[Truncated abstract] Fuzzy inference systems (FIS) are information processing systems using fuzzy logic mechanism to represent the human reasoning process and to make decisions based on uncertain, imprecise environments in our daily lives. Since the introduction of fuzzy set theory, fuzzy inference systems have been widely used mainly for system modeling, industrial plant control for a variety of practical applications, and also other decisionmaking purposes; advanced data analysis in medical research, risk management in business, stock market prediction in finance, data analysis in bioinformatics, and so on. Many approaches have been proposed to address the issue of automatic generation of membership functions and rules with the corresponding subsequent adjustment of them towards more satisfactory system performance. Because one of the most important factors for building high quality of FIS is the generation of the knowledge base of it, which consists of membership functions, fuzzy rules, fuzzy logic operators and other components for fuzzy calculations. The design of FIS comes from either the experience of human experts in the corresponding field of research or input and output data observations collected from operations of systems. Therefore, it is crucial to generate high quality FIS from a highly reliable design scheme to model the desired system process best. Furthermore, due to a lack of a learning property of fuzzy systems themselves most of the suggested schemes incorporate hybridization techniques towards better performance within a fuzzy system framework. ... This systematic enhancement is required to update the FIS in order to produce flexible and robust fuzzy systems for unexpected unknown inputs from real-world environments. This thesis proposes a general framework of Adaptive T-S (Takagi-Sugeno) type Rough-Fuzzy Inference Systems (ARFIS) for a variety of practical applications in order to resolve the problems mentioned above in the context of a Rough-Fuzzy hybridization scheme. Rough set theory is employed to effectively reduce the number of attributes that pertain to input variables and obtain a minimal set of decision rules based on input and output data sets. The generated rules are examined by checking their validity to use them as T-S type fuzzy rules. Using its excellent advantages in modeling non-linear systems, the T-S type fuzzy model is chosen to perform the fuzzy inference process. A T-S type fuzzy inference system is constructed by an automatic generation of membership functions and rules by the Fuzzy C-Means (FCM) clustering algorithm and the rough set approach, respectively. The generated T-S type rough-fuzzy inference system is then adjusted by the least-squares method and a conjugate gradient descent algorithm towards better performance within a fuzzy system framework. To show the viability of the proposed framework of ARFIS, the performance of ARFIS is compared with other existing approaches in a variety of practical applications; pattern classification, face recognition, and mobile robot navigation. The results are very satisfactory and competitive, and suggest the ARFIS is a suitable new framework for fuzzy inference systems by showing a better system performance with less number of attributes and rules in each application.

Thesis (Ph. D.)--State University of New York at Binghamton, Thomas J. Watson School of Engineering and Applied Science, Department of Systems Science and Industrial Engineering, 2008. / Includes bibliographical references.

Originally presented as the author's Thesis (doctoral)--Technische Universität München. / "FGV-TUM." Includes bibliographical references (p. 147-156).

Geração e Simplificação da Base de Conhecimento de um Sistema Híbrido Fuzzy- Genético propõe uma metodologia para o desenvolvimento da base de conhecimento de sistemas fuzzy, fundamentada em técnicas de computação evolucionária. Os sistemas fuzzy evoluídos são avaliados segundo dois critérios distintos: desempenho e interpretabilidade. Uma metodologia para a análise de problemas multiobjetivo utilizando a Lógica Fuzzy foi também desenvolvida para esse fim e incorporada ao processo de avaliação dos AGs. Os sistemas fuzzy evoluídos foram avaliados através de simulações computacionais e os resultados obtidos foram comparados com os obtidos por outros métodos em diferentes tipos de aplicações. O uso da metodologia proposta demonstrou que os sistemas fuzzy evoluídos possuem um bom desempenho aliado a uma boa interpretabilidade da sua base de conhecimento, tornando viável a sua utilização no projeto de sistemas reais. / Genetic-Fuzzy Systems Generation and Simplification of a Knowledge Base proposes a methodology to develop a knowledge base for fuzzy systems through the utilization of evolutionary computational techniques. The evolved fuzzy systems are evaluated considering two distinct criteria: performance and interpretability. Another Fuzzy Logic-based methodology for multiobjective problem analysis was also developed in this work and incorporated in GAs fitness evaluation process. The aforementioned systems were analyzed through computational simulations, and the results were compared to those obtained through other methods, in some applications. The proposed methodology demonstrated that the evolved fuzzy systems are capable of not only good performance, but also good interpretation of their knowledge base, thus showing that they can be effectively used in real world projects.

Geração e Simplificação da Base de Conhecimento de um Sistema Híbrido Fuzzy- Genético propõe uma metodologia para o desenvolvimento da base de conhecimento de sistemas fuzzy, fundamentada em técnicas de computação evolucionária. Os sistemas fuzzy evoluídos são avaliados segundo dois critérios distintos: desempenho e interpretabilidade. Uma metodologia para a análise de problemas multiobjetivo utilizando a Lógica Fuzzy foi também desenvolvida para esse fim e incorporada ao processo de avaliação dos AGs. Os sistemas fuzzy evoluídos foram avaliados através de simulações computacionais e os resultados obtidos foram comparados com os obtidos por outros métodos em diferentes tipos de aplicações. O uso da metodologia proposta demonstrou que os sistemas fuzzy evoluídos possuem um bom desempenho aliado a uma boa interpretabilidade da sua base de conhecimento, tornando viável a sua utilização no projeto de sistemas reais. / Genetic-Fuzzy Systems Generation and Simplification of a Knowledge Base proposes a methodology to develop a knowledge base for fuzzy systems through the utilization of evolutionary computational techniques. The evolved fuzzy systems are evaluated considering two distinct criteria: performance and interpretability. Another Fuzzy Logic-based methodology for multiobjective problem analysis was also developed in this work and incorporated in GAs fitness evaluation process. The aforementioned systems were analyzed through computational simulations, and the results were compared to those obtained through other methods, in some applications. The proposed methodology demonstrated that the evolved fuzzy systems are capable of not only good performance, but also good interpretation of their knowledge base, thus showing that they can be effectively used in real world projects.

Este trabalho apresenta uma contribuição à área de controle de sistemas multivariáveis com a utilização de lógica fuzzy. Esta proposta consiste no desenvolvimento de um sistema de controle com duas entradas e duas saídas. São apresentados os principais aspectos estruturais e tecnológicos do sistema desenvolvido, assim como os fundamentos da estratégia de controle fuzzy, incluindo suas principais derivações, a saber, Fuzzy-PD, Fuzzy-Incremental, Fuzzy-PD+I. Ainda, foi considerada a utilização de uma topologia Fuzzy-P+I que se destaca pelo número reduzido de regras. Estratégias de controle descentralizado são consideradas. As estruturas de controle são implementadas no hardware CompactRIO R, em conjunto com o software de desenvolvimento LabVIEW R, com o objetivo de controlar nível e temperatura de fluido em um reservatório de uma planta didática. / This work presents a research proposal for the control of multivariable systems using fuzzy logic. This proposal consists in developing a control system with two inputs and two ouputs. It is presented the main structural and technological aspects of the developed system as well as the fundamentals of fuzzy control, including its main derivations, namely Fuzzy-PD, Fuzzy-Incremental, Fuzzy-PD+I. Still, it is considered the use of a fuzzy-P+I topology, which stands for the reduced number of rules. Fuzzy-P+I. Decentralized control strategies are considered. The control structures are implemented in the hardware CompactRIO R together with the LabVIEW R evelopment software, with the aim of controlling the fluid level and temperature in a tank of the didactic plant.

CNPq; CAPES / A expansão contínua dos atuais sistemas elétricos de potência tem levado ao desenvolvimento de técnicas de monitoramento que visam subsidiar a análise, o controle e o planejamento dos sistemas. Dentre essas técnicas destacam-se os sistemas SCADA (do inglês, Supervisory Control and Data Acquisition), os sistemas de monitoramento de grandes áreas (do inglês, Wide Area Measurement System) e os sistemas de análise de oscilografias. Sistemas de análise oscilográfica se baseiam no estudo dos registros oscilográficos provenientes de dispositivos chamados de Registradores Digitais de Perturbação (RDP) que permitem a análise das grandezas elátricas (tensão, corrente), bem como dos sinais digitais dos equipamentos de proteção monitorados (atuação do dispositivo, por exemplo). O excesso de dados presente nos centros de operação e controle de usinas geradoras torna difícil a tarefa de análise dos especialistas em oscilografia, juntamente a esse fato, vê-se uma crescença na utilização de sistemas inteligentes aplicados no diagnóstico de distúrbios em sistemas elétricos de potência. Deste modo, visando auxiliar o trabalho dos especialistas, bem como reduzir o tempo em que as unidades geradoras ficam fora de operação devido a distúrbios, busca-se aqui a elaboração de um sistema de diagnóstico e classificação de distúrbios em plantas geradoras de energia elétrica baseado em lógica fuzzy capaz de diferenciar situações operacionais e de conhecimento dos operadores das situações de contingência bem como classificar a natureza dos distúrbios que causam o desligamento de uma unidade de geração de acordo com as informações obtidas dos registros oscilográficos de longa duração, além de integralizar os eventos em um aspecto multi-máquina. / The electric power systems are getting more complex and covering larger areas day by day. This fact has been contribuiting to the development of monitoring techniques that aim to help the analysis, control and planning of power systems. Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) systems, Wide Area Measurement Systems and disturbance record systems. Unlike SCADA and WAMS, disturbance record systems are mainly used for offilne analysis in occurrences where a fault resulted in tripping of and apparatus such as a transimission line, transformer, generator and so on. The device responsible for record the disturbances is called Digital Fault Recorder (DFR) and records, basically, electrical quantities as voltage and currents and also, records digital information from protection system devices. Generally, in power plants, all the DFRs data are centralized in the utility data centre and it results in an excess of data that difficults the task of analysis by the specialist engineers. This dissertation shows a new methodology for automated analysis of disturbances in power plants. A fuzzy reasoning system is proposed to deal with the data from the DFRs. The objective of the system is to help the engineer resposnible for the analysis of the DFRs’s information by means of a pre-classification of data. For that, the fuzzy system is responsible for generating unit operational state diagnosis and fault classification.

CNPq; CAPES / A expansão contínua dos atuais sistemas elétricos de potência tem levado ao desenvolvimento de técnicas de monitoramento que visam subsidiar a análise, o controle e o planejamento dos sistemas. Dentre essas técnicas destacam-se os sistemas SCADA (do inglês, Supervisory Control and Data Acquisition), os sistemas de monitoramento de grandes áreas (do inglês, Wide Area Measurement System) e os sistemas de análise de oscilografias. Sistemas de análise oscilográfica se baseiam no estudo dos registros oscilográficos provenientes de dispositivos chamados de Registradores Digitais de Perturbação (RDP) que permitem a análise das grandezas elátricas (tensão, corrente), bem como dos sinais digitais dos equipamentos de proteção monitorados (atuação do dispositivo, por exemplo). O excesso de dados presente nos centros de operação e controle de usinas geradoras torna difícil a tarefa de análise dos especialistas em oscilografia, juntamente a esse fato, vê-se uma crescença na utilização de sistemas inteligentes aplicados no diagnóstico de distúrbios em sistemas elétricos de potência. Deste modo, visando auxiliar o trabalho dos especialistas, bem como reduzir o tempo em que as unidades geradoras ficam fora de operação devido a distúrbios, busca-se aqui a elaboração de um sistema de diagnóstico e classificação de distúrbios em plantas geradoras de energia elétrica baseado em lógica fuzzy capaz de diferenciar situações operacionais e de conhecimento dos operadores das situações de contingência bem como classificar a natureza dos distúrbios que causam o desligamento de uma unidade de geração de acordo com as informações obtidas dos registros oscilográficos de longa duração, além de integralizar os eventos em um aspecto multi-máquina. / The electric power systems are getting more complex and covering larger areas day by day. This fact has been contribuiting to the development of monitoring techniques that aim to help the analysis, control and planning of power systems. Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) systems, Wide Area Measurement Systems and disturbance record systems. Unlike SCADA and WAMS, disturbance record systems are mainly used for offilne analysis in occurrences where a fault resulted in tripping of and apparatus such as a transimission line, transformer, generator and so on. The device responsible for record the disturbances is called Digital Fault Recorder (DFR) and records, basically, electrical quantities as voltage and currents and also, records digital information from protection system devices. Generally, in power plants, all the DFRs data are centralized in the utility data centre and it results in an excess of data that difficults the task of analysis by the specialist engineers. This dissertation shows a new methodology for automated analysis of disturbances in power plants. A fuzzy reasoning system is proposed to deal with the data from the DFRs. The objective of the system is to help the engineer resposnible for the analysis of the DFRs’s information by means of a pre-classification of data. For that, the fuzzy system is responsible for generating unit operational state diagnosis and fault classification.

Este trabalho apresenta uma estratégia para realizar o controle de tensão em um sistema de distribuição de energia elétrica dotado de comutadores de tap sob carga. Será investigada a aplicação de sistemas inteligentes para tornar os relés reguladores de tensão mais flexíveis. A inserção de módulos inteligentes em relés reguladores de tensão convencionais irá permitir um melhor aproveitamento das funcionalidades já existentes destes dispositivos. Ainda como foco do estudo, pretende-se atuar apenas na subestação de distribuição, realizando medições no barramento secundário e tomando medidas de controle também neste barramento. A capacidade dos sistemas fuzzy em tratar informações incertas, bem como sua potencial aplicabilidade em problemas tendo comportamentos não previsíveis, permitiram a criação de uma estratégia de controle de tensão que atende todas as regulamentações dos órgãos fiscalizadores e, também, os anseios das concessionárias de distribuição de energia elétrica devido aos resultados promissores obtidos em simulação com dados reais das subestações. / This work presents an approach to voltage control in power distribution systems with load tap changers. Intelligent approaches are studied and applied in voltage regulator relay in order to improve the voltage profiles of the system. The proposal of this work is the addition of fuzzy modules in the conventional voltage regulator relays, which allows the exploration of the main functionalities already implemented in such devices. The adaptive fuzzy voltage regulator relay controls the voltage in the distribution substation, monitoring electrical variables and performing the regulation on secondary bus based on the results provided by the fuzzy modules, which are capable to take into account the voltage profile standards for distribution systems as well as operational interests defined by electrical distribution companies. Simulation results using real data from substations are presented to validate the proposed approach.

Orientador: Laécio Carvalho de Barros / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-18T10:25:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Menegotto_Juliana_M.pdf: 2478347 bytes, checksum: d968a14f6bf0c7261143ea6a2e25e99a (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: Para estudar a concentração do fármaco no organismo utiliza-se modelos farmacocinéticos multicompartimentais que, via de regra, são dados por um sistema de equações diferenciais ordinárias (EDO). Neste trabalho propomos um modelo para descrever a dinâmica da concentração a partir de um sistema baseado em regras fuzzy. Para obter a curva da concentração, utilizamos o método de Takagi-Sugeno-Kang (TSK) e as curvas via TSK e EDO são comparadas. Quando o fármaco é administrado em doses múltiplas, o índice de acúmulo no organismo é avaliado através da razão entre as áreas sob a curva referente à dose dada - após atingir o estado estacionário - e a curva da primeira dose. Simulações são feitas em ambiente Matlab e os índices de acúmulo obtidos em ambas curvas são comparados / Abstract: To study the drug concentration in the organism we use multi-compartment pharmacokinetic models that normally are represented mathematically as a system of ordinary differential equations (ODE). In this work, we propose a model for describing the concentration dynamic from a Fuzzy Rule-Based System (FRBS). In order to obtain the concentration curve, we use the Takagi-Sugeno-Kang (TSK) method and the curves via TSK and ODE are compared. When the drug is administered in multiple doses, the drug accumulation index in the organism is computed from the ratio between the areas under the curve of the dose given - after reaching the steady-state - and the curve of the first dose. Simulations are made in Matlab environment and the accumulation index for both curves are compared / Mestrado / Biomatematica / Mestre em Matemática Aplicada