Orientadora: Paloma Maria Silva Rocha Rizol / Coorientadora: Marcela Aparecida Guerreiro Machado de Freitas / Banca: Luiz Fernando Costa Nascimento / Banca: Fabricio Maciel Gomes / Resumo: O controle estatístico de processos (CEP) é um conjunto de ferramentas usadas para monitorar a estabilidade de um processo, no sentido de identificar a ocorrência de causas especiais. Em 1924, Walter Shewhart projetou o primeiro gráfico de controle. Os gráficos de controle podem ser por variáveis ou atributos, sendo o gráfico por variáveis o mais comumente utilizado. Porém, nem sempre é por meio de mensurações que se avalia a qualidade de um produto ou serviço; muitas vezes o fazemos por meio de seus atributos, "defeituoso" ou "não defeituoso". Nesse contexto, o mais indicado é a utilização do gráfico de controle por atributo. Para muitos dos problemas identificados num produto ou serviço, os dados podem não ser tão precisos. Essa incerteza vem do sistema de medição, dos operadores, das condições ambientais, entre outros. Para lidar com essa incerteza, pode-se usar a lógica fuzzy, pois os gráficos de controle fuzzy fornecem uma avaliação mais flexível. Este trabalho propõe o uso de gráficos de controle fuzzy p e np para monitoramento de processos univariados, considerando os casos TFN e TrFN, número fuzzy triangular e número fuzzy trapezoidal, respectivamente. Os gráficos propostos foram comparados com o gráfico de Shewhart. Os gráficos de controle fuzzy foram construídos usando regras de lógica fuzzy, de forma a ajudar na tomada de decisão. Foi analisado o desempenho do gráfico de controle utilizando NMA - número médio de amostras até alarme falso. Diante dos resultados obti... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Mestre

Orientador: Carlos Roberto Minussi / Banca: Mara Lúcia Martins Lopes / Banca: José Guilherme Magalini Santos Decanini / Resumo: O estudo do processo de previsão constitui-se numa rotina de extrema importância para o funcionamento e a operação dos sistemas elétricos de potência. Para isso, há a necessidade de se prever os acontecimentos futuros visando o fornecimento de energia aos consumidores, de forma segura, eficaz e econômica. Neste sentido, nesta pesquisa, apresenta- se uma metodologia, baseada nas redes neurais, para resolver o problema de previsão de carga. São propostas melhorias na rede neural, via o emprego do algoritmo retropropagação (backpropagation), por meio da adaptação dos parâmetros de inclinação e de translação da função sigmoide (função ativação da rede neural). Além disto, é desenvolvido um controlador fuzzy com o propósito de ajustar a taxa de treinamento durante o processo de convergência. Visando testar a metodologia proposta, apresenta-se um estudo de previsão da carga considerando-se uma base de dados de uma companhia do setor elétrico / Abstract: The prediction process study is a very important task for the operation of the electrical power systems. Therefore, it is necessary to predict the future behavior to provide energy with security, efficiency and economy to the users. This work presents a methodology based on neural networks to solve the problem of load forecasting. The proposal is to improve the neural network using the backpropagation algorithm adapting the inclination and translation parameters of the sigmoid function (activation function of the neural network). Besides, it is developed a fuzzy controller to adjust the training during the convergence process. To test the proposed methodology, it is presented a load forecasting study considering a database from an electrical energy company / Mestre

La presente Tesis Doctoral se inserta en la línea de investigación Derecho Ambiental, Transnacionalidad y Sostenibilidad y arquitecta arreglos científico-legales para hacer frente a la incertidumbre en sociedades complejas. Su finalidad es ayudar en el cumplimiento adecuado del orden superior insertado en las Cartas Nacionales de Brasil y España. En ambos se determina la preservación del medio ambiente, valor fundamental. Con este fin, se propusieron dos lecturas sobre el tema ofrecidas por la responsabilidad civil: una preventiva y otra precaucional. El primero, tejido a partir del estudio de la teoría de la oportunidad perdida, analiza la aparición de un nuevo tipo de daño (la oportunidad desperdiciada en sí misma considerada) y una causalidad parcial o probabilística. El segundo promueve el cumplimiento del principio de precaución con la teoría de conjuntos fuzzy. De esto surgió una causalidad­ambiental-posibilística calificada por la lógica difusa, capaz de promover precauciones científicamente justificadas y, por lo tanto, sindicables. Finalmente, se promueve la resignificación del vínculo causal y se inserta la admisión de otro nivel de responsabilidad en los dominios del derecho de daños, ahora debido a la lógica fuzzy.

En la actualidad, los procesos de secado de granos de arroz; realizados en los molinos del departamento de Lambayeque, son muy deficientes, debido al deficiente control existente en dichos procesos. Tal es el caso del molino SUDAMERICA, en el cual se determinaron, que, las pérdidas generadas, eran debido al descontrolado calor que ingresaba durante el proceso de secado de arroz, y al deficiente monitoreo que existe dentro del molino, pues no cuentan con ningún tipo de recopilación de datos para conocer, cómo se distribuye el calor a través de toda la máquina secadora. Para disminuir las pérdidas que se generan, se diseñó un sistema de control que utiliza la lógica difusa, como algoritmo de control, pues se demostró que dicho algoritmo permite realizar un control preciso y detallado, ayudándonos con la disminución del porcentaje de quebrado de arroz, presente en el molino. En este trabajo se describió paso a paso, como es el proceso de secado de arroz, dentro del molino SUDAMERICA; luego se realizó el estudio respectivo mediante la observación directa y el análisis requerido, con la ayuda del operador presente en el molino, con el análisis, se determinó cuáles son las principales causas del quebrado de arroz durante el proceso de secado. Conociendo cuales son las causas que ocasionan el quebrado de arroz, se establecieron los parámetros de diseño, los cuales nos ayudaron a escoger los actuadores del controlador, mismos que permitirán controlar a precisión, la inclinación de una escotilla que posee la máquina secadora, y así controlar la temperatura dentro de la misma. Luego de conocer todos los parámetros del sistema, se diseñó y simuló, el sistema de control, utilizando lógica difusa en el proceso de discretización e inferencia; dicho proceso de simulación se realizó a través del programa de Matlab. Por último, continuando con el trabajo respectivo, se realizó un análisis costo beneficio, de la implementación del sistema de control, mencionado anteriormente.

La siguiente investigación se realizó con el fin de asistir en el aprendizaje del idioma inglés en los estudiantes de tercer grado de secundaria en la I. E” Santa Lucía” de Ferreñafe. Para la construcción del software se utilizó la metodología de la lógica difusa de Mamdani, la cual sirvió para crear el modelo lógico con lo que se obtuvo el nivel en el que se encuentra el estudiante en el curso de inglés y con esa información dar recomendaciones para su retroalimentación respectiva. Este modelo fue integrado con la Metodología de Software Educativo (MEISE), para concretar su fin educativo así haciendo una aplicación interactiva que permite el aprendizaje del idioma inglés. Para la validación del sistema se aplicó ficha de calificación de escala de tipo Likert de 7 puntos al sistema tutor inteligente(STI) obteniendo un resultado de totalmente de acuerdo por parte de los expertos, así llegando a la conclusión que una validación de la herramienta permite orientar de manera oportuna y correcta a los estudiantes, ya que con esto se puede conocer la expectativa inicial de los estudiantes, maestros, sus opiniones y las actitudes hacia al sistema tutor inteligente.

Given the high degree of development of hydraulic infrastructure in the developed countries, and with the increasing opposition to constructing new facilities in developing countries, the focus of water resource system analysis has turned into defining adequate operation strategies. Better management is necessary to cope with the challenge of supplying increasing demands and conflicts on water allocation while facing climate change impacts. To do so, a large set of mathematical simulation and optimization tools have been developed. However, the real application of these techniques is still limited. One of the main lines of research to fix this issue regards to the involvement of experts' knowledge in the definition of mathematical algorithms. To define operating rules in a way in which system operators could rely, their expert knowledge should be fully accounted and merged with the results from mathematical algorithms. This thesis develops a methodological framework and the required tools to improve the operation of large-scale water resource systems. In such systems, decision-making processes are complex and supported, at least partially, by the expert knowledge of decision-makers. This importance of expert judgment in the operation strategies requires mathematical tools able to embed and combine it with optimization algorithms. The methods and tools developed in this thesis rely on stochastic programming, fuzzy logic and the involvement of system operators during the whole rule-defining process. An extended stochastic programming algorithm, able to be used in large-scale water resource systems including stream-aquifer interactions, has been developed (the CSG-SDDP). The methodological framework proposed uses fuzzy logic to capture the expert knowledge in the definition of optimal operating rules. Once the current decision-making process is fairly reproduced using fuzzy logic and expert knowledge, stochastic programming results are introduced and thus the performance of the rules is improved. The framework proposed in this thesis has been applied to the Jucar river system (Eastern Spain), in which scarce resources are allocated following complex decision-making processes. We present two applications. In the first one, the CSG-SDDP algorithm has been used to define economically-optimal conjunctive use strategies for a joint operation of reservoirs andaquifers. In the second one, we implement a collaborative framework to couple historical records with expert knowledge and criteria to define a decision support system (DSS) for the seasonal operation of the reservoirs of the Jucar River system. The co-developed DSS tool explicitly reproduces the decision-making processes and criteria considered by the system operators. Two fuzzy logic systems have been developed and linked with this purpose, as well as with fuzzy regressions to preview future inflows. The DSS developed was validated against historical records. The developed framework offers managers a simple way to define a priori suitable decisions, as well as to explore the consequences of any of them. The resulting representation has been then combined with the CSG-SDDP algorithm in order to improve the rules following the current decision-making process. Results show that reducing pumping from the Mancha Oriental aquifer would lead to higher systemwide benefits due to increased flows by stream-aquifer interaction. The operating rules developed successfully combined fuzzy logic, expert judgment and stochastic programming, increasing water allocations to the demands by changing the way in which Alarcon, Contreras and Tous are balanced. These rules follow the same decision-making processes currently done in the system, so system operators would feel familiar with them. In addition, they can be contrasted with the current operating rules to determine what operation options can be coherent with the current management and, at the same time, achieve an optimal operation / Dado el alto número de infraestructuras construidas en los países desarrollados, y con una oposición creciente a la construcción de nuevas infraestructuras en los países en vías de desarrollo, la atención del análisis de sistemas de recursos hídricos ha pasado a la definición de reglas de operación adecuadas. Una gestión más eficiente del recurso hídrico es necesaria para poder afrontar los impactos del cambio climático y de la creciente demanda de agua. Para lograrlo, un amplio abanico de herramientas y modelos matemáticos de optimización se han desarrollado. Sin embargo, su aplicación práctica en la gestión hídrica sigue siendo limitada. Una de las más importantes líneas de investigación para solucionarlo busca la involucración de los expertos en la definición de dichos modelos matemáticos. Para definir reglas de operación en las cuales los gestores confíen, es necesario tener en cuenta su criterio experto y combinarlo con algoritmos de optimización. La presente tesis desarrolla una metodología, y las herramientas necesarias para aplicarla, con el fin de mejorar la operación de sistemas complejos de recursos hídricos. En éstos, los procesos de toma de decisiones son complicados y se sustentan, al menos en parte, en el juicio experto de los gestores. Esta importancia del criterio de experto en las reglas de operación requiere herramientas matemáticas capaces de incorporarlo en su estructura y de unirlo con algoritmos de optimización. Las herramientas y métodos desarrollados se basan en la optimización estocástica, en la lógica difusa y en la involucración de los expertos durante todo el proceso. Un algoritmo estocástico extendido, capaz de ser usado en sistemas complejos con interacciones río-acuífero se ha desarrollado (el CSG-SDDP). La metodología definida usa lógica difusa para capturar el criterio de experto en la definición de reglas óptimas. En primer lugar se reproducen los procesos de toma de decisiones actuales y, tras ello, el algoritmo de optimización estocástica se emplea para mejorar las reglas previamente obtenidas. La metodología propuesta en esta tesis se ha aplicado al sistema Júcar (Este de España), en el que los recursos hídricos son gestionados de acuerdo a complejos procesos de toma de decisiones. La aplicación se ha realizado de dos formas. En la primera, el algoritmo CSG-SDDP se ha utilizado para definir una estrategia óptima para el uso conjunto de embalses y acuíferos. En la segunda, la metodología se ha usado para reproducir las reglas de operación actuales en base a criterio de expertos. La herramienta desarrollada reproduce de forma explícita los procesos de toma de decisiones seguidos por los operadores del sistema. Dos sistemas lógicos difusos se han empleado e interconectado con este fin, así como regresiones difusas para predecir aportaciones. El Sistema de Ayuda a la Decisión (SAD) creado se ha validado comparándolo con los datos históricos. La metodología desarrollada ofrece a los gestores una forma sencilla de definir decisiones a priori adecuadas, así como explorar las consecuencias de una decisión concreta. La representación matemática resultante se ha combinado entonces con el CSG-SDDP para definir reglas óptimas que respetan los procesos actuales. Los resultados obtenidos indican que reducir el bombeo del acuífero de la Mancha Oriental conlleva una mejora en los beneficios del sistema debido al incremento de caudal por relación río-acuífero. Las reglas de operación han sido adecuadamente desarrolladas combinando lógica difusa, juicio experto y optimización estocástica, aumentando los suministros a las demandas mediante modificaciones el balance de Alarcón, Contreras y Tous. Estas reglas siguen los procesos de toma de decisiones actuales en el Júcar, por lo que pueden resultar familiares a los gestores. Además, pueden compararse con las reglas de operación actuales para establecer qué decisiones entre / Donat l'alt nombre d'infraestructures construïdes en els països desenrotllats, i amb una oposició creixent a la construcció de noves infraestructures en els països en vies de desenrotllament, l'atenció de l'anàlisi de sistemes de recursos hídrics ha passat a la definició de regles d'operació adequades. Una gestió més eficient del recurs hídric és necessària per a poder afrontar els impactes del canvi climàtic i de la creixent demanda d'aigua. Per a aconseguir-ho, una amplia selecció de ferramentes i models matemàtics d'optimització s'han desenrotllat. No obstant això, la seua aplicació pràctica en la gestió hídrica continua sent limitada. Una de les més importants línies d'investigació per a solucionar-ho busca la col·laboració activa dels experts en la definició dels models matemàtics. Per a definir regles d'operació en les quals els gestors confien, és necessari tindre en compte el seu criteri expert i combinar-ho amb algoritmes d'optimització. La present tesi desenrotlla una metodologia, i les ferramentes necessàries per a aplicar-la, amb la finalitat de millorar l'operació de sistemes complexos de recursos hídrics. En estos, els processos de presa de decisions són complicats i se sustenten, almenys en part, en el juí expert dels gestors. Esta importància del criteri d'expert en les regles d'operació requereix ferramentes matemàtiques capaces d'incorporar-lo en la seua estructura i d'unir-lo amb algoritmes d'optimització. Les ferramentes i mètodes desenrotllats es basen en l'optimització estocàstica, en la lògica difusa i en la col·laboració activa dels experts durant tot el procés. Un algoritme estocàstic avançat, capaç de ser usat en sistemes complexos amb interaccions riu-aqüífer, s'ha desenrotllat (el CSG-SDDP) . La metodologia definida utilitza lògica difusa per a capturar el criteri d'expert en la definició de regles òptimes. En primer lloc es reprodueixen els processos de presa de decisions actuals i, després d'això, l'algoritme d'optimització estocàstica s'empra per a millorar les regles prèviament obtingudes. La metodologia proposada en esta tesi s'ha aplicat al sistema Xúquer (Est d'Espanya), en el que els recursos hídrics són gestionats d'acord amb complexos processos de presa de decisions. L'aplicació s'ha realitzat de dos formes. En la primera, l'algoritme CSG-SDDP s'ha utilitzat per a definir una estratègia òptima per a l'ús conjunt d'embassaments i aqüífers. En la segona, la metodologia s'ha usat per a reproduir les regles d'operació actuals basant-se en criteri d'experts. La ferramenta desenvolupada reprodueix de forma explícita els processos de presa de decisions seguits pels operadors del sistema. Dos sistemes lògics difusos s'han empleat i interconnectat amb este fi, al igual què regressions difuses per preveure cabdals. El Sistema d'Ajuda a la Decisió (SAD) creat s'ha validat comparant-lo amb les dades històriques. La metodologia desenvolupada ofereix als gestors una manera senzilla de definir decisions a priori adequades, així com per explorar les conseqüències d'una decisió concreta. La representació matemàtica resultant s'ha combinat amb el CSG-SDDP per a definir regles òptimes que respecten els processos actuals. Els resultats obtinguts indiquen que reduir el bombament de l'aqüífer de la Mancha Oriental comporta una millora en els beneficis del sistema a causa de l'increment de l'aigua per relació riu-aqüífer. Les regles d'operació han sigut adequadament desenrotllades combinant lògica difusa, juí expert i optimització estocàstica, augmentant els subministres a les demandes per mitjà de modificacions del balanç d'Alarcón, Contreras i Tous. Estes regles segueixen els processos de presa de decisions actuals en el Xúquer, per la qual cosa poden resultar familiars als gestors. A més, poden comparar-se amb les regles d'operació actuals per a establir quines decisions entre les possibles serien coherents / Macián Sorribes, H. (2017). Design of optimal reservoir operating rules in large water resources systems combining stochastic programming, fuzzy logic and expert criteria [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/82554

El presente trabajo de tesis está orientado principalmente al área de Ingeniería de Control. El tema central consiste en diseñar e implementar un controlador de agua temperada enfocado al uso doméstico. Como parte introductoria, el documento contiene información acerca de productos o soluciones similares existentes en el mercado así como la problemática que los usuarios presentan con estos mismos. A lo largo del documento, se expone información técnica sobre el desarrollo de un controlador difuso, basado en microcontroladores, elaborado con componentes electrónicos y circuitos integrados del mercado peruano. Además se presenta información relacionada al modelamiento del controlador difuso, así como también muestra el diseño de circuitos para una etapa de sensado y potencia las cuales son las encargadas de monitorear y controlar, respectivamente, el proceso de calentamiento del agua. Por último, se presentan las simulaciones y pruebas del diseño propuesto para comprobar su correcto funcionamiento. El trabajo desarrollado en esta tesis pretende ofrecer una solución que se ajuste, de la mejor manera posible, con las necesidades de los usuarios para lograr resolver y mejorar los problemas existentes en los sistemas actuales.

Se presenta el diseño e implementación de un vehículo submarino operado remotamente con un sistema de estabilización automático. El vehículo submarino o ROV, por sus siglas en inglés (Remotly Operated Vehicle), tiene tres grados de libertad que le permiten realizar el movimiento arriba-abajo, adelante-atrás y el giro izquierda-derecha. El sistema de estabilización permite que el ROV se mantenga enfocado a un objetivo predeterminado y pueda seguirlo gracias a técnicas de visión por computadora que determinan la distancia y orientación del objetivo y, a un controlador de lógica difusa que gobierna un sistema de propulsión a chorro direccionado por un sistema de transmisión. / Tesis

Orientador: Marcela Aparecida Guerreiro Machado Freitas / Resumo: O controle de qualidade, principalmente por meio do uso de gráficos de controle, torna-se essencial na indústria para garantir um processo livre de causas especiais de variabilidade. Como os dados amostrais podem incluir incertezas advindas da subjetividade humana e dos sistemas de medição, a teoria dos conjuntos fuzzy pode ser aplicada aos gráficos de controle quando dados precisos não estiverem disponíveis. Para tal feito, os valores da característica de qualidade são fuzzificados a partir da inserção de incertezas e transformados em valores representativos para uma melhor comparação com o gráfico de controle tradicional. Este trabalho propõe o uso da lógica fuzzy aos gráficos de controle para monitorar a média e a amplitude de processos univariados, assim como dois gráficos de controle fuzzy baseados nas regras especiais de decisão: Synthetic e Side Sensitive Synthetic. O desempenho do gráfico de controle é medido pelo número médio de amostras até sinal (NMA). Verificou-se neste trabalho que os gráficos de controle fuzzy possuem maior eficiência que os gráficos de controle tradicionais para menores valores de α-cut, ou seja, maior incerteza inserida no processo e para cenários onde se tem uma maior diferença entre os limitantes de incerteza dos números fuzzy. / Abstract: Quality control, mainly through the use of control charts, becomes essential in the industry to ensure a process free from special causes of variability. As sample data may include uncertainties arising from human subjectivity and measurement systems, fuzzy set theory can be applied to control charts when accurate data is not available. For this purpose, the quality characteristic values are fuzzified from the insertion of uncertainties and transformed into representative values for a better comparison with the traditional control chart. This work proposes the use of fuzzy logic to control charts to monitor the mean and range of univariate processes, as well as two fuzzy control charts based on the special run rules: Synthetic and Side Sensitive Syntehtic. The performance of the control chart is measured by the average run length (ARL). It was verified in this work that the fuzzy control charts have higher efficiency than the traditional control charts for lower values of α-cut, that is, greater uncertainty inserted in the process and for scenarios where there is a greater difference between the limiting uncertainties of fuzzy numbers. / Mestre

Orientador: Paulo Roberto de Aguiar / Banca: Eduardo Carlos Bianchi / Banca: Rosemar Batista da Silva / Resumo: A necessidade de reduções de custos aliada ao aumento de qualidade das peças produzidas requer a implementação de sistemas inteligentes em ambientes industriais. O controle dos danos causados no processo de retificação é de interesse direto da indústria dependente desse processo. O objetivo deste trabalho é a proposição de modelos fuzzy empregados na detecção da queima de peças de aço SAE 1020 no processo de retificação plana. Foram realizados doze testes para diferentes condições de usinagem. Para cada teste foram coletados dados referentes a potência elétrica e emissão acústica (sinal puro). Os níveis de queima das peças foram analisados visualmente e com o auxílio computacional. A partir dos sinais de emissão acústica, potência de corte e parâmetros utilizando esses dois sinais, regras linguísticas foram estabelecidas para as diversas situações de queima (leve, média, severa) com a aplicação da lógica nebulosa utilizando-se o Toolbox do MATLAB. Quatro modelos práticos de sistema fuzzy foram desenvolvidos. O primeiro modelo com duas entradas apenas resultam num processo de simples análise. O segundo modelo possui a entrada adicional da estatística do desvio do valor médio (MVD), associando uma nova informação e precisão. Esse modelo é baseado em um sistema de inferência de três entradas, combinados dois a dois. O terceiro modelo, com 64 regras, baseia-se nas mesmas três entradas utilizadas no segundo modelo, combinadas três a três. Esses dois modelos diferem entre si pela base de regras desenvolvidas. O quarto modelo difere do terceiro devido ao número de regras e a entrada adicional baseada na potência de corte, do desvio padrão da mesma e do sinal RMS de emissão acústica. Apresentando respostas válidas, os quatro modelos desenvolvidos mostraram eficiência, precisão, confiabilidade e... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The need of costs reduction and quality increase of the produced pieces requires the implementation of intelligent systems in industrial environments. The control of damages caused during the grinding process is interesting to the industry that depends on such process. This work uses fuzzy logic as tool to classify and estimate burn levels in the grinding process in order to help controlling such process. Twelve tests were performed for different grinding conditions. For each test, data were concerning electrical power and acoustic emission (raw signal). The levels of burning parts were analyzed visually and with computer assistance. Based on acoustic emission signals, cutting power, and statistics using these two signals, liguistic rules were established for the various burn situations (slight, intermediate, sever) by applying fuzzy logic using the MATLAB toolbox. Four practical fuzzy system models were developed. This first model with two inputs resulted only in a simple analysis process. The second model has an additional MVD statistic input, associating information and precision. This model is base d on an inference system of three inputs, combined two by two. The third model with 64 rules is based on the same three inputs used in the second model, differ by the rule base developed. The forth model is different from the third one due to the number of rules, the additional input based on the cutting power, the standard deviation and the acoustic emission RMS signal. The four developed models presented valid responses, proving effective, accurate, reliable and easy to use for the determination of ground workpiece burn. In this analysis... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre