Submitted by Irene Nascimento (irene.kessia@ufpe.br) on 2015-03-13T19:26:15Z No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Rafael Valença Azevedo.pdf: 3613931 bytes, checksum: 7fcd4342dc4b7b5e89fd3ebd5aab5be4 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-13T19:26:15Z (GMT). No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Rafael Valença Azevedo.pdf: 3613931 bytes, checksum: 7fcd4342dc4b7b5e89fd3ebd5aab5be4 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013-11-20 / CNPQ / Esta dissertação trata de caminhos para modelagem e busca de solução para um problema de otimização da manutenção de forma a tornar o modelo mais aplicável a casos reais. Para tanto, considera um Algoritmo Genético (AG) Multiobjetivo acoplado com Simulação Discreta de Evento (SDE), mais especificamente a técnica de Simulação Monte Carlo (SMC) para resolver problemas de definição simultânea da política de substituição e da quantidade de sobressalentes para sistemas sujeitos a reparos imperfeitos. Uma abordagem multiobjetivo é utilizada, onde a taxa média de custo de manutenção, o número esperado de falhas por ciclo de substituição, a vida residual média e o investimento em sobressalentes devem ser minimizados, enquanto que a disponibilidade deve ser maximizada. O processo de falha-reparo do sistema é modelado por um Processo de Renovação Generalizado (PRG). A metodologia apresentada fornece um conjunto de soluções promissoras que incorporam não apenas o intervalo de substituição por idade, mas também o número máximo de falhas por ciclo e a quantidade de peças sobressalentes que deve ser comprada no início de um horizonte de planejamento. O AG Multiobjetivo e o algoritmo da SDE são validados por um exemplo com solução analítica. Além disso, um exemplo de aplicação é apresentado e uma análise sobre a disponibilidade e o investimento é sugerida para auxiliar o decisor a escolher uma solução do conjunto obtido.

Neste trabalho investiga-se a aplicação de um algoritmo genético multiobjetivo, ferramenta que se destaca por sua flexibilidade e interpretabilidade, na obtenção de fatores de ponderação para aplicação no controle preditivo de torque do motor de indução, ou Model Predictive Torque Control (MPTC). O MPTC busca minimizar a cada instante de atuação uma função custo que representa o sistema, destacando-se pela rápida resposta de torque, facilidade de incorporar restrições e ausência de modulador de tensão. No entanto, essa técnica apresenta fatores de ponderação em sua estrutura de cálculo que não dispõem de métodos analíticos de projeto. Utilizou-se o algoritmo genético de classificação nãodominada, ou Non-dominated Sorting Genectic Algorithm II (NSGA-II), projetado de forma a obter soluções que busquem o compromisso entre o desempenho dinâmico do motor, via minimização das oscilações de torque e fluxo, e a eficiência energética do sistema por meio da minimização da frequência média de chaveamento da eletrônica de potência. Resultados simulados e experimentais mostraram que o conjunto de soluções fornecido pelo NSGA-II é factível e contrapõe as oscilações de torque e de fluxo e a frequência média de chaveamento, cabendo à aplicação desejada a escolha da solução. Com isso, tem-se uma ferramenta de projeto dos fatores de peso do MPTC capaz de incorporar restrições e ajustar vários fatores ao mesmo tempo. / This work investigates the application of a multi-objective genetic algorithm to obtain a set of weighting factors suitable for use in Model Predictive Torque Control (MPTC) of a induction motor variable speed drive. MPTC approach aims at minimizing a cost function at each step, and is highlighted for its fast torque response, facility to incorporate system constraints and the absence of voltage modulators. Nevertheless, MPTC structure presents weighting factors in the cost function which lack of an analytical design procedure. The Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) was designed for a trade-off between torque and flux ripples minimization and minimization of the average switching frequency of the system. Simulated and experimental results showed NSGA-II offered a Pareto set of feasible solutions, so that torque ripple, flux ripple or average switching frequency can be minimized, depending on the solution chosen according to project demand. Thereby, there is a project tool for MPTC weighting factors able to adjust several factor at the same time, incorporating desired restrictions.

Neste trabalho investiga-se a aplicação de um algoritmo genético multiobjetivo, ferramenta que se destaca por sua flexibilidade e interpretabilidade, na obtenção de fatores de ponderação para aplicação no controle preditivo de torque do motor de indução, ou Model Predictive Torque Control (MPTC). O MPTC busca minimizar a cada instante de atuação uma função custo que representa o sistema, destacando-se pela rápida resposta de torque, facilidade de incorporar restrições e ausência de modulador de tensão. No entanto, essa técnica apresenta fatores de ponderação em sua estrutura de cálculo que não dispõem de métodos analíticos de projeto. Utilizou-se o algoritmo genético de classificação nãodominada, ou Non-dominated Sorting Genectic Algorithm II (NSGA-II), projetado de forma a obter soluções que busquem o compromisso entre o desempenho dinâmico do motor, via minimização das oscilações de torque e fluxo, e a eficiência energética do sistema por meio da minimização da frequência média de chaveamento da eletrônica de potência. Resultados simulados e experimentais mostraram que o conjunto de soluções fornecido pelo NSGA-II é factível e contrapõe as oscilações de torque e de fluxo e a frequência média de chaveamento, cabendo à aplicação desejada a escolha da solução. Com isso, tem-se uma ferramenta de projeto dos fatores de peso do MPTC capaz de incorporar restrições e ajustar vários fatores ao mesmo tempo. / This work investigates the application of a multi-objective genetic algorithm to obtain a set of weighting factors suitable for use in Model Predictive Torque Control (MPTC) of a induction motor variable speed drive. MPTC approach aims at minimizing a cost function at each step, and is highlighted for its fast torque response, facility to incorporate system constraints and the absence of voltage modulators. Nevertheless, MPTC structure presents weighting factors in the cost function which lack of an analytical design procedure. The Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) was designed for a trade-off between torque and flux ripples minimization and minimization of the average switching frequency of the system. Simulated and experimental results showed NSGA-II offered a Pareto set of feasible solutions, so that torque ripple, flux ripple or average switching frequency can be minimized, depending on the solution chosen according to project demand. Thereby, there is a project tool for MPTC weighting factors able to adjust several factor at the same time, incorporating desired restrictions.

Submitted by Maria Aparecida (cidazen@gmail.com) on 2017-08-24T11:30:17Z No. of bitstreams: 1 Fernanda Lima.pdf: 9275191 bytes, checksum: 7f56bba066e97503f4da03ab7ab861c9 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-24T11:30:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Fernanda Lima.pdf: 9275191 bytes, checksum: 7f56bba066e97503f4da03ab7ab861c9 (MD5) Previous issue date: 2015-08-31 / A fuzzy project Takagi-Sugeno (TS) with robust stability based on the specifications of the gain and phase margins via multi-objective genetic algorithm in continuos time domain is proposed in this master thesis. A Fuzzy C-means (FCM) clustering algorithm is used to estimate the antecedent parameters and rules number of a fuzzy TS model by means of the input and output experimental data of the plant to be controlled, while minimum squares algorithm estimate the consequent parameters. A multi-objective genetic strategy is defined to adjust the parameters of a fuzzy PID controller, so that, the gain and phase margins of the fuzzy control system are close to the specified values. Two theorems are proposed to analyse the necessary and sufficient conditions for the fuzzy PID controller design to ensure the robust stability in the close-loop control. The fuzzy PID controller was simulated in the Simulink environment and compared with lead and delay compensator. Experimental results obtained in a control platform in real time to validation the methodology proposed are presented and compared with fuzzy PID controller obtained by the Ziegler Nichols method. The results demonstrate the effectiveness and practical feasibility of the proposed methodology. / Um projeto de controle nebuloso Takagi-Sugeno(TS) com estabilidade robusta baseado nas especificações das margens de ganho e fase via algoritmo genético multiobjetivo no domínio do tempo contínuo é proposto nesta dissertação. Um algoritmo de agrupamento Fuzzy C-Means (FCM) é usado para estimar os parâmetros do antecedente e o número da regras de um modelo nebuloso TS, por meio dos dados experimentais de entrada e de saída da planta a ser controlada, enquanto que o algoritmo de mínimos quadrados estima os parâmetros do consequente. Uma estratégia genética multiobjetiva é definida para ajustar os parâmetros de um controlador PID nebuloso, de modo que, as margens de ganho e fase do sistema de controle nebuloso estejam próximos dos valores especificados. São propostos dois teoremas que analisam as condições necessárias e suficientes para o projeto do controlador PID nebuloso de modo a garantir a estabilidade robusta na malha de controle. O controlador PID nebuloso foi simulado no ambiente Simulink e comparado com compensadores de avanço e de atraso e os resultados analisados. Resultados experimentais obtidos em uma plataforma de controle, em tempo real, para validação da metodologia proposta são apresentados e comparado com controlador PID nebuloso obtido pelo método de Ziegler Nichols. Os resultados obtidos demonstram a eficácia e viabilidade prática da metodologia proposta.

The working condition of the electrical transmission systems is a factor that takes a lot of concern among energy suppliers and users. To maintain appropriate conditions for operation of the system is important in all aspects. For this purpose, several devices are used, monitoring and protection electrical devices, for example. These include the fault current limiter, with this device you can limit the fault current in the bus or lines of the electrical system. In this work, it is proposed to accomplish the selection and allocation of fault current limiters devices in electrical systems to minimize the short-circuit current, considering the device cost and the cost due to technical losses. For this, it has been used the multi-objective genetic algorithm NSGA-II for his known efficiency in optimization problems in electrical systems. The proposed algorithm was applied in benchmark systems, a 30-bus and a 57-bus, and the systems were simulated with and without the presence of the devices for comparison and validation of results. / A condição de funcionamento dos sistemas elétricos de transmissão é um fator que demanda muita preocupação por parte dos fornecedores e usuários de energia. Manter condições adequadas para a operação do sistema é importante em todos os aspectos. Para este fim, vários equipamentos são utilizados, dispositivos elétricos de monitoramento e proteção, por exemplo. Entre eles, estão os dispositivos limitadores de corrente de curto-circuito. Com este dispositivo é possível limitar a corrente de falta nas barras ou linhas do sistema elétrico. Neste trabalho, propõe-se realizar a seleção e alocação de dispositivos limitadores de corrente de curto-circuito em sistemas elétricos de modo a minimizar a corrente de curto-circuito, considerando o custo do dispositivo e o custo devido à perdas técnicas. Para isso, foi utilizado o algoritmo genético multiobjetivo NSGA-II por sua já conhecida eficiência em problemas de otimização em sistemas elétricos. O algoritmo proposto foi aplicado em sistemas teste de 30 e 57 barras e os sistemas foram simulados com e sem a presença dos dispositivos para efeito de comparação e validação dos resultados.

Made available in DSpace on 2014-07-29T15:01:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao Maria Eulina.pdf: 268672 bytes, checksum: c0eee8e291e9fdcbef88ed3cb0d6d969 (MD5) Previous issue date: 2008-08-29 / Increasing population united the behaviour of man carefree about the environmental preservation has led to a scarcity of natural resources. A key resource for human survival has been directly affected by these desmazelos, water. Based on this context arises as a commitment to operational excellence of water supply systems, seeking greater efficiency in the establishment of operational rules. To this end, the general objective of this research is to develop a study of water distribution networks model calibration, because it is believed to be the best technique for tracking this problem by adjusting the physical parameters that have changed over time and dictate strategies. This work aims to develop a technique based on the inverse of calibration using GAs as a tool for optimization, using multiple goals: pressure and flow. The parameters adjusted were roughness coefficients and coefficients of losses by leaks. To evaluate the proposed methodology were employed two networks often used in literature. The first network employed is a theoretical system proposed by Tucciarelli (1999) and was used to evaluate the behavior of multiobjectives methods and their parameters. The second network is located in Campo Grande (MS) has been studied by Cheung (2004) and Soares et al. (2004). This example is a real system that had its data measured in situ and presents all the complications inherent in the calibration real problems. The results were very satisfactory, since the optimization multiobjective shown to be able to improve the accuracy of the calibration of the model. / O aumento populacional unido ao comportamento despreocupado do homem quanto à preservação ambiental levou a uma escassez dos recursos naturais. Um recurso fundamental à sobrevivência humana está sendo diretamente afetado por esses desmazelos, a água. Com base nesse contexto nasce um comprometimento quanto a excelência operacional dos sistemas de distribuição de água, buscando uma maior eficiência no estabelecimento de regras operacionais. Para tanto, o objetivo geral desta pesquisa é desenvolver um estudo de calibração de modelos de redes de distribuição de água, pois acredita-se ser a melhor técnica de monitoramento deste problema, por ajustar os parâmetros físicos que foram alterados com o tempo e ditar estratégias para auxiliar a tomada de decisão dos operadores.O presente trabalho visa desenvolver uma técnica de calibração inversa baseada nos AGs como ferramenta de otimização, fazendo uso de objetivos múltiplos: pressão e vazão. Os parâmetros ajustados são: coeficientes de rugosidades e coeficientes de perdas por vazamentos. Para avaliação da metodologia proposta foram empregadas duas redes frequentemente usadas na literatura. A primeira rede empregada por Tucciarelli et al. (1999), é uma rede teórica, e servirá para avaliar o comportamento dos métodos multiobjetivos e seus parâmetros. A segunda rede está localizada na cidade de Campo Grande (MS) foi estudada por Cheung (2004) e Soares et al. (2004). Este exemplo é um sistema real que teve os seus dados medidos em loco e apresenta todas as complicações inerentes aos problemas de calibração real. Os resultados encontrados foram bastante satisfatórios, uma vez que a otimização multiobjetivo demonstrou ser capaz de melhorar a acurácia da calibração do modelo.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao Danubia.pdf: 4153198 bytes, checksum: f8dd2d9ab5e8fbfa00744bcff5dce73b (MD5) Previous issue date: 2013-09-30 / In this master thesis, a robust fuzzy digital PID control methodology based on gain and phase margins specifications, is proposed. A mathematical formulation, based on gain and phase margins specifications, the Takagi-Sugeno fuzzy model of the plant to be controlled, the structure of the digital PID controller and the time delay uncertain system, was developed. From input and output data of the plant, the fuzzy clustering Fuzzy C-Means (FCM) algorithm estimates the antecedent parameters (operation areas ) and the rules number of Takagi-Sugeno fuzzy model. The least squares algorithm provides the consequent parameters linear submodels. A multiobjective genetic strategy is defined to tune the fuzzy digital PID controller parameters, so the gain and phase margins specified to the fuzzy control system are get. An analysis of necessary and sufficient conditions for fuzzy digital PID controller design with robust stability, with the proposal of the two theorems are presented. The digital fuzzy PID controller was implemented on a platform designed for monitoring and control in real time, based on CompactRIO and LabVIEW 9073, National Instruments, of the Laboratory of Computational Intelligence Applied to Technology (ICAT/DEE/IFMA), applying the temperature control of a thermal plant. Experimental results show the efficiency of the proposed methodology, through tracking of the reference and the gain and phase margins keeping closed of the specified ones. / Nesta dissertação é proposta uma metodologia para projeto de controle PID digital nebuloso robusto baseado nas especificações das margens de ganho e fase. É desenvolvida uma formulação matemática, baseada nas especificações das margens de ganho e fase, no modelo nebuloso Takagi-Sugeno da planta a ser controlada, na estrutura do controlador PID digital e o atraso de tempo do sistema incerto. A partir dos dados de entrada e saída da planta, o algoritmo de agrupamento nebuloso Fuzzy C-Means (FCM), estima os parâmetros do antecedente (regiões de operação) e o número de regras do modelo nebuloso Takagi-Sugeno. O algoritmo de mínimos quadrados fornece os parâmetros dos submodelos lineares do consequente. Uma estratégia genética multiobjetiva é utilizada para encontrar os parâmetros do controlador PID digital nebuloso, de modo que as margens de ganho e fase especificadas para o sistema de controle nebuloso sejam alcançadas. Uma análise das condições necessárias e suficientes para o projeto do controlador PID digital nebuloso com estabilidade robusta, a partir da proposta de dois teoremas, é apresentada. O controlador PID digital nebuloso projetado foi implementado numa plataforma para supervisão e controle em tempo real, baseada no CompactRIO 9073 e no software LabVIEW, da National Instruments, do Laboratório de Inteligência Computacional Aplicada à Tecnologia (ICAT/DEE/IFMA), com aplicação ao controle de temperatura de uma planta térmica. Resultados experimentais mostram a eficiência da metodologia proposta, uma vez que a trajetória de referência é seguida e as margens de ganho e fase permanecem próximas às especificadas.