Orientador: Carlos Roberto Minussi / Banca: Francisco Villarreal Alvarado / Banca: Jozué Vieira Filho / Banca: Osvaldo Ronald Saavedra Mendez / Banca: Eduardo Nobuhiro Asada / Resumo: Nesta tese apresenta-se uma proposta para análise da estabilidade estática de tensão de sistemas de energia elétrica utilizando uma rede neural baseada na arquitetura ART (Adaptive Resonance Theory), designada rede neural ARTMAP Fuzzy. As redes neurais ARTdescendentes apresentam as características de estabilidade e plasticidade, as quais são propriedades imprescindíveis para a realização do treinamento e execução da análise de forma rápida e confiável. A versão ARTMAP Fuzzy é uma rede neural supervisionada, ou seja, a extração do conhecimento se processa por estímulos de entrada e de saída. O problema da análise de estabilidade de tensão é formulado considerando-se o estímulo de entrada composto pelas potências ativa e reativa nodais. O estímulo de saída é adotado como sendo a margem de segurança, a qual representa a "distância" entre o ponto de operação do sistema e a fronteira da estabilidade estática de tensão. Esta margem de segurança é calculada, via análise de sensibilidade e álgebra matricial de Kronecker, a partir da função determinante da matriz jacobiana relativa ao problema do fluxo de potência de Newton-Raphson. A operacionalidade das redes neurais é constituída por três fases principais: treinamento (ou aprendizado), análise e treinamento continuado. A fase de treinamento requer uma grande quantidade de processamento, enquanto que a fase de análise é realizada, efetivamente, sem esforço computacional. Esta é, por conseguinte, a principal justificativa para o uso das redes neurais para a resolução de problemas complexos que exigem soluções rápidas, como é o caso de aplicações em tempo real. Na fase de treinamento, o perfil de geração e de carga do sistema elétrico é gerado empregando-se uma distribuição aleatória (ou pseudo-aleatória) e a respectiva saída (margem de segurança) calculada via execução... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: This work develops a methodology to effectuate static voltage stability of electrical power systems by neural network. The neural network used is based on the ART (Adaptive Resonance Theory) architecture, named ARTMAP Fuzzy neural network. The ART descendent neural networks present the characteristics of stability and plasticity, which are important properties to execute the training and the analysis fast and reliable. The ARTMAP Fuzzy version is a supervised neural network, i.e. the extraction of the knowledge is processed by input/output stimulus. The voltage stability analysis problem is formulated considering the input stimulus composed by the active and reactive nodal power. The output stimulus is adopted as the security margin, which represents the distance with the operation point and the static voltage stability frontier. The security margin is calculated by sensitivity analysis and Kronecker algebra from the determinant function of the Jacobian matrix related to the power flow problem by Newton-Raphson. Neural Network operation is constituted by three principal phase: training (or learning), analysis and continuous training. The training phase needs great processing effort, while the analysis is effectuated without computational effort. This is the principal advantage to use neural networks to solve complex problems that need fast solutions as the real time applications. On the training phase, the generation and load profile is generated using a random (or pseudo random) distribution and the respective output (security margin) is calculated by executing a conventional power-flow with adequate adaptations. The procedure proposed is independent of how is defined the generation dispatch and how the system load evolves. This is a more realistic approach, when compared to the most of the proposals found on the specialized literature that considers the load increasing linearly... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

Orientador: Carlos Roberto Minussi / Banca: Anna Diva Plasencia Lotufo / Banca: Mara Lúcia Martins Lopes / Banca: Arlan Luiz Bettiol / Banca: Edmárcio Antonio Belati / Resumo: Muitos esforços têm sido despendidos para tentar sanar problemas relacionados com Qualidade da Energia Elétrica (QEE), principalmente na automação de processos e desenvolvimento de equipamentos de monitorização que possibilitem maior desempenho e confiabilidade a todo o Sistema Elétrico. Esta pesquisa apresenta um sistema eficiente de identificador/classificador automático de distúrbios chamado de Rede Neuro-Fuzzy-Wavelet. A estrutura básica dessa rede é composta por três módulos: o módulo de detecção de anomalias onde os sinais com distúrbios são identificados, o módulo de extração de características onde as formas de onda com distúrbio são analisadas, e o módulo de classificação que conta com uma rede neural ARTMAP Fuzzy, a qual indica qual o tipo de distúrbio sofrido pelo sinal. Os tipos de distúrbios incluem os isolados de curto prazo, tais como: afundamento de tensão (sag), elevação de tensão (swell), os distúrbios de longo prazo como distorção harmônica, bem como distúrbios múltiplos simultâneos como afundamento de tensão com distorção harmônica e elevação de tensão com distorção harmônica. A concepção do sistema de inferência (neural wavelet ARTMAP fuzzy) permite realizar a classificação dos referidos distúrbios de forma robusta e com grande rapidez na obtenção das soluções. Testes apontam para o alto desempenho dessa rede na detecção e classificação correta dos tipos de distúrbios de tensão analisados, 100% de acerto. A forma robusta e grande rapidez na obtenção dos resultados, possibilita sua aplicação em tempo real, visto que o esforço computacional, muito pequeno, é alocado, basicamente, na fase de treinamento. Somente uma pequena parcela de tempo computacional é necessária para a efetivação das análises. Além do mais, a metodologia proposta pode ser estendida para a realização de tarefas mais complexas... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Many efforts have been spent to solve problems related to Power Quality (PQ), principally in process automation and developing monitoring equipments that can provide more reliability and behavior for the electrical system. This research presents an efficient automatic system to identify/classify disturbs by Fuzzy Wavelet Neural Network. The basic structure of this neural network is composed of three modules such as: module for detecting anomalies where the signals with disturbs are identified, module for extracting the characteristics where the wave forms with disturbs are analyzed, and the module of classification that contains a fuzzy ARTMAP neural network that shows the type of disturbs existing in the signal. The types of disturbs include the short term isolated ones which are: voltage dip (sag), voltage increasing (swell); the long term disturbs such as harmonic distortion as well as the multiple simultaneous ones like the voltage dip with harmonic distortion and voltage increasing with harmonic distortion. The inference system (neural wavelet ARTMAP fuzzy) allows executing the classification of the cited disturbs very fast and obtaining reliable results. This neural network provides high performance when classifying and detecting the voltage disturbs very fast with about 100% of accuracy. The speed in obtaining the results allows an application in real time due to a low computational effort, which is basically in the training phase of the neural network. A little time of the computational effort is spent for the analysis. Moreover the proposed methodology can be used for realizing more complex tasks, as for example the localization of the power sources of the voltage disturbs. It is a very important contribution in the power quality, mainly to be a needy activity for solutions on the specialized literature / Doutor

Resumo: O concreto é o material estrutural mais utilizado na construção civil. Há mais de um século e meio ele vem sendo estudado e aperfeiçoado. É confeccionado utilizando-se de matérias primas regionais, com características técnicas diferentes de outras regiões. O cimento também se apresenta com diversas formulações. Quantificar adequadamente esses materiais é o objetivo do estudo da dosagem do concreto, de tal modo a se obter um concreto que atenda às necessidades estruturais exigidas. Sendo a principal delas a resistência à compressão. A dosagem do concreto é uma prática essencialmente laboratorial quando se pensa em resultados aceitáveis. Através de experimentos são idealizados ábacos e diagramas que podem fornecer a resistência do concreto endurecido com diversas combinações de matérias primas utilizadas. Não há uma formulação matemática abrangente e bem definida para um processo generalizado de dosagem. A complexidade aumenta quando se adicionam outros componentes a mais no concreto simples e tradicional. Obter a relação entre eles é um trabalho contínuo. As redes neurais vêm sendo utilizadas na solução de problemas da engenharia civil, com ênfase na aplicação da técnica da retropropagação. Ela realiza satisfatoriamente as iterações entre as diversas variáveis, num processo de treinamento e aprendizagem, e tem sido capaz de generalizar soluções aceitáveis. Nesta pesquisa de doutorado é utilizada uma rede neural feedfoward com algoritmo retropropagação para prever a resistência e o módulo de elasticidade do concreto. Os dados de entrada são quantidades de materiais utilizadas para confeccionar 1 m3 de concreto adensado, de forma semelhante a dosagem por diagramas. Será aplicada na interpretação de diagramas de dosagem. Tais diagramas são amplamente utilizados por empresas na confecção de concretos,... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Concrete is the most widely used structural material in construction, for more than a century and a half it has been studied and improved. It's prepared using regional raw materials with different technical characteristics of other regions. The cement also performs with various formulations. Adequately quantify these materials is the goal of the study of the concrete mixtures proportion, to obtain a concrete that meets the structural needs required. The main one being the compressive strength. The strength of concrete is essentially a practice laboratory when one considers acceptable results. Through experiments are idealized abacus and diagrams that can provide the strength of hardened concrete with various combinations of raw materials used. There is no mathematical formulation of comprehensive and well defined for a generalized process of mixes. The complexity increases when other components is added in the most simple and traditional concrete. Obtain the relationship between them is a work in progress. Neural networks have been used in solving engineering problems, with emphasis on applying the technique of backpropagation. It performs satisfactorily iterations between the different variables in a process of training and learning, and has been able to generalize acceptable solutions. In this work is used a feedforward neural network with backpropagation algorithm to predict the compressive strength and modulus of elasticity of the concrete. The input data are quantities of materials used to fabricate 1,0 m3 of concrete hardened, similar dosing for diagrams and abacus. Such diagrams are widely used by companies in the manufacturing of concrete, yielding good precision in the final results. They are produced on the vast experience with the same materials and are highly regional representative to provide subsidies for training neural networks. This... (Complete abstract click electronic access below) / Orientador: Carlos Roberto Minussi / Coorientador: Jorge Luís Akasaki / Banca: Anna Diva Plasencia Lotufo / Banca: Marco Antonio Morais Alcantara / Banca: David Calhau Jorge / Banca: Cesar Fabiano Fioriti / Doutor

Orientador: Angelo Cataneo / Banca: Célia Regina Lopes Zimback / Banca: Jorim Sousa das Virgens Filho / Banca: Luiz Roberto Almeida Gabriel / Banca: José Fernando Mantovani Micali / Doutor

Orientador: Maria Candida Soares Del-Masso / Banca: Alfredo Pereira Júnior / Banca: Gustavo Maia Souza / Resumo: É antiga a preocupação do ser humano com as questões relacionadas ao conhecimento, incluindo as discussões sobre a sua origem, seu aprendizado, sobre a nossa capacidade de utiliza-lo e sobre as características específicas da cognição humana. Essa preocupação remonta aos antigos filósofos gregos (2.500 A.C.), desenvolvendo-se posteriormente a partir da abordagem da Epistemologia, originária da Filosofia ocidental, e mais recentemente a partir do Funcionalismo, pertencente aos estudos em Filosofia da Mente e em Ciência Cognitiva. Essa última abordagem, em particular, contribuiu para o surgimento de programas de pesquisas que procuram entender o funcionamento da mente humana com a ajuda do computador. A Ciência Cognitiva possui fortes ligações com as pesquisas em Inteligência Artificial, e ambas vem se desenvolvendo desde a década de 1950. Mais recentemente, a partir da década de 1980, uma nova área de estudos surgiu, formada por pesquisas em Vida Artificial, que trabalha com a possibilidade de síntese de entidades vivas, por meios artificiais, e desde então vem chamando a atenção de pesquisadores interessados no estudo da cognição. Enquanto a Ciência Cognitiva tem ligações estreitas com a Filosofia e a Psicologia, a Vida Artificial tem uma forte inspiração na Biologia. Neste trabalho, procuramos investigar o encontro entre essas disciplinas, e seus programas de pesquisas, considerando as possibilidades de contribuição para o estudo da cognição humana, a partir de uma abordagem conjunta entre essas áreas. / Abstract: It is na old thing the human concern about knowledge related questions, including discussions on its origin, its learning, about our capacity to utilize it and about specific characteristics of the human cognition. That concern remounts to the ancient greek philosophers (2.500 B.C.), developing itself later from the approach of Epistemology, originated in the occidental Philosophy, and more recently from the Functionalism, that makes part of the studies of Philosophy of Mind and of Cognitive Science. This last approach, particularly, contributed to appearing of research programs that try to understand the function of the human mind with the help of the computer. The Cognitive Science has strong relation with research in Artificial Intelligence, and both areas have been growing since the 1950 decade. More recently, from the decade 1980 on, a new area of atudies appeared, formed by researches in Artificial Life, that work with the possibility of synthesis of alive entities, by artificial means, and sice then has been attracting the attention of researchers interested in the study of Cognition. While Cognitive Science has strict relations with the Philosophy and the Psychology, Artifiical life has a strong inspiration in the Biology. In this work, we tried to investigate the meeting between these subjects, and their research programs, considering the possibilities of the contribution to the study of the human cognition, by means of an integrated approach of these areas. / Mestre

Orientador: André Nunes de Souza / Banca: Ivan Nunes da Silva / Banca: Luiz Gonzaga Campos Porto / Resumo: O presente trabalho visa o desenvolvimento de uma ferramenta computacional confiável na análise e estimação dos níveis de tensões induzidas em linhas de distribuição. Neste contexto, utilizam-se ferramentas computacionais consolidadas, como o ATP (Alternative Transients Program), que combinado a um software desenvolvido em Visual Basic, permitem quantificar e avaliar o nível de sobretensões nas linhas de distribuição. Por meio de modificações nas técnicas clássicas de modelagem das descargas atmosféricas, foi possível a construção de um software em Visual Basic capaz de quantificar os valores das tensões induzidas em linhas de distribuição finitas. A avaliação dos níveis de sobretensões induzidas nas mesmas foi implementada pela associação deste software a um programa de simulação (ATP), a fim de se obter resultados fidedignos deste transitório. Tais resultados foram utilizados para se avaliar o desempenho das... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The present work aims at the development of a trustworthy computacional tool in the analysis and estimate of the levels of induced overvoltage in distribution network. In this context, consolidated computacional tools are used, as ATP (Alternative Transients Program), that combined with a software developed in Visual Basic (beginner's all-purpose symbolic instruction code), they allow to quantify and to evaluate the level of overvoltage in the distribution network. By the means of modifications in the classic techniques of modeling of the atmospheric discharges, the construction of a software in Visual Basic was possible to quantify the values of the induced overvoltage in a finite... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre