Orientador: Amauri Lopes / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-27T14:38:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Colares_RicardoFialho_D.pdf: 12011156 bytes, checksum: 3fba872746daa020d1b17ceea0e9871a (MD5) Previous issue date: 2000 / Resumo: Este trabalho aborda a aplicação de arranjo de sensores no problema de estimação do ângulo-de-chegada (DOA) de ondas planas. Uma vasta gama de aplicações nas mais diversas áreas se enquadram nesse problema, como em radar, sonar e mais recentemente em comunicações móveis. Dentre os métodos existentes para estimação de parâmetros, destacam-se os paramétricos em relação aos espectrais. Este trabalho classifica os principais métodos paramétricos em três categorias. A primeira consiste de métodos baseados no bastante conhecido critério da máxima-verossimilhança (ML), tais como o IQML e MO DE. A segunda categoria compreende os métodos baseados na predição linear, dentre os quais podemos citar o FBLP Modificado e o WTLS-LP. A terceira consiste nos métodos que fazem uso dos sub­espaços definidos pela matriz de correlação dos dados disponíveis, como os métodos MUSIC, NORMA-MÍNIMA, ESPRIT e WSF. Esses métodos são apresentados neste trabalho de uma forma unificada, na qual as estimativas desejadas são obtidas através da minimização de funções custo adequadas e com mesma estrutura. Nesse processo de otimização fazemos uso do critério dos mínimos-quadrados (LS) e dos mínimos-quadrados totais (TLS), além de suas variações que também são descritas. A visão unificada proposta aqui torna possível uma comparação de desempenho e esforço computacional entre esses métodos, evidenciando suas vantagens e desvantagens. Além disso, torna também possível a sugestão de propostas para novos métodos baseados naqueles existentes / Abstract: This work is concerned with the direction-of-arrival estimation of plane waves impinging on a sensors array. This problem arises from applications such as radar, sonar and, more recently, in wireless communications. Among the usual parameter estimation methods, the parametric ones are more accurate than the spectral ones. In this work the parametric methods are presented and classified in three categories. The first one consists of methods based on the well known maximum-likelihood (ML) criterion, such as the IQML and MO DE methods. The second class is composed of methods that use the linear prediction concepts, such as the Modified FBLP an the WTLS-LP. The last class is based on the subspace approach such as the MUSIC, MINIMUM-NORM, ESPRIT and WSF methods. Those methods are presented using an unifying formulation and notation, in which case the estimation is reached by minimizing suitable and similar cost functions. The minimization process is carried out by using the least­squares (LS) and total least-squares(TLS) approaches, as well as through variants that are also presented. This unifying framework make it possible to compare the performance and computational effort of the methods presented, showing the advantages and the disadvantages of each one. In addition, we propose new methods based on the existing ones / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientador: Katia Lucchesi Cavalca Dedini / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-07-29T05:26:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cavalcante_PaulaFrassinetti_D.pdf: 18098504 bytes, checksum: 504ae08541ec4275de5e52c7e4d999e5 (MD5) Previous issue date: 2001 / Resumo: A análise modal tem evoluído bastante nas últimas décadas e tem-se tomado, cada vez mais, uma importante ferramenta para a análise de problemas na área de dinâmica estrutural. Assim sendo, os problemas que envolvem a dinâmica de sistemas tem-se utilizado desta ferramenta para investigar o comportamento de máquinas rotativas e sua interação com seus componentes. Dessa forma, tem-se utilizado a análise modal na investigação de problemas experimentais que envolvem a dinâmica estrutural de máquinas rotativas e sua estrutura de suporte. Atualmente, novos modelos para análise do comportamento de máquinas rotativas tem levado em conta a interação entre os vários subsistemas que constituem o sistema analisado, e, portanto, a influência da fundação na resposta do sistema tem-se tomado mais evidente. Neste trabalho, propõe-se apresentar uma metodologia de cálculo dos parâmetros da fundação, cuja representação matemática no sistema rotor-mancais, permita uma simulação mais precisa destes componentes mecânicos no modelo do sistema completo. O procedimento consiste em representar a fundação através de seus parâmetros modais, determinados utilizando técnicas de análise modal clássica, e em seguida, através do método proposto (Método das Coordenadas Mistas) representá-Ia no sistema completo. A verificação experimental é feita através de um banco de provas, para o ajuste do comportamento vibracional da estrutura flexível, e sua interação com o subsistema rotor-mancais / Abstract: The analysis of the behavior of foundation and its influence on the whole system response, rotor-bearings-foundation, is of a great importance to investigate the dynamic response of these systems. Modal analysis procedures have been strongly developed in the last decades and have become important tools of analysis in engineering problems that involve rotating machinery and its supporting structure. The new models to analyze the rotating machinery behavior take into account several subsystems interaction, which constitute the whole analyzed system and, thus, the influence of the foundation as well. In this way, this work presents a methodology for dynamic analysis of the foundation using modal analysis techniques to determine its modal parameters(damping factor, natural frequency and generalized mass). The proposed method of mixed coordinates is then applied and the foundation effects are introduced in the complete mathematical model of the rotor-bearings system. In this procedure, the foundation is represented in the whole system through its modal parameters. The experimental validation is conducted in a set-up to fit the vibrational behavior of the flexible structure and its interaction with the rotorbearings system / Doutorado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Doutor em Engenharia Mecânica

Orientador: Robson Pederiva / Dissertação (mestrado) -Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-08-12T18:23:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Sanches_FabioDalmazzo_M.pdf: 633170 bytes, checksum: a1620e7b33649f4441407be8d0f78500 (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: Este trabalho apresenta uma metodologia de identificação dos parâmetros de rigidez e amortecimento dos mancais de rolamento de um sistema mecânico rotativo. O método proposto é baseado na equação matricial de Ljapunov e na representação do sistema na forma de espaço de estados. Através da definição de correlações, inserida na equação matricial, monta-se um estimador que relaciona os parâmetros físicos do sistema com as matrizes de correlações das variáveis medidas no domínio do tempo, não sendo necessário o conhecimento da excitação. O objetivo do trabalho é fazer um estudo teórico da aplicação dessa metodologia de identificação em sistemas reais. São feitas simulações considerando-se um sistema rotativo de vinte graus de liberdade excitado aleatoriamente, caso estático, e por desbalanceamento em diversas freqüências de rotação e de características de mancal. Os resultados numéricos demonstram que o método proposto é robusto e viável, podendo ser aplicado na identificação de uma máquina real / Abstract: This work presents an identification methodology of stiffness and damping parameters of rolling bearings in a rotor-bearing system. The proposed method is based on Ljapunov matrix equation and state space representation. Through the definition of correlations used in matrix equation, it is possible to generate an algorithm that relates system physical parameters to the correlation matrixes of the measured variables in time domain without the knowledge of the external input forces. The purpose of this work is to make a theoretical study of the viability of this methodology used in real systems. Simulations were performed considering a rotating system with twenty degrees of freedom excited by random forces, system at rest, and by unbalance forces considering several rotation frequencies and bearing characteristics. The numerical results show the proposed method is feasible and it can be used to identify real machines / Mestrado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Mestre em Engenharia Mecânica

Submitted by Lúcia Brandão (lucia.elaine@live.com) on 2015-12-14T17:15:41Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - Guilherme Santos Silva.pdf: 2184631 bytes, checksum: 98bc9e6ccd68fcfcf8ec74c49558e41a (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2016-01-20T18:18:27Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Guilherme Santos Silva.pdf: 2184631 bytes, checksum: 98bc9e6ccd68fcfcf8ec74c49558e41a (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2016-01-20T18:19:21Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Guilherme Santos Silva.pdf: 2184631 bytes, checksum: 98bc9e6ccd68fcfcf8ec74c49558e41a (MD5) / Made available in DSpace on 2016-01-20T18:19:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação - Guilherme Santos Silva.pdf: 2184631 bytes, checksum: 98bc9e6ccd68fcfcf8ec74c49558e41a (MD5) Previous issue date: 2014-04-25 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / We investigated the performance of a dynamic linear model where the trend damping parameter has a time course given by a normal probability distribution. The objective is to determine if the inclusion of a dynamic evolution of the damping parameter improves the predictive performance of the model compared to existing polynomial models, in particular additive trend model Damped Holt. To evaluate this new proposal, we developed a simulation study and application on data from international competition M3, analyzing the performance of the model. They were simulated order polynomial series with two different observational values ​​for variance and variance of the states of progress. The study results suggest that the proposed model can get a marginal predictive gain over existing polynomial models in much of the parameter space. With data from international competition M3, several series with different characteristics were analyzed. The predictive function K steps forward was evaluated after a period of adjustment of the model to the data. For the estimation of the parameters of existing models, we used the technique of multiprocess class I and to estimate the parameters of the new model was employed to minimize the measurement error SMAPE. The new model has all the evolution of the states in analytical way and any type of simulation is required for parameter estimation. The limitation for the new model emerges as the study parameter related to zero slope. In this case the model is considered inappropriate and further studies are needed to work around this problem. / Investigamos a performance de um modelo linear dinâmico onde o parâmetro de amortecimento da tendência possui uma evolução temporal dada por uma distribuição de probabilidade normal. O objetivo é determinar se a inclusão de uma dinâmica na evolução do parâmetro de amortecimento melhora a performance preditiva do modelo em relação aos modelos polinomiais existentes, em particular o modelo de tendência aditiva Damped Holt. Para avaliar esta nova proposta, foi desenvolvido um estudo de simulação e de aplicações em dados da competição internacional M3, analisando a performance do modelo. Foram simuladas séries polinomiais de ordem dois com diferentes valores para a variância observacional e variância de evolução dos estados. Os resultados do estudo sugerem que o novo modelo proposto consegue obter um ganho preditivo marginal em relação aos modelos polinomiais existentes em boa parte do espaço paramétrico. Com os dados da competição internacional M3, várias séries com diferentes características foram analisadas. A função preditiva K passos a frente foi avaliada após um período de ajuste do modelo aos dados. Para a estimação dos parâmetros dos modelos já existentes, foi empregada a técnica de multiprocesso classe I e para a estimação dos parâmetros do novo modelo foi empregada a minimização da medida de erro SMAPE. O novo modelo tem toda a evolução dos estados em forma analítica e nenhum tipo de simulação é necessária para a estimação dos parâmetros. A limitação para o novo modelo surge quanto o parâmetro de estudo referente a inclinação de zero. Neste caso o modelo é considerado inapropriado e novos estudos são necessários para contornar este problema.

Parametrizações de modelos e estruturas de correlações dos parâmetros no âmbito agropecuário são importantes por caracterizarem o comportamento de um sistema em resposta a variações de múltiplos cenários (clima, genótipos, dietas nutricionais, dentre outros fatores) que existem em escalas globais. O objetivo foi contribuir com inferências estatísticas na produção de gases CO2 [um potente Gás de Efeito Estufa (GEE)] nas fermentações in vitro de feno de alfafa, comparando métodos frequentistas com novas metodologias surgidas na literatura científica como a combinação dos métodos de Rejeição por Atraso e o Metropólis Adaptativo (RAMA), até então não testados para predições de gases de fermentação in vitro. Além disso, modelos de séries temporais foram usados para previsão da produção de CO2 nas fermentações de gases in vitro de feno de alfafa. Dentro do contexto de crescimento de gado de corte, foi realizada pela primeira vez uma abordagem para predições individuais dos animais para taxa de ganho de peso e a necessidade de energia para mantença baseada na dinâmica de crescimento e composição química corporal do Modelo de Crescimento de Davis (MCD), com comparação de análise de covariância multivariada entre diferentes cenários (gêneros, sistemas e genótipo cruzados), em um experimento a campo no Brasil. Adicionalmente calibrações dos parâmetros baseadas na amostra de cada cenário, pelos ajustes do MCD e usando análise frequentista, bootstrap não-paramétrico e simulações Monte Carlo foram realizadas com os dados nacionais (raça cruzada) e comparada com as estimativas originais do modelo obtido com raças Britânicas (Bos taurus). Os principais critérios adotados para avaliar os ajustes dos modelos foram o Erro Quadrático Médio de Predição (EQMP), o Critério de Informação Akaike (AIC) e o Critério de Informação Bayesiano (BIC). Os resultados não só contribuirão para o avanço da literatura existente, mas também auxiliarão a indústria de carne bovina e produtores rurais a encontrar especificações do mercado de carne, tanto a nível nacional e internacional. Concluiu-se que i) na produção de gases: o modelo ARIMA (1, 1, 2) ajustou a produção acumulativa de CO2, atingindo o valor máximo de 1,1066 (mL) no tempo de 47,5 h e a equação é indicada para estimar a produção de gases; ii) no crescimento de gados de corte usando as estimativas individuais do MCD, os vetores de efeitos de energia de mantença e o acréscimo de proteína possuem efeitos pronunciados quanto as interações entre sistemas e gêneros; iii) no crescimento de gados de corte usando as estimativas da amostra total com MCD, os genótipos cruzados tiveram maior gasto de energia de mantença e foram mais rápidos de maturação em comparação tanto com os animais de genótipos Britânicos (Bos taurus) e touros Nelores. A técnica de bootstrap não-paramétrica estimou com sucesso as distribuições dos parâmetros (que tiveram distribuição probabilidade normal para maioria dos cenários). Correlação negativa entre os parâmetros de acréscimo de DNA e energia de mantença foram encontrados para animais machos não castrados do sistema extensivo, indicando que foram mais eficientes no uso da energia. A generalização de tal relação ainda demanda estudos mais abrangentes e aprofundados. / Model parameter fitting and parameter correlation structures are important for characterize a system\'s behaviour in response to multiple scenarios variations (climate, genotypes, nutritional diet and other factors). The aim was to contribute to statistical inferences in the production of CO2 [a potent greenhouse gas (GHG)] in vitro fermentation of alfalfa hay, comparing frequentist methods with new methodologies that emerged in the scientific literature, such as the combination of a delay Rejection and the Adaptive Metropolis methods (RAMA), not yet tested for in vitro fermentation gases predictions. In addition, time series models were used to predict CO2 production in the in vitro fermentation of alfalfa hay. For the first time, individual predictions of animal weight gain rate and energy of maintenance based on the growth dynamics and body composition Davis Growth Model (DGM) was carried out besides multivariate covariance analysis of different scenarios (genres, systems and crossed genotype). Additionally, parameter estimation based on sample of each scenario, using frequentist analysis, nonparametric bootstrap and Monte Carlo simulations were performed with national data (cross breed) and compared to the original estimates of the model obtained with British breeds (Bos taurus). The main criteria used to evaluate the model accuracy were the Mean Square Error of Prediction (MSEP), the Akaike Information Criterion (AIC) and the Bayesian Information Criterion (BIC). The results not only contribute to the scientific progress in modeling animal growth and composition, but also assist the beef industry and farmers to adjust the production process to the meat market specifications, both nationally and internationally. For in vitro gas production, we concluded that the ARIMA (1, 1, 2) model presented the highest accuracy in predicting cumulative CO2 production and the respective equation is recommended for estimating CO2 production. In the growth beef cattle using the individual estimates DGM, average vectors from maintenance of energy and protein accretion showed pronounced effects as the interactions between systems and genres. Also the total sample with DGM, cross-breed genotypes had higher maintenance energy expenditure and were faster-maturing compared with British genotypes animals(Bos taurus) and Nellore bulls estimates. Bootstrap nonparametric with downhill simplex optimization method successfully estimated the distributions of the parameters (that had normal probability distribution for most scenarios). Uncastrated male animals of the extensive system showed negative correlation between the protein deposition rate and requirement for energy maintenance, indicating that animals with faster lean tissue deposition were also more efficient in energy usage. We warn that the generalization of this finding demands studies with larger populations.

O método de Kaczmarz é um algoritmo iterativo que soluciona sistemas lineares do tipo Ax = b através de projeções sobre hiperplanos bastante usado em aplicações que envolvem a Tomografia Computadorizada. Recentemente voltou a ser destaque após a publicação de uma versão aleatória apresentada por Strohmer e Vershynin em 2009 a qual foi provada possuir taxa de convergência esperada exponencial. Posteriormente, Eldar e Needell em 2011 sugeriram uma versão modificada do algoritmo de Strohmer e Vershynin, na qual a cada iteração é selecionada a projeção ótima a partir de um conjunto aleatório, utilizando para isto o lema de Johnson-Lindenstrauss. Nenhum dos artigos mencionados apresenta uma técnica para a escolha do parâmetro de relaxação, entretanto, a seleção apropriada deste parâmetro pode ter uma influência substancial na velocidade do método. Neste trabalho apresentamos uma metodologia para a escolha do parâmetro de relaxação, bem como implementações paralelas do algoritmo de Kaczmarz utilizando as ideias de Eldar e Needell. Nossa metodologia para seleção do parâmetro utiliza uma nova generalização dos resultados de Strohmer e Vershynin que agora leva em consideração o parâmetro λ de relaxação e, a partir daí, obtemos uma estimativa da taxa de convergência como função de λ. Escolhemos então, para uso no algoritmo, aquele que otimiza esta estimativa. A paralelização dos métodos foi realizada através da plataforma CUDA e se mostrou muito promissora, pois conseguimos, através dela, um ganho significativo na velocidade de convergência / The Kaczmarz method is an iterative algorithm for finding the solution of a system of linear equations Ax = b by projecting onto the hyperplanes widely used in applications involving Computerized Tomography. It has been recently highlighted after the publication of a random version presented by Strohmer and Vershynin in 2009 that yields probably exponential convergence in expectation. Thereafter, Eldar and Needell in 2011 suggested a modified version of Strohmer and Vershynin algorithm, which at each iteration selects the optimal projection from a random set making use of the Johnson-Lindenstrauss lemma. None of the mentioned articles presents a technique for choosing the relaxation parameter, however, the proper selection of this parameter can achieve a substantial gain on the speed of the method. In this project we present a methodology for finding the relaxation parameter, as well as parallel implementations of Kacmarzs Algorithm using the ideas of Eldar and Needell. Our methodology for parameter selection uses a new generalization on Strohmer and Vershynins results which now regards the relaxation parameter λ. Thenceforward, we obtain an estimate of the convergence rate as a function of λ. Then we use this estimate in the algorithm the optimizer of this estimate. The parallelization of the methods has been implemented through the CUDA platform and appears to be very promising, since it delivers substantial gain in the convergence speed

Orientador: João Frederico da Costa Azevedo Meyer / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-24T22:34:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Souza_JulianaMartaRodriguesde_D.pdf: 3368514 bytes, checksum: 4eec6362766752b87c0db7caebbeec84 (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: O objetivo cumprido por esta tese é a criação e validação de uma técnica de recuperação de coeficientes de difusão para problemas ecológicos. O trabalho consta de oito capítulos e três deles são dedicados às ferramentas necessárias para a geração de dados sabidamente difusivos ou para o ajuste dos dados. Para a geração de dados trabalha-se com a obtenção da solução numérica de um problema difusivo tipicamente ecológico, combinando Elementos Finitos, Método de Galerkin e Crank-Nicolson. A seguir embasado-se no conceito de função densidade de probabilidade e em função de distribuição acumulada, lança-se mão do Método da Transformada Inversa. O Capítulo dedicado aos ajustes figura do trabalho para apresentar, ao leitor que ainda não havia tido contato, uma aplicação de um Algoritmo Genético. Tal algoritmo é usado para obter a solução de Quadrados Mínimos não-lineares em três parâmetros. A Regressão Linear tradicional, contando com apenas um parâmetro a ser ajustado também é utilizada. O principal conteúdo, o desenvolvimento do modelo e os resultados, excelentes, compõem mais dois Capítulos, o quinto e o sétimo, que, somados à Introdução, discussão sobre a bibliografia e Conclusão, fecham o trabalho. Discorre-se amplamente sobre o tipo de dado relativo a problemas ecológicos, e dificuldades inerentes, e sobre como o conhecimento sobre esse tipo de dados é fundamental no {\itshape design} do modelo. A cada passo dado, ferramenta desenvolvida ou introduzida, sua qualidade é atestada a fim de que, ao fim, a estrutura tenha sido construída sobre uma base sólida. O método recupera com sucesso coeficientes de difusão dentro de todo o espectro analisado, entre 0.0001 e 1 unidades de espaço ao quadrado por tempo; sendo possível tratar os dados de modo que a possibilidade de erro seja direcionada para uma hiper-estimativa, o que pode ser uma atitude previdente a depender do problema / Abstract: The goal attained by this thesis is the creation and validation of a diffusion coefficient, relative to ecological problems, recovery technique. Eight Chapters constitutes this work and three of them are dedicated to the tools needed for the diffusive related data generation or to the data fit. For the data generation, the numerical solution of a tipically ecological diffusive problem is obtained by combining Finite Elements, Galerkin's Method and Crank-Nicolson. Then, relying on the concepts of probability density function and cumulative distribution function, the Inverse Transform Method is applied. There is a Chapter dedicated to the fitting methods used here to introduce, to a reader who have not had the pleasure of meeting before, an application of a Genetic Algorithm. Such algorithm is used to obtain a non-linear Least Squares three parameter solution. The traditional Linear Regression is also used for fitting another version of the model. The main content, the development of the model and the excellent results compose two more Chapters, the fifth and the seventh that, when gathered to the Introduction, discussion about the bibliography and the Conclusion, closes the work. The kind of data related to ecological problems and the difficulties inherent to it are a main concern and deeply discussed. It is also focus of intense attention how the knowledge on this kind of data is fundamental for the method design. At each step, tool developed or introduced, its quality is attested with the purpose that, by the end of the work, the structure has been built on a solid basis. The method recovers succesfully diffusion coeficients with all the range analyzed, 0.0001 and 1 units of squared space over time; and it is also possible to determine the treatment for the data in such a way that error are directed to a hiper-estimative; that might be provident attitude depending on the problem / Doutorado / Matematica Aplicada / Doutora em Matemática Aplicada

Orientador: Víctor Hugo Lachos Dávila / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-24T00:22:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Costa_DeniseReis_D.pdf: 5095534 bytes, checksum: 5bb05e15edf36db32e78eff601b757db (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: Modelos de variáveis latentes são amplamente utilizados por psicometristas, econometristas e pesquisadores da área de ciencias sociais para modelar variáveis que não podem ser medidas diretamente, conhecidas como construtos ou efeitos aleatórios (Skrondal e Rabe-Hesketh, 2004). Na literatura, é muito comum verificar a utilização da distribuição normal para a modelagem dessas variáveis, contudo tal suposição pode ser inadequada, especialmente na presença de valores discrepantes. Preocupados com a sensibilidade das inferências sob a presença de potenciais pontos discrepantes ou com dados provenientes de distribuições com caudas pesadas, nesta tese propomos métodos de inferência robusta, utilizando a distribuição t de Student multivariada, para dois tipos de modelos de variáveis latentes: o modelo linear generalizado misto para respostas binárias (GLMM) e o modelo de análise fatorial Tobit (TCFA) para respostas contínuas e censuradas. Para a estimação dos parâmetros dos modelos estudados, um algoritmo do tipo EM foi proposto e este apresenta expressões fechadas no passo E que utiliza os dois primeiros momentos de uma distribuição multivariada t truncada. Adicionalmente apresentamos uma abordagem via análise Bayesiana e propomos medidas de diagnóstico de influência para dados censurados sob o modelo TCFA quando a suposição de normalidade é assumida. Para avaliação dos métodos propostos, foram realizados alguns estudos simulados, além da aplicação a conjuntos de dados reais. / Abstract: Latent variable models are broadly used by psychometrists, econometrists and social science researchers to model variables that cannnot be directly measured, known as constructs or random effects (Skrondal and Rabe-Hesketh, 2004). In the literature, such variables are commonly modeled with a normal distribution, but such assumption may be inadequate, especially when there are outliers. Concerned with the sensitivity of the inferences under the presence of potential outliers or data derived from heavy-tailed distributions, this thesis proposes robust inference models, using the mutivariate t-Student distribution, for two types of latent variable models: the Generalized Linear Mixed Model for correlated binary data (GLMM) and the Tobit Confirmatory Factor Analysis (TCFA) for continuous and censored data. In order to estimate the parameters of the studied models, an EM-type algorithm was proposed. This algorithm presents closed expressions on the E-step which use the two first moments of a multivariate truncated t-distribution. Moreover, we present a Bayesian approach and propose measures of influence diagnostics for censored data under the TCFA model when normality is assumed. In order to evaluate the proposed methods, simulated studies were carried out, as well as the application on real datasets. / Doutorado / Estatistica / Doutor em Estatística

Orientadores: David de Carvalho, Heraldo Luiz Giacheti / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola / Made available in DSpace on 2018-08-03T20:52:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 BeiraFontaine_Eduardo_D.pdf: 3663857 bytes, checksum: 2b1520fd0d5ae83e782045ee6301b199 (MD5) Previous issue date: 2004 / Doutorado

Orientadores: Euripedes Guilherme de Oliveira Nobrega, Fernando Jose Von Zuben / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Enhegenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-07-25T20:23:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 NinaHuallpa_Belisario_D.pdf: 3512265 bytes, checksum: 82015cca74d28070ac6c88fec3015059 (MD5) Previous issue date: 1999 / Resumo: Métodos de detecção e diagnóstico de falhas têm sido muito estudados ultimamente, como resultado da demanda por sistemas de maior confiabilidade. Neste trabalho, adotam-se métodos de inteligência computacional, em uma configuração que faz uso de redes neurais artificiais e lógica nebulosa para a monitoração de sistemas dinâmicos representados por modelos de estado adequadamente dimensionados. Os parâmetros do modelo de estado são estimados recursivamente utilizando uma rede neural recorrente do tipo Hopfield, à qual foram adicionados mecanismos de otimização. As saídas do estimador são sintomas submetidos a um módulo de pré-diagnóstico, o qual discrimina perturbações nos valores identificados para os parâmetros, detectando a falha. Um terceiro módulo é utilizado para executar o diagnóstico propriamente dito, através de um método de inferência baseado em lógica nebulosa. A base de conhecimento é determinada a partir da interpretação de grafos direcionados e sinalizados, que relacionam os parâmetros físicos aos parâmetros do modelo de estado. Além de simulações em diversos sistemas lineares invariantes no tempo, a configuração foi testada também em sistemas variantes no tempo e com não-linearidades suaves, incluindo sistemas artificiais e do mundo real. Os resultados obtidos permitem concluir que os métodos desenvolvidos podem ser aplicados com sucesso a diversos tipos de sistemas dinâmicos / Abstract: Fault detection and diagnosis methods have been intensively studied lately, as a result of the demand for systems of greater reliability. In this work, computational intelligence methods were adopted, in a configuration that uses artificial neural networks and fuzzy logic for monitoring dynamic systems represented by state-space models of adequate dimension. The parameters of the model are recursively estimated using a Hopfield-type recurrent neural network, endowed with additional optimization mechanisms. The outputs of the estimator are taken as symptoms submitted to a pre-diagnostic module, in order to establish the nominal reference parameter values. A third module is used to implement the diagnosis itself, based on a fuzzy inference method. The knowledge base is determined by means of a signed directed graph, that represents the relations among the physical parameters and the parameters of the state-space model. Besides several simulations using time-invariant linear systems, the configuration was also tested in the presence of time-varying dynamics and smooth nonlinearities including artificial and real world systems. The results guide to the conclusion that the developed methods can be successfully applied to a wide range of dynamic systems / Doutorado / Doutor em Engenharia Mecânica