Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. / Made available in DSpace on 2012-10-18T16:39:14Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-09T02:20:36Z : No. of bitstreams: 1 161320.pdf: 4929771 bytes, checksum: 7b8c5f043c634f05ea5f3e4bfff81755 (MD5) / Nos processos metrológicos industriais o cálculo da incerteza de medição é um importante parâmetro para definir o nível de qualidade das medições. Neste trabalho é proposto o uso do controle estatístico das componentes mais significativas da incerteza de medição como forma de garantir medições confiáveis no decorrer do tempo.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnologico / Made available in DSpace on 2012-10-16T05:57:09Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-08T18:30:10Z : No. of bitstreams: 1 93371.pdf: 9450183 bytes, checksum: fcf38e740e0ab9b81ab74cf33dc59b52 (MD5) / Um controlador é dito robusto se ele for capaz de garantir um certo padrão mínimo de desempenho para o sistema global em malha fechada, mesmo em presença de incertezas sobre o modelo matemático deste sistema, de perturbações externas atuando sobre ele ou de dinâmicas parasitas nele presentes. Com o intuito de tornar claro o posicionamento do problema de controle robusto primeiramente é feito um estudo aprofundado dos principais resultados teóricos obtidos na literatura durante os anos sessenta e setenta, tais como LQR, LQG, e a teoria de controle H (infinito). Também são comentados aspectos de insensibilidade frente a variações no processo apresentados por tais métodos de síntese de controladores. Tais esquemas utilizavam um modelo matemático considerado perfeitamente conhecido e invariante. Ao final dos anos setenta a teoria de controle evoluiu no sentido de considerar, a priori, o modelo matemático como sendo um conjunto ou família de modelos para a síntese de controladores. Introduz-se então, o conceito de robustez de controladores em presença deste conjunto de modelos. Em decorrência disto, torna-se necessário o estudo das diferentes maneiras de representação destes conjuntos de modelos caracterizando-se assim as incertezas que afetam o modelo nominal do sistema.

Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. / Made available in DSpace on 2012-10-17T05:53:29Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-08T23:21:07Z : No. of bitstreams: 1 138066.pdf: 3234506 bytes, checksum: 2cd7a621940b158a759e8060e33c5c1c (MD5)

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2017. / Made available in DSpace on 2017-11-21T03:20:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 348592.pdf: 3429575 bytes, checksum: 5f5db8da76b5171d81e65e546768d488 (MD5) Previous issue date: 2017 / Sistemas fuzzy são utilizados para diversos tipos de aplicações cujos domínios são caracterizados por vagueza e imprecisão. Para que um sistema atue de forma apropriada, isto é, para que alcance os resultados almejados, é necessário definir a base de conhecimento adequadamente. Isso significa definir o conjunto de regras e as funções de pertinência condizentes com o problema. Em sua forma tradicional, um sistema fuzzy é projetado utilizando funções de pertinência tipo 1, cujo grau de pertinência atribuído a cada elemento do conjunto é um valor numérico. No entanto, uma abordagem alternativa também considerada apropriada emprega funções de pertinência tipo 2, cujo grau de pertinência é também fuzzy. A definição dessas funções de pertinência, contudo, é uma etapa complexa, sem metodologia ainda definida e dependente da aplicação, sendo muitas vezes estabelecida com o auxílio de especialistas, heuristicamente, ou por meio de sucessivas simulações ou algoritmos de busca e otimização. Nessa direção, esta pesquisa propõe um método híbrido para a geração de funções de pertinência otimizadas por um Algoritmo Genético (AG) que admite tanto funções tipo 1 quanto funções tipo 2 intervalares. O método permite detalhar o total de conjuntos empregados por variável do problema, assim como o tipo da função de pertinência de cada conjunto fuzzy. A avaliação do método proposto foi realizada em previsão de séries temporais e por meio da análise estatística dos resultados. Para fins de comparação, implementou-se também a otimização de funções de pertinência tipo 1 e tipo 2, exclusivamente. Os resultados do método proposto mostraram-se promissores, pois os erros médios obtidos são semelhantes aos dos melhores resultados obtidos por abordagens que empregam exclusivamente funções tipo 1 ou funções tipo 2. Além disso, a diminuição do total de conjuntos contribui para a interpretabilidade do modelo em termos de complexidade. / Abstract : Fuzzy systems are used for various types of applications whose domains are characterized by vagueness and imprecision. For a system to act suitably, that is, to achieve the desired results, it is necessary to adequately define the knowledge base. This means defining the set of rules and the membership functions that are suitable to the problem. A fuzzy system is traditionally designed by using type-1 membership functions, for which the degree of membership attributed to each element of the set is a numeric value. Nevertheless, an optional approach also considered appropriate uses type-2 membership functions whose degree of membership is also fuzzy. The definition of these membership functions, however, is a complex step, for which there is still no defined methodology and which is dependent on the application. It is often established with the assistance of specialists, either heuristically or through a series of simulations or by using search and optimization algorithms. In this context, this study proposes a hybrid method for the generation of membership functions that are optimized for a Genetic Algorithm that admits both type-1 and interval type-2 membership functions. The method allows detailing the number of sets used per variable of the problem, as well as the type of membership function of each fuzzy set. The evaluation of the method proposed was conducted by predicting time series data and by conducting a statistical analysis of the results. For comparative purposes, the type-1 and type-2 membership functions were optimized, exclusively. The results of the proposed method revealed themselves to be promising, because the mean errors obtained are similar to the best results obtained through approaches that exclusively use type-1 or type-2 membership functions. Moreover, the decrease in the total number of sets contributes to the interpretability of the model in terms of complexity.

Orientadores: Wagner Caradori do Amaral, Gerard Favier / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-22T22:18:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Oliveira_GustavoHenriquedaCosta_D.pdf: 7786049 bytes, checksum: fb44044f08bce5726ee1058b31327baf (MD5) Previous issue date: 1997 / Resumo: Trabalho aborda o problema de controle de processos contendo incertezas estruturadas e restrições nos sinais de entrada e saída. A metodologia de controle utilizada é a dos controladores preditivos ou Model Based Predictive Controllers (MBPC). Esta técnica está, atualmente, bastante difundida, tanto no meio acadêmico como em aplicações práticas. A principal característica dos MBPC é a utilização de um modelo para a determinação de um conjunto de previsões da saída e, a lei de controle é calcula a em função destas previsões. Neste trabalho, para se obter um modelo não estruturado e projetar algoritmos de controle preditivo para processos incertos, propõe-se a utilização de séries de funções ortonormais, definidas a partir de um conhecimento aproximado da dinâmica dominante do processo. Neste contexto, são analisadas as abordagens de controle preditivo adaptativo e robusto. A lei de controle é calculada considerando que, no caso adaptativo, os parâmetros do modelo são obtidos utilizando-se um método de identificação e que, no caso robusto, os parâmetros do modelo pertencem a um intervalo de incerteza. As características dos algoritmos MBPC adaptativo e robusto, utilizando séries de funções ortonormais, são comparadas com outras estratégias de controle preditivo utilizando modelos estruturados (por exemplo, o modelo CARIMA), e modelos não estruturados (por exemplo, o modelo de resposta ao impulso). Mostra-se também que, sob determinadas condições de ajuste dos parâmetros dos controladores, o sistema em malha fechada é estável. O desempenho das abordagens propostas é ilustrado através de exemplos de simulação / Abstract: The control of processes containing structured uncertainties and input / output signal constraints is investigated. The methodology used is that of predictive controllers or Model Based Predictive Controllers (MBPC), a technique which at present is widely used, for both academic and practical applications. The main characteristic of MBPC is the utilization of a model for the determination of a set of output predictions, with a control law calculated based on these predictions. In the present dissertation, a series of orthonormal functions, constructed using prior approximate knowledge of the dominant time constant of the process, is proposed for the obtention of a non-structured model, leading to predictive control algorithms for uncertain processes. The approaches of adaptive and robust control are analysed in this context. The control law is calculated: for adaptive predictive control, the parameters of the nominal model are obtained by using on-line identification, whereas for robust predictive control, parameters uncertainties are used to design the control law. The characteristics of adaptive and robust MBPC algorithms based on orthonormal series function modelling were compared to strategies for predictive control based on other models, both structured (such as the CARIMA model) and non-structured (such as the model of impulse response). Under certain conditions of parameter adjustment of the controllers, the closed-loop system proved to be stable. The performance of the proposed approaches is illustrated using simulation examples / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientador: Vinicius Amaral Armentano / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-03T17:30:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Yamashita_DeniseSato_D.pdf: 2970003 bytes, checksum: 72c1667962da475bb3a8d324efecf62b (MD5) Previous issue date: 2003 / Doutorado

Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. / Made available in DSpace on 2012-10-17T19:51:35Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2014-09-25T19:33:38Z : No. of bitstreams: 1 152982.pdf: 4105265 bytes, checksum: fbc8eb9c523cddcbce41322fe9b213ea (MD5) / O trabalho propõe procedimentos para garantia da confiabilidade metrológica em processos de medição de temperatura. Para tal, ele se baseia no procedimento para gerenciamento da incerteza de medição ("Procedure Uncertainty Management" - PUMA) do relatório técnico ISO/TS 14253-2. Dentro das atividades inerentes ao gerenciamento, maior ênfase é dada à avaliação da incerteza em sistemas automatizados de medição. São apresentadas as principais fontes de incerteza inerentes a transdutores de temperatura com contato e os módulos componentes do sistema de medição necessários para automatizar a medição com tais transdutores. Um ambiente para análise da incerteza seguindo os requisitos do Guia para a Expressão da Incerteza de Medição (ISO-GUM) foi desenvolvido com programas já consagrados. Foi utilizado o programa Excel (Microsoft Co.) para auxíliar no cálculo da incerteza e o programa Pspice (MicroSim Co.) para quantificação das fontes de incerteza individuais.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica, Florianópolis, 2014. / Made available in DSpace on 2015-02-05T20:46:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 327881.pdf: 5425565 bytes, checksum: 3e2a97d67dbf720ed2f935bf7833c8b5 (MD5) Previous issue date: 2014 / A avaliação das incertezas de medições é imprescindível paragarantir a confiabilidade metrológica e atender aos requisitos nasnormas de sistema de gestão da qualidade. Atualmente grande parte doestudo da metrologia é dedicada à avaliação e minimização de incertezasde medições.Para atender aos requisitos da norma ABNT NBR ISO/IEC17025, os laboratórios de calibração devem estimar a incerteza demedição de todas as calibrações. Na estimativa da incerteza de medição,todos os componentes de incerteza que sejam conhecidos devem serconsiderados.Com a diversidade de métodos de calibração, padrões edispositivos auxiliares disponíveis no mercado, a seleção do processo decalibração mais adequado e a avaliação da inerente incerteza não sãotarefas simples para um laboratório de calibração. É necessário a análisede um grande número de informações técnicas e conhecimento emdiferentes áreas da metrologia e da instrumentação.A definição de um modelo de medição, a modelagem do processode medição e a definição de uma equação de medição geralmente são astarefas de maior dificuldade na avaliação da incerteza de medição.O uso de uma ferramenta adequada de simulação de incerteza demedição de processos de calibração pode facilitar sobremaneira aavaliação de incerteza em um laboratório de calibração.Com tal objetivo foi estruturado e desenvolvido neste trabalhoum ambiente de simulação de incerteza de medição em processos decalibração através do método de simulação de Monte Carlo. Um bancode dados foi desenvolvido possibilitando o cadastro das informações dediferentes processos de calibração e a comparação de seus resultados.Uma simulação foi realizada utilizando dados reais de umlaboratório de calibração que serviu como estudo de caso. Os resultadosobtidos mostraram consistência com os valores praticados pelolaboratório. Os resultados obtidos também permitiram comprovar afuncionalidade e aplicabilidade do ambiente de simulação de incertezade medição em processos de calibração.<br> / The evaluation of the uncertainty of measurement is essential toensure the metrological confirmation and to attend the requirements ofquality management system standards. Currently much of themetrology´s study is dedicated to evaluating and minimizing theuncertainty of measurements.To attend the requirements of ISO/IEC 17025, the calibrationlaboratories must estimate the uncertainty of measurement of allcalibrations. In the evaluation of the uncertainty of measurement all theknown components must be considerate.With the variety of calibration methods, standards and auxiliarydevices available in the market, the task of selecting the mostappropriate process of calibration and the evaluation of the inherentuncertainty are not simple tasks for a calibration laboratory. It isnecessary to analyze a lot of technical information and knowledge indifferent area of metrology and instrumentation.The definition of measurement model, modeling of measurementprocess and definition of the measurement equation usually are mostdifficult tasks in the evaluation of measurement uncertainty.The use of an appropriate tool for simulate the measurementuncertainty in calibration process can facilitate the evaluation ofmeasurement uncertainty in a calibration laboratory.For this purpose was structured and developed in this work asimulation environment of measurement uncertainty in calibrationprocess using the Monte Carlo?s simulation technique. A database wasdeveloped allowing the registration of information from differentcalibration processes and the comparison of their results.A simulation was realized using real data from a calibrationlaboratory that was used as a case study. The results showed consistencywith the used values in the calibration laboratory. The results alsoallowed confirming the functionality and applicability of the simulationenvironment of measurement uncertainty in calibration process.

Neste trabalho, os efeitos das incertezas de estimativa de canal são considerados na otimização da relação sinal-ruído óptica (OSNR) em redes ópticas com multiplexação por divisão de comprimento de onda (WDM). A otimização da OSNR aumenta a vazão da rede e a eficiência energética, permitindo minimizar o número de retransmissões em camadas superiores. Os algorítmos de otimização de OSNR estão relacionados com a estimativa de canal óptico realizada pelas combinações de monitores de desempenho ópticos (OPM), modelos analíticos e simulações numéricas. Além disso, as incertezas de estimativa são introduzidas por vários fatores, como a disponibilidade de informações de monitoramento, defeitos nos monitores, precisão, a imperfeição do modelo da camada física e a dinâmica de alocação de canal. Neste estudo, foi utilizada a otimização da OSNR baseada em técnicas heuríticas por enxame de partículas. Os resultados numéricos demonstraram a relação entre as incertezas na estimativa de erro de canal, média normalizada do erro quadrático (NMSE) e penalidade de potência. A metodologia desenvolvida pode ser utilizada para determinar o nível máximo de incertezas aceitáveis na estimativa de erro de canal de acordo com a penalização de potência permitida na otimização OSNR. / In this work, we investigate the effects of estimation uncertainties in the optimization of the optical signal-to-noise ratio (OSNR) at the wavelength division multiplexing (WDM) optical networks. The OSNR optimization increases the network throughput and energy efficiency and it enables to minimize the number of retransmissions by higher layers. The OSNR optimization algorithms are related to the optical channel estimation performed by the combinations of optical performance monitors (OPM) measurements, analytical models and numerical simulations. Furthermore, the estimation uncertainties are introduced by several factors such as the availability of monitoring information, monitoring accuracy, imperfection of physical layer and dynamic of channel allocation. Our numerical results have demonstrated the relation between the uncertainties in the channel error estimation, normalized mean squared error (NMSE) and power penalty. The developed methodology can be utilized to determinate the level of acceptable uncertainties in the channel error estimation according the power penalty permitted in the OSNR optimization.

Submitted by Suethene Souza (suethene.souza@ufpe.br) on 2015-03-13T17:28:31Z No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Sérgio de Holanda Rocha.pdf: 546950 bytes, checksum: 00224a31891f7b0c0e262c25f0c46e36 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-13T17:28:31Z (GMT). No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Sérgio de Holanda Rocha.pdf: 546950 bytes, checksum: 00224a31891f7b0c0e262c25f0c46e36 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2014-03-10 / Neste trabalho, buscamos determinar alguns dos incentivos que influenciam a decisão de agentes públicos racionais em relação à corrupção. Construímos um jogo em que um agente público tem a oportunidade de desviar para si recursos de um projeto social, mas, ao fazê-lo, incorre em risco de ser processado e punido pelo governo central. Comparando os equilíbrios existentes nas versões de informação perfeita e imperfeita do jogo, podemos concluir que a incerteza que o agente enfrenta é um incentivo crucial para reduzir desvios de verba, mesmo que sua punição envolva a alocação de recursos públicos para fins não sociais. Permitindo a repetição do jogo num horizonte de tempo infinito, mostramos que, se for paciente o suficiente, o governo é capaz de reduzir ou até barrar a corrupção assumindo uma postura de sempre punir agentes que cometam qualquer desvio de verba, mesmo que esta estratégia não seja ótima em cada período específico. Este resultado se assemelha à solução de Milgrom e Rberts (1982) para o chain-store paradox, de Selten (1978). Na prática, o modelo sugere que o governo central pode reduzir a corrupção no curto prazo mantendo a incerteza sobre sua disposição a processar agentes corruptos e, no longo prazo, criando uma reputação de intolerância com qualquer desvio de verba.