Este trabalho apresenta uma estratégia para a estimativa de velocidade do motor de indução trifásico baseada em redes neurais artificiais utilizando medidas de variáveis primárias como tensão e corrente. O uso de motores de indução trifásicos é uma constante em diversos setores industriais e de grande importância no cenário energético nacional. A maioria das metodologias de controle, acionamento e dimensionamento destes motores é fundamentada nas medidas de velocidade no eixo. Entretanto, a medida direta da velocidade compromete o sistema de controle e acionamento diminuindo sua robustez e aumentando o custo de implementação. Resultados de simulação e de ensaios experimentais para validação da proposta são também apresentados. / This work presents an approach to estimate speed in induction motors based on artificial neural networks and using measurement of primary variables like voltage and current. The use of induction motors is very common in many industrial sectors and plays an important role in the national energetic scene. The methodologies used in control, start up and dimensioning of these motors are based on measure of the speed variable. However, the direct measure of this variable compromises the system control and start up of the machine, reducing its robustness and increasing the implementation costs. Simulation results and experimental data are presented to validate the proposed approach.

O crescente aumento na demanda de energia elétrica nacional, associada às alterações regulamentares do setor, em que o tempo que um equipamento permanece indisponível para o sistema, aguardando manutenção significa perda de receita para as companhias de energia, motivou a busca por diagnósticos precisos e utilização de técnicas não invasivas que possam ser aplicadas em transformadores em serviço. Assim, o foco desta pesquisa foi o desenvolvimento de uma arquitetura de sistema inteligente baseado em Redes Neurais Artificiais, que a partir de características extraídas de sinais de emissão acústicas provenientes de sensores distribuídos espacialmente no tanque de transformadores de potência, possa identificar internamente o local de ocorrência das descargas parciais e fornecer as distâncias estimadas entre os sensores e o ponto dessa descarga, e com essas distâncias, utilizando técnicas numéricas de triangulação, o sistema fornece também a coordenada espacial da falha auxiliando no diagnostico de defeito do transformador e no processo de tomada de decisões. / The increasing in the demand for national electrical energy coupled with alterations in the regulation of the sector, where the time which a piece of the electrical system equipment stays out of service means loss of income for the electrical companies, has motivated the search for correct diagnostics and usage of non-invasive technics that can be used in tranformers which are in operation. Therefore, the aim of this research was to develop the design of an intelligent system based on Artificial Neural Nets, which through the characteristics extracted from the acoustic emission signals coming from the sensors spatially distributed in the power transformer tank can identify internally the place of the occourrence of the partial discharges and provide the estimate distances between the sensors and the discharges point, so with these distances using triangle technical analysis the system will also provide the spatial coordinate of the flaw for diagnosing the problem with the transformer and help the process of decision making.

Submitted by Rafael Estefano Vicentini null (rafaelvicentini@dee.feis.unesp.br) on 2017-12-14T18:01:32Z No. of bitstreams: 1 DISSERTAÇÃO-RAFAEL ESTÉFANO VICENTINI.pdf: 15039479 bytes, checksum: 43a2765c1d39e13b3435f194a64198ec (MD5) / Approved for entry into archive by Cristina Alexandra de Godoy null (cristina@adm.feis.unesp.br) on 2017-12-18T10:48:16Z (GMT) No. of bitstreams: 1 vicentini_re_me_ilha.pdf: 15039479 bytes, checksum: 43a2765c1d39e13b3435f194a64198ec (MD5) / Made available in DSpace on 2017-12-18T10:48:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 vicentini_re_me_ilha.pdf: 15039479 bytes, checksum: 43a2765c1d39e13b3435f194a64198ec (MD5) Previous issue date: 2017-10-20 / Na última década, o aumento da capacidade de processamento de informação em computadores e dispositivos de uso pessoal possibilitou o desenvolvimento de filtros e classificadores automatizados que operam em tempo real, aplicados em diversas áreas. No âmbito do Processamento Digital de Imagens associado às Redes Neurais Artificiais, os filtros emulam a percepção humana buscando por padrões para identificação de características de interesse. Filtros que têm por objetivo restringir o acesso a conteúdo impróprio partem da identificação de pele - principal indício de presença humana em uma imagem. Independentemente de sua complexidade e/ou robustez, caso o classificador não seja capaz de identificar as diferentes tonalidades de pele sob diferentes condições de captura, sua eficácia é prejudicada. Frente à diversificada forma de descrever uma tonalidade de pele usando diferentes espaços de cor, neste estudo foram destacados os espaços de cor RGB, YCbCr e HSV, amplamente utilizados em equipamentos de captura (por exemplo câmeras fotográficas e filmadoras digitais). A partir de exemplos apresentados durante a etapa de treinamento, as RNAs devem estar aptas para classificar as tonalidades em dois grupos distintos: pele e não pele. Dentre os espaços de cores indicados, seja utilizando ou descartando o aspecto da iluminação (critério amplamente discutido na literatura), este trabalho busca avaliar qual possui a maior taxa de detecção de pele em uma imagem. / Over the last decade, the increasing capacity of data processing in personal computers and devices could develop filters and automatic classifiers working in real time and applied in several areas. Considering Digital Image Processing and Artificial Neural Networks, these filters emulate the human perception searching for patterns to identify specific features. Filters which the main goal is to restrict the access to inappropriate content starts identifying skin tones - the main evidence of human presence in a picture. Although being complex and robust, if the classifier is not able to identify distinct skin tones under random capture conditions, the accuracy is minimal. Facing several ways on describing skin tones over different color spaces, this work uses the RGB, YCbCr and HSV color spaces which are widely applied in recording devices (photographic and digital cameras for example). Based on the examples shown during the training phase, the ANNs must be able to classify skin tones into two distinct groups: skin and non skin. Among the different color spaces used, considering or not the luminance aspect (widely discussed on papers), this work intends to evaluate which one has the highest detection accuracy to identify skin tone in such a picture.

