Orientador : Secundino Soares Filho / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica / Made available in DSpace on 2018-07-13T21:42:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ohishi_Takaaki_D.pdf: 5227218 bytes, checksum: 1c03a79a6506a5fc5c1a660e31c6141e (MD5) Previous issue date: 1990 / Doutorado

Orientador : Vinicius Amaral Armentano / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica / Made available in DSpace on 2018-07-14T00:13:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Guimaraes_LuciaFilomenadeAlmeida_M.pdf: 4750018 bytes, checksum: 47bfeb98ca30551c43a7ef2c350e4955 (MD5) Previous issue date: 1991 / Resumo: O "Just in Time" é uma filosofia que visa um programa de produção consistente, estimulando a produtividade, eliminando estoques ociosos e melhorando a qualidade do produto. Um dos elementos desta filosofia é o sistema "Kanban" que é um sistema de informação que tem como objetivo programar a produção e controlar o estoque. O objetivo deste trabalho é estudar um modelo matemático de otimização para um sistema "Kanban" determinístico em um ambiente multi-estágio e o do algoritmo "Branch and Bound" para a sua resolução / Abstract: Not informed. / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica

Este trabalho aborda a questão da determinação dos parâmetros estruturais para o modelo ARMAX, aplicável a sistemas lineares, univariáveis e invariantes no tempo. De início, passa-se revista a teoria da identificação de sistemas lineares, onde os métodos mais significativos de estimação de parâmetros são considerados. A seguir, os métodos existentes de determinação de parâmetros estruturais são analisados, de onde se extrai o mais adequado, considerando-se critérios bem definidos. Este é, então, generalizado e aplicado a uma série de sistemas simulados, com o objetivo de se determinar suas características funcionais de desempenho. Diversos resultados provenientes de simulações são apresentados ao longo do trabalho, assim como, ao término, um roteiro contendo sugestões de tópicos a serem objeto de pesquisas futuras.

Tese (doutorado) - Universidade Federal do Rio de Janeiro. Faculdade de Engenharia / Made available in DSpace on 2012-10-16T21:21:30Z (GMT). No. of bitstreams: 0

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2009. / Made available in DSpace on 2012-10-24T07:11:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 269075.pdf: 2408821 bytes, checksum: b83c51e602e6628ecc809500a40c658c (MD5) / O presente trabalho apresenta uma estratégia de controle linear multivariável que atua na rotação do compressor e na abertura da válvula de expansão com a finalidade de controlar tanto a alimentação do evaporador como a capacidade de refrigeração de sistemas de refrigeração por compressão mecânica de vapor. O controlador foi projetado como base em um modelo fenomenológico especialmente desenvolvido para simular o comportamento dinâmico de tais sistemas. O modelo dinâmico foi linearizado de acordo com uma expansão por série de Taylor e utilizado pra projetar um controlador do tipo proporcional-integral baseado no método LQG, que utiliza um estimador de estados do tipo filtro de Kalman. Ensaios experimentais foram realizados em um aparato experimental capaz de controlar a rotação do compressor, a abertura da válvula de expansão e as taxas de transferência de calor no evaporador e no condensador. Os dados obtidos foram utilizados para identificar o sistema térmico, validar o modelo de simulação e avaliar o desempenho do controlador em termos de seguimento de referência e rejeição de perturbações. Verificou-se que o modelo reproduz as tendências experimentais em condições de trabalho distantes do ponto de operação (±30%) com um desvio máximo na faixa de erro de ±10%. Observou-se ainda que o sistema é capaz de seguir as mudanças de referência impostas ao controlador e rejeitar perturbações na carga térmica da ordem de ±25%. Em adição, um segundo controlador foi desenvolvido levando-se em consideração a maximização do COP em seu projeto. Observou-se que ambos controladores impõem dinâmicas muito parecidas às variáveis controladas, de modo que apresentam desempenhos energéticos semelhantes.

Tese (doutorado)- Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2015. / Made available in DSpace on 2015-11-03T03:06:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 335690.pdf: 8551190 bytes, checksum: b97d001f26764f4c54a16d626f6bd51e (MD5) Previous issue date: 2015 / A videovigilância compõe-se de um conjunto de câmeras e demais recursos tecnológicos para servir como uma ferramenta que visa a segurança pública ou privada em locais estratégicos da movimentação de pessoas e/ou veículos. Os interesses por estes sistemas, em expansão pelo mundo, estão ligados a sua potencialidade em coibir atos antissociais, apoiar na melhoria da mobilidade urbana ou ainda detectar ou prevenir eventos que demandem ação imediata para evitar colapsos, ou mesmo salvar vidas. A automação na monitoração é uma necessidade irreversível pois, sendo centralizada, depende de um operador humano para fiscalizar muitas câmeras através de um trabalho tedioso, cansativo e sujeito a erros e omissões no acompanhamento de movimentação suspeita. A Detecção de Movimento Anormal (DMA) é uma análise de vídeo útil para fins de videovigilância e, em especial, aquela realizada sobre o rastreamento de objetos em trajetos globais não usuais. Em função das barreiras no tratamento computacional de grandes volumes de dados, mesmo nas modernas arquiteturas de sistemas embarcados, propostas encontradas nas abordagens baseadas em rastreamento são geralmente limitadas em flexibilidade no que diz respeito a cenários, metas, duração do vídeo e realidade e assim, nem sempre viáveis nas aplicações em tempo real. Visando extrair o melhor de um modelo estatístico para esse propósito, como o modelo de misturas gaussianas (GMM - Gaussian Mixture Modeling), o presente trabalho apresenta uma nova abordagem para DMA ancorada sobre um classificador binário ótimo e construída a partir de três processos iterativos durante um treinamento supervisionado: a geração de amostras sobre agrupamentos uniformes formando uma grade de regiões, a aprendizagem por região dos parâmetros de umafunção de distribuição de probabilidade (pdf ) multivariada e por fim, o uso de curvas características de operação do receptor (ROC - Receiver Operating Characteristics) para encontrar o melhor classificador. Como base para avaliar a abordagem foram utilizados dados resultantes de anotações de vídeo do mundo real, elaborados a partir de ferramentas próprias ou de domínio público. Os resultados avaliados demonstraram que cada cenário possui uma área de agrupamento que otimiza o desempenho da DMA mesmo com uma significativa redução de amostras. Neste aspecto, além da tese contribuir com uma metodologia que garante a melhor performance dentro da abordagem da DMA proposta, ela revela que uma análise baseada em região reduz o custo computacional sem afetar significativamente a qualidade das inferências.<br> / Abstract : Video surveillance is composed of a set of cameras and other technological resources to serve as a tool to public or private safety in strategic locations of moving people and/or vehicles. The interest by these systems, expanding worldwide, are linked to their potentiality in curbing antisocial acts, to assist in improving urban mobility or also detect or prevent events that require immediate action to prevent collapses, or even save lives. The automation in monitoring these systems is an irreversible necessity, because being centralized, depends on a human operator to monitor many cameras through a tedious, tiresome and prone to errors and omissions job in the monitoring of suspicious motions. The Abnormal Motion Detection (AMD) is a useful video analysis for video surveillance purposes, and in particular, that performed on the objects tracking in unusual global paths. Due to the barriers in computational treating of large amounts of data, even in modern architectures embedded systems, proposals found in tracking based approaches are generally limited in flexibility regarding scenarios, goals, length of video and reality and thus, not always feasible in real-time applications. Aiming to extract the best froma statistical model for this purpose, as a Gaussian Mixture Model (GMM - Gaussian Mixture Modeling), this work presents a new approach to AMD docked on a best binary classifier and built from three iterative processes over a supervised training: The samples generation over uniform clusters forming a grid of regions, learning the parameters per region of a probability distribution function (pdf ) multivariated and finally, the use of curves the receiver operating characteristics (ROC - Receiver Operating Characteristics) to find the best classifier. As a basis to evaluate the approach, data derived from real world video annotations were used, elaborated from own or public domain tools. The evaluated results demonstrated that each scenario has a clustering area that optimizes the AMD performance even with a substantial samples reduction. In this regard, besides the thesis contribute on a methodology that ensures the best AMD approach performance, it reveals that a region-based analysis reduces computational cost without significantly affecting the inferences quality.