Orientador: Anna Diva Plasencia Lotufo / Resumo: A evolução dos recursos de internet levou ao crescente aumento do fluxo de dados, e por consequência, a necessidade de modelos de classificação ou previsão que suportem uma aprendizagem online. A Rede Neural ARTMAP Fuzzy tem sido utilizada nas mais diversas áreas do conhecimento, no entanto, ainda é pouco explorada em aplicações de tempo real que exigem uma aprendizagem contínua. Neste trabalho, é proposto uma Rede Neural ARTMAP Fuzzy com treinamento continuado, capaz de adquirir conhecimento ao longo da classificação ou previsão. Modificações na arquitetura e no algoritmo de aprendizagem possibilitam à rede neural ativar o treinamento sempre que necessário. Para validar o modelo proposto foram realizadas duas aplicações, uma para previsão e outra para classificação, utilizando bases de dados benchmarks e comparado com a ARTMAP Fuzzy original. Os resultados mostraram a capacidade do modelo proposto em adquirir conhecimento ao longo das amostras apresentadas de forma estável e eficiente. Assim, este estudo contribui para a evolução da rede neural ARTMAP Fuzzy e apresenta o treinamento continuado como uma alternativa eficaz para aplicações de tempo real. / Doutor

Submitted by CARLOS ROBERTO DOS SANTOS JÚNIOR null (carlos9_rsj@hotmail.com) on 2017-10-26T17:32:23Z No. of bitstreams: 1 Tese_CarlosRSantosJr_biblioteca_final.pdf: 3193090 bytes, checksum: ce950f71ef02dd650ba662b7b8eea784 (MD5) / Approved for entry into archive by Monique Sasaki (sayumi_sasaki@hotmail.com) on 2017-10-31T18:06:36Z (GMT) No. of bitstreams: 1 santosjunior_cr_dr_ilha.pdf: 3193090 bytes, checksum: ce950f71ef02dd650ba662b7b8eea784 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-10-31T18:06:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 santosjunior_cr_dr_ilha.pdf: 3193090 bytes, checksum: ce950f71ef02dd650ba662b7b8eea784 (MD5) Previous issue date: 2017-09-04 / A evolução dos recursos de internet levou ao crescente aumento do fluxo de dados, e por consequência, a necessidade de modelos de classificação ou previsão que suportem uma aprendizagem online. A Rede Neural ARTMAP Fuzzy tem sido utilizada nas mais diversas áreas do conhecimento, no entanto, ainda é pouco explorada em aplicações de tempo real que exigem uma aprendizagem contínua. Neste trabalho, é proposto uma Rede Neural ARTMAP Fuzzy com treinamento continuado, capaz de adquirir conhecimento ao longo da classificação ou previsão. Modificações na arquitetura e no algoritmo de aprendizagem possibilitam à rede neural ativar o treinamento sempre que necessário. Para validar o modelo proposto foram realizadas duas aplicações, uma para previsão e outra para classificação, utilizando bases de dados benchmarks e comparado com a ARTMAP Fuzzy original. Os resultados mostraram a capacidade do modelo proposto em adquirir conhecimento ao longo das amostras apresentadas de forma estável e eficiente. Assim, este estudo contribui para a evolução da rede neural ARTMAP Fuzzy e apresenta o treinamento continuado como uma alternativa eficaz para aplicações de tempo real. / The evolution of internet resources has led to an increase in the flow of data, and consequently, the need for classification or forecasting models that support an online learning. The ARTMAP Fuzzy Neural Network has been used in several areas of knowledge, however, it is still little explored in real-time applications that require continuous learning. In this work, an ARTMAP Fuzzy Neural Network with continuous training is proposed, able to acquire knowledge along the classification or prediction. Modifications in the architecture and learning algorithm enable the neural network to activate training whenever necessary. To validate the proposed model two experiments were performed, one for forecasting and another for classification, using benchmark databases and compared with the original ARTMAP Fuzzy Neural Network. The results showed the ability of the proposed model to acquire knowledge along the presented samples in a stable and efficient way. Thus, this study contributes to the evolution of the ARTMAP Fuzzy neural network and presents the continuous training as an effective alternative to real-time applications.

