A dor pélvica crônica (DPC) é uma condição clínica comum, inclusive no Brasil. Estudos do nosso núcleo de pesquisa evidenciam uma prevalência em torno de 11%. Ela é, dentre outros agravos, causa recorrente de procura a serviços de saúde, falta ao trabalho e baixa produtividade. Com a inserção definitiva da mulher no mercado de trabalho a doença tem impactado negativamente no desempenho econômico desse grupo, afetando diretamente a atividade econômica domiciliar. Todavia, o diagnóstico da causa desta condição clínica não é trivial e erros podem ocorrer devido à falta de conhecimento sobre o assunto, portanto, a criação de um sistema que possa auxiliar no diagnóstico e na identificação das causas desta condição clínica é de grande importância para que os erros de diagnósticos sejam minimizados e para que esta condição seja tratada da melhor maneira possível. Contudo, o presente trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um sistema de inteligência artificial que auxilie no diagnóstico da DPC em seu estágio inicial, minimizando erros e tempo de tratamento por meio da mineração de dados em uma base médica previamente preenchida com casos já diagnosticados como auxilio a aprendizagem do sistema. / Chronic pelvic pain (CPP) is a common clinical condition, including in Brazil. Studies held by our research group shows evidences of a prevalence around 11%. It is, among other illness, a recurrent cause of lack of productivity, work miss and utilization of healthcare services. As the women is each time more inserted in the labor force this condition is impacting negatively the economic performance of this group, affecting directly the domestic economic activity. However, the diagnostic of the cause of this condition is not trivial, and mistakes can happen due to the lack of knowledge about the matter, therefore, the creation of a system that may help in the diagnosing and identification of the causes of this clinical condition is of great importance to the decrease of mistaken diagnoses leading to a better treatment of the condition. However, the current work has as objective the development of an artificial intelligence system that help in the CPP diagnose in its initial stage, decreasing mistakes and treatment time by using data mining in a medical database previously filled with already diagnosed cases as auxiliary to the learning of the system.

\"Ver o corpo humano por dentro\" sem a necessidade de intervenção cirurgica é objetivo que motivou a criação de diversos instrumentos como eletrocardiogramas, eletroencefalogramas, equipamentos de ressonância magnética e raio-X. Através daavaliação de imagens ou resultados numéricos, pode-se detectar patologias nos primeiros estágios, permitindo uma ação decisiva de especialistas médicos na cura destas. Especialistas da fala normalmente empregam instrumentos comovideolaringoscopia e videoestroboscopia para avaliar qualitativamente o comportamento da laringe e pregas vocais. Comprendendo que a voz transmite informações sobre alterações orgânicas ou funcionais nas estruturas de vocalização, este trabalhoapresenta um conjunto de medidas acústicas neste sinal que evidenciam alterações na periodicidade do movimento das cordas vocais e quantidade de ruído turbulento que atravessa a glote. A partir de avaliação estatística da capacidadedescriminatória destes índices acústicos e empregando-se redes neurais artificiais, define-se um método automático para identificação probabilística das patologias que afetam as estruturas da laringe. / \"To see the inside of the human body\" without the necessity of surgical intervention is the objective that motivates the conception of several instruments like electrocardiogram, electroencephalongram, magnetic resonance and X-ray equipments. Through the image analysis or numerical results, it is possible to identify pathologies, allowing a decisive action of physician specialists in cure of these. Voice specialists, normally, use instruments as videolaryngoscopy and videostroboscopy to assess the vocal folds and larynx comportment, qualitatively. Understanding that the voice transmits information upon functional or organic alterations in vocalization structures, this work presents a set of acoustic measurements, based on this signal, that evidences alterations on vocal folds movement periodicity and quantify of turbulent noise throught the glottis. From the statistic evaluation of discriminatory capacity of these acoustic indexes and using artificial neural networks, it defines an automatic method for the probabilistic identification of pathologies that affect the laryngeal structures.

