinatal em Gestações Complicadas pelo Diabete: Influência do Controle Metabólico Materno

Objetivo: relacionar a qualidade do controle metabólico com os resultados da cardiotocografia (CTG) anteparto e avaliar sua capacidade preditiva no prognóstico perinatal de gestações associadas ao diabete. Pacientes e Métodos: estudo retrospectivo de 125 gestantes, portadoras de diabete gestacional ou clínico, no qual se relacionou a última CTG anteparto (intervalo máximo de 48 horas) à qualidade do controle metabólico materno e aos resultados perinatais. A qualidade do controle metabólico foi definida pela média glicêmica do dia do exame (MGd) e da gestação (MG) e pelo comportamento da requisição de insulina (R/insulina). Para os resultados perinatais foram analisados os índices de Apgar de 1º e 5º minuto, a classificação peso/idade gestacional, o tempo de internação, a necessidade de cuidados de UTI e a ocorrência de óbito neonatal (ONN) precoce. A capacidade diagnóstica da CTG anteparto foi avaliada pelos índices de sensibilidade, especificidade e valor preditivo positivo e negativo. Resultados: a MGd adequada (<120 mg/dL) associou-se a 2,9% dos resultados de CTG anteparto alterados e a inadequada ( > ou = 120 mg/dL), a 26,1% (p<0,005). A MG mantida inadequada se relacionou a 13,7% de CTG anteparto alterada e a adequada, a apenas 2,7% (p<0,005). O comportamento da requisição de insulina não interferiu nos resultados da CTG anteparto. Os índices de Apgar de 1º e 5º minuto, a necessidade de cuidados de UTI e a ocorrência de ONN precoce não dependeram do último traçado da CTG anteparto. O exame diferenciou o tempo de internação dos recém-nascidos: quando normal, 46,4% tiveram alta hospitalar até o 3º dia de vida e, quando alterado, 62,5% deles ficaram internados por mais de sete dias. Conclusões: os resultados alterados da última CTG anteparto relacionaram-se com níveis inadequados de MG, diária e da gestação, e não dependeram da R/insulina. O resultado normal da CTG anteparto foi adequado para garantir a saúde neonatal. Ao contrário, os resultados alterados indicaram risco de complicações nos filhos de mães diabéticas.

Influência do controle metabólico materno nos resultados da cardiotocografia anteparto e sua relação com o prognóstico perinatal, nas gestações complicadas pelo diabete

Pós-graduação em Ginecologia, Obstetrícia e Mastologia - FMB

Controle discreto com modos deslizantes em sistemas incertos com atraso no sinal de controle

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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.

Análise da vibração para o controle do funcionamento de um ventilador de um sistema de exaustão

This work has as objective to show the vibrational analysis as a method of predictive maintenance as an auxiliar procedure in the fail detection in equipments, most specifically in the rotative ones, and with that help the maintenance team to have conditions to foresee the right time to do the swap of the components of the systems, what would lead to failures. Knowing the exact moment the resources of people and money can be focused in the critic operations to the plant. This technic has been already studied for more then 30 years and was widely used in this work, not only as an equipment condition verification method, but also, after the equipment replacement, was used to prove that the new fan was operating under the best work conditions and with that maintenance could return to contol the vibration level of the equipment, not being necessary any kind of intervention

Relação entre testes clínicos e desfechos de dor e incapacidade de pacientes com dor lombar crônica não específica submetidos ao programa de controle motor

Pós-graduação em Fisioterapia - FCT

Controle preditivo neural aplicado à processos petroquímicos

A pesquisa tem como objetivo desenvolver uma estrutura de controle preditivo neural, com o intuito de controlar um processo de pH, caracterizado por ser um sistema SISO (Single Input - Single Output). O controle de pH é um processo de grande importância na indústria petroquímica, onde se deseja manter constante o nível de acidez de um produto ou neutralizar o afluente de uma planta de tratamento de fluidos. O processo de controle de pH exige robustez do sistema de controle, pois este processo pode ter ganho estático e dinâmica nãolineares. O controlador preditivo neural envolve duas outras teorias para o seu desenvolvimento, a primeira referente ao controle preditivo e a outra a redes neurais artificiais (RNA s). Este controlador pode ser dividido em dois blocos, um responsável pela identificação e outro pelo o cálculo do sinal de controle. Para realizar a identificação neural é utilizada uma RNA com arquitetura feedforward multicamadas com aprendizagem baseada na metodologia da Propagação Retroativa do Erro (Error Back Propagation). A partir de dados de entrada e saída da planta é iniciado o treinamento offline da rede. Dessa forma, os pesos sinápticos são ajustados e a rede está apta para representar o sistema com a máxima precisão possível. O modelo neural gerado é usado para predizer as saídas futuras do sistema, com isso o otimizador calcula uma série de ações de controle, através da minimização de uma função objetivo quadrática, fazendo com que a saída do processo siga um sinal de referência desejado. Foram desenvolvidos dois aplicativos, ambos na plataforma Builder C++, o primeiro realiza a identificação, via redes neurais e o segundo é responsável pelo controle do processo. As ferramentas aqui implementadas e aplicadas são genéricas, ambas permitem a aplicação da estrutura de controle a qualquer novo processo