Submitted by MARCOS RICARDO MÜLLER (marcos.ricardo.unesp@gmail.com) on 2018-04-23T16:13:18Z No. of bitstreams: 1 muller_mr_tese_lv.pdf: 4063915 bytes, checksum: 2bd34db37cecdea37a74a93bf0e348b5 (MD5) / Approved for entry into archive by Cristina Alexandra de Godoy null (cristina@adm.feis.unesp.br) on 2018-04-23T17:10:16Z (GMT) No. of bitstreams: 1 muller_mr_dr_ilha.pdf: 4063915 bytes, checksum: 2bd34db37cecdea37a74a93bf0e348b5 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-23T17:10:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 muller_mr_dr_ilha.pdf: 4063915 bytes, checksum: 2bd34db37cecdea37a74a93bf0e348b5 (MD5) Previous issue date: 2018-02-26 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / A maior inserção de tecnologias da informação nas redes de distribuição de energia elétrica vem permitindo que maiores volumes de dados de consumo sejam capturados em níveis cada vez mais detalhados, menos agregados e com maiores resoluções. Com a evolução dos mercados de energia elétrica, esses tipos de dados alcançam maior importância, uma vez que a comercialização de energia também passa a considerar estes níveis de consumo. Diversas técnicas têm sido aplicadas para previsão de cargas elétricas, como modelos estatísticos, de inteligência computacional e híbridos. Na literatura especializada é possível encontrar trabalhos que aplicam a rede neural artificial ARTMAP Fuzzy para tarefas de previsão de cargas elétricas, no entanto, a técnica ainda é pouco explorada em cenários de consumo menos agregados, e com maiores níveis de detalhe. Neste trabalho a rede ARTMAP Fuzzy é aplicada em tarefas de previsão multi-step de cargas elétricas reais com distintos níveis de agregação. Considerando o impacto do ruído sobre os previsores, sobretudo na capacidade de generalização das redes neurais artificiais, a técnica singular spectrum analysis é aplicada na tarefa de remoção de ruído. Os resultados de previsão permitiram analisar desempenho da rede ARTMAP Fuzzy, que foi comparada com outros dois previsores utilizados como benchmark, a saber, seasonal autoregressive integrated moving average e a rede neural multiLayer perceptron. A remoção de ruído permitiu melhora nos níveis de generalização da rede, impactando positivamente sua capacidade preditiva. / The increased insertion of information technologies in electricity distribution networks has allowed larger volumes of consumption data to be captured at increasingly detailed, less aggregated and higher resolution levels. With the evolution of electric energy markets, these types of data become more important, since the commercialization of energy also begins to consider these levels of consumption. Several techniques have been applied to predict electrical loads, such as statistical, computational intelligence and hybrids models. In the specialized literature it is possible to find works that apply the artificial neural network ARTMAP Fuzzy for tasks of prediction of electric charges, however, the technique is still little explored in less aggregated consumption scenarios, and with greater levels of detail. In this work the ARTMAP Fuzzy network is applied in multi-step forecasting tasks of real electric loads with different levels of aggregation. Considering the impact of noise on predictors, especially in the generalization capacity of artificial neural networks, the singular spectrum analysis technique is applied in the noise removal task. The prediction results allowed to analyze the performance of the ARTMAP Fuzzy network, which was compared with other two predictors used as benchmark, namely seasonal autoregressive integrated moving average and the multiLayer perceptron neural network. The noise removal allowed an improvement in the levels of network generalization, positively impacting its predictive capacity. / 1560734

Orientador: Carlos Roberto Minussi / Resumo: Esta pesquisa apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta para a detecção e classificação de curtos-circuitos em sistemas de distribuição de energia elétrica, a qual é baseada no uso combinado da análise multirresolução e rede neural ARTMAP-fuzzy. A análise multirresolução permite a identificação de singularidades nas oscilografias e a rede da família ART garante ao sistema classificador a capacidade de aprendizado contínuo de novos padrões sem perder o conhecimento previamente adquirido. Todo o processo de diagnóstico é realizado em uma única etapa, reduzindo o custo computacional da metodologia. A eficiência do sistema é verificada por uma análise direta, na qual se contabiliza a quantidade total de acertos, e por uma avaliação comparativa, a qual envolve a substituição da rede ARTMAP-fuzzy pela rede ARTMAP-Euclideana. Resultados mostram que o sistema é eficiente, sendo capaz de detectar e classificar 100% das falhas elétricas. / Abstract: This research presents the development of a tool for the detection and classification of short circuits in electric power distribution systems, which is based on the