\"Ver o corpo humano por dentro\" sem a necessidade de intervenção cirurgica é objetivo que motivou a criação de diversos instrumentos como eletrocardiogramas, eletroencefalogramas, equipamentos de ressonância magnética e raio-X. Através daavaliação de imagens ou resultados numéricos, pode-se detectar patologias nos primeiros estágios, permitindo uma ação decisiva de especialistas médicos na cura destas. Especialistas da fala normalmente empregam instrumentos comovideolaringoscopia e videoestroboscopia para avaliar qualitativamente o comportamento da laringe e pregas vocais. Comprendendo que a voz transmite informações sobre alterações orgânicas ou funcionais nas estruturas de vocalização, este trabalhoapresenta um conjunto de medidas acústicas neste sinal que evidenciam alterações na periodicidade do movimento das cordas vocais e quantidade de ruído turbulento que atravessa a glote. A partir de avaliação estatística da capacidadedescriminatória destes índices acústicos e empregando-se redes neurais artificiais, define-se um método automático para identificação probabilística das patologias que afetam as estruturas da laringe. / \"To see the inside of the human body\" without the necessity of surgical intervention is the objective that motivates the conception of several instruments like electrocardiogram, electroencephalongram, magnetic resonance and X-ray equipments. Through the image analysis or numerical results, it is possible to identify pathologies, allowing a decisive action of physician specialists in cure of these. Voice specialists, normally, use instruments as videolaryngoscopy and videostroboscopy to assess the vocal folds and larynx comportment, qualitatively. Understanding that the voice transmits information upon functional or organic alterations in vocalization structures, this work presents a set of acoustic measurements, based on this signal, that evidences alterations on vocal folds movement periodicity and quantify of turbulent noise throught the glottis. From the statistic evaluation of discriminatory capacity of these acoustic indexes and using artificial neural networks, it defines an automatic method for the probabilistic identification of pathologies that affect the laryngeal structures.

A dor pélvica crônica (DPC) é uma condição clínica comum, inclusive no Brasil. Estudos do nosso núcleo de pesquisa evidenciam uma prevalência em torno de 11%. Ela é, dentre outros agravos, causa recorrente de procura a serviços de saúde, falta ao trabalho e baixa produtividade. Com a inserção definitiva da mulher no mercado de trabalho a doença tem impactado negativamente no desempenho econômico desse grupo, afetando diretamente a atividade econômica domiciliar. Todavia, o diagnóstico da causa desta condição clínica não é trivial e erros podem ocorrer devido à falta de conhecimento sobre o assunto, portanto, a criação de um sistema que possa auxiliar no diagnóstico e na identificação das causas desta condição clínica é de grande importância para que os erros de diagnósticos sejam minimizados e para que esta condição seja tratada da melhor maneira possível. Contudo, o presente trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um sistema de inteligência artificial que auxilie no diagnóstico da DPC em seu estágio inicial, minimizando erros e tempo de tratamento por meio da mineração de dados em uma base médica previamente preenchida com casos já diagnosticados como auxilio a aprendizagem do sistema. / Chronic pelvic pain (CPP) is a common clinical condition, including in Brazil. Studies held by our research group shows evidences of a prevalence around 11%. It is, among other illness, a recurrent cause of lack of productivity, work miss and utilization of healthcare services. As the women is each time more inserted in the labor force this condition is impacting negatively the economic performance of this group, affecting directly the domestic economic activity. However, the diagnostic of the cause of this condition is not trivial, and mistakes can happen due to the lack of knowledge about the matter, therefore, the creation of a system that may help in the diagnosing and identification of the causes of this clinical condition is of great importance to the decrease of mistaken diagnoses leading to a better treatment of the condition. However, the current work has as objective the development of an artificial intelligence system that help in the CPP diagnose in its initial stage, decreasing mistakes and treatment time by using data mining in a medical database previously filled with already diagnosed cases as auxiliary to the learning of the system.

[ES] Los motores eléctricos son máquinas eléctricas rotatorias que permiten realizar la conversión de energía eléctrica en energía mecánica, misma que resulta de gran utilidad en diversos procesos industriales, principalmente para accionar mecanismos y cadenas cinemáticas complejas que ejecutan alguna tarea en específico. Dentro de los distintos tipos de motores eléctricos, las máquinas de inducción se han utilizado ampliamente en una gran variedad de procesos industriales. Esto se debe principalmente a sus excelentes características y prestaciones, como lo son: robustez, fácil control, simplicidad, confiabilidad, y fácil mantenimiento. Sin embargo, a pesar de su elevada robustez, este tipo de máquinas se encuentran sujetas a esfuerzos mecánicos, térmicos, eléctricos y ambientales bajo diversas condiciones de operación durante su vida útil, lo que de forma inevitable conduce a fallos. Los principales fallos que suelen presentarse en los motores eléctricos de inducción son aquellos relacionados a sus componentes internos como lo son barras de rotor rotas, desgaste en las pistas exterior e interior en los rodamientos, desgaste en la jaula del rodamiento, fallas en el estator (por ejemplo, cortocircuito entre espiras adyacentes), entre otros. Cuando un motor eléctrico se encuentra operando bajo alguna condición de falla su rendimiento puede verse afectado, lo que se traduce en consumos de energía más elevados, causando a su vez costos extras al momento de facturar. En este trabajo de investigación se presenta el desarrollo de una metodología innovadora, capaz de generar un diagnóstico adecuado y de forma automática de la ocurrencia de las fallas más comunes que pueden desarrollarse en los motores eléctricos de inducción bajo diversas condiciones de operación mediante el análisis del flujo magnético de dispersión (que puede ser capturado en la periferia del marco del motor) empleando herramientas de descomposición en tiempo-frecuencia, herramientas de clasificación de datos y parámetros de caracterización de señales. Así entonces, se prueba la validez de técnicas basadas en el análisis del flujo magnético de dispersión para el diagnóstico de distintas fallas electromecánicas en motores de inducción. Los resultados demuestran el excelente desempeño de la metodología de diagnóstico automático propuesta, al ser evaluada en una gran variedad de motores con diversas características constructivas. / [CA] Els motors elèctrics són màquines elèctriques rotatòries que permeten realitzar la conversió d'energia elèctrica en energia mecànica, la qual cosa resulta de gran utilitat en diversos processos industrials, principalment per a accionar mecanismes i cadenes cinemàtiques complexes que executen alguna tasca en específic. Dins dels diferents tipus de motors elèctrics, les màquines d'inducció s'han utilitzat àmpliament en una gran varietat de processos industrials. Això es deu principalment a les seues excel·lents característiques i prestacions, com ara robustesa, fàcil control, simplicitat, fiabilitat i fàcil manteniment. No obstant això, malgrat la seua elevada robustesa, aquest tipus de màquines estan sotmeses a esforços mecànics, tèrmics, elèctrics i ambientals en diverses condicions d'operació durant la seua vida útil, la qual cosa inevitablement condueix a fallades. Les principals fallades que solen presentar-se en els motors elèctrics d'inducció són aquelles relacionades amb els seus components interns, com ara barres de rotor trencades, desgast en les pistes exterior i interior dels rodaments, desgast en la gàbia del rodaments, fallades en l'estator (per exemple, curtcircuit entre espires adjacents), entre altres. Quan un motor elèctric està funcionant sota alguna condició de fallada, el seu rendiment pot veure's afectat, la qual cosa es tradueix en consums d'energia més elevats, causant al seu torn costos addicionals en el moment de facturar. En aquest treball d'investigació es presenta el desenvolupament d'una metodologia innovadora, capaç de generar un diagnòstic adequat i de forma automàtica de l'ocurrència de les fallades més comunes que poden desenvolupar-se en els motors elèctrics d'inducció sota diverses condicions d'operació mitjançant l'anàlisi del flux magnètic de dispersió (que pot ser capturat en la perifèria del marc del motor) emprant eines de descomposició en temps-freqüència, eines de classificació de dades i paràmetres de caracterització de senyals. Així doncs, es prova la validesa de tècniques basades en l'anàlisi del flux magnètic de dispersió per al diagnòstic de diferents fallades electromecàniques en motors d'inducció. Els resultats demostren l'excellent rendiment de la metodologia de diagnòstic automàtic proposada, en ser avaluada en una gran varietat de motors amb diverses característiques constructives. / [EN] Electric motors are rotating electrical machines that allow the conversion of electrical energy into mechanical energy, which is very useful in various industrial processes, mainly to drive mechanisms and complex kinematic chains that perform a specific task. Within the different types of electric motors, induction machines have been widely used in a wide variety of industrial processes. This is mainly due to its excellent features and benefits, such as robustness, easy control, simplicity, reliability, and easy maintenance. However, despite its high robustness, this type of machine is subject to mechanical, thermal, electrical, and environmental stress under various operating conditions during its useful life, which inevitably leads to failures. The main failures that usually occur in electric induction motors are those related to their internal components, such as broken rotor bars, wear on the outer and inner races of the bearings, wear on the bearing cage, stator failures ( for example, short circuit between adjacent turns), among others. When an electric motor is operating under some fault condition, its performance may be affected, which translates into higher energy consumption, causing extra costs at the time of billing. This research thesis presents the development of an innovative methodology capable of automatically generating an adequate diagnosis of the occurrence of the most common failures that can develop in electric induction motors under various operating conditions through the analysis of the stray magnetic flux (which can be captured at the periphery of the motor frame). This is performed by using time-frequency decomposition tools, data classification tools, and signal characterization parameters. Thus, the validity of techniques based on the analysis of the stray magnetic flux for the diagnosis of different electromechanical failures in induction motors is tested. The results demonstrate the excellent performance of the proposed automatic diagnosis methodology when evaluated in a wide variety of engines with different construction characteristics. / Zamudio Ramírez, I. (2023). Diagnóstico de fallos electromecánicos en motores eléctricos mediante el análisis avanzado del flujo magnético y su implementación en hardware [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/197989

Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-08-15T14:16:38Z No. of bitstreams: 1 ALEXANDRE NÓBREGA DUARTE - DISSERTAÇÃO PPGCC 2003..pdf: 1526817 bytes, checksum: dfc39cd8b1649bf64468cbe2eaefe99b (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-15T14:16:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ALEXANDRE NÓBREGA DUARTE - DISSERTAÇÃO PPGCC 2003..pdf: 1526817 bytes, checksum: dfc39cd8b1649bf64468cbe2eaefe99b (MD5) Previous issue date: 2003-02-25 / Apresenta uma nova ferramenta para o diagnóstico automático de falhas em redes elétricas. A ferramenta utiliza uma técnica híbrida de correlação de eventos criada especialmente para ser utilizada em redes com constantes modificações de topologia. A técnica híbrida combina o raciocínio baseado em regras com o raciocínio baseado em modelos para eliminar as principais limitações do raciocínio baseado em regras. Com a ferramenta de diagnóstico foi possível validar o conhecimento dos especialistas em sistemas de transmissão de energia elétrica necessário para o diagnóstico de falhas em linhas de transmissão e construir uma base de regras para tal. A ferramenta foi testada no diagnóstico de falhas em linhas de transmissão de um dos cinco centros regionais da Companhia Hidro Elétrica do São Francisco (CHESF) e apresentou resultados satisfatórios de desempenho e precisão. / It presents a new tool for the automatic diagnosis of faults in electric networks. The toot uses a hybrid event correlation technique especially created to be used in networks with constant topological modifications. The hybrid technique combines ruJe-based reasoning with modelbased reasoning to eliminate the main limitations of rule-based reasoning. With the tool it was possible to validate the knowledge acquired from electric energy transmission systems specialists needed for the diagnosis of faults in transmission lines and to construct rules. The tool was tested in the diagnosis of faults in transmission lines of one of the five regional centers of the Companhia Hidro Elétrica do São Francisco (CHESF) and presented satisfactoiy results in terms of performance and precision.