Submitted by RICARDO FERNANDO NUNES null (ricardofnes@gmail.com) on 2016-05-09T19:20:22Z No. of bitstreams: 1 Ricardo_Nunes_Pos_Defesa_FINAL.pdf: 4578185 bytes, checksum: 7d5f2601e5d33327aef16ab69587d77f (MD5) / Approved for entry into archive by Felipe Augusto Arakaki (arakaki@reitoria.unesp.br) on 2016-05-12T19:25:25Z (GMT) No. of bitstreams: 1 nunes_rf_me_ilha.pdf: 4578185 bytes, checksum: 7d5f2601e5d33327aef16ab69587d77f (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-12T19:25:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 nunes_rf_me_ilha.pdf: 4578185 bytes, checksum: 7d5f2601e5d33327aef16ab69587d77f (MD5) Previous issue date: 2016-03-31 / Neste trabalho apresenta-se uma abordagem para o mapeamento da cinemática inversa utilizando Redes Neurais Artificiais do tipo Perceptron Multicamadas na configuração em paralelo, tendo como referência o protótipo de um manipulador robótico de 5 graus de liberdade, composto por sete servomotores controlado pela plataforma de desenvolvimento Intel® Galileo Gen 2. As equações da cinemática inversa, normalmente apresentam múltiplas soluções, desta forma, uma solução interessante e frequentemente encontrada na literatura são as Redes Neurais Artificiais (RNA) em razão da sua flexibilidade e capacidade de aprendizado por meio do treinamento. As Redes Neurais são capazes de entender a relação cinemática entre o sistema de coordenadas das juntas e a posição final da ferramenta do manipulador. Para avaliar a eficiência do método proposto foram realizadas simulações no software MATLAB, as quais demostram pelos resultados obtidos e comparações a uma RNA do tipo MLP simples, aproximadamente redução das médias dos erros das juntas em até 87,8% quando aplicado à trajetória e 80% quando aplicado a pontos distribuídos no volume de trabalho. / This paper presents an approach to the mapping of inverse kinematics using Artificial Neural Networks Multilayer Perceptron in parallel configuration, in the prototype of a robotic manipulator 5 degrees of freedom, as reference, composed of seven servomotors controlled by development board Intel® Galileo Gen 2. The equations of inverse kinematics, usually have multiple solutions, therefore, an interesting solution and often found in the literature are the Artificial Neural Networks (ANN) because of their flexibility and learning capacity through training. Neural Networks are able to understand the kinematic relationship between the coordinate system of the joints and the final position of the manipulator tool. To evaluate the efficiency of the proposed, simulations in MATLAB software are performaded, that demonstrate by the results obtained and compared to a simple MLP type RNA, one reduction in mean errors of the joints by up to 87.8% when applied to the path and 80% when applied to points distributed in the work space.

Submitted by DIEGO RENAN BRUNO null (diego_renan_bruno@hotmail.com) on 2016-05-19T02:22:22Z No. of bitstreams: 1 DISSERTAÇÃO_Diego_Renan_Bruno_UNESP_IBILCE.pdf: 5786200 bytes, checksum: e4c11c8581ba4cc8af49f068d9d637d9 (MD5) / Approved for entry into archive by Felipe Augusto Arakaki (arakaki@reitoria.unesp.br) on 2016-05-23T14:27:37Z (GMT) No. of bitstreams: 1 bruno_dr_me_sjrp.pdf: 5786200 bytes, checksum: e4c11c8581ba4cc8af49f068d9d637d9 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-23T14:27:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 bruno_dr_me_sjrp.pdf: 5786200 bytes, checksum: e4c11c8581ba4cc8af49f068d9d637d9 (MD5) Previous issue date: 2016-04-27 / Neste trabalho foi desenvolvido um sistema de controle híbrido bioinspirado para o planejamento de rota com vistas para a robótica móvel autônoma, baseado em redes neurais artificiais e algoritmos genéticos. O controlador tem como principal objetivo auxiliar o robô móvel em sua navegação quando aplicado em ambientes dinâmicos. Para este trabalho, o ambiente dinâmico utilizado é um “chão de fábrica” industrial, em que alguns obstáculos não são fixos e permanecem em movimentação constante. O controlador desenvolvido neste trabalho pode ser adaptado facilmente para operar em outros ambientes dinâmicos. Independentemente do ambiente utilizado, o controlador deve ser capaz de traçar uma rota possível entre o ponto inicial e o ponto de objetivo, tendo o potencial de evitar todo tipo de obstáculo que surgir nessa rota, seja um obstáculo estático ou dinâmico. O algoritmo foi implementado na linguagem C e simulado no software de modelagem e simulação de robôs V-REP (Virtual Robot Experimentation Platform). O controlador neurogenético mostrou ser eficiente para auxiliar o robô em sua navegação quando aplicado em ambientes dinâmicos. / In this work, a bioinspired hybrid control system was developed for route planning, aiming autonomous mobile robots based on artificial neural networks and genetic algorithms. The main objective of the controller is to assist the mobile robot in its navigation when applied in dynamic environments. For this work, the dynamic environment chosen was a " factory floor", in which some industrial obstacles are not fixed and remain in constant movements. The controller developed in this work can easily be adapted to operate in other dynamic environments. Regardless the environment chosen in this work, the controller must be able to map out a possible route between the starting point and the goal point with the potential to avoid all types of obstacles that appear along the routes, either a static or a dynamic one. The algorithm was implemented in C language and simulated on a robots modeling and simulation software called V-REP (Virtual Robot Experimentation Platform). The neurogenetic controller was efficient to assist the mobile robot in its navigation when applied in dynamic environments.

Made available in DSpace on 2015-03-26T13:32:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 449113 bytes, checksum: 2564edc6922d188711481e1e121d54fa (MD5) Previous issue date: 2008-11-07 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The companies have invested more in quality, to find more survivor in the market, to win more satisfied customers and to increase productivity and profitability. To get it with more success with the aid of statistical control, can be used control charts that monitor the process and indicate whether is need to fix it, so that the final product can be within the standards required by consumers. However, alternative methods to the control charts, also can be used to classify or discriminate if the process is on control or not. In this research, the following were applied: analysis discriminant, logistic regression and artificial neural networks. To apply each one of the proposed methods were used simulated data, where the measures of comparison between them were based on incidences of false and true alarms on the classification these values into or outside the control statistic. Were simulated normal values and independently distributed under control statistics. Subsequently, were imposed some changes to the values set in the middle or the end of data, left the control or to submit autocorrelations. The artificial neural networks and logistic regression were able to replace the best types of control charts in signaled out of control points located in the middle or the end of data set under different distances from the average of control and distributed independently or not. / As empresas têm investido cada vez mais na qualidade, no sentido de buscar maior sobrevivência no mercado, ganhar mais clientes satisfeitos e aumentar a produtividade e a lucratividade. Para buscá-la com mais êxito com auxilio do controle estatístico, faz-se uso dos gráficos de controle que monitoram o processo e sinalizam se há necessidade de corrigi-lo, de maneira que o produto final possa estar dentro dos padrões exigidos pelos consumidores. Na entanto, metodologias alternativas aos gráficos de controle, também podem ser utilizadas para classificar ou discriminar se o processo está ou não sob controle. Neste trabalho foram aplicadas as seguinte: análise discriminante, regressão logística e redes neurais artificiais. Para aplicar cada um dos métodos propostos utilizaram-se dados simulados, onde as medidas de comparação entre eles foram baseadas nas incidências dos alarmes falsos e verdadeiros sobre a classificação desses valores em dentro ou fora de controle estatístico. Foram simulados valores normais e independentemente distribuído sob controle estatístico. Posteriormente, foram impostas variações para que ao final do conjunto de dados saíssem de controle ou que apresentassem autocorrelações. As redes neurais artificiais e regressão logística se mostraram capazes de substituírem os melhores tipos de gráficos de controle, em sinalizarem pontos fora de controle situados ao meio ou ao final do conjunto de dados, sob diferentes distâncias da média de controle e distribuído de forma independente ou não.

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2016-08-16T20:34:44Z No. of bitstreams: 1 LuizGonzagaLopesNeto_DISSERT.pdf: 2203616 bytes, checksum: b2d4c570d38b38e9792ac183c6a3e7fe (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2016-08-18T22:59:59Z (GMT) No. of bitstreams: 1 LuizGonzagaLopesNeto_DISSERT.pdf: 2203616 bytes, checksum: b2d4c570d38b38e9792ac183c6a3e7fe (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-18T22:59:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LuizGonzagaLopesNeto_DISSERT.pdf: 2203616 bytes, checksum: b2d4c570d38b38e9792ac183c6a3e7fe (MD5) Previous issue date: 2016-02-29 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico (CNPq) / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior (CAPES) / Os processos oxidativos avan?ados (POA) s?o t?cnicas que envolvem a forma??o de radicais hidroxila (HO?) com grande poder de oxida??o de mat?ria org?nica. Esses processos t?m encontrado cada vez mais aplica??o na ind?stria por serem capazes de degradar subst?ncias recalcitrantes que n?o s?o removidas completamente por processos tradicionais de tratamento de efluentes. Nesse trabalho, estudou-se a modelagem da degrada??o do fenol pelo processo de foto-Fenton, baseado na adi??o de H2O2, Fe2+ e radia??o luminosa. Um planejamento experimental foi desenvolvido para analisar os efeitos das concentra??es de fenol, H2O2 e Fe2+ na fra??o de carbono org?nico total (COT) degradada. Os experimentos foram realizados em um reator fotoqu?mico parab?lico em batelada com 1,5 L de capacidade. Amostras do meio reacional foram retiradas em diferentes tempos de rea??o e analisadas em um medidor de COT da Shimadzu (TOC-VWP). Os resultados encontrados mostram efeito negativo da concentra??o de fenol, e positivo das outras duas vari?veis na fra??o de COT degradado. Uma an?lise estat?stica do planejamento mostrou que a concentra??o de per?xido de hidrog?nio era tamb?m a vari?vel mais influente na fra??o de COT degradada em 45 minutos e gerou um modelo com R? = 0,82, que previu os pontos experimentais com pouca precis?o. Utilizou-se o Visual Basic for Applications para gerar um modelo por redes neurais e um banco de dados fotoqu?micos. Esse modelo apresentou R? = 0,96 e previu com precis?o os valores de resposta utilizados para teste. Os resultados encontrados indicam a poss?vel aplica??o da ferramenta desenvolvida para ind?stria, principalmente pela simplicidade, baixo custo e facilidade de acesso ao programa. / Advanced Oxidation Processes (AOP) are techniques involving the formation of hydroxyl radical (HO?) with high organic matter oxidation rate. These processes application in industry have been increasing due to their capacity of degrading recalcitrant substances that cannot be completely removed by traditional processes of effluent treatment. In the present work, phenol degrading by photo-Fenton process based on addition of H2O2, Fe2+ and luminous radiation was studied. An experimental design was developed to analyze the effect of phenol, H2O2 and Fe2+ concentration on the fraction of total organic carbon (TOC) degraded. The experiments were performed in a batch photochemical parabolic reactor with 1.5 L of capacity. Samples of the reactional medium were collected at different reaction times and analyzed in a TOC measurement instrument from Shimadzu (TOC-VWP). The results showed a negative effect of phenol concentration and a positive effect of the two other variables in the TOC degraded fraction. A statistical analysis of the experimental design showed that the hydrogen peroxide concentration was the most influent variable in the TOC degraded fraction at 45 minutes and generated a model with R? = 0.82, which predicted the experimental data with low precision. The Visual Basic for Application (VBA) tool was used to generate a neural networks model and a photochemical database. The aforementioned model presented R? = 0.96 and precisely predicted the response data used for testing. The results found indicate the possible application of the developed tool for industry, mainly for its simplicity, low cost and easy access to the program.

Orientador: Alexandre César Rodrigues da Silva / Resumo: A utilização de sensores em ambientes inteligentes é fundamental para supervisionar as atividades dos seres humanos. No reconhecimento de atividades humanas, ou HAR (Human Activity Recognition), técnicas de supervisionamento são aplicadas para identificar as atividades realizadas em diversas aplicações, como no esporte e no acompanhamento de pessoas com necessidades especiais. O Sistema de Reconhecimento de Atividades Humanas (SIRAH) é empregado no reconhecimento de atividades humanas, utilizando um acelerômetro localizado na cintura da pessoa monitorada e uma Rede Neural Artificial para classificar sete atividades: em pé, deitado, sentado, caminhar, correr, sentar e levantar. Originalmente implementado no software MATLAB, realizava classificações offline em que os resultados não eram obtidos durante a execução das atividades. Apresenta-se, neste trabalho, o desenvolvimento de duas versões embarcadas do SIRAH, que executam o algoritmo de classificação durante a prática das atividades monitoradas. A primeira implementação foi efetuada no processador Nios II da Altera, que ofereceu a mesma exatidão do sistema offline com processamento limitado, pois o software consome 673 milissegundos para executar a classificação desejada. Para aprimorar o desempenho, outra versão foi implementada em FPGA utilizando a linguagem de descrição de hardware VHDL. O algoritmo de classificação opera em tempo real e é executado em apenas 236 microssegundos, garantindo total amostragem das acelerações... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Mestre

Orientador: Anna Diva Plasencia Lotufo / Resumo: A evolução dos recursos de internet levou ao crescente aumento do fluxo de dados, e por consequência, a necessidade de modelos de classificação ou previsão que suportem uma aprendizagem online. A Rede Neural ARTMAP Fuzzy tem sido utilizada nas mais diversas áreas do conhecimento, no entanto, ainda é pouco explorada em aplicações de tempo real que exigem uma aprendizagem contínua. Neste trabalho, é proposto uma Rede Neural ARTMAP Fuzzy com treinamento continuado, capaz de adquirir conhecimento ao longo da classificação ou previsão. Modificações na arquitetura e no algoritmo de aprendizagem possibilitam à rede neural ativar o treinamento sempre que necessário. Para validar o modelo proposto foram realizadas duas aplicações, uma para previsão e outra para classificação, utilizando bases de dados benchmarks e comparado com a ARTMAP Fuzzy original. Os resultados mostraram a capacidade do modelo proposto em adquirir conhecimento ao longo das amostras apresentadas de forma estável e eficiente. Assim, este estudo contribui para a evolução da rede neural ARTMAP Fuzzy e apresenta o treinamento continuado como uma alternativa eficaz para aplicações de tempo real. / Doutor

Orientador: Anna Diva Plasencia Lotufo / Resumo: Na última década, o aumento da capacidade de processamento de informação em computadores e dispositivos de uso pessoal possibilitou o desenvolvimento de filtros e classificadores automatizados que operam em tempo real, aplicados em diversas áreas. No âmbito do Processamento Digital de Imagens associado às Redes Neurais Artificiais, os filtros emulam a percepção humana buscando por padrões para identificação de características de interesse. Filtros que têm por objetivo restringir o acesso a conteúdo impróprio partem da identificação de pele - principal indício de presença humana em uma imagem. Independentemente de sua complexidade e/ou robustez, caso o classificador não seja capaz de identificar as diferentes tonalidades de pele sob diferentes condições de captura, sua eficácia é prejudicada. Frente à diversificada forma de descrever uma tonalidade de pele usando diferentes espaços de cor, neste estudo foram destacados os espaços de cor RGB, YCbCr e HSV, amplamente utilizados em equipamentos de captura (por exemplo câmeras fotográficas e filmadoras digitais). A partir de exemplos apresentados durante a etapa de treinamento, as RNAs devem estar aptas para classificar as tonalidades em dois grupos distintos: pele e não pele. Dentre os espaços de cores indicados, seja utilizando ou descartando o aspecto da iluminação (critério amplamente discutido na literatura), este trabalho busca avaliar qual possui a maior taxa de detecção de pele em uma imagem. / Abstract: Over the last decade, the increasing capacity of data processing in personal computers and devices could develop filters and automatic classifiers working in real time and applied in several areas. Considering Digital Image Processing and Artificial Neural Networks, these filters emulate the human perception searching for patterns to identify specific features. Filters which the main goal is to restrict the access to inappropriate content starts identifying skin tones - the main evidence of human presence in a picture. Although being complex and robust, if the classifier is not able to identify distinct skin tones under random capture conditions, the accuracy is minimal. Facing several ways on describing skin tones over different color spaces, this work uses the RGB, YCbCr and HSV color spaces which are widely applied in recording devices (photographic and digital cameras for example). Based on the examples shown during the training phase, the ANNs must be able to classify skin tones into two distinct groups: skin and non skin. Among the different color spaces used, considering or not the luminance aspect (widely discussed on papers), this work intends to evaluate which one has the highest detection accuracy to identify skin tone in such a picture. / Mestre