combined use of multi-resolution analysis and fuzzy ARTMAP neural network. The multiresolution analysis allows the identification of singularities in the oscillographs and the ART family network guarantees to the classifier the ability to continuously learn new patterns without losing the previously acquired knowledge. The entire diagnostic process is performed in a single step, reducing the computational effort. The efficiency of the system is verified by a direct analysis, in which the total number of hits is counted, and by a comparative evaluation, which involves the replacement of the fuzzy ARTMAP network by the Euclidean ARTMAP network. Results show that the system is efficient, being able to detect and classify 100% of the electrical faults. / Mestre

Orientador: Anna Diva Plasencia Lotufo / Resumo: Os sistemas de energia elétrica estão passando por transformações. Aos poucos, técnicas de sistemas de informação estão sendo incorporadas aos sistemas atuais de energia. Basicamente este é o conceito de smart grid. Esta incorporação visa aumentar a eficiência dos sistemas de energia elétrica, pois os diversos agentes envolvidos em todo o sistema terão à disposição informações mais completas, precisas e de forma praticamente instantânea. Como consequência, haverá um aumento significativo de dados disponíveis para serem empregados de variadas formas. Um exemplo do uso de dados é a previsão de demanda de energia elétrica. De uma forma geral, previsões servem como suporte para suprir demandas, estimar custos ou justificar investimentos futuros. No campo de previsão de demanda de cargas elétricas existem diversos modelos na literatura, a grande maioria se concentra em níveis mais agregados, que atendem a grandes consumidores em que o fornecimento de energia é feito, por exemplo, por uma subestação. Uma smart grid também coloca à disposição as informações de consumo de energia em níveis cada vez menos agregados, como uma residência ou um prédio comercial. Realizar previsões neste nível é um desafio, pois essas demandas são muito influenciadas pelo comportamento humano. Diferentemente dos níveis mais agregados, modelos de previsão para níveis menos agregados, ou desagregados, ainda são poucos. O objetivo deste trabalho é fazer a previsão de cargas elétricas não residenciais mistas ... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Electrical power systems are in transformation nowadays. Gradually, information system technology are being introduced to the energy systems. Basically, this is the concept of smart grid. This new concept aims to improve the efficiency of the energy systems, once the evolved agents will provide complete and precise information instantaneously. This way, a significant increase in data will be available to be employed in several forms. One example in using these data is electric energy demand forecasting. In general, predictions are support to provide electric load demand, estimate costs or justify future investments. Concerning electric load demand, there are several models in the literature, and the majority is concentrated in aggregated levels, attending large consumers, where, for example, the energy supply is provided by a substation. Considering the smart grid, there are consumption information in less aggregated levels as for example residences or commercial buildings. Therefore, realizing predictions in these levels (less aggregated) is a challenge, once the demand is influenced by the human behavior. The models for predicting loads in aggregated levels are common, in the contrary of less aggregated that are few. This work aims to predict short term mixed nonresidential electric loads using data from a Brazilian University. Firstly, Fuzzy ARTMAP Neural Network is chosen to execute the predictions, and afterwards a hybrid methodology containing Fuzzy ARTMAP and Square Mi... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

Submitted by TÂNIA TENÓRIO GOMES (taniatgs@yahoo.com.br) on 2018-01-23T18:19:50Z No. of bitstreams: 1 Tania_dissertação_dee_22_12_2017.pdf: 2284683 bytes, checksum: 58edd8d14052f9f162a3d091782c28c3 (MD5) / Approved for entry into archive by Cristina Alexandra de Godoy null (cristina@adm.feis.unesp.br) on 2018-01-24T11:18:07Z (GMT) No. of bitstreams: 1 gomes_tt_me_ilha.pdf: 2284683 bytes, checksum: 58edd8d14052f9f162a3d091782c28c3 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-01-24T11:18:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 gomes_tt_me_ilha.pdf: 2284683 bytes, checksum: 58edd8d14052f9f162a3d091782c28c3 (MD5) Previous issue date: 2017-12-22 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / A geração e distribuição de energia elétrica fazem parte de um vasto esquema no setor elétrico de cada país, tornando-se cada vez mais necessário criar alternativas para minimizar seu custo. Realizar a previsão de cargas elétricas de forma precisa garante uma infraestrutura mais eficiente e confiável para planejamento e operação do sistema elétrico. A proposta deste