Orientador : Vicente Lopes Júnior / Banca: João Carlos Mendes Carvalho / Banca: Carlos Roberto Minussi / Resumo: A proposta deste trabalho é a obtenção de uma metodologia robusta para identificação de falhas estruturais combinando as vantagens de duas metodologias, que não são baseadas em modelos matemáticos, ou seja: impedância elétrica obtida com atuador e sensor piezocerâmico(materiais inteligentes) e redes neurais artificiais. O termo materiais inteligentes (smart materials) conhecido também por material ativo é dado a uma classe de material que exibe propriedades não encontradas em materiais convencionais. Alguns destes materiais são: compostos de materiais piezelétricos, eletrorresistivo e magnetorresistivo, fluidos e sólidos electro-reológicos, e outros. Uma das principais características do PZT (Titanato Zirconato de Chumbo), que permite utilizá-lo como sensor e atuador, é o efeito piezelétrico, ou seja, a aplicação de um campo elétrico resulta em deformação do material (efeito inverso), enquanto, a aplicação de tensão mecânica resulta no surgimento de um campo elétrico (efeito direto). Estas características associadas ao conceito de impedância elétrica e ao conceito de falha métrica permitem a localização e o monitoramento da falha. Esta técnica utiliza altas freqüências e excita os modos locais, proporcionando, assim, o monitoramento de qualquer mudança da impedância mecânica estrutural na região de influência do PZT. Redes neurais artificiais (RNA) fazem parte de um amplo conceito chamado inteligência artificial. Redes neurais têm sua base associada ao funcionamento do cérebro humano, que após treinamento possuem a capacidade de "aprender". Esta ciência é objeto de estudo em diversos centros de pesquisa e, embora já tenha grande aplicabilidade, o sucesso de sua utilização depende do caso em que está sendo aplicada e de certa sutileza do projetista, uma vez que o processo ainda é empírico e teorias ainda... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo). / Abstract: The proposal of this work is the obtaining of a robust methodology for identification of structural faults combining the advantages of two methodologies, which are not based on mathematical models. The methodology applies electric impedance technique, obtained with actuator and sensor piezoceramic (smart materials), and artificial neural networks. The term "smart materials" is given for a material class that not exhibits properties found in conventional materials. Some of these materials are: composed of piezoelectric material, electrostrictive and magnetostrictive, electrorheological fluids and solids shape memory alloys, and others. One of the main characteristics of PZT (Lead Zirconate Titanate), that allows to use it as sensor and actuator, is the piezoelectric effect, where the application of an electric field results in deformation of the material (inverse effect), while the application of mechanical tension results in the appearance of an electric field (direct effect). These characteristics associated to the concept of electric impedance and the concept of metric fault allow the location and the monitoring of the fault. This technique uses high frequencies and low voltage and it excites local modes, providing, the monitoring of any change on the structural mechanical impedance in the area of influence of the PZT. Artificial Neural Networks (ANN) are part of a wide concept called artificial intelligence. Neural networks has its base associated to the operation of the human brain, that after training possess the capacity "to learn". This science is a study object in several research centers and, although it already has great application. The success of its use depends of the case and planner's certain keenness, once the process is still empiric and theories are still being formulated. Several conceptions of neural networks... (Complete abstract, click electronic address below). / Mestre

Orientador: José Alfredo Covolan Ulson / Banca: Rogério Andrade Flauzino / Banca: Mario Eduardo Bordon / Resumo: O sistema de distribuiçã de energia elétrica no Brasil é constituído, na grande maioria, de alimentadores aéreos na classe 15 kV sujeitos a muitos tipos de defeitos. Embora existam muitos trabalhos propondo técnicas para a identificação e a localização das faltas, a maioria deles foi desenvolvida objetivando as redes de transmissão pouco ramificadas. Em se tratando de redes muito ramificadas e extensas, características princiapais de redes de distribuição elétrica, esses métodos não apresentam alta confiabilidade e segurança em termos de detecção, dificultando a localização das faltas. Este trabalho tem como objetivo descrever o desenvolvimento de um sistema de medição de baixo custo voltado para a monitoração de alimentadores aéreosm de distribuição de energia elétrica, que possibilite a identificação e a localização de faltas bem como a avaliação da qualidade da energia elétrica fornecida. Para tal, uma rede de sensores sem fio no padrão IEEE 802.15.4 é utilizada para adquirir os dados de tensão e corrente de cada frase e, a partir do processamento dessas informações, possibilitar a identificação de um ramal sob falta e a determinação do seu tipo. Com a instação de mediadores em pontos onde a rede de distribuição se ramifica, o ramal sob falta pode ser localizado, reduzindo assim o tempo de desligamento e os custos de manutenção / Abstract: The system of eletrecity distribution in Brazil is made mostly of air handlers in the class 15 kV, subject to many kinds of defects. Although there are many papers proposing techniques for the identification and location of faults, most of them were developed aiming at the broadcast networks little branched. In terms of networks very extensive and branched, like in distribution networks, these methods have low reliability and safety in terms of detection, makind the location of faults difficult. This paper aims to describe the development of a measurment system focused on low-cost monitoring of overhead distribution feeders of electricity, allowing for the identification and location of faults and the quality of power supplied. For this purpose, a network of wireless sensors on the IEEE 208.15.4 is used for data acquisition of each phase voltage and current and from the processing of such information is possible to determine a faulted extension and identification of its type. With the installation of meters at points where the distribution networks branches, the faulted extension can be located, thereby reducing the shutdown time and maintenance costs / Mestre