Esta tese propõe uma estratégia evolutiva para a otimização de árvores de decomposição wavelet. Cada árvore, que define uma partição do plano tempo-freqüência, é representada como um indivíduo de uma população sujeita a um processo de recombinação (troca de sub-árvores) de modo a gerar descendentes que podem sofrer mutações (eliminação ou inclusão de sub-árvores). O índice de aptidão é calculado com base no resultado da decomposição quando a árvore é aplicada a um dado sinal de interesse. A técnica proposta é ilustrada em três exemplos de compressão nos quais são empregados um sinal sintético, um segmento de eletrocardiograma (ECG) e um sinal de voz. Nesse caso a otimização objetiva minimizar a distorção para uma taxa de compressão fixada. Os resultados obtidos são superiores aos de uma transformada wavelet convencional e também aos de um algoritmo comumente usado para a otimização de árvores wavelet com base em entropia.

A espectroscopia por infravermelho tem se mostrado um poderoso instrumento no estudo de propriedades físicas de combustíveis, obtendo cada vez mais destaque no monitoramento da qualidade dos mesmos. Contudo, os instrumentos de laboratório não produzem estas propriedades como resposta, requerendo por sua vez a calibração de modelos que relacionem as medidas espectrais obtidas com os parâmetros de interesse. Neste trabalho, é estudado um método de calibração multivariada em que o conjunto de espectros original é pré-processado via transformação com pacotes wavelet, com estrutura de decomposição otimizada. Para tal fim, emprega-se um funcional custo adequado à natureza do problema. São avaliadas ainda algumas técnicas comuns para a filtragem, bem como alguns critérios de seleção de variáveis presentes na literatura. Tendo em vista a validação do método estudado, apresenta-se um estudo de caso envolvendo a determinação de massa específica e temperaturas para 10%, 50% e 90% de evaporados em amostras de gasolina. Neste estudo são comparados o desempenho dos modelos de Mínimos-Quadrados Parciais pré-processados com transformada de pacotes wavelet, transformada wavelet convencional e sem pré-processamento dos espectros. É apresentado ainda, um estudo comparativo entre os critérios de seleção de coeficientes por correlação e variância. Os resultados datécnica com transformada de pacotes wavelet, associada à seleção de coeficientes por correlação com a propriedade de interesse, se mostram superiores aos obtidos com as outras técnicas, propiciando uma melhora expressiva na capacidade preditiva dos modelos obtidos por Mínimos-Quadrados Parciais.

Desenvolvimentos no campo de detecção de falhas em sistemas dinâmicos têm se tornado cada vez mais importantes para atender especificações de confiabilidade, segurança e disponibilidade, além de reduzir custos operacionais através da migração de esquemas de manutenção programada para estratégias de manutenção baseada em condição. Neste trabalho, foi considerado um esquema de redundância analítica para detecção de falhas baseado no monitoramento das inovações de um Filtro de Kalman. Na abordagem proposta, o modelo no espaço de estados a ser utilizado no observador foi obtido através de um procedimento de identificação a partir de dados de entrada e saída do sistema a ser monitorado. Para isso, foi empregado um método de subespaços, que fornece os ganhos do Filtro de Kalman como sub-produto da identificação. Adicionalmente, foram investigadas as vantagens de se efetuar o monitoramento das inovações no plano tempo-freqüência através do uso da Transformada Wavelet Discreta. Para fins de validação experimental do esquema desenvolvido, foi utilizada uma planta-piloto na forma de um helicóptero de três graus de liberdade. As situações de falhas implementadas tiveram como foco principal a alteração na potência dos motores do aparato de duas formas: intermitente e contínua. Os resultados obtidos foram analisados em termos de atrasos de detecção, sensibilidade à ocorrência de falhas e taxa de falsos alarmes. Para tanto, foi desenvolvido um algoritmo para análise do resíduo proveniente dos filtros digitais e também aplicado um teste de hipótese já apresentado em literatura (Chi-Quadrado).

Apresenta-se neste trabalho os resultados da síntese de filtros digitais para demodular sinais de saída de sensores interferométricos quando estes utilizam modulação de fase óptica. A técnica proposta é baseada nas funções utilizadas para análise de wavelets, muito empregadas para analisar variações localizadas no tempo, redução de ruído e compactação de imagens, mas pouco exploradas na aplicação em sensores inerciais, neste caso em particular, em um Giroscópio a Fibra Óptica (GFO). Para aplicação em sistemas de navegação precisos, um GFO deve ser capaz de medir taxas de rotação muito baixas. Quando se utiliza modulação em fase, esta informação é proporcional à amplitude das harmônicas do sinal, sendo de interesse, principalmente, a primeira e a segunda harmônicas do sinal, onde a amplitude da primeira harmônica, geralmente, é muito menor que a amplitude da segunda. Deste modo, o problema passa a ser medir harmônicas de baixíssima amplitude na presença de outras com amplitude elevada. Técnicas de demodulação analógica em malha aberta (open-loop) são usualmente empregadas, mas estas técnicas são sensíveis às variações de parâmetros ambientais, ruído eletrônico e da precisão dos componentes. Neste trabalho, mostra-se o uso de um filtro digital baseado na função wavelet de Morlet, comparado às técnicas supra-mencionadas, abordando os procedimentos para medir o menor valor de amplitude possível. Os efeitos conjuntos de fatores relevantes, como a presença de harmônicos com amplitudes superiores à amplitude sendo medida, o efeito do ruído de banda estreita, o efeito do erro associado ao processo de quantização e a influência do número finito de amostras tomadas do sinal sob análise foram, à medida do possível, minimizados. Para tal, um estudo foi realizado utilizando modelamento das fontes de erro e o levantamento de resultados por simulação. Ainda para dar suporte ao entendimento destes resultados, desenvolveu-se uma teoria específica, permitindo o estabelecimento de parâmetros ótimos para obter a melhor relação sinal-ruído na demodulação do sinal do sensor. Por último, foram realizados ensaios experimentais utilizando um processador DSP (Digital Signal Processor) de alto desempenho. Neste trabalho, o sinal do GFO foi simulado por um conjunto de equipamentos para que fosse possível prever e configurar todos os parâmetros do sinal, eliminando os erros intrínsecos do GFO, como flutuação do fator de escala e isolando os erros provenientes do processamento daqueles causados pela construção do GFO. O resultado deste estudo descreve as vantagens do processamento proposto, bem como as limitações deste método, apontando as implicações para aplicações em sensores interferométricos, em especial para o GFO.

Neste trabalho é tratado problema de rastreamento estável de uma trajetória de referência para um modelo de helicóptero de laboratório com 3 graus de liberdade. Duas abordagens são consideradas no problema de controle: a primeira consiste em um compensador PID e a segunda compreende um controlador baseado na aproximação de uma dada função não-linear do sistema. No primeiro caso, é apresentado o compensador PID com o intuito de ilustrar o procedimento de parte do projeto utilizado para o controlador adaptativo, além de servir de referência para avaliação de desempenho. No caso do controlador adaptativo, são propostas duas estratégias de controle: uma Rede Neural Artificial (RNA) e uma Rede Wavelet com Bias (RWB) com adaptação estrutural, ambas combinadas a um compensador PD. A lei de controle proposta é capaz de compensar distúrbios desconhecidos e limitados, bem como dinâmicas não-modeladas do tipo não-estruturadas do helicóptero. O segundo método de Lyapunov é usado na obtenção das leis de adaptação para os pesos da rede, os quais são atualizados em tempo real, e da estabilidade do sistema de controle, garantindo erros de rastreamento pequenos e sinais de controle limitados. A estratégia baseada em uma RNA necessita de um ajuste prévio do número de unidades na camada escondida, enquanto que usando a RWB essa restrição é eliminada por um algoritmo de adaptação da estrutura da rede. A prova de estabilidade do sistema de controle é apresentada e resultados realistas de simulação são discutidos.

A análise acústica da voz tem sido estudada em diversas áreas e com uma diversidade muito grande de técnicas. Cada um dos métodos possui pontos fortes e fracos na análise do sinal da voz, conseguindo assim extrair as características do sinal vocal. Na análise acústica convencional, baseada na transformada de Fourier, os softwares disponíveis apresentam de forma robusta a frequência fundamental, porém outras medidas importantes como o jitter e o shimmer são apresentadas apenas como um valor total de perturbação do sinal global. Este trabalho tem como objetivo a utilização da Transformada de Wavelet Discreta como ferramenta para análise do sinal e então extração de características da voz, considerando sinais com diferentes graus de periodicidade. Este trabalho apresentará além da busca da frequência fundamental, as perturbações do jitter e shimmer ao longo do sinal da mesma. Isto é importante para que a avaliação da voz possa ser feita observando o exato instante em que as perturbações ocorrem de modo que auxilie no entendimento da dinâmica de uma possível disfonia.

Neste trabalho são propostos um modelo matemático para sinais eco de alvos pontuais sem flutuação temporal da refletividade, mas considerando-se o parâmetro de escalonamento temporal, e uma estrutura para o receptor ótimo caracterizada por um processo de Transformação "Wavelet". O modelo proposto permite modelar a estrutura do receptor ótimo a partir de uma função ambigüidade modificada, que difere da clássica que só leva em consideração o desvio "Doppler" em sua fase devido ao movimento radial do alvo, por um processo de Transformação "Wavelet". Através de simulações realizadas analisou-se a função ambigüidade modificada e clássica, para alvos de sistemas Radar e Sonar, utilizando-se como sinal transmitido "Wavelets mães"e fez-se uma comparação qualitativa dos resultados obtidos. O trabalho realizado e o modelamento proposto podem ser utilizados para escolha da "Wavelet mãe" que apresenta um melhor desempenho para alvos de sistemas Radar e Sonar. Pode-se também, através dos resultados, implementar a estrutura do receptor ótimo através de DSP';s (processadores digitais de sinais) para sistemas Sonar.

Estratégias de controle preditivo vêm encontrando grande aceitação no meio industrial, principalmente devido à sua capacidade de tratar sistemas multivariáveis com restrições operacionais sobre as variáveis controladas e/ou manipuladas. Estudos têm revelado que o projeto de controladores preditivos pode se beneficiar do uso de formulações em multiescala quando a dinâmica da planta exibe modos com constantes de tempo substancialmente diferentes entre si. Entre alguns atrativos da abordagem em multiescala pode-se citar, por exemplo, menor complexidade computacional, fusão natural de medidas e ações de controle em diferentes escalas de tempo, bem como estimação em multiescala de perturbações e modelagem de ruídos não-estacionários. Apesar dos atrativos citados, o projeto de controladores preditivos em multiescala (MS-MPC) não tem sido muito explorado na literatura. O presente trabalho apresenta contribuições no campo de identificação em multiescala e, ainda, para o projeto de controladores MS-MPC e resolve alguns pontos dúbios levantados nas propostas encontradas na literatura, a saber: estrutura pré-definida para a matriz de controle $B$ e particularização das restrições de operação sobre o controle multiescala para o caso em regime permanente. Tais problemas foram sanados através de uma reformulação das equações multiescala e pelo uso de técnicas de mapeamentos (inversíveis e não-inversíveis) de polítopos, respectivamente. É proposto, ainda, um aprimoramento que permite o tratamento de problemas de condições terminais e a incorporação da estratégia de horizontes variáveis ao controlador preditivo.

Neste trabalho é considerado o problema do controle cinemático e dinâmico de robôs móveis com acionamento diferencial. O modelo cinemático é descrito em coordenadas retangulares e é adotado o modelo dinâmico proposto por Yamamoto. Duas abordagens são consideradas: a primeira utiliza o controle cinemático, e a segunda combina o controlador cinemático com um controlador dinâmico.No primeiro caso, é proposta uma lei de controle cinemática, deduzida a prova de estabilidade e avaliado seu desempenho em tempo real, comparando-o com o controlador cinemático proposto por Kanayama. Na implementação das leis de controle cinemáticas em tempo real foi utilizado o robô móvel Magellan-ISR, investigando-se os problemas de rastreamento de trajetória e estabilização em um ponto.No caso do controlador dinâmico são propostas três estratégias de controle: Rede Neural Artificial (RNA), Rede Wavelet com Bias (RWB) e RWB com adaptação estrutural. Nenhuma das estratégias requer treinamento prévio e os pesos e bias são atualizados on-line. As leis de adaptação são obtidas através da análise de estabilidade baseada no método de Lyapunov. As estratégias que utilizam uma RNA e RWB necessitam do ajuste prévio do número de neurônios ou wavelons da camada escondida. No caso da RWB com adaptação estrutural, esta restrição é eliminada através de um algoritmo de ajuste da estrutura da rede. São apresentados e discutidos resultados de simulações realistas, utilizando o controle neural e wavelet, para os casos de rastreamento e estabilização em um ponto, considerando os parâmetros do robô Magellan-ISR. É também efetuada comparação de desempenho no caso dos controladores cinemáticos, via simulações.

Este trabalho revisita um método de detecção de falhas baseado em wavelets e propõe uma melhoria na técnica utilizando wavelets adaptativas, implementadas através de bancos de filtros. A dificuldade associada às restrições não-lineares de reconstrução perfeita dos filtros é contornada adotando uma abordagem descrita na literatura, que permite caracterizar os filtros utilizando um conjunto de parâmetros angulares livres de restrições. Esta parametrização é discutida no trabalho e algumas de suas características de relevância para a técnica proposta são demonstradas. A abordagem adotada para a parametrização dos filtros possibilita a utilização de algoritmos simples de busca para otimização sem restrições. Escolheu-se o algoritmo dos poliedros flexíveis, que minimiza localmente uma função de custo, partindo de uma condição inicial conveniente. Para definir tal ponto de partida, propõe-se nesse trabalho um algoritmo que permite a obtenção de um conjunto de parâmetros angulares que caracterize uma wavelet mãe tradicional. Para validação da técnica proposta, foi desenvolvido um esquema de computação analógica para simular a ocorrência de falhas abruptas em um servomecanismo. Três técnicas de detecção de falhas são utilizadas no processamento dos sinais experimentais: wavelets adaptativas, wavelets fixas e observadores de estados. Os resultados mostram que as técnicas baseadas em wavelets são menos susceptíveis a falsos alarmes, a falhas não detectadas e à diminuição na relação sinal/ruído, necessitando, contudo, de um tempo maior para detectar a ocorrência de uma falha que a técnica baseada em observadores de estados. Observa-se ainda que a introdução de wavelets adaptativas melhora o desempenho do sistema de detecção wavelet sem aumentar o seu atraso de resposta.