Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. / Made available in DSpace on 2012-10-21T05:47:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 198623.pdf: 1548366 bytes, checksum: d4e7bec7b3ab6aed830008e2b2b2187b (MD5) / Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um método baseado em técnicas de tratamento de imagens e inteligência computacional, capaz de segmentar a área correspondente aos caracteres da placa de um veículo em imagens digitalizadas obtidas por controladores eletrônicos de velocidade. Nesse são abordados os principais aspectos teóricos das referidas áreas, entre eles os conceitos relativos à fisiologia da visão, imagens digitais, visão computacional e redes neurais artificiais, cujos conceitos dão o suporte necessário à tarefa de extrair e interpretar informações de imagens digitais. A tarefa de identificar automaticamente a informação contida nas placas de veículos em imagens digitalizadas compreende duas fases distintas de processamento. A primeira dessas fases consiste na segmentação da área da imagem em que estão localizados os caracteres da placa; e a segunda, no reconhecimento e obtenção do conteúdo semântico de tais caracteres. Nesta dissertação propõe-se uma contribuição baseada no uso de redes neurais do tipo perceptron de múltiplas camadas capazes de realizar a primeira das fases citadas.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Engenharia Elérica / Made available in DSpace on 2012-10-21T14:48:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 208974.pdf: 4859376 bytes, checksum: cb6331aa634fc9c559f70a7d7a1b3d23 (MD5) / Nesta tese é proposta uma metodologia para construir sistemas que realizem adaptação automática, na interface de uma hipermídia, conforme o perfil do usuário. Este perfil é determinado a partir de uma teoria cognitiva denominada Teoria das Inteligências Múltiplas. O sistema modifica automaticamente as formas de apresentação do conteúdo usando texto, fluxograma, desenho e animação. Oferece, também, a possibilidade do usuário alterar explicitamente a mídia em que determinado conteúdo é apresentado, a fim de adequá-lo às suas necessidades. A concepção do mecanismo de adaptação levou em consideração a formalização da interface adaptativa como um autômato. No mecanismo de adaptação foram utilizadas redes neurais artificiais dos tipos MLP (Multilayer Perceptron) e IAC (Interactive Activation and Competition) para implementação, respectivamente, da adaptatividade e adaptabilidade do sistema. Através da adaptatividade o sistema tem a capacidade de realizar a adaptação da mídia em determinado conteúdo, conforme o perfil do usuário e, a adaptabilidade permite que sejam realizadas alterações explícitas por parte do usuário. O estudo de caso desenvolvido na avaliação da metodologia proposta consiste na implementação de um site adaptativo que disponibiliza um manual de operação de um monitor multiparamétrico. Uma avaliação motivacional, comparando um site adaptativo e outro não adaptativo, foi realizada através de um teste aplicado em 31 voluntários. Verificou-se que o site adaptativo, em relação ao não adaptativo, foi 64,34% mais estimulante, 12,92% mais significativo, 3,50% mais organizado, 2,12% mais fácil de usar e 17,25% mais motivador. Pelos resultados apresentados, conclui-se que a metodologia proposta e implementada é viável de ser aplicada em sistemas hipermídia que necessitem de adaptação.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-21T16:57:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 207970.pdf: 2460629 bytes, checksum: 4983ad8cc897ed5f8e1367dec5be8b7b (MD5) / É apresentada uma metodologia para formação de agrupamentos de conjuntos consumidores de energia elétrica, contemplando desde a seleção das variáveis a serem utilizadas no processo, até a classificação dos grupos de acordo com a qualidade do fornecimento de seus integrantes. A partir dos dados atuais de 260 conjuntos sob concessão das Centrais Elétricas de Santa Catarina (CELESC), contendo 18 variáveis que descrevem características do mercado consumidor e do sistema elétrico de fornecimento, são selecionadas as variáveis mais significativas por meio da análise estatística multivariada. Então, utilizando uma validação cruzada entre um tipo de rede neural auto-organizável e o tradicional método estatístico das k-médias é feito o agrupamento dos conjuntos consumidores. Os grupos obtidos são classificados de forma a sinalizar quando o nível de continuidade seja inferior ao nível de referência, possibilitando detectar incompatibilidades com a meta, ou com o sistema elétrico de fornecimento. Conhecendo melhor a situação de cada conjunto, a concessionária pode aplicar o controle de qualidade necessário, e rever as tarifas de maneira a remunerar os investimentos indispensáveis à prestação do serviço de acordo com a qualidade regulamentada, ou discutir junto ao órgão regulador a situação do conjunto em relação à meta determinada.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Engenharia de Produção / Made available in DSpace on 2012-10-21T20:13:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 209026.pdf: 4866965 bytes, checksum: 7f81c325cddf2eb8ad9574cbaee3c0cc (MD5)

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-22T01:18:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 203190.pdf: 758712 bytes, checksum: 7e55000dc60bef12d568105725407f8b (MD5) / O presente trabalho de mestrado aborda o desenvolvimento e a implementação de uma ferramenta de diagnóstico de falhas em transformadores de potência através da análise dos gases dissolvidos no óleo (DGA). O sistema computacional desenvolvido baseia-se na utilização de forma conjunta de critérios de análise dos gases referenciados em normas, de uma rede neural artificial e de um sistema de inferência fuzzy. O objetivo da ferramenta é fornecer ao usuário uma resposta que combine os melhores resultados não somente dos métodos tradicionais já consolidados na literatura técnica, bem como das técnicas de inteligência artificial, de forma a aumentar a confiabilidade em relação aos métodos individualmente. Para validação da metodologia e da implementação foram utilizados três conjuntos de dados de geração de gases: da IEC, do CEPEL e dados históricos (utilizados para a validação fuzzy), sendo este último grupo obtido junto a um grande concessionário do setor elétrico brasileiro. Os resultados se mostraram promissores no que diz respeito ao diagnóstico de falhas incipientes em transformadores, alcançando níveis de acertos com valores acima de 80%.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica. / Made available in DSpace on 2012-10-22T05:10:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 208616.pdf: 8194516 bytes, checksum: ca5290d7a1dc877e9df0768d06f30a63 (MD5) / A falha (avaria e/ou desgaste) da ferramenta de corte em usinagem está direta ou indiretamente ligada a diferentes grandezas físicas, relacionadas com: o material da peça, o tipo de ferramenta, as condições do processo etc. A análise e a caracterização destas grandezas em tempo real envolve a implementação de sistemas de monitoramento. O sucesso destes sistemas depende da qualidade das informações extraídas dos sinais coletados pelos sensores posicionados em locais estratégicos da máquina-ferramenta, e do algoritmo de inteligência computacional usado para analisá-las e tomar a decisão correta. No primeiro caso, a técnica de multisensores é atrativa, principalmente porque a perda de sensibilidade de um sensor pode ser compensada pela informação captada por outro. No segundo, as redes neurais artificiais destacam-se por suas habilidades em descrever características altamente não-lineares, típicas dos processos de usinagem. Dentro deste enfoque, objetiva-se apresentar o desenvolvimento e a aplicação de um sistema monitor inteligente em torneamento usando a fusão de sinais de força, vibração e emissão acústica com o intuito de reconhecer os padrões de falha da ferramenta de corte (estimação de desgastes e detecção de avarias) e com isso diagnosticar em tempo real o seu estado. A partir do diagnóstico, o sistema monitor realiza o prognóstico da vida da ferramenta (estimação do tempo de vida restante) com a ambição de definir o momento mais apropriado para sua troca.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-19T23:07:53Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-09T05:02:17Z : No. of bitstreams: 1 190074.pdf: 68017208 bytes, checksum: 0cfb6de97f448e5b960f8d21f938fbaa (MD5)

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica. / Made available in DSpace on 2012-10-20T03:14:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 184497.pdf: 1476621 bytes, checksum: 80a4988396ec203bf3aaa957b63dfb68 (MD5) / Este trabalho consiste no desenvolvimento de uma metodologia para a avaliação da qualidade de montagem dos compressores produzidos. São aqui abordadas as ferramentas de Redes Neurais Artificiais (RNAs), Análise do Modo de Falha e Efeito (FMEA) e a Análise da Árvore de Falha (FTA). Com base nesta abordagem são propostas a análise dos principais modos de falha na montagem de compressores herméticos e a identificação automática destes modos através de redes neurais. Este estudo visa reduzir o número de compressores montados fora dos padrões recomendados pela empresa. Esta proposta objetiva extrair características de um sinal primitivo através de sensores instalados no painel de medição e classificar com uma rede neural os sinais de compressores bons e/ou ruins. Na avaliação da proposta os resultados obtidos são confrontados com o atual modelo de medição. Destaca-se o índice de acerto do modelo proposto que é entre 97% e 100% de padrões identificados corretamente. Sem dúvida, a identificação de problemas através de redes neurais artificiais mostra-se bastante promissora e com um alto índice de acerto.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. / Made available in DSpace on 2012-10-20T03:44:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 184758.pdf: 2217199 bytes, checksum: a04834d6dff3c91cb156b0354c750060 (MD5) / Neste trabalho foi explorada a potencialidade das Redes Neurais no estudo de fatores de risco de doenças arteriais coronarianas. Na sua forma mais geral, uma rede neural, é uma máquina que é projetada para modelar a maneira como o cérebro realiza uma tarefa particular ou função de interesse, através da sua propriedade de "aprender" a partir de um conjunto de dados de entrada. O procedimento utilizado para realizar o processo de aprendizagem é chamado de algoritmo de aprendizagem. Para alcançarem bom desempenho, as redes neurais empregam uma interligação maciça de células computacionais simples denominadas "neurônios" ou "unidades de processamento". Apesar de estarmos numa época de tecnologia e de avanços em estudos e diagnósticos em relação à doença arterial coronária, a realidade é que tal patologia ainda representa a principal causa de mortalidade e morbidade no mundo ocidental. Neste trabalho aplicando a Teoria dos Fuzzy Sets (Conjuntos Difusos ou Nebulosos) aos princípios da lógica clássica e resultados da rede neural sobre o conjunto de dados de treinamento, foi possível determinar um valor percentual pertinente ao grau de risco de doença coronária de cada indivíduo ponderando-se dados clínicos e laboratoriais pré-existentes.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-20T03:50:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 184759.pdf: 1534869 bytes, checksum: ea303663968c8768c8a85ed274983a28 (MD5)