Aplicação de um sistema de Inferência Fuzzy de suporte à decisão para estimação de valores de ações cotadas na Bolsa de Valores de São Paulo

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Sistema Híbrido de Inferência Baseado em Análise de Componentes Principais e Redes Neurais Artificiais Aplicado a Plantas de Processamento de Gás Natural

Nowadays, where the market competition requires products with better quality and a constant search for cost savings and a better use of raw materials, the research for more efficient control strategies becomes vital. In Natural Gas Processin Units (NGPUs), as in the most chemical processes, the quality control is accomplished through their products composition. However, the chemical composition analysis has a long measurement time, even when performed by instruments such as gas chromatographs. This fact hinders the development of control strategies to provide a better process yield. The natural gas processing is one of the most important activities in the petroleum industry. The main economic product of a NGPU is the liquefied petroleum gas (LPG). The LPG is ideally composed by propane and butane, however, in practice, its composition has some contaminants, such as ethane and pentane. In this work is proposed an inferential system using neural networks to estimate the ethane and pentane mole fractions in LPG and the propane mole fraction in residual gas. The goal is to provide the values of these estimated variables in every minute using a single multilayer neural network, making it possibly to apply inferential control techniques in order to monitor the LPG quality and to reduce the propane loss in the process. To develop this work a NGPU was simulated in HYSYS R software, composed by two distillation collumns: deethanizer and debutanizer. The inference is performed through the process variables of the PID controllers present in the instrumentation of these columns. To reduce the complexity of the inferential neural network is used the statistical technique of principal component analysis to decrease the number of network inputs, thus forming a hybrid inferential system. It is also proposed in this work a simple strategy to correct the inferential system in real-time, based on measurements of the chromatographs which may exist in process under study

Metodologia para diagnosticar a qualidade de energia elétrica referente à distorção harmônica em sistema trifásico de baixa tensão utilizando lógica fuzzy

Este trabalho ressalta a importância de monitorar e diagnosticar a qualidade de energia elétrica sob a ótica das distorções harmônicas presente nas instalações elétricas em sistema trifásico de baixa tensão através de uma proposta metodológica para analisar e diagnosticar o nível dos distúrbios harmônico avaliando o indicador total de distorção harmônica (THD), apoiado por um sistema especialista baseado em um sistema de inferência Fuzzy.

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.

Controle fuzzy de um motor dc utilizando sistema de aquisição de dados e o matlab

The present work develops a fuzzy inference system to control the rotation speed of a DC motor available in Degem Kit. Therefore, it should use the fuzzy toolbox of Matlab in conjunction with the data acquisition board NI - USB - 6009, a National Instrument’s board. An introduction to fuzzy logic, the mathematical model of a DC motor and the operation of data acquisition board is presented first. Followed by the controller fuzzy model implemented using Simulink which is described in detail. Finally, the prototype is shown and the simulator results are presented

Modelagem Fuzzy para previsão de uma série temporal de energia elétrica.

Esta dissertação testa e compara dois tipos de modelagem para previsão de uma mesma série temporal. Foi observada uma série temporal de distribuição de energia elétrica e, como estudo de caso, optou-se pela região metropolitana do Estado da Bahia. Foram testadas as combinações de três variáveis exógenas em cada modelo: a quantidade de clientes ligados na rede de distribuição de energia elétrica, a temperatura ambiente e a precipitação de chuvas. O modelo linear de previsão de séries temporais utilizado foi um SARIMAX. A modelagem de inteligência computacional utilizada para a previsão da série temporal foi um sistema de Inferência Fuzzy. Na busca de um melhor desempenho, foram feitos testes de quais variáveis exógenas melhor influenciam no comportamento da energia distribuída em cada modelo. Segundo a avaliação dos testes, o sistema Fuzzy de previsão foi o que obteve o menor erro. Porém dentre os menores erros, os resultados dos testes também indicaram diferentes variáveis exógenas para cada modelo de previsão.

Revisão sobre funções de Pedotransferência (PTFs) e novos métodos de predição de classes e atributos do solo.