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2016. / Made available in DSpace on 2017-06-27T04:06:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 346007.pdf: 3784281 bytes, checksum: 5b33ee7b8b1094e78fd8e0f42ea1410a (MD5) Previous issue date: 2016 / Neste trabalho são abordados estudos de controle preditivo linear e não linear. Grande parte dos processos existentes na indústrias de petróleo e gás utilizam controladores preditivos. A crescente utilização dessas estratégias pode ser atribuída ao fato de elas facilitarem a declaração de problemas de controle relativamente complexos, como os casos de controle de processos multivariáveis, processos integradores, processos instáveis, processos não lineares e processos com atraso de transporte. A abordagem destes estudos é muito interessante para aplicações industriais em geral, onde a maioria dos processos dinâmicos exibem relações não lineares entre variáveis controladas e manipuladas. Dependendo da aplicação, o algoritmo MPC é muitas vezes escolhido entre um tipo linear ou não linear. Entre as famílias dos MPC lineares e não lineares escolhidos neste trabalho se tem o algoritmo DMC-Recursivo, e o MPC Prático para sistemas não lineares PNMPC, que tem apresentando bons resultados tanto no entorno acadêmico quanto no entorno industrial.O presente trabalho encontra-se dividido em duas partes. Na primeira parte são apresentadas diversos métodos de implementação para o algoritmo PNMPC, com o objetivo principal de medir o tempo de execução dos algoritmos implementados para um estudo de caso. Esta análise mostra que o algoritmo PNMPC pode ser adequadamente aplicado para tratar as não-linearidades em diferentes níveis. O desempenho e o custo computacional de seis implementações diferentes para este controlador são exibidos. Os ensaios de simulação da estratégia de controle em malha fechada de cada um dos controladores são comparados e analisados pela resposta do sistema, o tempo de execução do algoritmo e pelo índice de desempenho obtido pelos mesmos, sob perturbações externas e incertezas paramétricas. Na segunda parte,i apresenta-se uma abordagem que é orientada ao controle de plantas monovariáveis e multivariáveis, com múltiplas incertezas no modelo incluindo: no ganho, nas constantes de tempo e nos atrasos de transporte, que representam todos os casos possíveis presentes nos processos industriais. Neste caso, é implementado o algoritmo MPC com passo de estabilidade, no qual a ação de controle é calculada em duas etapas, garantindo a estabilidade da planta devido à robustez do controlador, provocando uma melhoria na velocidade da rejeição das perturbações não modeladas. Os ensaios de simulação são comparados com o controlador DMC-Recursivo aplicando a filtragem no erro de predição.<br> / Abstract : Techniques of linear and non-linear predictive control are approached in this document. Much of the existing processes in the oil and gas industries use predictive controllers. The increasing use of these strategies can be attributed to the fact that they facilitate the declaration of relatively complex control problems, such as cases like multivariable processes control, integrative processes, unstable processes, non -linear processes and processes with time delays. The approaches of these techniques are very interesting for industrial applications in general because the process in the industry has a non-linear dynamic between the controlled and the manipulated variables. Depending on the application, the MPC algorithm is often chosen from a linear or non-linear type. Among linear and non-linear MPC families chosen in this document has the Recursive DMC algorithm and Practical Non-linear MPC (PNMPC), which has shown good results in the academic and in the industrial environment.This document is divided into two parts. In the first part, several PNMPC algorithm implementation methods are presented, with the main objective of measuring the execution time of each algorithm implemented in a case study. This review shows that the PNMPC algorithm can be applied to treat different levels of nonlinearities. The performance and computational cost of six different implementations for this controller are shown. Simulation tests in the closed-loop control strategy with each controller are compared and analyzed by the system response, the execution time of the algorithm and by the performance index obtained by them under external disturbances and parametric uncertainties. The second part presents an approach that is oriented to the control of mono variables and multivariables plants with multiple uncertainties in the model, including: gains, time constants and time delays, which represent all possible cases in industrial processes. The implemented MPC algorithm with stability step, in which the control action is calculated in two steps guaranteeing the stability of the plant due to the robustness of the controller inducing an improvement in the speed of the rejection of the disturbances not modeled. Simulation tests are compared with the Recursive DMC controller applying the filtering in the prediction error.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2013. / Made available in DSpace on 2013-12-05T22:29:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 318112.pdf: 5399113 bytes, checksum: bf3e90f88182257cf559b15d8022c4d4 (MD5) Previous issue date: 2013 / Atualmente, o cenário de desenvolvimento e disponibilização de software se mostra altamente exigente e dinâmico. SaaS (Software-as-a-Service) traz consigo uma série de vantagens que atraem provedores e clientes para tirarem proveito do cloud computing. Esses novos paradigmas permitem (com mais facilidade) a terceirização das soluções de TI e a colaboração entre provedores de serviços de software, tentando buscar novas oportunidades se beneficiando das alianças. As formas como as novas tecnologias e conceitos se relacionam, mudam e surgem, são muito dinâmicas, gerando grande cobrança nas empresas provedoras de serviço de software, para que elas acompanhem essas mudanças. A confiança na contratação dos serviços SaaS é uma necessidade que surge junto a essa mudança de paradigma computacional. Existem diversas frentes que vêem apoiar uma possível resolução deste problema, e uma delas é a adoção de melhoria de processo de software nesses provedores de serviços, cujas premissas da Engenharia de Software já são bastante difundidas, como fazem a norma ISO/IEC 15504 e o CMMI-DEV. Porém, os atuais modelos de referência e normas que norteiam essa necessidade são voltadas para o desenvolvimento de software tradicional, não cobrindo totalmente um ambiente de desenvolvimento SaaS e colaboração. Alguns modelos voltados para serviços também já estão disponíveis, como o CMMI for services e o MPS.br guia geral de serviços, porém, eles apresentam "serviços" como sendo um serviço atendimento ao cliente, e não como serviço de software, como é trazido nesta tese. Com isso, nesta tese de doutorado foi desenvolvido um Modelo de Capacidade e Maturidade para Melhoria de Processo de Software para Software-as-a-Service e para Colaboração. Esse Modelo é um repositório de boas práticas de processos (de desenvolvimento de serviços de software e colaboração), baseados na engenharia de software e princípios de gestão do processo. Ele é organizado em níveis de capacidade e maturidade, projetado para melhorar os processos. Esse Modelo vem oferecer uma possibilidade de adequação às exigências de qualidade para os provedores, oferecendo mais argumentos positivos em sua contratação e potencializando a colaboração entre os provedores. <br> / Abstract : Nowadays, the scenario of software development and availability hasshown highly demanding and dynamic. Software-as-a-Service (SaaS)brings a lot of advantages that is attracting providers and customers whoare already familiar with the facility coming from cloud computing.These new paradigms allow (more easily) outsourcing of IT solutionsand collaboration among providers (trying to reach new opportunities tobenefit from alliances). The ways in which this new technologies andconcepts are related, emerge and change are very dynamic, generating ahuge demand to software development providers. Trustworthiness in thehiring of SaaS services is a necessity that comes close to this paradigmshift. There are several options that support this problem, and one ofthem is implement software process improvement of services providers,whose premises the Software Engineering are already known, likeISO/IEC 15504 standard and CMMI-DEV. However, current referencemodels and standards available are geared towards the development oftraditional software, do not completely covering SaaS developmentenvironment. Some models focused to services are available like CMMIfor services and MPS.br general guide for services, but they introducethe term ?service? like a customer service, differently that term softwareservice that is assumed in this thesis. Thus, in this doctoral thesis wasdeveloped a Capability and Maturity Model for Software ProcessImprovement for Collaborative Software-as-a-Service. This Model is arepository of best practices to Services Development Processes (SaaS)and Collaboration. Based on software engineering and managementprinciples of the process, it is organized into capability and maturitylevels, designed to improve processes. This Model can offer a chance toadapt to the quality demands for providers, offering more positivearguments in its hiring and supporting the collaboration among providers.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2013. / Made available in DSpace on 2013-12-05T22:52:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 318742.pdf: 2523824 bytes, checksum: c1c288ef5a3a99f32afc9d55568a477b (MD5) Previous issue date: 2013 / O problema de otimizar a distribuição de gás de injeção a poços de petróleo e direcionar a produção para separadores sujeitos a restrições de vazão é um problema não-linear inteiro-misto de considerável dificuldade. Uma abordagem para resolver tais problemas consiste em transformar as funções não-lineares em lineares por partes. Ainda assim, para se obter bons modelos, as curvas são finamente discretizadas, o que torna o modelo complexo. Para abordar este problema, é proposta a estratégia de gerar curvas lineares por partes de forma adaptativa. A adaptação é construída com um subconjunto de breakpoints da função original de tal forma que a região do ótimo coincida com a curva original. Este procedimento é nomeado Linearização por Partes Adaptativa, que busca iterativamente encontrar o ponto ótimo, adaptando as curvas no seu entorno até que o problema convirja. Para gerar novas adaptações, com um dado ponto ótimo, três heurísticas são propostas: linear, na qual a região no entorno do ponto ótimo na curva é adaptada; linear com pontos fixos, que é a mesma da linear, mas fixando pontos distantes do ótimo ao gerar uma nova adaptação; e logarítmica, inspirada no algoritmo de busca binária, segundo o qual os intervalos da adaptação próximos ao ponto ótimo são subdivididos. A Linearização por Partes Adaptativa é então aplicada na otimização da produção de diferentes campos de petróleo e gás com Curvas de Desempenho dos Poços unidimensionais. No geral, o tempo computacional é superior a uma resolução sem a Linearização por Partes Adaptativa, i.e. a técnica não trouxe ganhos para funções unidimensionais. Dentre as heurísticas lineares, não houve ganho ao fixar os pontos, pois o maior custo computacional é gasto não no problema de adaptação, mas no de otimização, que é resolvido diversas vezes, uma para cada iteração. Para os cenários com baixa disponibilidade de gás, a heurística linear convergiu com menos iterações, pois o ponto ótimo foi encontrado no início das curvas, que é uma região bem adaptada já na aproximação inicial. Para maiores disponibilidades, a heurística logarítmica convergiu com um menor número de iterações. Por último, são estabelecidas as fundações para a Linearização por Partes Adaptativa bidimensional. As heurísticas lineares e logarítmicas são estendidas para este contexto e validadas em problemas simples de otimização <br> / The problem of optimizing the allocating lift-gas to oil wells and routing the production to separators subject to flow constraints is a mixed-integer non-linear problem of considerable difficulty. One approach for solving this problem is to transform the non-linear functions into piecewise linear ones. Still, for accurate models, some curves are finely discretized, what adds up to the model complexity. In order to tackle this problem, a technique is proposed to generate an adapted piecewise-linear curve. The adaptation is constructed with a subset of breakpoints from the original curve, in a way that the region of the optimum coincides with the original curve. This procedure is named Adaptive Piecewise Linearization, which consists of iteratively finding the optimal point and adapting the curves on its neighborhood until convergence is reached. In order to generate new adaptations for a given optimal point, three heuristics are proposed: linear, which adapts the region close the optimal point on the curve; linear with fixed points, which is the same as the linear, but it fixes the breakpoints that are far from the optimum upon generating a new adaptation; and logarithmic, inspired on the binary search, which divides the intervals of the piecewise-linear adaptation close to the optimum. The Adaptive Piecewise Linearization is then applied to optimize the production of different oil and gas fields with unidimensional Wells Performance Curves. In general, the computational time is greater than solving without the Adaptive Piecewise Linearization. Among the linear heuristics, gains from fixing the points are rather fruitless, for most computational time is spent, not on the adaptation, but on the optimization problem, which is solved many times, once for each iteration. For scenarios with low availability of gas, the linear heuristic converged with fewer iterations, because the optimal point is located close the beginning of the curve, a region that is well adapted in the initial approximation. For higher gas availability, the logarithmic heuristic converged with fewer iterations. Lastly, the foundations for the bi-dimensional Adaptive Piecewise Linearization are laid. The linear and logarithmic heuristic are extended to this context and are validated in some simple optimization problems.

