Orientadores: Lee Luan Ling, Flavio Henrique Teles Vieira / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-09T03:15:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Sousa_LigiaMariaCarvalho_M.pdf: 2110733 bytes, checksum: 2417de66d2ca06dcb86fbce5e919906e (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: O presente trabalho propõe um esquema de controle adaptativo de ?uxos baseado no modelo fuzzy TSK. Neste esquema de controle, o modelo fuzzy TSK é utilizado para prever adaptativamente o tamanho da ?la no buffer em um enlace. Com o objetivo de ajustar dinamicamente os parâmetros do modelo fuzzy TSK, propomos um algoritmo de treinamento adaptativo. Na primeira etapa do algoritmo de treinamento proposto, os parâmetros das partes premissas e das partes conseqüentes do modelo são obtidos. A segunda etapa consiste de um algoritmo de re?namento dos parâmetros do modelo baseado em gradiente descendente. A e?ciência do preditor proposto é avaliada através da comparação com outros preditores adaptativos fazendo uso de traços de tráfego reais. A partir dos parâmetros do modelo fuzzy TSK, derivamos uma expressão para a taxa da fonte controlável a qual minimiza a variância do tamanho de ?la no buffer. O controle de congestionamento proposto é então aplicado em diferentes cenários de rede com vários nós. Comparações realizadas com outros métodos de controle de congestionamento demonstram que o controle de congestionamento proposto obtém menores taxas de perdas e consegue de fato manter o tamanho da ?la no buffer abaixo do valor desejado / Abstract: The present work proposes a adaptive control of traf?c ?ows based in the TSK fuzzy model. In this control, the TSK fuzzy model is used to predict in a manner adaptive the buffer length in one output link. With the objective of dynamically adjust the parameters of the TSK fuzzy model, we proposed a adaptive training algorithm. In the ?rst stage of the proposed training algorithm, the parameters of the premise and consequent parts of the model are obtained. The second stage consists of a re?ning algorithm of the parameters based in descent gradient. The effectiveness of the proposed predictor is evaluated through comparison with other adaptive predictors by using real network traf?c traces. With the parameters of the TSK model, we derive an expression for the controllable source rate which minimizes the variance of the buffer length. The proposed congestion control is applied in different network sceneries with several nodes. Comparison made with others congestion control methods demonstrates that the proposed congestion control obtain lesser loss rate and gets in fact to keep the buffer length below of the reference level / Mestrado / Telecomunicações e Telemática / Mestre em Engenharia Elétrica

Systematické řízení tepelných a elektrických toků v plně elektrických automobilech se stává velmi důležitým, protože v těchto typech automobilů není k dispozici dostatek odpadního tepla pro vytápění kabiny. Aby v zimním období nedocházelo ke snížení dojezdu, je nutné použití technologií, které umožní snížení spotřeby energie nutné k vytápění kabiny (např. tepelné čerpadlo, zásobník tepla). Je také zapotřebí vytvořit řídicí algoritmy pro tato zařízení, aby byl zajištěn jejich optimální provoz. V letním období je nezbytné řídit tepelné toky v rámci elektromobilu tak, aby nedocházelo k nadměrnému vybíjení baterie kvůli chlazení kabiny a dalších částí. Tato práce řeší jak návrh řídicích algoritmů, tak i vývoj rozhodovacího algoritmu, který zajistí směřování tepelných toků.