Este trabalho de tese tem como objetivo principal propor uma abordagem alternativa para analisar dados Birnbaum-Saunders (BS) correlacionados com base em equações de estimação. Da classe ótima de funções de estimação proposta por Crowder (1987), derivamos uma classe ótima para a análise de dados correlacionados em que as distribuições marginais são assumidas log-BS e log-BS-t, respectivamente. Derivamos um processo iterativo para estimação dos parâmetros, métodos de diagnóstico, tais como análise de resíduos, distância de Cook e influência local sob três diferentes esquemas de perturbação: ponderação de casos, perturbação da variável resposta e perturbação individual de covariáveis. Estudos de simulação são desenvolvidos para cada modelo para avaliar as propriedades empíricas dos estimadores dos parâmetros de localização, forma e correlação. A abordagem apresentada é discutida em duas aplicações: o primeiro exemplo referente a um banco de dados sobre a produtividade de capital público nos 48 estados norte-americanos contíguos de 1970 a 1986 e o segundo exemplo referente a um estudo realizado na Escola de Educação Física e Esporte da Universidade de São Paulo (USP) durante 2016 em que 70 corredores foram avaliados em corridas em esteiras em três períodos distintos. / The aim of this thesis is to propose an alternative approach to analyze correlated Birnbaum-Saunders (BS) data based on estimating equations. From the optimal estimating functions class proposed by Crowder (1987), we derive an optimal class for the analysis of correlated data in which the marginal distributions are assumed either log-BS or log-BS-t. It is derived an iterative process, diagnostic procedures such as residual analysis, Cooks distance and local influence under three different perturbation schemes: case-weights, response variable perturbation and single-covariate perturbation. Simulation studies to assess the empirical properties of the parameters estimates are performed for each proposed model. The proposed methodology is discussed in two applications: the first one on a data set of public capital productivity of the contiguous 48 USA states, from 1970 to 1986, and the second data set refers to a study conducted in the School of Physical Education and Sport of the University of São Paulo (USP), during 2016, in which 70 runners were evaluated in running machines races in three periods.

Definimos, a partir de uma partição de um intervalo limitado da reta real formada por subintervalos, uma distribuição a priori sobre uma classe de densidades em relação à medida de Lebesgue construindo uma densidade aleatória cujas realizações são funções simples não negativas que assumem um valor constante em cada subintervalo da partição e possuem integral unitária. Utilizamos tais densidades aleatórias simples na análise bayesiana de um conjunto de observáveis absolutamente contínuos e provamos que a distribuição a priori é fechada sob amostragem. Exploramos as distribuições a priori e a posteriori via simulações estocásticas e obtemos soluções bayesianas para o problema de estimação de densidade. Os resultados das simulações exibem o comportamento assintótico da distribuição a posteriori quando crescemos o tamanho das amostras dos dados analisados. Quando a partição não é conhecida a priori, propomos um critério de escolha a partir da informação contida na amostra. Apesar de a esperança de uma densidade aleatória simples ser sempre uma densidade descontínua, obtemos estimativas suaves resolvendo um problema de decisão em que os estados da natureza são realizações da densidade aleatória simples e as ações são densidades suaves de uma classe adequada. / We define, from a known partition in subintervals of a bounded interval of the real line, a prior distribution over a class of densities with respect to Lebesgue measure constructing a random density whose realizations are nonnegative simple functions that integrate to one and have a constant value on each subinterval of the partition. These simple random densities are used in the Bayesian analysis of a set of absolutely continuous observables and the prior distribution is proved to be closed under sampling. We explore the prior and posterior distributions through stochastic simulations and find Bayesian solutions to the problem of density estimation. Simulations results show the asymptotic behavior of the posterior distribution as we increase the size of the analyzed data samples. When the partition is unknown, we propose a choice criterion based on the information contained in the sample. In spite of the fact that the expectation of a simple random density is always a discontinuous density, we get smooth estimates solving a decision problem where the states of nature are realizations of the simple random density and the actions are smooth densities of a suitable class.

Modelos de customer scoring são utilizados para mensurar o risco de crédito de clientes de instituições financeiras. Neste trabalho, são apresentadas três estratégias que podem ser utilizadas para o desenvolvimento desses modelos. São discutidas as vantagens de cada uma dessas estratégias, bem como os modelos e a teoria estatística associada a elas. Algumas medidas de performance usualmente utilizadas na comparação de modelos de risco de crédito são descritas. Modelos para cada uma das estratégias são ajustados utilizando-se dados reais obtidos de uma instituição financeira. A performance das estratégias para esse conjunto de dados é comparada a partir de medidas usualmente utilizadas na avaliação de modelos de risco de crédito. Uma simulação também é desenvolvida com o propósito de comparar o desempenho das estratégias em condições controladas. / Customer scoring models are used to measure the credit risk of financial institution´s customers. In this work, we present three strategies that can be used to develop these models. We discuss the advantages of each of the strategies, as well as the models and statistical theory related with them. We fit models for each of these strategies using real data of a financial institution. We compare the strategies´s performance through some measures that are usually used to validate credit risk models. We still develop a simulation to study the strategies under controlled conditions.

Esta trabalho apresenta a análise e implementação de uma técnica inteligente, o algoritmo genético (AG), para implementação de unidades de medição fasoriais, denominadas PMUs (Phasor Measurement Units). A disponibilidade dos fasores em diversos pontos de um sistema elétrico de potência (SEP) é importante, tanto para monitoramento quanto para controle, proteção e estudo do sistema. Entretanto, a obtenção de tais fasores só têm sentido se os mesmos possuírem o mesmo referencial no tempo. Este referencial é conseguido através de sinais de satélites GPS (Global Positioning System) que sincronizam as PMUs instaladas nos pontos de interesse. Existe uma vasta quantidade de m´métodos que podem ser utilizados para que, de posse das formas de onda discretizadas de tensão e corrente, estime-se os fasores correspondentes e as frequências locais. Este projeto apresenta os AGs como ferramenta de estimação para a obtenção de uma PMU com todas as vantagens relativas a tais algoritmos. Além disso, uma versão do AG que utiliza menos recursos computacionais , o algoritmo genético compacto (AGc) também será estudado. Um estudo norteado pela norma internacional C37.118 compara o desempenho dos AGs com dois métodos tradicionais de medição fasorial, um baseado na transformada discreta de Fourier e outro baseado em um filtro phase-locked loop. Dados sintéticos e provenientes de simulações são utilizados para avaliar o desempenho dos algoritmos desenvolvidos. Para tirar vantagem da natureza paralela dos algoritmos genéticos, um estudo da implementação do AGc em FPGA (field programmable gate array) utilizando a linguagem VHDL e realizado a fim de estudar a implementação embarcada em PMUs. / This work presents the implementation and analysis of an intelligent technique, the genetic algorithm (GA), for the implementation of phasor measurement units (PMUs). The estimation of phasors in several spots in an electrical power system is important for the monitoring, control, protection and study of this system. However, these phasors must be in a common time reference in order to be usefull. This reference is achieved by using signals provided by the Global Positioning System (GPS) that synchronize the PMUs installed in the system. There are several techniques that can be used to estimate the phasors and local frequency using current and voltage wave signals. This project introduces the GAs as a phasor estimation tool applied to PMUs. Besides that, a version of the GA that demands less computational resources, the compact Genetic Algorithm is studied and implemented. A detailed study is performed using the international standard C37.118 as a guide comparing the GAs with two traditional techniques. The two traditional techniques are based on the DFT (Discrete Fourier transform) and a phaselocked loop filter (PLL). Synthetic and simulated data is used to evaluate the performance of the implemented algorithms. In order to take advantage of the parallel behavior of the genetic algorithms, a study of its implementation in FPGA (field programmable gate array) using the VHDL language is performed to make the genetic algorithms useful in real PMUs.

O objetivo de um sistema elétrico de potência é gerar energia elétrica e fornecer continuamente esta energia aos usuários finais dentro de padrões de qualidade aceitáveis. Neste contexto, diferentes aplicações usando algoritmos genéticos (AGs) para resolver problemas relacionados a sistemas elétricos de potência são apresentadas neste trabalho. A estimação de harmônicos, estudos relativos aos relés de freqüência e aplicações da proteção de distância são os assuntos investigados nesta tese. Para análise harmônica foram consideradas freqüências em sistemas de potência de até a vigésima quinta ordem, as quais foram estimadas pelos AGs e comparadas àquelas resultantes da análise quando da aplicação da Transformada Discreta de Fourier (TDF). Com respeito aos relés de freqüência, o objetivo foi estimar a amplitude, freqüência e ângulo de fase para diversas situações de formas de ondas utilizando uma nova estrutura que possa ser implementada dispondo em FPGAs (Field Programmable Gate Array). Finalmente, aplicados à proteção de distância, o principal propósito dos AGs foi identificar os fasores fundamentais da tensão e corrente e, então, calcular a impedância da linha medida pelo relé de distância associado. Cabe ressaltar que estes resultados também foram comparados ao método clássico da TDF. Todas as três abordagens foram formuladas como problemas de otimização, com objetivo de minimizar o erro estimado das variáveis envolvidas. Os resultados dessas aplicações mostram que o desempenho global dos Algoritmos Genéticos foi altamente satisfatório considerando-se as precisões das respostas encontradas. / The aim of electric power systems is to generate electricity and to deliver it continuously to the end-user in an acceptable standard. Therefore, different applications using genetic algorithms (GAs) to solve electric power system problems are presented in this work. Harmonic estimation, frequency relays and distance protection are the subjects investigated in this thesis. Concerning harmonic analysis, the ones up to the 25th order were considered in this work. They were estimated by GAs and compared to results obtained from the Discrete Fourier Transform (DFT) technique. Concerning frequency relays, the main objective was to estimate the amplitude, frequency and phase angle of waveforms using a new structure capable to be implemented in a FPGA (Field Programmable Gate Array). Finally, concerning distance protection, the main purpose was use the GAs to identify the fundamental voltage and current phasors and to calculate the line impedance seen by the distance relay. These results were also compared to those obtained from the classic DFT method. These three problems were formulated as an optimization problem, and the objective was to minimize the estimation error. The results from these applications show that the global performance of the genetic algorithms was highly satisfactory concerning the precision of the responses.

Neste trabalho, investigamos um algoritmo para estimação dos parâmetros de geradores síncronos baseado em análise de sensibilidade de trajetórias. Os parâmetros são estimados através da resolução de um problema de otimização não-linear de mínimos quadrados. Medidas são comparadas com as soluções obtidas dos modelos dinâmicos do gerador e o algoritmo busca minimizar a diferença entre as medidas e a saída do modelo matemático. As medidas foram obtidas de forma artificial por intermédios de simulações computacionais, admitindo-se não somente as dinâmicas transitórias da máquina, mas também considerando as dinâmicas sub-transitórias. O algoritmo proposto é adequado para medidas acessíveis em campo e permite estimar os parâmetros a partir de medidas de perturbações do sistema sem a necessidade da desconexão da máquina do sistema. A principal contribuição deste trabalho é a proposição de uma nova modelagem empregada para estimar os parâmetros do gerador síncrono. Para isto, propõe-se um modelo simplificado, modificado do modelo de dois eixos do gerador, que utiliza a corrente de campo do gerador como uma das entradas. Este modelo é constituído por um conjunto de equações algébrico-diferenciais (EADs) que contém uma equação algébrica de balanço de corrente. Esta equação elimina a necessidade de medidas de variáveis de difícil acesso. O algoritmo proposto foi testado com dados obtidos de simulações dinâmicas realizadas a partir de um sistema teste com resultados satisfatórios. Os resultados obtidos são analisados frente a resultados obtidos também para o modelo de dois eixos utilizando a tensão de campo como uma entrada. Através destes resultados é possível observar a possibilidade de sua utilização em aplicações reais. / In this work, we investigate an algorithm for estimating parameters of synchronous generators based on trajectories sensitivity analysis. The parameters are estimated by solving a nonlinear optimization problem of least squares. Measurements are compared with the solutions obtained from the dynamic model of the generator and the algorithm seeks to minimize the difference between the measurements and the output of the mathematical model. Measurements were obtained artificially by means of simulations, assuming not only the transient dynamics of the machine, but also considering the subtransient dynamics. The proposed algorithm is suitable for accessible measurements in the field and allows the estimation of parameters from measurements of system disturbances, without the necessity of disconnecting the machine from the system. The main contribution of this work is to propose a new generator model to estimate the parameters of the synchronous generator. To this end, a simplified model is proposed. This model is a modification of the two-axis model of the generator, which uses the generator field current as an input of the model. This model consists of a set of differential-algebraic equations (DAEs) containing an algebraic equation of balance of current. This equation eliminates the need of measuring variables that are difficult to access. The proposed algorithm has been tested with data obtained from dynamic simulations conducted from a test system with satisfactory results. The results has been analysed against the results of the two-axis model using the generator field voltage as an input of the model. These results indicate the possibility of application in real machines.

O estimador de estado (EE) foi originalmente desenvolvido para lidar com sistemas de transmissão (ST). Desta maneira, sua aplicação em sistemas de distribuição (SD) exige que os métodos clássicos sejam repensados. Este trabalho teve como objetivo avaliar os métodos disponíveis na literatura para a estimação de estado em SD e explorar a fundo um método escolhido. A abordagem escolhida foi a que utiliza as correntes complexas nos ramos como variáveis de estado. Tal abordagem visa tirar proveito das características específicas dos SD, e apresenta um desempenho computacional superior se comparado a soluções que utilizam as tensões como variáveis de estado. Entretanto, tal método ainda se encontra pouco explorado na literatura, de modo que diversas limitações foram identificadas. A principal limitação encontrada foi no que tange à presença de transformadores no sistema, que foi negligenciada nos trabalhos encontrados na literatura. De modo a aumentar a confiabilidade da estimação, além das correntes em todos os ramos, foi considerada a possibilidade de se incluir no vetor de estado variáveis referentes à tensão na subestação (SE). Na presença de transformadores, tal expansão no vetor de estados gerou um acoplamento do modelo matemático. Neste trabalho, foram propostas soluções para lidar com diferentes conexões de transformadores utilizando o estimador com base nas correntes mantendo uma de suas principais características, que é o desacoplamento entre fases. Na ocasião da estimação da tensão na SE, um método de combinação ótima de variáveis de estado foi proposto de modo a contornar o acoplamento gerado no modelo matemático. Sistemas teste do IEEE foram utilizados para avaliar o desempenho do algoritmo implementado. Os resultados obtidos mostraram que a metodologia escolhida foi capaz de estimar o estado do SD com precisão adequada na presença de diferentes tipos de medidas e topologias. Os modelos propostos neste trabalho se mostraram eficazes na incorporação de transformadores com diferentes conexões na formulação do EE. Por fim, o método proposto para lidar com a estimação da tensão na SE de maneira desacoplada na presença de transformadores foi validado e se mostrou mais eficiente computacionalmente quando comparado ao seu análogo acoplado. / The state estimator (SE) was originally developed to deal with transmission networks (TN). Hence, its application in distribution networks (DN) requires the classical methods to be modified. The main aim of this work was to evaluate the methods available in the literature for state estimation in DN and to explore in depth a chosen method. The chosen approach was the one that uses the complex branch currents as state variables. This approach aims to take advantage of the specific characteristics of DN, and presents a superior computational performance when compared to solutions that use voltages as state variables. However, this method is still little explored in the literature, so that several limitations have been identified. The main limitation was in terms of the presence of transformers in the system, which was neglected in the papers found in the literature. In order to increase the reliability of the estimation, in addition to the branch currents, it was considered the posibility of including the substation voltage variables in the state vector. In the presence of transformers, such expansion in the state vector generated a coupled mathematical model. In this work, solutions were proposed to deal with different transformer connections using the branch current SE while keeping one of its main characteristics, that is the decoupling between phases. When the substation voltage is being estimated, an optimal combination of state variables was proposed in order to circumvent the coupling in the mathematical model. IEEE test systems were used to evaluate the performance of the implemented algorithm. The results showed that the chosen methodology was able to estimate the DN state with adequate accuracy in the presence of different types of measurements and topologies. The models proposed in this work proved to be effective in the incorporation of transformers with different connections in the SE formulation. Finally, the proposed method to decouple the branch current SE when dealing with substation voltage estimation in the presence of transformers was validated and proved to be computationally more efficient when compared to its coupled version.

Nesta tese analisamos e propomos métodos para a equalização não-treinada (cega) de canais de comunicação lineares FIR baseados em filtros de partículas, que são técnicas recursivas para a solução Bayesiana de problemas de filtragem estocástica. Iniciamos propondo novos métodos para equalização sob ruído gaussiano que prescindem do uso de codificação diferencial, ao contrário dos métodos existentes. Empregando técnicas de evolução artificial de parâmetros, estendemos estes resultados para o caso de ruído aditivo com distribuição não-gaussiana. Em seguida, desenvolvemos novos métodos baseados nos mesmos princípios para equalizar e decodificar conjuntamente sistemas de comunicação que empregam códigos convolucionais ou em bloco. Através de simulações numéricas, observamos que os algoritmos propostos apresentam desempenhos, medidos em termos de taxa média de erro de bit e velocidade de convergência, marcadamente superiores aos de métodos tradicionais, freqüentemente aproximando o desempenho dos algoritmos ótimos (MAP) treinados. Além disso, observamos que os métodos baseados em filtros de partículas determinísticos exibem desempenhos consistentemente superiores aos dos demais métodos, sendo portanto a melhor escolha caso o modelo de sinal empregado permita a marginalização analítica dos parâmetros desconhecidos do canal. / In this thesis, we propose and analyze blind equalization methods suitable for linear FIR communications channels, focusing on the development of algorithms based on particle filters - recursive methods for approximating Bayesian solutions to stochastic filtering problems. Initially, we propose new equalization methods for signal models with gaussian additive noise that dispense with the need for differentially encoding the transmitted signals, as opposed to the previously existing methods. Next, we extend these algorithms to deal with non-gaussian additive noise by deploying artificial parameter evolution techniques. We next develop new joint blind equalization and decoding algorithms, suitable for convolutionally or block-coded communications systems. Via numerical simulations we show that the proposed algorithms outperform traditional approaches both in terms of mean bit error rate and convergence speed, and closely approach the performance of the optimal (MAP) trained equalizer. Furthermore, we observed that the methods based on deterministic particle filters consistently outperform those based on stochastic approaches, making them preferable when the adopted signal model allows for the analytic marginalization of the unknown channel parameters.

Neste trabalho investiga-se o emprego de técnicas de estimação em sistemas de modulação digital que utilizam sinais caóticos. Inicialmente, aspectos básicos das teorias de sistemas não-lineares e de modulações digitais são revisitados seguidos de técnicas recentemente propostas de modulações digitais caóticas com receptores por correlação coerente, não-coerente e diferencial: o CSK (Chaos Shift Keying), o DCSK (Differential Chaos Shift Keying) e algumas de suas variantes, em especial o FM-DCSK (Frequency Modulated DCSK). Nessa descrição, utiliza-se a notação de equivalente passa-baixas de tempo discreto para facilitar a comparação com modulações digitais convencionais. Deduz-se o limite de Cramér-Rao para a estimação da condição inicial de órbitas caóticas em função de propriedades estatísticas do mapa que as gerou e descrevem-se dois estimadores para elas: o MLE (Maximum Likelihood Estimator) que se aplica a mapas com densidade invariante uniforme e o algoritmo de Viterbi para o qual se apresenta uma generalização a fim de aplicá-lo a uma classe maior de mapas. Por apresentar ganho de estimação maior na faixa de relação sinal-ruído de interesse, este último é utilizado em propostas de sistemas de modulação digital que utilizam estimação de órbitas para detectar o símbolo enviado: o ML-CSK (Maximum Likelihood CSK) modificado para poder usar mapas com densidade invariante não-uniforme, empregando um ou dois mapas e o ML-DCSK (Maximum Likelihood DCSK). Por simulação, avaliou-se o desempenho em termos de taxa de erro desses sistemas sob ruído branco aditivo gaussiano. / In this work, we investigate the use of estimation techniques to digital modulation systems that use chaotic signals. Initially, basic aspects of nonlinear systems and digital modulation theory are reviewed followed by currently proposed techniques of chaotic digital modulation with coherent, noncoherent and differential correlation receivers: CSK (Chaos Shift Keying), DCSK (Differential Chaos Shift Keying) and some of its variants in special FM-DCSK (Frequency Modulated DCSK). These systems are described using a discrete-time lowpass equivalent model to facilitate comparison with conventional digital modulation systems. We derive Cramér-Rao lower bounds for the estimation of the initial condition of chaotic orbits as a function of the statistical properties of the chaos generating map and describe two chaotic orbits estimators: the MLE (Maximum Likelihood Estimator) that applies only to maps with uniform invariant density and the Viterbi algorithm for which a generalization is presented that allows its application to a broader class of maps. Because of the larger estimation gains attained in the signal-to-noise ratio range of interest, the latter is used in proposed digital modulation systems that use orbit estimation to detect the transmitted symbol: ML-CSK (Maximum Likelihood CSK) modified to allow maps with nonuniform invariant density using one map or two maps and ML-DCSK (Maximum Likelihood DCSK). The performance of these systems in terms of symbol error rate is accessed via simulation under additive white gaussian noise perturbations.

Made available in DSpace on 2017-07-10T19:24:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Karin Simonato.pdf: 773791 bytes, checksum: 926da058b64b38776604ccf6ba8e2c2f (MD5) Previous issue date: 2009-12-17 / The objective of this paper is the construction of thematic maps of the soil chemical properties and soybean productivity of an area located in the West of Parana State, in the city of Cascavel, where 83 samples of 12 parameters of chemical properties of soil and productivity were collected. It was also performed the exploratory analysis of the collected data and spatial analysis to estimate parameters through the maximum likelihood and restricted maximum likelihood methods, and, subsequently, the construction of thematic maps of these properties took place, using the two methods. The methods are validated by the method of cross validation, so that one can choose the most suitable for constructing the map of the variables studied. Through the maps, we have the history of the property where the data were collected and allows analysis and should help the making of decisions by the producer. / O presente trabalho teve como objetivo a construção de mapas temáticos das propriedades químicas do solo e da produtividade de soja de uma área localizada no oeste do Paraná, no município de Cascavel, onde foram coletadas 83 amostras de 12 parâmetros de propriedades químicas do solo e um de produtividade. Foram realizadas a análise exploratória dos dados amostrados e posteriormente a análise espacial, para que fosse possível estimar parâmetros através dos métodos de máxima verossimilhança e máxima verossimilhança restrita e, posteriormente, se fez a construção dos mapas temáticos de cada uma das propriedades, através do método mais adequado. Os métodos foram validados pelo método da validação cruzada. Através dos mapas, temos o histórico da propriedade onde foram coletados os dados e, assim, se podem fazer análises para a tomada de decisões por parte do produtor.