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Contribuições à análise de desempenho e projeto de controladores lógicos nebulosos.Gabriel Omar Alvarez Zapata 00 December 1997 (has links)
O presente trabalho apresenta alguns resultados relacionados a pontos específicos no projeto e implementação de controladores lógicos nebulosos (CLNs): otimização de desempenho de um CLN, obtenção de regras de controle a partir das ações de controle de um operador humano (OH) e análise do efeito da quantização dos sinais em um CLN implementado mediante um processador digital. O método de otimização de CLNs proposto consiste em manter fixa a estrutura interna do controlador e pré-compensar suas entradas com uma função não linear. Os parâmetros que caracterizam a função não linear são ajustados numericamente de maneira a otimizar o desempenho do controlador. O ajuste deste parâmetros é feito usando algoritmos de busca aleatória (algoritmos genéticos e o método do poliedro flexível com recozimento simulado). O método é avaliado mediante um exemplo. Os resultados obtidos são comparados àqueles obtidos usando métodos alternativos. A obtenção das regras de controle para um CLN a partir das ações de controle de um OH, é feita usando uma rede neural artificial treinada de maneira a emular o comportamento do OH. Com a rede neural treinada são gerados sistematicamente dados de entrada-saída, os quais são usados para obter as regras de controle. Este método é avaliado com um exemplo específico e comparados os resultados aos obtidos usando um outro método tomado da literatura. O efeito da quantização no desempenho do CLN é analisado para o caso em que o controlador é implementado digitalmente. É assumido que os sinais de entrada e saída do controlador são representados com um número finito de bits. O desempenho do controlador é avaliado em função ao número de bits empregados na quantização. São simuladas duas implementação do controlador. Na primeira, o CLN é simulado implementado na forma de processador dedicado cujas características correspondem ao processador que atualmente encontra-se em processo de implementação com a participação do Departamento de Eletrônica Aplicada do ITA (Projeto SHI2-ProTeM-CC, CNPq Proc. 680092/95-1). Na segunda, simula-se o CLN implementado em um computador digital. A análise é feita mediante a simulação de um problema específico de controle.
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Uma análise hierárquica difusa : uma contribuição a seleção de projetos de P&DVictor Rafael Rezende Celestino 01 July 1993 (has links)
A decisao para selecao de projetos de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) pode ser classificada como um exemplo particular do problema gerencial mais geral da alocacao de recursos, cujos retornos sao multidimensionais, incertos e vagos. A Analise Hierarquica Difusa, proposta por Buckley e uma extensao do Processo de Hierarquia Analítica (PHA) de Saaty, onde sao utilizados coeficientes difusos em lugar dos coeficientes exatos. O objetivo deste trabalho e explorar detalhadamente o metodo da Analise Hierarquica Difusa e aplica-lo ao problema particular da selecao de projetos de P&D, criticando-o e identificando suas potencialidades elimitacoes. Observa-se que o metodo da Analise Hierarquica Difusa e uma generalizacao do Processo de Hierarquia Analítica (PHA)tradicional. Neste metodo, aceita-se tanto valores exatos comodifusos na atribuicao dos valores dos coeficientes de comparacao, porem, a metodologia de ordenacao de numeros difusos, ainda em fase de amadurecimento, tem influencia significativa na operacionalizacao do metodo como ferramenta gerencial, devido a dificuldade de distinguir a prioridade ou preferencia entre duas alternativas. A implementacao do metodo e facilmente conseguida de forma amigavel ao usuario, de maneira que a interface grafica com o usuario permita uma visualizacao simples e intuitiva das funcoes de pertinencia pelo decisor, contudo, a sua utilizacao no mundo real depende ainda da eliminacao das limitacoes constatadas neste trabalho.
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[en] APPLICATION OF FUZZY SETS TO THE MANAGEMENT OF ELECTRICAL SISTEMS IN COMPETITIVE ENVIRONMENTS / [pt] APLICAÇÃO DE FUZZY SETS À GESTÃO DE SISTEMAS ELÉTRICOS EM AMBIENTES COMPETITIVOSACACIO MAGNO RIBEIRO 03 July 2006 (has links)
[pt] Este trabalho tem por objetivo apresentar novas técnicas
de análise e julgamento para a tomada de decisão no que
concerne ao planejamento estratégico das empresas de
energia elétrica.
Procura abordar a tomada de decisão e a comercialização da
empresa, de uma maneira totalmente inovadora, onde os
agentes baseiam suas decisões em seu conhecimento e sua
criatividade. Para isso faz-se uso da Teoria de FUZZY
SETS, de forma simples e consistente, fornecendo
resultados mais estruturados para a análise de
investimento.
É proposta a utilização da Teoria dos Jogos Não-
cooperativos, onde as incertezas são modeladas através de
conjuntos fuzzy, sua posterior desfuzificação e finalmente
a determinação do ponto de equilíbrio.
Alguns exemplos ilustram o modelo proposto ao cálculo do
preço da energia elétrica; também é abordado o estudo de
um sistema real da América Latina. / [en] The objective of this work is to present new analysis and
judgment techniques to help decisions actions in the field
of strategic planning of the electric utility industries.
It intends to help the industry with business trade, in an
innovative way, where the decisions are based on the
agents previous knowledge and creativity. In order to do
so the FUZZT SETS THEORY is used, in a simple and
consistent manner, to generated more structure results for
investment analysis.
The theory of non-Cooperative Games is proposed, where the
uncertain are modeled through fuzzy sets, their
defuzzification and finally the determination of the
equilibrium point.
Some examples show the usage of the proposed model to the
calculation of electric energy price; also it is discussed
a study of a real latin America System.
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Agrupamento nebuloso de dados baseado em enxame de partículas: seleção por métodos evolutivos e combinação via relação nebulosa do tipo-2Szabo, Alexandre 29 October 2014 (has links)
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Previous issue date: 2014-10-29 / Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de São Paulo / Clustering usually treats objects as belonging to mutually exclusive clusters, what is usually im-precise, because an object may belong to more than one cluster simultaneously with different membership degrees. The clustering algorithms, both crisp and fuzzy, have a number of parameters to be adjusted so that they present the best performance for a given database. Furthermore, it is known that no single algorithm is better than all the others for all problem classes, and the combi-nation of solutions found by various algorithms (or the same algorithm with different parameters) may lead to a global solution that is better than those found by individual algorithms, including the best one. It is within this context that the present thesis proposes a new fuzzy clustering algo-rithm inspired by the behavior of particle swarms and, then, introduces a new form of combining the clustering algorithms using concepts from Type-2 fuzzy sets. / Da maneira tradicional o agrupamento trata os objetos que compõem a base como pertencentes a grupos mutuamente exclusivos, o que nem sempre é verdade, pois um objeto pode pertencer a mais de um grupo com diferentes graus de pertinência. Os algoritmos de agrupamento, sejam eles convencionais ou nebulosos (capazes de tratar múltiplas pertinências simultaneamente), possuem diversos parâmetros a serem ajustados de tal forma que ofereçam o melhor desempenho para uma base de dados. Além disso, é sabido que nenhum algoritmo é superior a todos os outros para todas as classes de problemas e que combinar soluções fornecidas por diferentes algoritmos pode levar a uma solução global superior a todas as soluções individuais, inclusive à melhor. É nesse contexto que a presente tese propõe um novo algoritmo de agrupamento nebuloso de dados inspirado no comportamento de enxames de partículas e, em seguida, propõe uma nova forma de realizar combinações (ensembles) de algoritmos de agrupamento usando conceitos da teoria de conjuntos nebulosos do Tipo-2.
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[en] METHODOLOGY FOR SOLVING FUZZY LINEAR PROGRAMMING PROBLEMS / [pt] METODOLOGIA DE RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS DE PROGRAMAÇÃO LINEAR FUZZYANDRE ALVES GANDOLPHO 03 April 2006 (has links)
[pt] Esta tese propõe uma metodologia para obter uma solução
para problemas de programação linear fuzzy. A metodologia
aqui descrita apresenta um conjunto de soluções em que
tanto os valores das variáveis quanto o valor ótimo para a
função de custo, ou função objetivo, possuem uma faixa de
valores possíveis. Assim, é possível fornecer um conjunto
de soluções factíveis que atendam a diferentes cenários,
além de fornecer ao tomador de decisões uma ferramenta de
análise mais útil, permitindo que sejam analisadas outras
soluções possíveis antes de se escolher uma solução em
particular. O problema é resolvido de forma iterativa,
tornando mais simples e de fácil aplicação a metodologia
desenvolvida. / [en] This work proposes an approach to obtain a solution to
linear fuzzy programming problems. The approach described
here presents a solution set in where both the variables
values and the cost function optimun value to have an
associated membership function. Thus, it is possible to
provided not only a feasible solution set applicable to
different scenarios but also to supply the decision maker
with a more powerful tool for the analysis of other
possible solutions. The problem is solved in an
interactive way, so that the developed is approach easily
applicable and simple to handle
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[pt] AUXÍLIO À ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS NÃO SAZONAIS USANDO REDES NEURAIS NEBULOSAS / [en] IDENTIFICATION OF NON-SEASONAL TIME SERIES THROUGH FUZZY NEURAL NETWORKSMARIA AUGUSTA SOARES MACHADO 01 December 2005 (has links)
[pt] Observando a dificuldade de batimento (match) dos padrões
de comportamento das funções de autocorrelação e de
autocorrelação parcial teóricas com as respectivas funções
e as autocorrelação e de autocorrelação parcial estimadas
de uma séries temporal, aliada ao fato da dificuldade em
definir um número em específico como delimitador
inequívoco do que seja um lag significativo, tornam clara
a dose de julgamento subjetivo a ser realizado por um
especialista de análise de séries temporais na tomada de
decisão sobre a estrutura de Box & Jenkins adequada a ser
escolhida para modelar o processo estocástico sendo
estudado. A matemática nebulosa permite a criação de
sistemas de inferências nebulosas (inferência dedutiva) e
representa o conhecimento de forma explícita, através de
regras nebulosas, possibilitando, facilmente, o
entendimento do sistema em estudo. Por outro lado, um
modelo de redes neurais representa o conhecimento de forma
implícita, adquirido através de exemplos (dados),
possuindo excelente capacidade de generalização
(inferência indutiva). Esta tese apresenta um sistema
especialista composto de cinco redes neurais nebulosas do
tipo retropropagação para o auxílio na análise de séries
temporais não sazonais. O sistema indica ao usuário a
estrutura mais adequada, dentre as estruturas AR(1), MA
(1), AR(2), MA(2) e ARMA(1,1), tomando como base a menor
distância Euclidiana entre os valores esperados e as
saídas das redes neurais nebulosas. / [en] It is well known the difficulties associated with the
tradicional procedure for model identification of the Box
& Jenkins model through the pattern matching of the
theoretical and estimated ACF and PACF. The decision on
the acceptance of the null hypothesis of zero ACF (or
PACF) for a given lag is based on a strong asymptotic
result, particularly for the PACF, leading, sometimes, to
wrong decisions on the identified order of the models.
The fuzzy logic allows one to infer system governed by
incomplete or fuzzy knowledge (deductive inference) using
a staighforward formulation of the problem via fuzzy
mathematics. On the other hand, the neural network
represent the knowledge in a implicit manner and has a
great generalization capacity (inductive inference).
In this thesis we built a specialist system composed of 5
fuzzy neural networks to help on the automatic
identificationof the following Box & Jenkins ARMA
structure AR(1), MA(1), AR(2), MA(2) and ARMA (1,1),
through the Euclidian distance between the estimated
output of the net and the corresponding patterns of each
one of the five structures.
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Avaliação do desempenho dos métodos de proteção contra a perda de excitação em geradores síncronos: uma contribuição utilizando a teoria dos conjuntos nebulosos / Performance evaluation of the loss of excitation protection methods in synchronous generator: a contribution using fuzzy set theoryMorais, Adriano Peres de 28 July 2008 (has links)
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This work aims to evaluate the performance of the loss of field protection methods in synchronous generators. The methods are introduced to make available in a single text the various ways to protect the synchronous generator against the loss of field. The conventional methods have some problems, and the main of them is the improper operation caused by the power stable oscillations. In order to solve or minimize the relay algorithm malfunction, two new methods of loss of field protection are proposed. The first is designed to increase the
operational area of the generator on steady state conditions, bounded by the conventional loss
of field protection. It was accomplished by modifying the operational characteristic of the mho relay, which is better coordinated with the generator capability curve. The second makes use of loss of field conception in a fuzzy set theory. With the objective to identify the
performance of each one, the methods were evaluated through computational simulations of loss of field and stable power oscillation. The methods were set and evaluated according to the generator parameters (Xd and X'd). Since, tests in three machines with different parameters were carried out. So it was possible to conclude that the methods do not behave the same way
for different generators parameters. On the other hand, the proposed technique, which is based on the fuzzy set theory was more efficient and not have been affected by the generator parameters and system considered. / Este trabalho visa avaliar o desempenho dos métodos de proteção contra a perda de excitação em geradores síncronos. Os métodos são apresentados de forma a tornar disponível em um único texto as diversas maneiras de se proteger o gerador síncrono contra a perda do seu sistema de excitação. Os métodos convencionais abordados apresentam alguns problemas, sendo o principal, a operação indevida causada por oscilações estáveis de potência. Visando
solucionar ou minimizar estes problemas, dois novos métodos de proteção contra a perda de excitação são propostos. O primeiro, objetivando aumentar a área operacional do gerador em regime permanente, restringida pela proteção contra a perda de excitação convencional, por meio de uma característica operacional modificada, melhor coordenada com a curva de capacidade do gerador. O segundo introduz os fundamentos clássicos da proteção contra a perda de excitação na teoria dos conjuntos nebulosos. Com o objetivo de se identificar o desempenho de cada um, os métodos existentes e os propostos foram avaliados por meio de
simulações computacionais de perda de excitação e oscilação estável de potência. Como os métodos possuem ajustes em função dos parâmetros do gerador protegido (Xd e X d),
realizaram-se testes com três máquinas de parâmetros distintos. Deste modo, foi possível concluir que os métodos não se comportam da mesma maneira para geradores de diferente porte. Por outro lado, a técnica proposta, que tem como base a teoria dos conjuntos nebulosos se mostrou eficiente e não teve seu desempenho afetado pelos parâmetros do gerador e do sistema considerado.
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