[pt] O presente trabalho investiga a aplicação de um sistema híbrido baseado em Redes Neurais Artificiais (RNAs) e Sistemas Especialistas (SE) na detecção e diagnóstico de falhas em redes elétricas. A pesquisa consistiu de três partes principais:o estudo do problema da detecção e diagnóstico de falhas em redes elétricas; a modelagem e o desenvolvimento do sistema híbrido (RNAs e SE); e o estudo de casos. Na fase de estudo do problema, investigou-se a importância da detecção e do diagnóstico de falhas em redes elétricas, concentrando-se em sistemas elétricos dotados de grande quantidade de alarmes. Tais alarmes podem ocorrer simultaneamente. Conseqüentemente, os operadores de sistemas elétricos encontram dificuldades na identificação da falha e na tomada de decisão quanto à ação corretiva a ser adotada, cometendo, eventualmente, erros de diagnóstico. A investigação do problema também envolveu entrevistas com especialistas da área, visando não só de absorver conhecimento específico sobre o problema, como também delinear a melhor solução para resolvê-lo. A modelagem do sistema híbrido envolveu duas partes:a detecção das falhas, executada por um conjunto de RNAs; e o diagnóstico das falhas detectadas , realizado por um SE. Na detecção das falhas, um conjunto de quatro RNAs, cada uma especializada em um componente do sistema elétrico (gerador, transformador, barra e linha), tem a função de mapear grupos de alarmes acionados em falhas específicas. Trata-se, portanto, de um problema típico de classificação de padrões, onde cada rede neural é treinada usando-se o algoritmo de retropropagação. Os padrões de treinamento, fornecido por especialistas da área, consistem de combinações de 149 alarmes, para um total de 198 ocorrências (184 falhas simples mais 14 situações de operação normal). Após treinadas, as RNAs são testadas com amostras que refletem o estado dos alarmes em um certo período de funcionamento do sistema elétrico. As saídas das RNAs indicam, através de um código, a ocorrência de falhas ou o funcionamento normal do sistema elétrico, nesse período de observação. O SE, responsável pelo diagnóstico, recebe a saída numérica das RNAs, referente às falhas detectadas, e fornece ao operador informações importantes, tais como: quais alarmes foram acionados; quais equipamentos de proteção estão envolvidos na ocorrência; quais os motivos prováveis da ocorrência da falha; e, finalmente, sugere um conjunto de ações corretivas que podem ser tomadas pelo operador para solucionar o problema. Essas informações, não disponíveis diretamente na saída das RNAs, são obtidas através da aplicação de um conjunto específico de especialistas da área. O ambiente de simulação foi desenvolvido em plataforma PC. As RNAs foram implementadas em MatLab Vers: 4.2 e o SE, em Delphi Vers: 2.0. O estudo de casos empregou cerca de 1000 padrões de teste correspondentes ao estado dos 149 alarmes. Estes dados, fornecidos por especialistas do setor elétrico, foram obtidos através de adaptações de situações reais, adequadas ás dimensões do sistema elétrico adotado. Nos testes realizados, o sistema híbrido foi submetido a um conjunto de alarmes, afetados ou não por ruído, respondendo com sugestões quanto às ações corretivas que podem ser tomadas pelo operador. Foram realizados testes de falhas em geradores, tranformadores, barramentos e linhas de transmissão, envolvendo falhas simples e múltiplas no sistema elétrico. Com incidência de até 10% de ruído nos padrões de teste, o índice de acerto de detecção de falha é próxima de 100% e para taxas superiores a 20% o desempenho do sistema híbrido cai gradualmente. Segundo a avaliação de especialistas do setor elétrico, o sistema híbrido apresenta resposta rápida e segura, quando comparado com os processos tradicionais, / [en] This work examines the application of hybrid systems based on Artificial Neural Networks (ANN) and Expert Systems (ES) in detecting and diagnosing faults in Electrical Systems. The research consists of three main parts: the study of cases. In the study of problem, was examined, the importance of detecting and diagnosing faults in Electrical Systems concentrating in Electric Systems equipped with a large quantity of alarms. These alarms may occur simultaneously. Consequently, it is difficult for the electrical systems´operators to identify the faults and decide the corrective action to be adopted, resulting, eventually, in diagnosis erros. The analysis of the problem also involved some interviews with experts in the area, in order to absorb the specific knowledge about the problem, and design the best solution to solve it. The modeling of the Hybrid System involved two parts: the detection of faults, executed by a group of ANNs; and the diagnosis of the detected faults, fulfilled by the ES. In the detection module, a group of four ANNs, each one specialized in an electrical system component (generators, transformers, buses and transmission lines) maps groups of alarms in the specific faults. Therefore, this is a typical pattern classification problem, where each neural network is trained by using the error backpropagation algorithm. The training patterns, produced by experts in the area, consist of the combination of 149 alarms for a total of 184 simple faults