Revisão sobre o uso das funções de pedotransferência e discussão sobre os vários tipos de PTFs. Diferentes abordagens e alguns princípios são considerados para desenvolver PTFs. Um conceito de sistema de inferência de solo é proposto (SINFERS), em que funções de pedotransferência são as regras do conhecimento, para serem usadas como ferramentas de inferência. É fornecida extensa bibliografia para consulta e expansão do conhecimento e uso da metodologia de pedotransferência.

Técnicas de inteligência artificial para a geração dinâmica de set points para uma coluna de destilação

Artificial Intelligence techniques are applied to improve performance of a simulated oil distillation system. The chosen system was a debutanizer column. At this process, the feed, which comes to the column, is segmented by heating. The lightest components become steams, by forming the LPG (Liquefied Petroleum Gas). The others components, C5+, continue liquid. In the composition of the LPG, ideally, we have only propane and butanes, but, in practice, there are contaminants, for example, pentanes. The objective of this work is to control pentane amount in LPG, by means of intelligent set points (SP s) determination for PID controllers that are present in original instrumentation (regulatory control) of the column. A fuzzy system will be responsible for adjusting the SP's, driven by the comparison between the molar fraction of the pentane present in the output of the plant (LPG) and the desired amount. However, the molar fraction of pentane is difficult to measure on-line, due to constraints such as: long intervals of measurement, high reliability and low cost. Therefore, an inference system was used, based on a multilayer neural network, to infer the pentane molar fraction through secondary variables of the column. Finally, the results shown that the proposed control system were able to control the value of pentane molar fraction under different operational situations

Formulação do controle preventivo em sistemas de distribuição de energia elétrica baseada na lógica fuzzy e redes neurais

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Uma contribuição da aplicação de modelos fuzzy empregados na detecção da queima de peças na retificação plana

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEB

Rede Neuro-Fuzzy-Wavelet para detecção e classificação de anomalias de tensão em sistemas elétricos de potência

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Aumento da produtividade: utilizando a metodologia Six Sigma e Lógica Fuzzy, um estudo de caso em uma empresa do Pólo Industrial de Manaus – PIM

Este trabalho utiliza a metodologia six sigma com o objetivo de aumentar a produtividade da Linha de LCD (Liquid Crystal Display) em uma fábrica do Pólo Industrial de Manaus - PIM e um sistema de inferência fuzzy para mensurar o aumento dessa produtividade, onde foram identificados vários parâmetros baseados na metodologia six sigma. Dentre os quais, conforme grau de relevância dos especialistas deste estudo, pode-se destacar: desperdícios, capacidade produtiva e estudo de tempos. Ressaltando ainda que o sistema proposto seja de grande importância para profissionais e pesquisadores da gestão da produção, os quais desejam resultados que reduzam custos e conseqüentemente aumente os lucros da organização.

Extração de conhecimento em forma de regras difusas a partir de mapas auto-organizáveis de Kohonen: aplicação em diagnóstico de faltas incipientes em transformadores

Apesar das diversas vantagens oferecidas pelas redes neurais artificiais (RNAs), algumas limitações ainda impedem sua larga utilização, principalmente em aplicações que necessitem de tomada de decisões essenciais para garantir a segurança em ambientes como, por exemplo, em Sistemas de Energia. Uma das principais limitações das RNAs diz respeito à incapacidade que estas redes apresentam de explicar como chegam a determinadas decisões; explicação esta que seja humanamente compreensível. Desta forma, este trabalho propõe um método para extração de regras a partir do mapa auto-organizável de Kohonen, projetando um sistema de inferência difusa capaz de explicar as decisões/classificação obtidas através do mapa. A metodologia proposta é aplicada ao problema de diagnóstico de faltas incipientes em transformadores, em que se obtém um sistema classificatório eficiente e com capacidade de explicação em relação aos resultados obtidos, o que gera mais confiança aos especialistas da área na hora de tomar decisões.

Desenvolvimento de aplicações em medicina e agronomia utilizando lógica fuzzy e neuro fuzzy

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Aplicação de sistemas neuro-fuzzy e espectrometria no infravermelho próximo para a identificação em tempo real do teor de nitrogênio foliar em cana-de-açúcar

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEB