Made available in DSpace on 2014-06-12T17:37:37Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo5327_1.pdf: 3795343 bytes, checksum: 53dfb936f7e066072a84802d104d3842 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2008 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Este trabalho se propõe a apresentar uma metodologia para classificar o nível de poluição presente na superfície dos isoladores aéreos de alta tensão, ou seja, diagnosticar o estado do isolamento do sistema elétrico de transmissão através da técnica de reconhecimento de padrões dos sinais de ultra-som emitidos por descargas superficiais nos isoladores a serem classificados via Redes Neurais Artificiais (RNA). Visando este objetivo, foram utilizadas neste trabalho técnicas de extração de atributos dos sinais de entrada da RNA visando viabilizar a execução computacional do treinamento e simulação da rede. Pode-se citar como técnicas de extração utilizadas: o Centróide, Parâmetros Estatísticos e no Domínio da Freqüência. Na aplicação das RNA além da Rede Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP), também foi simulada a Rede de Funções de Bases Radiais (RBF) com o objetivo de realizar uma análise comparativa dos resultados das redes na montagem de processos de classificação, utilizando a técnica de extração de atributos que resultou um melhor desempenho para as redes MLP