trabalho é realizar a previsão de carga elétrica global a curto prazo, utilizando uma técnica que forneça uma boa precisão, seja confiável e de baixo custo computacional. Portanto, foi utilizada a rede neural artificial ARTMAP Euclidiana, que é baseada na Teoria da Ressonância Adaptativa. Com objetivo de analisar a eficiência da metodologia proposta foram realizados 3 casos com diferentes horizontes de treinamento, sendo calculado o erro percentual médio. Os dados utilizados para as simulações são de uma companhia elétrica espanhola. O principal objetivo deste trabalho é aplicar a rede neural ARTMAP Euclidiana na previsão de cargas elétricas 24 horas à frente e para validar e verificar se esta rede é uma boa ferramenta para este tipo de estudo foi utilizada a rede neural ARTMAP Fuzzy com os mesmos dados empregados na rede ARTMAP Euclidiana como critério de comparação para comprovar a eficiência da rede neural ARTMAP Euclidiana. / Generation and distribution of electrical energy are very important for the development of the countries and it is necessary to create alternatives to minimize the costs. Electrical load forecasting must be realized precisely to assure a reliable and secure operation of the electrical system. The proposal of this work is to realize the short term global electrical load forecasting using a technique with good precision and reliable and with low computational cost. Thus, the Euclidian ARTMAP neural network was used which is also based on the adaptive resonance theory. Three different cases with different horizons were used for training and the percentual error is calculated. The data are from a Spanish company. The main objective is to apply the Euclidian ARTMAP neural network to forecast the loads 24 hours ahead. The results are compared with the traditional Fuzzy ARTMAP neural network using the same data and the comparison is effectuated evaluating the MAPE (mean absolute percentual error).

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:30:50Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2010-04-26Bitstream added on 2014-06-13T19:40:17Z : No. of bitstreams: 1 malange_fcv_dr_ilha.pdf: 2238559 bytes, checksum: 4603e9cf1612e9f68b0c3cf1e7a80e43 (MD5) / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Muitos esforços têm sido despendidos para tentar sanar problemas relacionados com Qualidade da Energia Elétrica (QEE), principalmente na automação de processos e desenvolvimento de equipamentos de monitorização que possibilitem maior desempenho e confiabilidade a todo o Sistema Elétrico. Esta pesquisa apresenta um sistema eficiente de identificador/classificador automático de distúrbios chamado de Rede Neuro-Fuzzy-Wavelet. A estrutura básica dessa rede é composta por três módulos: o módulo de detecção de anomalias onde os sinais com distúrbios são identificados, o módulo de extração de características onde as formas de onda com distúrbio são analisadas, e o módulo de classificação que conta com uma rede neural ARTMAP Fuzzy, a qual indica qual o tipo de distúrbio sofrido pelo sinal. Os tipos de distúrbios incluem os isolados de curto prazo, tais como: afundamento de tensão (sag), elevação de tensão (swell), os distúrbios de longo prazo como distorção harmônica, bem como distúrbios múltiplos simultâneos como afundamento de tensão com distorção harmônica e elevação de tensão com distorção harmônica. A concepção do sistema de inferência (neural wavelet ARTMAP fuzzy) permite realizar a classificação dos referidos distúrbios de forma robusta e com grande rapidez na obtenção das soluções. Testes apontam para o alto desempenho dessa rede na detecção e classificação correta dos tipos de distúrbios de tensão analisados, 100% de acerto. A forma robusta e grande rapidez na obtenção dos resultados, possibilita sua aplicação em tempo real, visto que o esforço computacional, muito pequeno, é alocado, basicamente, na fase de treinamento. Somente uma pequena parcela de tempo computacional é necessária para a efetivação das análises. Além do mais, a metodologia proposta pode ser estendida para a realização de tarefas mais complexas... / Many efforts have been spent to solve problems related to Power Quality (PQ), principally in process automation and developing monitoring equipments that can provide more reliability and behavior for the electrical system. This research presents an efficient automatic system to identify/classify disturbs by Fuzzy Wavelet Neural Network. The basic structure of this neural network is composed of three modules such as: module for detecting anomalies where the signals with disturbs are identified, module for extracting the characteristics where the wave forms with disturbs are analyzed, and the module of classification that contains a fuzzy ARTMAP neural network that shows the type of disturbs existing in the signal. The types of disturbs include the short term isolated ones which are: voltage dip (sag), voltage increasing (swell); the long term disturbs such as harmonic distortion as well as the multiple simultaneous ones like the voltage dip with harmonic distortion and voltage increasing with harmonic distortion. The inference system (neural wavelet ARTMAP fuzzy) allows executing the classification of the cited disturbs very fast and obtaining reliable results. This neural network provides high performance when classifying and detecting the voltage disturbs very fast with about 100% of accuracy. The speed in obtaining the results allows an application in real time due to a low computational effort, which is basically in the training phase of the neural network. A little time of the computational effort is spent for the analysis. Moreover the proposed methodology can be used for realizing more complex tasks, as for example the localization of the power sources of the voltage disturbs. It is a very important contribution in the power quality, mainly to be a needy activity for solutions on the specialized literature

Orientador: Anna Diva Plasencia Lotufo / Resumo: A geração e distribuição de energia elétrica fazem parte de um vasto esquema no setor elétrico de cada país, tornando-se cada vez mais necessário criar alternativas para minimizar seu custo. Realizar a previsão de cargas elétricas de forma precisa garante uma infraestrutura mais eficiente e confiável para planejamento e operação do sistema elétrico. A proposta deste trabalho é realizar a previsão de carga elétrica global a curto prazo, utilizando uma técnica que forneça uma boa precisão, seja confiável e de baixo custo computacional. Portanto, foi utilizada a rede neural artificial ARTMAP Euclidiana, que é baseada na Teoria da Ressonância Adaptativa. Com objetivo de analisar a eficiência da metodologia proposta foram realizados 3 casos com diferentes horizontes de treinamento, sendo calculado o erro percentual médio. Os dados utilizados para as simulações são de uma companhia elétrica espanhola. O principal objetivo deste trabalho é aplicar a rede neural ARTMAP Euclidiana na previsão de cargas elétricas 24 horas à frente e para validar e verificar se esta rede é uma boa ferramenta para este tipo de estudo foi utilizada a rede neural ARTMAP Fuzzy com os mesmos dados empregados na rede ARTMAP Euclidiana como critério de comparação para comprovar a eficiência da rede neural ARTMAP Euclidiana. / Abstract: Generation and distribution of electrical energy are very important for the development of the countries and it is necessary to create alternatives to minimize the costs. Electrical load forecasting must be realized precisely to assure a reliable and secure operation of the electrical system. The proposal of this work is to realize the short term global electrical load forecasting using a technique with good precision and reliable and with low computational cost. Thus, the Euclidian ARTMAP neural network was used which is also based on the adaptive resonance theory. Three different cases with different horizons were used for training and the percentual error is calculated. The data are from a Spanish company. The main objective is to apply the Euclidian ARTMAP neural network to forecast the loads 24 hours ahead. The results are compared with the traditional Fuzzy ARTMAP neural network using the same data and the comparison is effectuated evaluating the MAPE (mean absolute percentual error). / Mestre

El objetivo general del trabajo de esta tesis doctoral, como su nombre indica, consiste en desarrollar, probar y evaluar diferentes estrategias orientadas a superar las limitaciones que actualmente hacen que los sistemas de olfato electrónico (SDOE) no se utilicen en aplicaciones reales, fundamentalmente en aplicaciones relacionadas con la industria agroalimentaria, las cuales requiere urgentemente un equipo de estás características en su planta de producción. Dicho objetivo puede ser subdividido en tres grandes ejes, cuyos resultados han permitido solventar algunas limitaciones importantes de los SDOE:(1) Diseño, construcción y evaluación de un prototipo para la detección de crecimiento fúngico en productos de bollería industrial. En este primer estudio se ha podido determinar el grado de efectividad de diferentes algoritmos de selección de variables que han permitido incrementar espectacularmente la fiabilidad en la respuesta de un sistema de olfato electrónico dedicado a la detección fúngica en bollería industrial. La metodología desarrollada para este objetivo es de fácil implementación en cualquier otra aplicación de los sistemas de olfato electrónico.(2) Desarrollo de un sistema de detección de trazas de benceno en un flujo de CO2.Este segundo trabajo se ha orientado a estudiar las posibilidades reales de incremento en la sensibilidad de los sensores semiconductores comerciales en una aplicación real, con interferentes y bajo una atmósfera nada propicia al funcionamiento de este tipo de dispositivos como es el dióxido de carbono.Para ello se han evaluado diseños alternativos basados en un proceso de concentración y desorción térmica, escogiendo el que mejor resultado podía ofrecer y evaluando así hasta que punto puede ser incrementada la sensibilidad (y selectividad) de un sistema de olfato electrónico mediante esta filosofía.Con el diseño propuesto se ha conseguido incrementar la sensibilidad del equipo en un factor de 100 a 500 veces, siendo además inmune a interferentes en concentraciones órdenes de magnitud por encima del volátil a detectar, el benceno.