Made available in DSpace on 2016-06-02T19:05:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 3978.pdf: 2293519 bytes, checksum: bebf48e9b57957fa077811d04a5d672e (MD5) Previous issue date: 2010-06-29 / Financiadora de Estudos e Projetos / A Flexible Manufacturing System is a production system where more than one event can occur simultaneously in parallel, asynchronously or concurrently. These are designed to meet the needs of the market, demand for improved product quality, lower costs and shorter delivery times. Due to the complexity and flexibility of these systems, conflicts can occur when more than one process requests the same resource, such as machines or AGVs, or when a product can be produced in more than one production routing. Thus, a conflict resolution policy is needed in this type of environment. This study uses Fuzzy Coloured Petri Nets for modeling a manufacturing system. The manufacturing system is modeled considering the resources, buffers, production routings, AGV routes and identifying conflict points. The conflict resolution is performed considering both information on the shop floor and production management. Fuzzy rules are constructed to prioritize conflicting processes and a fuzzy rule-based system is modeled on Fuzzy Coloured Petri Nets in the same network as the manufacturing system, making the model of the system independent of other systems of support for the resolution of conflicts. In this work we considered the conflicts that can occur when loading and unloading station and the input and output buffer. According to the source of conflict, a rule base is shaped to assign priorities to processes. From this model it is possible to make the control system and ensure that identified conflicts are resolved. / Um Sistema Flexível de Manufatura é um sistema de produção onde mais de um evento pode ocorrer ao mesmo tempo de forma paralela, assíncrona ou de forma concorrente. Estes foram projetados para atender às necessidades do mercado, que demanda por melhor qualidade dos produtos, redução de custos e prazos de entrega menores. Devido à complexidade e à flexibilidade destes sistemas, conflitos podem ocorrer quando mais de um processo requisita o mesmo recurso, como máquinas ou AGVs, ou quando um produto pode ser produzido em roteiros distintos. Assim, uma política de solução de conflito é necessária neste tipo de ambiente. Este trabalho usa Redes de Petri Coloridas Fuzzy para modelar um sistema de manufatura. O sistema de manufatura é modelado considerando os recursos, buffers, roteiros de produção, rotas dos AGV e identificando os pontos de conflitos. A resolução dos conflitos é realizada considerando tanto informações do chão de fábrica quanto da gestão da produção. Regras fuzzy são construídas para atribuir prioridades aos processos conflitantes e um sistema baseado em regras fuzzy é modelado em Redes de Petri Coloridas Fuzzy na mesma rede do sistema de manufatura, tornado o modelo do sistema independente de outros sistemas de apoio para a solução dos conflitos. Neste trabalho foram considerados os conflitos que podem ocorrer na estação de carga e descarga e nos buffer de entrada e saída. De acordo com o ponto de conflito, uma base de regras é modelada para atribuir prioridades aos processos. A partir desta modelagem é possível realizar o controle do sistema e garantir que os conflitos identificados sejam resolvidos.

Este trabalho está inserido no campo da Geomática e se concentra, mais especificamente, no estudo de métodos para exploração e seleção de rotas em espaços geográficos sem delimitação prévia de vias trafegáveis. As atividades que poderiam se beneficiar de estudos desse tipo estão inseridas em áreas da engenharia, logística e robótica. Buscou-se, com as pesquisas realizadas nesse trabalho, elaborar um modelo computacional capaz de consultar as informações de um terreno, explorar uma grande quantidade de rotas viáveis e selecionar aquelas rotas que oferecessem as melhores condições de trajetória entre dois pontos de um mapa. Foi construído um sistema a partir do modelo computacional proposto para validar sua eficiência e aplicabilidade em diferentes casos de estudo. Para que esse sistema fosse construído, foram combinados conceitos de sistemas baseados em agentes, lógica nebulosa e planejamento de rotas em robótica. As informações de um terreno foram organizadas, consumidas e apresentadas pelo sistema criado, utilizando mapas digitais. Todas as funcionalidades do sistema foram construídas por meio de software livre. Como resultado, esse trabalho de pesquisa disponibiliza um sistema eficiente para o estudo, o planejamento ou a simulação de rotas sobre mapas digitais, a partir de um módulo de inferência nebuloso aplicado à classificação de rotas e um módulo de exploração de rotas baseado em agentes autônomos. A perspectiva para futuras aplicações utilizando o modelo computacional apresentado nesse trabalho é bastante abrangente. Acredita-se que, a partir dos resultados alcançados, esse sistema possa ajudar a reduzir custos e automatizar equipamentos em diversas atividades humanas. / This research is placed in the field of Geomatics and focuses more specifically on the study of methods for exploration and route selection in geographic areas without prior definition of trafficable roads. Activities that could benefit from such studies are embedded in areas of engineering, logistics and robotics. This study aimed to develop a computational model able to select information from a terrain, explore a lot of viable routes and select those routes that offer the best possible path between two points on a map. It was built a system from the proposed computational model to validate its effectiveness and applicability in different case studies. For this system to be built concepts of agent-based systems, fuzzy logic and route planning in robotics were combined. The information about land were organized, presented and consumed by the system created using digital maps. All features of the system were built using open source. As a result, this research provides an efficient system for the study, planning or route simulation on digital maps, using a fuzzy inference module applied to the classification of routes and a module to operate routes based on autonomous agents. The perspective for future applications using the computational model presented in this study is quite comprehensive. It is believed that from the results, this system can help reduce costs and automate equipment in various human activities.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:52:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Anderson Araujo Casanova.pdf: 587331 bytes, checksum: 45bf9a1dbbcfa2f595d1baf7e3651125 (MD5) Previous issue date: 2005-06-28 / This work presents studies that culminated in the development of a data mining algorithm that extracts knowledge in a more efficient way and allows for a better use of the collected information. Decisions based on imprecise information and a lack of criteria can cause the relatively few resources available to be poorly applied, burdening taxpayers and consequently the state. This much-needed information which allows for the fairest and most efficient application of available resources and which would facilitate the work of the users as well as those who render the services should be based upon consideration of the great variety of established criteria. The making of a decision should be based upon the evaluation of the most varied types of data and be analyzed by specialists who can judge which are true needs, so that the criteria for the search of knowledge may be defined. The Algorithm of Inverse Confidence - ACI accomplishes data mining using the technique of association rules, and it proposes a new measure that enlarges the dimension of extracted information through five fixed rules. ACI also classifies and associates items, using the concept of the fuzzy logic, through parameters established by the user. ACI was applied in the surgical center of HUUFMA - Academical Hospital of the Federal University of Maranhão - envisioning the extraction of knowledge (standards). / Este trabalho apresenta estudos que culminaram no desenvolvimento de um algoritmo de mineração de dados que, faz extração de conhecimento e que possibilita um melhor aproveitamento das informações coletadas. Decisões baseadas em informações imprecisas e com falta de critérios podem fazer com que recursos, de qualquer tipo, sejam mal aplicados. A informação necessária que tornem a aplicação dos recursos mais justa e eficiente, e que facilitem o trabalho tanto dos usuários de um determinado serviço quanto aos que prestam o serviço, devem ser baseadas considerando a grande variedade de critérios estabelecidos. A tomada de decisão deve ser com base na avaliação dos mais variados tipa de dados e analisada por especialistas que julguem quais as necessidades, para que os critérios de busca do conhecimento sejam definidos. O Algoritmo da Confiança Inversa ACI realiza mineração de dados utilizando a técnica de regras de associação e propõe uma nova medida que amplia a dimensão das informações extraídas através de cinco regras fixas. O ACI também classifica e associa itens similares, utilizando o conceito da lógica nebulosa (fuzzy logic), através de parâmetro estabelecido pelo usuário. O ACI foi aplicado no centro cirúrgico do HUUFMA Hospital Universitário da Universidade Federal do Maranhão visando à extração de conhecimento (padrões).

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / One of the main goals of the electric utilities is to provide energy to its customers in a reliable and low cost way. Traditionally, the electricity sector regulatory commissions impose continuity targets, which must be carried out, to avoid great penalties. For many years, the electric utilities have adopted the practice of allowing the increment of temporary interruptions, aiming the reduction of permanent interruptions in energy supply, through coordinated protection schemes. However, due to the increase growing in electronic loads, and the existence of complex power-driven industrial processes, there is a less tolerance in short duration interruptions events. Therefore, the reliability must be characterized as widely way, considering the occurrence of such disturbances. The definition of protection devices types, and its arrangement in the feeder, enables the restriction of faults propagation, reducing the number of consumers subject to interruptions in energy supply. Similarly, the allocation of switching devices in an optimized way, provides a reduction of the interruptions duration, allowing the isolation of portions of the network subject to failure, the reconfiguration of the feeder and restoration of the supply to the consumer, in permanent interruptions cases. Targeting these factors, in this work are proposed two methods to optimize the reliability of electrical distribution systems. The optimization with a single objective is based on optimized allocation of protective and switching devices in the feeder, aiming the minimization of the reliability indices that considers the occurrence of permanent interruptions in energy supply. It is possible the choice of different indices, considering parameters such as load, number of consumers, and energy costs related to the occurrence of interruptions. The protection scheme, in this case is pre-defined (coordinated or selective), and applied to all reclosers allocated in the process of optimization, as well as the breaker of the substation. The second methodology - called double objective - is based on simultaneous minimization of reliability index that take into account the occurrence of permanent interruptions, and the indicator MAIFIE (Momentary Average Interruption Event Frequency Index), which considers the incidence of events that cause temporary interruptions in energy supply. Thus, besides the allocation of protection and switching devices, the optimization consists in definition of the protection scheme to be employed in reclosers and circuit breaker at the substation. Both formulations result in models of nonlinear programming with discontinuous and non-differentiable objective functions, subject to non-linear restrictions. These restrictions reflect in economic and technical limitations, such as coordination and selectivity between the protective devices, topology of the feeder, maximum number of devices available for allocation, and others. In order to find the best solution of the problem with single objective, a Simple Genetic Algorithm is proposed. A conjunct of best solutions of the dual objective problem was accomplished by using Multiobjective Genetic Algorithm. Among these, the most appropriate solution is selected through the use of Fuzzy Inference System. The performance of the algorithms and the quality of the solutions were verified by submitting a real 421 bus distribution system in the process of optimization. The results are commented and compared with the commonly practices used by electric companies. / Uma das principais metas das empresas concessionárias é fornecer energia a seus clientes de forma confiável e com baixo custo. Tradicionalmente, órgãos reguladores do setor elétrico estabelecem metas de continuidade, que devem ser satisfeitas sob pena da aplicação de vultosas multas. Durante muitos anos, as concessionárias têm adotado a prática de permitir o incremento das interrupções temporárias, visando à diminuição na ocorrência das interrupções permanentes no fornecimento de energia, pelo emprego do esquema de proteção coordenado. Entretanto, com o crescente aumento das cargas eletrônicas, e a existência de processos industriais automatizados cada vez mais complexos, existe uma menor tolerância à ocorrência de interrupções de curta duração. Logo, a confiabilidade deve ser caracterizada de forma mais ampla, considerando a ocorrência deste tipo de distúrbio. A definição dos tipos de dispositivos de proteção, e a disposição dos mesmos em locais específicos do alimentador, possibilitam restringir a propagação de faltas, reduzindo o número de consumidores submetidos a interrupções no fornecimento de energia. De forma semelhante, a alocação de chaves de manobras de maneira otimizada provê meios de reduzir a duração das interrupções, possibilitando a isolação de trechos da rede sob condição de falta, a reconfiguração do alimentador e o restabelecimento do fornecimento à parte dos consumidores, caso ocorram interrupções permanentes. Visando estes fatores, neste trabalho são propostas duas metodologias de otimização da confiabilidade de sistemas elétricos de distribuição. A otimização com objetivo único consiste na alocação de dispositivos de proteção e manobras no alimentador, visando à minimização de indicadores de confiabilidade que consideram a ocorrência de interrupções permanentes no fornecimento de energia. É possível a escolha de diferentes indicadores, considerando parâmetros como: carga, número de consumidores, energia e custos relacionados à ocorrência de interrupções. O esquema de proteção, neste caso é pré-definido (coordenado ou seletivo), sendo aplicado a todos os religadores alocados no processo de otimização, inclusive ao disjuntor da subestação. A segunda metodologia denominada duplo objetivo consiste na minimização simultânea de um indicador de confiabilidade que considera a ocorrência de interrupções permanentes, e do indicador MAIFIE (Momentary Average Interruption Event Frequency Index), que considera a ocorrência de eventos causadores de interrupções temporárias no fornecimento de energia. Desta forma, além da alocação dos dispositivos de proteção e manobras, o processo de otimização visa definir o esquema de proteção a ser empregado nos religadores, bem como no disjuntor da subestação. Ambas as formulações resultam em modelos de programação não-lineares, com funções objetivo descontínuas e não diferenciáveis, sujeitas a restrições não-lineares. Estas restrições refletem limitações técnicas e econômicas, tais como coordenação e seletividade entre os dispositivos de proteção, topologia do alimentador, número máximo de dispositivos disponíveis para alocação, entre outras. Na busca da melhor solução do problema com objetivo único é empregado o Algoritmo Genético Simples. Um conjunto de soluções ótimas do problema duplo objetivo é obtido utilizando o Algoritmo Genético Multiobjetivo. Dentre estas, a solução mais adequada é selecionada por meio de um Sistema de Inferência Nebulosa. O desempenho dos algoritmos e a qualidade das soluções foram verificados submetendo um sistema de distribuição real de 421 barras ao processo de otimização. Por fim, os resultados são comentados e comparados com as práticas mais utilizadas pelas concessionárias.