and 14 normal operation situations. After training, the ANNs are tested with new samples of alarms, reflecting a certain configuration of the electrical system during the observation period. The ES module, responsible for the diagnosis, receives the ANNs outputs related to the detected faults, and provides to the operator important informations such as: Which alarms were started; the protective equipment involved in the occurrence; the problable reason for the occurrence of the faults; and finally, suggests the corrective action that the operator should perform in order to solve the problem. This information, not available in the ANNs outputs, can be obtained through the application of a set of production rules in a data base, containing the specific knowledge that were extracted from the experts in the area. The simulation environment was developed in a PC plataform. The ANNs, were implemented in MatLab Vers.4.2 and the ES in Delphi. The case studies, applied about 1000 test patterns corresponding to the situation of the 149 alarms. These data, provided by experts of the electrical sector, are adapted from real situations to the dimensions of the Electrical System adopted. In the tests performed, the Hybrid System is submitted to a group of alarms, affected or not by the noise, and reply with suggestions regarding corrective actions that can be adopted by the operator. Various tests were carried out in the generators, transformers, buses, and transmission lines involving simple and multiple faults in the Electrical Power System. With incidence of up to 10% of noise in the test pattern, the performance in detecting fault is near of 100% and for rates superior of 20%, decreases gradually. The evaluation of experts in the electrical sector shows that, the Hybrid System presents a quicker and safer answer, when compared with traditional processes, totally dependent on the human being.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. / Made available in DSpace on 2013-07-15T23:01:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 225049.pdf: 945670 bytes, checksum: c407d7ff7f9b91513f202e439a65f3a0 (MD5) / A presente dissertação desenvolve um modelo genérico de planilhas eletrônicas como ferramenta operacional de benchmarking voltados para análise e avaliação de sistemas produtivos industriais e valida o modelo ao caso concreto da metodologia de benchmarking industrial MIB. Planilhas se constituem em uma ferramenta de uso razoavelmente generalizado para modelagem e desenvolvimento de sistemas de processamento de dados e apresentação de resultados por suas características de flexibilidade e inteligibilidade. A operacionalização de benchmarking como metodologia de comparação com um grupo de referência segue passos determinados que precisam ser refletidos no sistema de processamento de dados que lhe dá suporte. A partir de um método geral de modelagem de planilhas eletrônicas e das definições de benchmarking baseado em comparações avançou-se na construção de um modelo genérico de planilha eletrônica capaz de atender a necessidade de apresentação de resultados para as empresas que desejam ter seus sistemas produtivos estudados por esta metodologia. Por final, apresenta-se uma aplicação do modelo ao setor de alimentos, validando o modelo desenvolvido e evidenciando a contribuição para a viabilização do estudo de benchmarking industrial Made in Brazil.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. / Made available in DSpace on 2012-10-22T05:38:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 225264.pdf: 1661939 bytes, checksum: 6a839d0847e306ec0cff392e70fc9b8b (MD5) / O desenvolvimento de tecnologias inteligentes aplicáveis aos sistemas e estruturas jurídicas da sociedade é, muito provavelmente, uma das mais atraentes áreas de pesquisa no âmbito das investigações científicas em Inteligência Artificial. Milhares de linhas de código #inteligente# têm sido escritas para provar que é possível confinar o conhecimento humano especializado, da seara jurídica, em sistemas decisionais ou de suporte à decisão, diretamente aplicáveis na interpretação do Direito e na administração da Justiça, a despeito de inúmeras críticas de especialistas na área jurídica, entre advogados, juízes e outros profissionais, além de psicólogos, sociólogos e filósofos. Tanto se deve, principalmente, às aparentes similaridades presentes entre tais ordenamentos jurídicos e algumas tecnologias de inteligência de máquina mundialmente aplicadas, entre elas os Sistemas Especialistas (S.E.) A presente pesquisa visa discutir tais dificuldades e suas implicações filosóficas e práticas, para, num viés metodológico indutivodedutivo e análise aprofundada, demonstrar as incompatibilidades existentes entre as normas jurídicas, ditas cláusulas abertas, com o intuito de fornecer subsídios que apontem a inadequação da aplicação de técnicas de Inteligência Artificial no apoio à decisão jurídica. É provável que uma das mais consistentes razões do crescente descrédito de tais tecnologias diga respeito a sua incompatibilidade com a verdadeira natureza da inteligência humana consciente, em termos de capacidade de juízo, já que tais máquinas de software são incapazes de lidar com metáforas, cláusulas e categorias abertas.