(3) Diseño y construcción de un sistema de modulación de flujo con vistas a incrementar la selectividad de los sensores semiconductores comerciales frente a diferentes especies gaseosas. Este tercer objetivo incluye tanto la construcción como la evaluación del prototipo que ha permitido comprobar que esta estrategia puede ser aplicada de forma genérica a cualquier sistema de olfato electrónico permitiendo el incremento de selectividad de cualquier sensor semiconductor de óxido de estaño.La combinación de las tres estrategias anteriores, que han sido probadas por separado con gran éxito, debería permitir minimizar las limitaciones actuales de los SDOE.⁻ Organización de la memoria:El capitulo dos trata sobre la detección de hongos en productos de bollería industrial con un Sistema de Olfato Electrónico. Esta aplicación sirve de excusa para comprobar como el acoplar un sistema de selección de variables puede mejorar ostensiblemente el funcionamiento de este tipo de instrumentos en aplicaciones agroalimentarias.El capítulo tres describe los trabajos realizados con un prototipo desarrollado para una aplicación industrial real. En él se ensayan diferentes técnicas de pre-concentración, se determinan tanto la configuración como los modos de operación óptimos, y se evalúa la eficacia del prototipo en una aplicación real. La tercera estrategia ideada para incrementar la efectividad de los sistemas de olfato electrónico es descrita enteramente en el capítulo 4. En él se detallan los entresijos del diseño y acoplamiento de un sistema de modulación de flujo a un SDOE y los resultados que se han obtenido. En el capítulo 5 se detallan las conclusiones obtenidas tras la realización de los estudios descritos en los capítulos 2, 3 y 4, apuntando hacia donde deben continuar los esfuerzos en las líneas de investigación tratadas en esta tesis doctoral. / The general goal of the work of this doctoral thesis, as its name indicates, consists of developing, proving and to evaluate different strategies to improve the limitations that at the moment do that the Electronic Nose System are not used in real applications, fundamentally in applications related to the agro-alimentary industry, which requires an equipment urgently in the production plant. This objective can be subdivided in three great axes, whose results have allowed to resolve some important limitations of the Electronic Nose: (1) Design, construction and evaluation of a prototype for the fungal detection in the industrial bakery products. In this first study it has been possible to determine the degree of effectiveness of different algorithms of variables selection that have allowed spectacularly to increase the reliability in the answer of a Electronic Nose System dedicated to the fungal detection in industrial baker's. The methodology developed for this objective is of easy implementation in any other application of the Electronic Nose system.(2) Development of a system of detection of benzene in a CO2 flow. This second work has been oriented to study the real possibilities of increase in the sensitivity of commercial the semiconducting sensors in a real application, with interferentes and under an atmosphere not at all it causes to the operation of this type of devices as it is carbon dioxide. For it alternative designs based on a concentration process and thermal desorption have been evaluated, choosing the one that better result could offer and thus evaluating until point can be increased the sensitivity (and selectivity) of a Electronic Nose System by means of this philosophy. With the proposed design one has been able to increase the sensitivity of the equipment in a factor of 100 to 500 times, being in addition immune to interferentes in concentrations orders of magnitude over the volatile one to detect, the benzene. (3) Design and construction of a flow modulation system with views to increase the selectivity of commercial the semiconducting sensors front to different gaseous species. This third objective includes so much the construction as the evaluation of the prototype that has allowed to verify that this strategy can be applied of generic form to any system of electronic sense of smell allowing the increase of selectivity of any tin semiconducting oxide sensor. The combination of the three previous strategies, that have been proven separately with great success, would have to allow to diminish the present limitations of a Electronic Nose.Organization:Two chapters deals on the detection of fungi in products of industrial baker's shop with a electronic nose system. This application serves as excuse to verify as connecting a system of variables selection that can improve the operation of this type of instruments in agro-alimentary applications. Chapter three describes the works made with a prototype developed for real an industrial application. Different techniques from pre-concentration are tried, they determine so much the configuration as the optimal ways of operation, and the effectiveness of the prototype in a real application is evaluated. The third devised strategy to increase the effectiveness of the systems of electronic sense of smell is described entirely in chapter 4. In him to the mysteries of the design and connection of a system of modulation of flow to a SDOE are detailed and the results that have been obtained. In chapter 5 the conclusions obtained after the accomplishment of the studies described in chapters 2 are detailed, 3 and 4, aiming towards where they must continue the efforts in the lines of investigation treated in this doctoral thesis.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:31:40Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2003-10-10Bitstream added on 2014-06-13T19:42:06Z : No. of bitstreams: 1 silveira_mcg_dr_ilha.pdf: 929396 bytes, checksum: 9ae312d5e86267be1c5c610543a27962 (MD5) / Esta pesquisa apresenta uma metodologia para a análise de estabilidade transitória (de primeira oscilação) de sistema de energia elétrica usando uma rede neural baseada na arquitetura ART (Adaptive Resonance Theory), designada rede neural nebulosa ARTMAP modular para aplicações em tempo real. A margem de segurança é empregada como critério da análise de estabilidade transitória, considerando-se faltas tipo curto-circuito trifásico com saída de linha de operação. O funcionamento das redes neurais é constituído por duas fases fundamentais: treinamento e análise. A fase de treinamento requer uma grande quantidade de processamento para a sua realização, enquanto que a fase de análise é efetivada, praticamente, sem esforço computacional. Esta é, portanto, a principal justificativa para o uso de redes neurais para a resolução de problemas complexos que exigem soluções rápidas, como é caso de aplicações em tempo real. As redes neurais ART, possuem como características primordiais, a plasticidade e a estabilidade, as quais são qualidades essenciais para a execução do treinamento e para a análise de modo eficiente. A rede neural ARTMAP nebulosa modular está sendo proposta visando proporcionar um desempenho superior, em termos de precisão e rapidez, se comparada à formulação ARTMAP convencional, muito maior ainda quando comparada ao emprego de redes neurais com treinamento realizado via técnica retropropagação (que é um benchmark em termos de precisão no contexto de redes neurais). O treinamento da rede neural será realizado usando como “professor” um método de energia para o cálculo das margens de segurança. A metodologia proposta nesta pesquisa é um procedimento que incorpora inovações em relação à literatura existente, em destaque: (1) desenvolvimento de um novo modelo apropriado para a resolução... . / This work presents a methodology for transient stability analysis (first swing) of electrical energy systems, using a neural network based on ART (adaptive resonance theory), called modular fuzzy ARTMAP neural network for applications in real time. The security margin is used as a criterion for transient stability analysis, considering three-phase short circuit with outage of a transmission line faults. The neural network functioning is composed of two fundamental phases: training and analysis. The training phase needs a great quantity of processing, while the test phase is realized almost without computational effort. Therefore, this is the principal reason for using neural networks to solve complex problems that demand fast solutions, as the real time applications. The ART neural networks have as prime characteristics the plasticity and the stability, which are essential qualities for the training execution and for analysis in an efficient way. The modular fuzzy ARTMAP neural network is proposed to provide a superior performance, in precision and velocity, when compared to the conventional ARTMAP formulation, and much faster when compared to the neural networks using backpropagation training (benchmark in precision in a neural network context). The neural network training is realized using as a “teacher” an energy method to calculate the security margin. The proposed methodology is a proceeding that incorporates innovations in relation to the existent literature emphasizing: (1) development of a new appropriated model for solving the transient stability analysis by neural networks; (2) theoretical-practical development of the neural network output variable, represented in this work by the IMS (security margin interval) variable in a binary way. It is a convenient representation for the transient stability analysis approach; (3) proposition of a... (Complete abstract click electronic address below).