Orientador: Fernando Antonio Campos Gomide / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-21T08:56:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Nakamiti_GilbertoShigueo_D.pdf: 7528317 bytes, checksum: 169305dea03fa0a98dc876700c4a3b08 (MD5) Previous issue date: 1996 / Resumo: A inteligência artificial distribuída tem como objetivo a criação de modelos flexíveis para a resolução de problemas através de um conjunto de agentes inteligentes. Cada um dos agentes, embora possuidor de conhecimento incompleto, incerto ou eventualmente inconsistente, deve interagir com seus pares, procurando resolver cooperativamente um problema comum. A teoria dos conjuntos nebulosos tem sido foco de intensa pesquisa, tanto no campo teórico quanto na área de aplicações nos últimos anos. Sua utilização tem se estendido pelos mecanismos de tratamento de incertezas e a flexibilidade que provê aos sistemas. Os sistemas baseados em casos provêem mecanismos que mimetizam características importantes do raciocínio humano na tomada de decisões, utilizando modelos e experiências de decisões anteriores para aplicá-las a situações similares novas. Permitem a tomada de decisões complexas, reaproveitando o esforço computacional anterior. Os algoritmos genéticos constituem-se em uma ferramenta para a resolução de problemas e tomada de decisões em ambientes pouco estruturados. Propiciam adaptação e aumento de desempenho nesses ambientes, evitando máximos ou mínimos locais. Este trabalho decorre da simbiose entre a inteligência artificial distribuída, a teoria dos conjuntos nebulosos, os sistemas baseados em casos e os algoritmos genéticos. Seu objetivo é o de propor uma abordagem única e coesa que apresente características de resolução distribuída de problemas, cooperação, manipulação de incertezas, flexibilidade, utilização de experiências anteriores e adaptação a novas situações. A abordagem proposta, denominada Inteligência Computacional Distribuída, fornece base para o desenvolvimento de um sistema distribuído de controle de tráfego urbano. Vários testes de desempenho são apresentados, comparando-se seus resultados com os de estratégias tradicionais de controle de tráfego urbano / Abstract: Distributed artificial intelligence aims at creating flexible models for problem solving through intelligent agents. Agents have to interact with one another seeking for cooperation, despite their incomplete, uncertain or even inconsistent knowledge. Fuzzy sets theory has been a focus of intense research in the last years, both in the theoretical as well as in the application fields. Its use has spread over for its mechanisms for handling uncertainties and for the flexibility it provides. Case-based systems provides mechanisms to mimic human behavior in decision making through the use of past decisions models in similar situations. They allow complex decision making, re-using previous computational effort. Genetic algorithms are often used for problem solving and decision making in new environments. They lead to adaptation and performance increase, avoiding local maxima or minima. This work constitutes a symbiosis among distributed artificial intelligence, fuzzy sets theory, case-based systems, and genetic algorithms. It aims at introducing an approach that provides distributed problem solving, cooperation, uncertainties handling, flexibility, use of past experiences, and adaptation to new situations. The Distributed Computational lntelligence approach is a basis for the development of a distributed traific control system. Several performance tests are presented, and their results are compared to conventional traific control strategies / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica