Orientador: Luiz Fernando Costa Nascimento / Banca: Leonardo Mesquita / Banca: Claúdio Ribeiro Aguiar / Resumo: O objetivo deste trabalho foi construir um modelo lingüístico utilizando as propriedades da lógica fuzzy com 4 variáveis de entrada: peso ao nascer, idade gestacional, Apgar, fração inspirada de oxigênio e de saída a variável risco de morte. Foi oferecido uma planilha com dados reais a 4 especialistas para que estes estimassem a possibilidade de óbito. Os valores fornecidos pelos especialistas foram correlacionados com os valores fornecidos pelo modelo; o estudo incluiu 100 recém nascidos e ocorreram 8 óbitos. A possibilidade média de óbito do modelo foi de 49,7% (dp=29,3%) e para alta a média foi de 24% (dp=17,5%). Estes valores são diferentes quando comparados pelo teste t Student (t=2,44) mostrando que são diferentes com significância estatística p< 0,001. A correlação entre os especialistas e o modelo proposto foi de 80% e a acurácia do modelo foi de 81,9%. Foi notado que o risco de morte neonatal diminui quando o peso ao nascer, a idade gestacional e o Apgar aumentam, e a fração de oxigênio diminui. Este modelo preditivo não invasivo e de baixo custo financeiro pode ser usado em berçários e UTIN, pois é facilmente utilizado. / Abstract: The aim of the present study was to construct a linguistic model using the properties of fuzzy logic with four input variables (birth weight, gestational age, Apgar and inspired oxygen fraction) and risk of death as the output variable. A spreadsheet with real data was given to four specialists to estimate the possibility of death. The values provided by the specialists were correlated to those provided by the model; the study included 100 and eight deaths occurred. The mean chance of death in the model was 49.7% (sd=29.3%) and the mean chance of discharge was 24% (sd=17.5%). When compared using the Student's t-test (t=2.44), the difference between these values was statistically significant (p< 0.001). The correlation between the specialists and the proposed model was 80% and the accuracy of the model was 81.9%. The risk of neonatal death diminished with an increase in birth weight, gestational age and Apgar as well as a reduction in oxygen fraction. This non-invasive, low-cost predictive model is easy to use and may be used in nurseries and NICUs. / Mestre

Orientador: Carlos Roberto Minussi / Banca: Anna Diva Plasencia Lotufo / Banca: Sandra Cristina Marchiori de Brito / Resumo: Este trabalho tem por objetivo apresentar uma metodologia, para detecção e classificação de faltas de curto-circuito, direcionada para os eventos de alta impedância em subestações de energia elétrica. A detecção é executada por um cálculo algébrico simples via observação da diferença absoluta entre o valor eficaz médio estimado e o valor eficaz medido a partir da oscilografia das correntes trifásicas. Caso seja detectada a anomalia de corrente, procede-se a sua classificação baseada na lógica fuzzy. Trata-se de um problema que apresenta maiores dificuldades de identificação e classificação, tendo em vista que tais perturbações são sutis, o que se diferenciam em relação aos eventos caracterizados como de baixa e ou de média impedância. Os distúrbios de alta impedância, muitas vezes, não são detectados pelo sistema proteção. Neste caso, o sistema de proteção consideraos como uma operação em regime permanente, não distinguindo entre uma falta de alta impedância e um aumento/diminuição da corrente elétrica em decorrência das variações da demanda solicitada pelos consumidores. Ressalta-se que a metodologia, aqui proposta, segue os princípios formulados na referência Decanini (2008), com as devidas adaptações ao problema associado às faltas de alta impedância. A metodologia, proposta neste trabalho, usa dados oscilográficos que são processados de modo que a detecção e classificação das faltas possam ser estimadas através de um conjunto de características extraídas dos sinais de correntes. Este conjunto de característica é classificado pela lógica nebulosa e sua saída resulta na indicação do tipo da falta. Deve-se ressaltar que este algoritmo além de ser eficiente na detecção e classificação de faltas de alta impedância, sua eficiência destacase também na localização e detecção de faltas de baixa impedância... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: This work presents a methodology to detect and classify short circuit faults principally for high impedance occurrences in electrical power systems. The detection is executed by a simple algebraic calculus observing the absolute difference with the efficient medium estimated value and the efficient value measured from the oscillogram of the three-phase currents. When a current anomaly is detected the classification is based on the fuzzy logic. It is a problem that presents some difficulties in identification and classification, considering that these perturbations are little which are different from the events characterized as low or medium impedance. The high impedance perturbations sometimes are not detected by the protection system. In this case, the protection system considers as one operation in steady state, and do not distinguish with a high impedance fault or an increasing/ decreasing of the electrical current due to the demand variation requested by the users. It is emphasized that the proposed methodology follows the fundamentals according the reference Decanini (2008), with the adaptations to the associated problem to the high impedance faults. The proposed methodology use oscillogram data that are processed in a way that the detection and classification of the faults are estimated by a set of characteristics from the current signals. This set is classified by logic fuzzy and the output results on the type of the fault. It is emphasized that this algorithm besides being efficient is detecting and classifying high impedance faults, is also efficient in localizing and detecting low impedance faults. The necessary data for the diagnosis of the faults were obtained by simulation of a radial feeder model with the ATP software. Results are satisfactory and show the viability of the proposed methodology that is faster for obtaining the solutions and is able to detect... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Orientador: Samuel Euzédice de Lucena / Banca: Leonardo Mesquita / Banca: Inacio Bianchi / Banca: Germano Lambert -Torres / Banca: Neusa Maria Franco de Oliveira / Resumo: Este trabalho apresenta uma metodologia para desenvolvimento de sensores virtuais capazes de inferir variáveis de processos altamente não lineares e variantes no tempo. A metodologia proposta emprega modelagem nebulosa de sistemas dinâmicos complexos, em que a parte antecedente das regras emprega a técnica de agrupamento (clusterização) de Gustafson-Kessel (product space clustering), e os parâmetros da parte conseqüente das regras são estimados utilizando-se o algoritmo dos mínimos quadrados recursivos, com fator de esquecimento variável. O algoritmo proposto foi avaliado por meio de um modelo virtual implementado em ambiente Matlab®/Simulink® para o processo de neutralização de pH, amplamente utilizado pela literatura técnico-científica para investigação de algoritmos de identificação, controle de processos e simulação de sistemas não lineares e variantes no tempo. O algoritmo de identificação nebulosa proposto e implementado neste trabalho, utilizado como sensor virtual de pH, forneceu resultados muito coerentes, quando comparado com outras técnica de modelagem da literatura, no tocante ao tempo de resposta, erro de predição, capacidade de adaptação e número de amostras necessárias à fase de treinamento / Abstract: The design of a virtual sensor involves the choice of variables to be measured and the choice of a method for obtaining the model. This paper presents a methodology for developing virtual sensors capable of inferring process variables highly nonlinear and time varying. The proposed methodology employs fuzzy modeling of complex dynamic systems in which the antecedent part of rules employs the technique of clustering Gustafson-Kessel (product space clustering), and the parameters of consequent part of rules are estimated using the algorithm of the minimum recursive squares with variable forgetting factor. The algorithm was evaluated through a virtual model implemented in Matlab®/Simulink® for the pH neutralization process, widely used by scientific and technical literature to investigate the identification algorithms, process control and simulation of nonlinear systems and variants in time. The fuzzy identification algorithm proposed and implemented in this work, used as a virtual sensor of pH, provided very interesting results when compared with other modeling technique of the literature regarding the response time, error prediction, adaptive capacity and number of samples necessary for the training phase / Doutor

Orientador: Carlos Roberto Minussi / Banca: Nobuo Oki / Banca: João Onofre Pereira Pinto / Resumo: As empresas distribuidoras de energia elétrica têm investido maciçamente na modernização de suas estruturas, em especial, na automação de suas operações. Sistemas automatizados aceleram o processo de restabelecimento das condições normais de operação e propiciam maiores lucros, confiabilidade ao sistema e segurança à população. O objetivo desta pesquisa é o desenvolvimento de uma metodologia, robusta e rápida, para detecção e classificação de faltas de curto-circuito em sistemas de distribuição de energia elétrica, baseada nos conceitos da lógica fuzzy. Desenvolveram-se algoritmos inteligentes para a realização do diagnóstico do estado do sistema. Estes auxiliam a tomada de decisão no ambiente de subestações de distribuição de energia elétrica. Os dados representativos do comportamento do sistema sob as diversas condições de falta foram obtidos através de simulações de um alimentador radial no software ATP. Os resultados obtidos foram satisfatórios e demonstraram a robustez e rapidez da metodologia proposta. / Abstract: The electrical power distribution utilities have been invested massively in the modernization of its structures, especially, in automation its operations. Automated systems accelerate the process of restoration regular operation and provide greater profits, increase the system reliability and population security. The objective of this research is the development of a methodology, robust and fast, for short circuit detection and classification in distribution systems, based on fuzzy logic concepts. Intelligent algorithms have been developed to diagnose the system state. These assist decision-making in distribution substations environment. The representative data of system behavior under various conditions of fault were obtained through radial feeder simulations in the software ATP. The results were satisfactory, and demonstrated the robustness and speed of the methodology proposed. / Mestre

Orientador: Odivaldo José Seraphim / Banca: Elias Taylor Durgante Severo / Banca: Félix Abrão Neto / Banca: Luiz Roberto Almeida Gabriel Filho / Banca: Celso Eduardo Lins de Oliveira / Resumo: O setor florestal tem uma evidente importância sobre diversas áreas, entre elas a econômica, a social e a ambiental, que trazem progresso e desenvolvimento para o Brasil. Para tanto, há a necessidade da implantação de programas de eficiência energética nas empresas que processam a madeira oriunda deste setor. Para a realização deste trabalho, foram selecionadas e caracterizadas 05 serrarias que atuam no processamento de Pinus elliotti e Pinus taeda, localizadas na região de Itapeva, município do centro-oeste do Estado de São Paulo. Esta caracterização foi necessária para gerar conhecimentos que auxiliem na análise de índices de eficiência energética e propor o uso de outros índices na indústria de processamento da madeira. Para esta discussão são utilizados conceitos da lógica fuzzy, com tomada de decisão e resposta sobre estes índices. As análises, estudos e simulações, podem ser utilizados para a implantação de um programa de conservação de energia elétrica. Elas podem ser parte do diagnóstico energético, onde são feitas a avaliação de utilização de energia elétrica, a análise do fator de potência, do fator de carga e do fator de demanda, o enquadramento tarifário e a análise das demandas contratadas junto à concessionária de distribuição de energia elétrica. Os dados da caracterização foram... (Resumo completo, clicar aesso eletrônico abaixo) / Abstract: The forestry sector has a great importance on several areas, including the economic, social and environmental, that bring progress and development in Brazil. For both, there is the need to implement energy efficiency programs in companies that process timber originating from this sector. For this study, 05 were selected and assigned to work in sawmills processing Pinus elliotti and Pinus taeda, located in the region of Itapeva, midwestern city of Sao Paulo. This characterization was needed to generate knowledge to assist in the analysis of levels of energy efficiency and propose the use of other indexes in the wood processing industry. For this discussion are used fuzzy logic concepts, with decision making and response on these indices. Analyses, studies and simulations, can be used to implement a program to conserve electricity. They can be part of the energy diagnosis, which are made to evaluate the use of electricity, the analysis of power factor, load factor and demand factor, the charging system and analysis of the demands contracted with the utility distribution electricity. The characterization data are discussed and compared with data previously measured in studies in the same area. The energy efficiency ratings and risk factors evaluated were close to those established in previous research and data provided by the concessionaire as characteristic of this industrial activity and can be used for future reference and diagnostic work. With the information generated and developed tools, programs can be developed for energy conservation and energy efficiency in industrial timber with broad application in this area that is as diverse as the production processes.For the analysis of energy efficiency was used a decision support system based on fuzzy logic. The justification of using a system based on fuzzy theory... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

Orientador: Lucia Helena de Oliveira Gerardi / Banca: Dulce Consuelo Andreatta Whitaker / Banca: João Francisco de Abreu / Banca: Lindon Fonseca Matias / Banca: Mônica Giacomassi de Menezes de Magalhães / Resumo: As técnicas de análise de dados e de busca de soluções fornecidas pela Computação Inteligente tiveram, nos últimos tempos, um grande avanço em seu desenvolvimento. Essas técnicas têm sido utilizadas com eficácia e eficiência no tratamento de problemas complexos e/ou que possuam uma grande quantidade de dados a serem processados. A integração destas técnicas com as ferramentas computacionais de produção e análise de informações geográficas (Geoprocessamento) é, portanto, muito vantajosa, especialmente com relação à grande quantidade de dados geralmente envolvida nas questões de natureza espacial. Este trabalho apresenta dois exemplos de uso de técnicas de Computação Inteligente em procedimentos de produção e análise de informações geográficas: um Sistema de Raciocínio Nebuloso (baseado na Lógica Nebulosa) para a construção de um mapa de fertilidade de solos, e uma Rede Neural Artificial para a identificação de agrupamentos espaciais em dados sócio-econômicos. Os dois exemplos foram conduzidos utilizando-se um software especialmente construído para esta finalidade, denominado GAIA - Geoprocessamento Apoiado por Inteligência Artificial -, e que doravante está disponível como Software Livre para qualquer pesquisador interessado em utilizar estas ferramentas. O estudo conclui que o uso das técnicas provenientes da computação inteligente, em comparação com técnicas tradicionais de análise de dados, contribuiu para um aumento da qualidade dos resultados obtidos. / Abstract: Data analysis and problem solving techniques supplied by Soft Computing have had, lately, a great advance in their development. These techniques have been used with effectiveness and efficiency to deal with complex problems and/or problems that have too much data to be processed. The integration of such techniques with the tools for computational geographic information analysis (Geocomputation) is therefore very advantageous, especially in relation to the great quantity of data normally involved in spatial matters. This study presents two examples on how to use Soft Computing techniques in conjunction with geographic information analysis procedures: a Fuzzy Reasoning System (based on Fuzzy Logic) to build a soil fertility map, and an Artificial Neural Network to identify spatial clusters in socioeconomic data. Both examples were conducted using a software specifically developed towards this objective, called GAIA - Artificial Intelligence Supported Geocomputation, from now on available as a Free Software to any interested researcher. The study arrives at the conclusion that the use of soft computing techniques, as compared to classical procedures, leads to an increased quality on the final results. / Doutor

Orientador: Odivaldo José Seraphim / Coorientador: Celso E. Lins de Oliveira / Banca: Luiz Antonio Rossi / Banca: José Angelo Cagnon / Banca: Luis Roberto Almeida Gabriel Filho / Banca: Luiz Antonio Perea / Resumo: O Brasil é o maior produtor mundial de cana-de-açúcar, com expansão de produção acelerada nos últimos anos, movida principalmente, pela elevação do consumo doméstico de etanol e açúcar. O estado de São Paulo concentra a maior quantidade de canaviais do país. O setor sucroalcooleiro produz energia térmica e elétrica suficientes para seus processos de produção e excedentes de energia elétrica que podem ser comercializados. Por esse motivo é necessário estabelecer indicadores energéticos capazes de verificar quais usinas possuem processos eficientes na geração e no consumo de energia elétrica. Desse modo, o objetivo do trabalho foi estabelecer índices de eficiência e racionalidade com base na geração, consumo de energia elétrica, produção de etanol e quantidade de cana-de-açúcar processada para três usinas do setor sucroalcooleiro, utilizando-se análises estatísticas e lógica fuzzy. A aplicação da análise estatística e lógica fuzzy, baseando-se no Fator de Potência (FP) e no Fator de Carga (FC) indicaram a eficiência e racionalidade na forma de utilização da energia elétrica. As três usinas analisadas possuem grande potencial de produção e exportação de açúcar e etanol e estão localizadas na região Centro-Oeste do estado de São Paulo. Os dados coletados na safra 2008/2009 permitiram a avaliação da utilização da energia elétrica em cinco setores de cada usina e estabelecer parâmetros para avaliar o desempenho energético, de forma a classificar sua situação de acordo com as variáveis linguísticas: "Muito Ruim", "Ruim", "Médio", "Bom" e "Muito Bom", conforme um sistema de controle baseado na lógica fuzzy. A classificação mostrou que a usina USA teve desempenho satisfatório para os setores... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Brazil is the largest producer of sugar cane in the world, with expansion of production accelerated in recent years, driven mainly by rising domestic consumption of ethanol and sugar. The state of São Paulo has the largest amount of sugar plantations in the country. The alcohol sector produces sufficient thermal and electrical energy for its processes of production and exceeding electricity that can be commercialized. For this reason is necessary to establish energy indicators, it show if the plants have efficient processes in the generation and power consumption. Thus, the objective was establish indices of efficiency and rationality based on generation, power consumption, ethanol production and quantity of sugar cane processed for three plants of this sector, using statistical and fuzzy logic. The application of statistical analysis and fuzzy logic, based on Power Factor (PF) and Load Factor (CF) showed the efficiency and rationality in the form of electrical energy is used. The plants analyzed have great potential for production and export of sugar and ethanol, they are in the Midwestern, state of São Paulo. The data collected in the season 2008/2009 allowed the evaluation of the use of electricity in five sectors of each plant and establishing criteria for assessing the energy performance in order to classify their situationaccording to the linguistic variables: "Very Poor" "Bad," "Medium," "Good" and "Very Good" as a control system based on fuzzy logic. Classification showed that the plant called USA had a satisfactory performance for the areas of reception and extract the juice. The USB power plant was more efficient and rational for the sectors of boiler and distilleries. The plant USC for the juice extraction industry, expressed an excellent performance (high rating), but the same sector at the... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

Orientador: José Ângelo Cagnon / Abstract: The determination of the necessary amount of water is one of the main parameters of an agriculture irrigation system. One of the efficient consequences of the measurements of the system is the increase of productivity, and therefore the profitable advantage of it. The satisfactory amount of water is therefore a very important condition for the growing accomplishment of the plant causing the production, with fewer costs. The aim of this work is the development of a mathematical model, based on the Fuzzy Theory, to determine the stream of latent heat, having as a result the calculation of the transpiration dissipated that defines the necessary amount of water for the cultivations of plants in protected environments; intending above all the balance of water usage and electricity in the agriculture activity. This model can be used in the implementation of a system that controls the outflowing of irrigations, determining the time and volume of water that is necessary for the furnishing of it. The required amount of water for the supplement of the system is the gathered through the determination of the stream of latent heat, for its highness is the equivalent to the volume of water transpired by the plant. The model adopts three variables to begin with, which are: the balance of solar radiation, stream of the soil heat and the air temperature, which are the amounts that are measured by the installed equipments in the planted area. Through this model is possible to determine the stream of latent heat (LE), having it as the variable of exit of the model. To have this model validated there were used data, that were obtained in the experiment that was done by the cultivation of Euruca Sativa L., in an incubator covered by polyethylene at the Department of Science, at Faculdade de Ciências Agrônomicas and the results were obtained trough simulations that were done in the Laboratory of this Institution... / Doutor

Resumo: O presente trabalho tem como objetivo a aplicação da tecnologia de controle semi-ativo em suspensões veiculares, empregando amortecedores magnetoreológicos e controladores nebulosos. O princípio de funcionamento dos amortecedores magnetoreológicos é evidenciado a partir de um procedimento de identificação numérica onde os resultados obtidos pela técnica de modelagem apresentada são confrontados com dados experimentais coletados. O grande avanço experimentado pelos controladores nebulosos nos últimos anos tem aberto novas possibilidades de aplicação prática de tais controladores. O comportamento não linear dos amortecedores magnetoreológicos associado às variações paramétricas e não- linearidades presentes em modelos de suspensões veiculares são características que corroboram para o uso dos controladores nebulosos. A formulação básica para a análise e projeto destes controladores é discutida e analisada através de um conjunto de simulações numéricas efetuado para a avaliação da robustez, estabilidade e desempenho dos mesmos. A bancada experimental, constituída de um sistema de dois graus de liberdade contendo um amortecedor magnetoreológico, é apresentada e tem seus parâmetros principais identificados. Tal bancada é usada para comparar os resultados numéricos simulados com aqueles obtidos experimentalmente. O trabalho termina comentando as potencialidades da metodologia apresentada, discutindo as facilidades e dificuldades encontradas na sua implementação e aponta propostas para a sua continuidade / Abstract: This work focus on the investigation of semi-active vibration control technology in vehicle suspensions by using magneto-rheological dampers and fuzzy controllers. The operation principle of magneto-rheological dampers is verified by a numerical identification procedure and the results obtained by the presented modeling techniques are compared with the experimental collected data. The great progress tried by the fuzzy controllers in the last years has been opening new possibilities of practical application for these controllers. The non- linear behavior of the magnetorheological dampers associated to the parametric variations and non-linearities on vehicle suspension models corroborate to the use of the fuzzy controllers. The fundamental formulation of this controller is discussed and its robustness, stability and performance are shown through numeric simulations. An experimental apparatus representing a two degree-of-freedom system containing a magnetorheological damper is used to identify the main parameters and to compare the previous simulation results. This work is concluded presenting the potentialities of the design methodology proposed and future developments to be implemented / Orientador: Vicente Lopes Junior / Coorientador: Gustavo Luiz Chagas Manhães de Abreu / Banca: João Antonio Pereira / Banca: Bento Rodrigues de Pontes Júnior / Mestre

Orientador: Carlos Roberto Minussi / Banca: Francisco Villarreal Alvarado / Banca: Mário Oleskovicz / Resumo: Esta pesquisa tem por objetivo o desenvolvimento de um sistema inteligente que realize o controle preventivo em sistemas de distribuição de energia elétrica. Trata-se de um procedimento para diagnosticar distúrbios possam provocar danos em componentes do sistema e, principalmente, a interrupção do fornecimento de energia aos consumidores. Este sistema inteligente será desenvolvido baseando-se no emprego da transformada wavelet, lógica fuzzy e redes neurais artificiais, em especial uma arquitetura da família ART (Adaptive Resonance Theory), a rede neural Fuzzy ARTMAP. Por ser uma arquitetura estável e plástica, esta permite a inclusão do módulo do treinamento continuado, o qual possibilita a extração do conhecimento sem a necessidade de reiniciar o processo de treinamento com a inclusão de novos padrões, diferentemente do que ocorre com a maioria das redes neurais. Este recurso possibilita usar um conjunto reduzido de padrões na fase de treinamento e, na medida em que forem realizadas as análises (aplicação), a extração do conhecimento é continuada, ou seja, trata-se de um sistema que busca o aperfeiçoamento com o passar o tempo. O sistema irá contemplar as principais anormalidades caracterizadas por distúrbios de tensão, curtos- circuitos e faltas de alta impedância. Por conseguinte, o objetivo refere-se ao desenvolvimento de um modelo embrionário capaz de incorporar permanentemente inovações com o propósito de torná-lo um sistema de inferência mais eficiente / Abstract: This project aims to develop an intelligent system that performs the preventive control in electric power distribution systems. It is a procedure to disturbances diagnosis that can potentially cause damage to system's components and, particularly, the interruption of electric power supply to consumers. This intelligent system is based on wavelet transform, fuzzy logic and artificial neural networks, in special the ART (Adaptive resonance Theory) family architecture, i.e., the Fuzzy ARTMAP. Due to the stability and plasticity characteristics, this architecture enables the introduction of the continuous training module, which allows the knowledge extraction without the need to restart the training process when a new training pattern is included, unlike what happens in most neural networks. Thus, it is possible to use a reduced set of patterns on the training phase and, as the analyses are performed, the extraction of the knowledge is continuous, i.e., a system that seeks to improve over time. The system will introduce the main disorders characterized by voltage disturbances, short-circuit faults and high impedance faults. Therefore, it deals with a methodology that can permanently incorporate new information to become an efficient inference system / Mestre