The goal of this dissertation is to organize a probabilistic expert system with use of the Shell Spirit in order to evaluate the default risk of borrowers in a financial institution or minimize the risk that it represents. The study was limited to private individuals, since the variables used to analyse the risk in the concession of credit to legal entities are different, and also to the fact that this area is less explored by academics. The applied methodology was inserted in the context of a quantitative empirical research, which aimed to bring the model developed as close to reality as possible. However, in this step it was necessary to collect inside information of the institution used to study, referring to risk analysis, credit policies, profile of borrowers, and also to extract knowledge from the experts with the purpose of selecting the relevant variables for the system and to make the interaction of these when composing rules along with the definition of their weights. Consecutive to the conclusion of the model, tests occurred with some favorable situations and/or unfavorable to the granting of credit, considering that in this phase were instantiated the pertinent variables to each situation at hand. The main idea of the system is to manage and reduce the credit risk of bank institutions, for SPIRIT, an expert system is able to work with uncertainties and manipulates data, being fed with information that indicates the no default probability. The results obtained with the tests were satisfactory as they were able to identify the probability of a borrower turn out to be a no default or minimize the risk, even before the credit was released. / O objetivo desta dissertação é estruturar um sistema especialista probabilístico com utilização da Shell Spirit para avaliar o risco de inadimplência de tomadores de crédito em uma instituição financeira ou de reduzir o risco que ele representa. O estudo foi limitado a pessoas físicas, uma vez que, as variáveis utilizadas para a análise de risco na concessão de créditos se diferem das pessoas jurídicas e, também, pelo fato de esta ser uma área menos explorada pelos acadêmicos. A metodologia aplicada foi inserida no contexto de uma pesquisa empírica quantitativa, na qual se buscou aproximar o máximo possível o modelo elaborado à realidade. Contudo, nesta etapa foi necessário coletar informações internas da instituição utilizada para o estudo, referentes à análise de riscos, políticas de crédito, perfis de tomadores, bem como extrair conhecimentos de especialistas com a finalidade de selecionar as variáveis relevantes para o sistema e de fazer a interação destas ao compor regras juntamente com a definição dos seus pesos. Consecutivo à conclusão do modelo, ocorreram testes de algumas situações favoráveis e/ou desfavoráveis a concessão de créditos, considerando que nesta fase foram instanciadas as variáveis pertinentes a cada situação em questão. O sistema é capaz de gerenciar e reduzir os riscos de crédito de instituição bancária, pois o SPIRIT trabalha com incertezas e manipula dados, sendo alimentado com informações que indiquem a probabilidade de inadimplência não . Os resultados obtidos com os testes foram satisfatórios à medida que estes possibilitaram identificar a probabilidade de um tomador de crédito vir a torna-se um não inadimplente ou de reduzir o risco, antes mesmo da liberação do crédito.

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2016-02-22T21:52:17Z No. of bitstreams: 1 IcaroBezerraQueirozDeAraujo_DISSERT.pdf: 4303113 bytes, checksum: 5b62bbefe395aa81a970303e398aa064 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2016-02-23T23:56:53Z (GMT) No. of bitstreams: 1 IcaroBezerraQueirozDeAraujo_DISSERT.pdf: 4303113 bytes, checksum: 5b62bbefe395aa81a970303e398aa064 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-02-23T23:56:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 IcaroBezerraQueirozDeAraujo_DISSERT.pdf: 4303113 bytes, checksum: 5b62bbefe395aa81a970303e398aa064 (MD5) Previous issue date: 2015-01-30 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior - CAPES / Instala??es prediais de ?gua fria s?o partes fundamentais em qualquer modelo de habita??o, sejam resid?ncias ou condom?nios. Por?m, tais sistemas est?o sujeitos a falhas, que podem variar desde um vazamento em um aparelho, at? falhas na estrutura dos reservat?rios de ?gua e sistema de distribui??o. Estas falhas s?o respons?veis por altos custos econ?micos e ambientais. Visando reduzir estas perdas, este trabalho prop?e o desenvolvimento de um sistema capaz de detectar a presen?a e identificar alguns tipos de vazamentos de ?gua que venham a ocorrer. Para implementa??o e testes, no simulador desenvolvido, foi utilizado um modelo de consumo capaz de reproduzir o comportamento semelhante ao processo real, assim como suas consequentes falhas. A detec??o dos vazamentos ? feita com base em um modelo semelhante a um sistema especialista que possui dois m?dulos de detec??o, um passivo e outro ativo, os quais utilizam sensores e atuadores (v?lvulas). Para teste e implementa??o, foi desenvolvido um software capaz de acoplar o sistema simulador e o detector. A partir dos resultados obtidos nota-se que o sistema proposto neste trabalho, al?m de funcionar de forma satisfat?ria, pode ser facilmente implementando em microcontroladores ou sistemas embarcados devido a sua simplicidade. / Building installations of cold water are key parts in any model of housing, are homes or condos. However, these systems are subject to failure, which can range from a leak in a device until faults in the structure of water reservoirs and distribution system. These faults are responsible for great economic and environmental costs. In order to reduce these losses, this work proposes the development of a system able to detect the presence and identify some types of water leaks that may occur. For implementation and testing, consumption model was used in a simulator capable of reproducing a similar behavior to a real model and its consequent failures. The detection of leaks is done based on an expert like model having two detection modules, one active and one passive, which use an array of sensors and actuators (valves) to do the sensing. For testing and implementation has been developed a software capable of coupling the system simulator and detector. From the results it can be seen that the system proposed in this work, as well as functioning satisfactorily, can be easily implemented in microcontrollers or embedded systems due to its simplicity.

O processo de aquisição do conhecimento é uma das principais etapas de desenvolvimento de um sistema especialista e é considerado como um dos estágios mais difíceis. Essa dificuldade se dá em virtude da inexistência de uma metodologia eficiente, confiável e padrão para extração e organização do conhecimento das várias fontes. O método apresentado neste trabalho é uma alternativa que pode ser empregada para adquirir o conhecimento para desenvolver sistemas especialistas para diagnóstico de falhas em diferentes áreas da indústria. Este trabalho apresenta um método que integra as técnicas de confiabilidade e risco, tais como, Análise de Modos e Efeitos de Falha (FMEA), Análise de Árvore de falhas (FTA) e Estudo de Perigo e Operabilidade (HAZOP) para aquisição do conhecimento para o diagnóstico de falhas. O método também permite estimar a periocidade da manutenção preventiva aplicando os conceitos de manutenção imperfeita e teoria de decisão multicritério. O método utilizada técnicas empregadas em análise de confiabilidade e risco para determinar a relação entre efeito da falha em um sistema e as suas causas raiz com o objetivo de estabelecer um procedimento estruturado para aquisição do conhecimento associado à relação causa-efeito em um sistema. O método foi validado com a comparação do histórico de falhas de um sistema hidráulico de uma usina hidrelétrica e, considerando-se que os eventos definidos como causa raiz registrados no histórico de falhas foram encontrados como resultados da análise pelo sistema especialista, tem-se a validação. O método para determinar a periocidade da manutenção preventiva foi validado com os resultados de artigos e com os planos de manutenção da usina. / The process of knowledge acquisition is a major step in developing an expert system and is considered as one of the most difficult stages. This difficulty is due to the lack of an efficient, reliable and standard methodology for extraction and organization of knowledge from various sources. The method presented in this thesis is an alternative that can be used to acquire the knowledge to develop expert systems for fault diagnosis in different areas of industry. This thesis presents a method that integrates risk and reliability analysis techniques such as Failure Modes and Effects Analysis (FMEA), Fault Tree Analysis (FTA) and Hazard and Operability Study (HAZOP) for the acquisition of knowledge to fault diagnosis. The method also allows estimating the optimal intervention times of preventive maintenance by applying the imperfect maintenance and multicriteria concepts. The method uses techniques that are employed in reliability and risk analysis to determine the relationship between fault effect in the system and its root causes in order to establish a structured acquisition of knowledge associated with the causeeffect relationship in a system procedure. The method was validated by comparing the failure database related to a hydropower plant hydraulic system and, considering that the events defined as root causes recorded in the failure database were found by expert system, the method was validated. The method for determining the optimal intervention time for preventive maintenance has been validated with the results of articles and maintenance plans of the plant.

Este trabalho apresenta os princípios básicos utilizados no desenvolvimento de um sistema especialista para síntese de cavernas de embarcações. Uma fatia do navio, contendo o anel transversal a ser analisado, é extraída do restante da estrutura e modelada como bidimensional. A interação da fatia com a estrutura longitudinal é feita considerando os elementos longitudinais pesados como apoios elásticos nos pontos de interseção com a fatia. A interação com o chapeamento é representada por uma distribuição de tensões de cisalhamento ao longo dos elementos no anel. Consegue-se, assim, condições de contorno para o modelo bidimensional muito semelhantes àquelas encontradas em um modelo tridimensional. O sistema desenvolvido, denominado TRANSEC, admite como dados de entrada a linha moldada da seção transversal, discretizada em elementos de viga, os carregamentos devido a pressão lateral ou concentrado, e uma tabela de perfis de onde o sistema buscará o perfil adequado para cada trecho de viga discretizado. O perfil adequado ou ótimo será aquele de menor peso e que resulte em solicitações estruturais enquadradas em uma faixa de tensões admissíveis previamente estabelecida pelo usuário. O sistema é composto por três módulos: um de elementos finitos, responsável pelos cálculos estruturais; um módulo gráfico, encarregado da elaboração de desenhos da estrutura; e um módulo de gerenciamento, com o objetivo de fornecer uma comunicação amigável com o usuário, além de gerenciar os outros dois módulos. O programa foi utilizado para a síntese de duas estruturas anteriormente otimizadas por modelos tridimensionais em elementos finitos. Foram encontrados resultados similares pelas duas metodologias porém com uma diferença significativa: o tempo dispensado utilizando o sistema TRANSEC, poucas horas, contra semanas pelo modelo tridimensional. O sistema TRANSEC se mostrou uma poderosa ferramenta, principalmente nas fases iniciais da espiral de projeto de embarcações. / This work presents the basic principles used in the development of an expert system for ship's transversal frame synthesis. A slice of the ship which contains the transversal frame is taken out from the remaining structure and modelled as a two-dimensional shape. The interaction of the transversal frame with the longitudinal structure is done considering the longitudinal stiffeners as elastic supports for the slice. The interaction with the shell plating is represented by a shear stress distribuition along the transverse frame. Based on this assumption, it is possible to get boundary conditions for the two-dimensional model similar to those associated with a three-dimensional model. The developed system, named TRANSEC, accept as input data the transverse section molded line, discretized by beam elements ; the load due to the lateral pressure and a beam cross section table from where the system chooses which one is suitable for each discrete piece of the beam. The suitable or optimum beam cross section will be the one with less weigh and which results in structural loads according to previouly adopted admissible stress levels. The system contains three units: one of Finite Element, that does structural calculus; one Graphic Module for the model's drawings and one Manager Module, aiming to provide a user friendly communication, besides controling the two other modules. The program was applied on two structures synthesis that were optimized by three-dimesional Finite Element models. The obtained results are similar for both procedures, but with a significant difference: the time spent on using the expert system, few hours, is much less than the days spent on using three-dimensinal models. The TRANSEC system can be considered a powerful tool , mainly in the initial phase of ship transverse structural design.

Este trabalho de pesquisa insere-se no campo do desenvolvimento de novas tecnologias e metodologias de automação, apresentando uma nova proposta a ser implementada na gestão do ciclo de saneamento, com o intuito de otimizar o uso dos recursos hídricos e contribuir para o desenvolvimento sustentável. A metodologia desenvolvida, denominada Sistema Integrado da Gestão Automatizada de Saneamento Inteligente (SIGASI), é constituída por uma arquitetura de hardware e software que integra Sistemas Especialistas (Inteligência Artificial) e Sistemas Supervisórios em tempo real de operação. A proposta foi validada virtualmente em uma Estação Elevatória de Água, um subprocesso dentro do conjunto de operações do ciclo de saneamento, segundo estratégia e critérios empregados pelas atuais empresas de água. Os testes foram realizados tendo em vista metas fixadas em função da redução de consumo e despesas com energia elétrica pelo bombeamento de água, redução do índice de perda de água no sistema de abastecimento com o emprego de sistemas inteligentes, otimização dos quantitativos de insumos na produção de água, otimização e embasamento das ações de manutenção do ciclo do saneamento e geração de banco de dados em tempo real. Os resultados aferidos mostram que o SIGASI traz muitos benefícios técnicos e econômicos em comparação ao sistema de gestão empregado, atualmente, pelos gestores das empresas de saneamento do país. Estes benefícios são: maior embasamento na tomada de ações de manutenção, maior rapidez na resposta às perturbações do processo, sistematização dos procedimentos empregados para tomada de decisão, acúmulo de conhecimentos dos especialistas atuantes na condução dos subprocessos do ciclo de saneamento e tomada de decisão automática, em tempo real, inclusive em setores ainda não automatizados. O SIGASI, quando e se implementado, será uma poderosa ferramenta de engenharia na gestão dos recursos hídricos e consequentemente, também constituirá medida importante dentro de procedimentos voltados ao desenvolvimento sustentável. / This research is integrated into the field of development of new automation technologies and methodologies and submits a new proposal to manage the water and sanitation cycle intended to optimize the use of water resources and contribute to sustainable development. The methodology developed, referred to as Integrated System of Intelligent Automated Management of Water and Sanitation (SIGASI), consists of a hardware and software architecture that integrates Expert Systems (Artificial Intelligence) and Supervisory Systems in real-time. The proposal has been virtually validated in a Water Pumping Station, a sub-process within the group of operations of the water and sanitation cycle, in accordance with the strategy and criteria employed by existing water and sanitation companies. Tests have been performed considering the targets established for reduction of energy consumption and expenses from water pumping, reduction of the water loss index in supply systems with the use of intelligent systems, optimization of quantities of inputs in water production, optimization of and technical basis for maintenance actions of the water and sanitation cycle, and generation of a real-time database. The results show that the SIGASI brings a number of technical and economic benefits when compared to the management system currently used by decision makers in Brazilian water and sanitation companies. These benefits are: more robust technical basis for maintenance actions, faster responses to disturbances in the processes, standardization of decision-making procedures, acquisition of knowledge by specialists in charge of sub-processes of the water and sanitation cycle, and automatic and real-time decisions, inclusive in non-automated sectors. The SIGASI when and if implemented will be a powerful engineering tool to manage water resources and, consequently, an important component of the procedures towards sustainable development.

Submitted by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2014-01-13T19:15:58Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Tese_MetodologiaEstimacaoTopologia.pdf: 1847357 bytes, checksum: 1686edf0339e25df0995968941824330 (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Rosa Silva(arosa@ufpa.br) on 2014-01-15T13:59:58Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Tese_MetodologiaEstimacaoTopologia.pdf: 1847357 bytes, checksum: 1686edf0339e25df0995968941824330 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-01-15T13:59:58Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Tese_MetodologiaEstimacaoTopologia.pdf: 1847357 bytes, checksum: 1686edf0339e25df0995968941824330 (MD5) Previous issue date: 2013 / ERICSSON Telecomunicações S.A. / Nesta tese é proposta uma metodologia para identificação automática de topologias de linhas telefônicas compostas de uma ou mais seções de linha, as quais são utilizadas em sistemas de linhas digitais de assinante (DSL, do inglês digital subscriber line). Métodos com esta finalidade são fundamentais para a qualificação da linha com o objetivo de instalação do serviço DSL, em especial na atualização para serviços como o VDSL2 ou para adoção de "vetorização". Com o intuito de ser relevante para as operadoras na qualificação de uma rede inteira, composta de milhões de linhas, é fundamental que, além de precisão, métodos de qualificação tenham baixo custo computacional. Os métodos desenvolvidos são baseados nessa premissa e fazem análise da resposta ao impulso e da resposta à reflectometria no domínio do tempo de uma dada linha. Esses sinais são analisados utilizando-se um método de detecção de bordas, baseado em transformada wavelet, para identificar e extrair características de sinal que contenham informação sobre a topologia da linha. Dependendo das características disponíveis, é utilizado um dos três sistemas especialistas desenvolvidos para interpretação dessas informações e identificação da topologia. Estas metodologias são avaliadas através de um conjunto de teste de linhas reais medidas em laboratório. Seus resultados são comparados com os resultados de dois outros métodos implementados a partir da literatura. Os resultados obtidos mostram que os métodos propostos são eficientes na estimação de informações da topologia da linha e possuem reduzido custo computacional quando comparados às implementações das outras técnicas avaliadas. / This thesis proposes new methodologies for automatically identifying topologies of lines with one or more sections in a telephone network, which are used in digital subscriber line (DSL) systems. Methods for this purpose are very important for the line qualification in order to install the DSL service, especially when upgrading to more advanced services such as VDSL or adopting vectoring. In order to be useful to service providers in the qualification of a network, usually consisting of millions of lines, it is desired that, as well being accurate, qualification methods should have low computational cost. The proposed methods are based on this observation and perform an analysis of both impulse response and time domain reflectometry trace of a line under test. These two signals are analyzed using a method based on wavelet transform that identifies and extracts features that contain information about the line topology. Depending on the available features, one of three expert systems developed for interpreting information and identifying the topology is used. A thorough comparison with two state-of-art methods is also presented using several twisted pair copper cables. The results show that the proposed methods provide good accuracy with respect to topology identification at lower computational cost with respect to the other evaluated techniques.

Este trabalho de pesquisa insere-se no campo do desenvolvimento de novas tecnologias e metodologias de automação, apresentando uma nova proposta a ser implementada na gestão do ciclo de saneamento, com o intuito de otimizar o uso dos recursos hídricos e contribuir para o desenvolvimento sustentável. A metodologia desenvolvida, denominada Sistema Integrado da Gestão Automatizada de Saneamento Inteligente (SIGASI), é constituída por uma arquitetura de hardware e software que integra Sistemas Especialistas (Inteligência Artificial) e Sistemas Supervisórios em tempo real de operação. A proposta foi validada virtualmente em uma Estação Elevatória de Água, um subprocesso dentro do conjunto de operações do ciclo de saneamento, segundo estratégia e critérios empregados pelas atuais empresas de água. Os testes foram realizados tendo em vista metas fixadas em função da redução de consumo e despesas com energia elétrica pelo bombeamento de água, redução do índice de perda de água no sistema de abastecimento com o emprego de sistemas inteligentes, otimização dos quantitativos de insumos na produção de água, otimização e embasamento das ações de manutenção do ciclo do saneamento e geração de banco de dados em tempo real. Os resultados aferidos mostram que o SIGASI traz muitos benefícios técnicos e econômicos em comparação ao sistema de gestão empregado, atualmente, pelos gestores das empresas de saneamento do país. Estes benefícios são: maior embasamento na tomada de ações de manutenção, maior rapidez na resposta às perturbações do processo, sistematização dos procedimentos empregados para tomada de decisão, acúmulo de conhecimentos dos especialistas atuantes na condução dos subprocessos do ciclo de saneamento e tomada de decisão automática, em tempo real, inclusive em setores ainda não automatizados. O SIGASI, quando e se implementado, será uma poderosa ferramenta de engenharia na gestão dos recursos hídricos e consequentemente, também constituirá medida importante dentro de procedimentos voltados ao desenvolvimento sustentável. / This research is integrated into the field of development of new automation technologies and methodologies and submits a new proposal to manage the water and sanitation cycle intended to optimize the use of water resources and contribute to sustainable development. The methodology developed, referred to as Integrated System of Intelligent Automated Management of Water and Sanitation (SIGASI), consists of a hardware and software architecture that integrates Expert Systems (Artificial Intelligence) and Supervisory Systems in real-time. The proposal has been virtually validated in a Water Pumping Station, a sub-process within the group of operations of the water and sanitation cycle, in accordance with the strategy and criteria employed by existing water and sanitation companies. Tests have been performed considering the targets established for reduction of energy consumption and expenses from water pumping, reduction of the water loss index in supply systems with the use of intelligent systems, optimization of quantities of inputs in water production, optimization of and technical basis for maintenance actions of the water and sanitation cycle, and generation of a real-time database. The results show that the SIGASI brings a number of technical and economic benefits when compared to the management system currently used by decision makers in Brazilian water and sanitation companies. These benefits are: more robust technical basis for maintenance actions, faster responses to disturbances in the processes, standardization of decision-making procedures, acquisition of knowledge by specialists in charge of sub-processes of the water and sanitation cycle, and automatic and real-time decisions, inclusive in non-automated sectors. The SIGASI when and if implemented will be a powerful engineering tool to manage water resources and, consequently, an important component of the procedures towards sustainable development.