Orientador: Marconi Kolm Madrid / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-27T01:58:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Sousa_MarcioAndreTeixeirade_M.pdf: 5285240 bytes, checksum: f652e22a7bf1cfac3eb0b6218afeb7d5 (MD5) Previous issue date: 2000 / Resumo: Esta tese, propõe uma técnica que emprega algoritmos genéticos e teoria de conjuntos nebulosos integrados, visando o desenvolvimento automático de controladores de alta performance para servomecanismos tipo elo-acionado, ou módulo de junta robótica. Nesta abordagem, a teoria de conjuntos nebuloso é utilizada no desenvolvimento de controladores não lineares com estrutura flexível e grande quantidade de graus de liberdade. Devido às características apresentadas, estes controladores possuem potencial para resolver uma enorme variedade de problemas, inclusive problemas nos quais os métodos convencionais não são aplicáveis. Os algoritmos genéticos são métodos de busca inspirados no processo evolutivo natural que apresentam-se como uma alternativa eficiente para o ajuste automático de controladores não lineares. O algoritmo genético proposto neste trabalho é utilizado para o ajuste paramétrico de controladores nebulosos e controladores clássicos tipo PID. Os resultados experimentais mostraram que tal técnica é muito eficiente para o controle de juntas robóticas e para uma infinidade de outros sistemas de engenharia que possuam dinâmica semelhante, podendo-se assegurar sua aplicação prática com êxito, conseguindo-se uma excelente relação de custo/benefício / Abstract: This thesis proposes a technique that uses genetic algorithms and fuzzy sets theory in a integrated way, seeking the automatic development of high performance controller for servomechanisrns like driven-links, or robotic joints modules. The fuzzy sets theory is used for developing nonlinear controllers with flexible structure and great amount of degrees of freedom. Due to the presented characteristics, these controllers possess potential to solve an enormous variety of problems, including problems which the conventional methods are not suitable. Genetic algorithms are search methods inspired by natural evolutionary process that come as an efficient alternative for automatic tuning of nonlinear controllers. The genetic algorithm proposed here is used for the parametric adjustment of fuzzy controllers and classic proportional + integral + derivative controllers. The experimental results showed that such technique is very efficient for the control of robotic joints and for an infinity of other engineering systems that possess similar dynamics. It can be assured its practical application with success and an excellent cost benefit relation / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador : Edson Bim / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-28T02:31:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RosellValdenebro_Lino_D.pdf: 10429274 bytes, checksum: a2028aaa38239967cf297a7164f60376 (MD5) Previous issue date: 2001 / Resumo: Neste trabalho é apresentado o estudo e a implementação digital de observadores adaptativos de fluxo e velocidade para o controle por orientação do fluxo do rotor em motores de indução. Os observadores com base no filtro de Kalman estendido, de Luenberger e em modos deslizantes são estudados. Uma nova abordagem é apresentada para obter a matriz de ganho do observador de Luenberger utilizando algoritmos genéticos. O algoritmo genético minimiza uma função de custo relacionada com a resposta dinâmica do erro entre os valores estimados e reais das variáveis de estado. Um algoritmo com base em lógica fuzzy para redução de chattering é utilizado para o observador de fluxo de rotor em modos deslizantes. O método de controle por orientação direta do fluxo de rotor utilizando os observadores estudados é implementado num sistema com base no Processador Digital de Sinais (DSP) TMS320F240 da Texas Instruments. O desempenho dinâmico do sistema de controle é avaliado através de resultados experimentais / Abstract: This work presents a study and the digital implementation of adaptive flux and velocity observers for the rotor flux field oriented based control of induction motors. The extended Kalman filter, Luenberger and the sliding mo de based observers are studied. A new approach is presented to obtain the Luenberger observer gain matrix using genetic algorithms. The genetic algorithm minimizes a cost function related to the dynamic response of the error between the estimated state variables and their real values. A fuzzy logic based algorithm for chattering reduction is used for the sliding mo de rotor flux observer. The direct rotor flux orientation control method using the studied observers is implemented on a Texas Instruments TMS320F240 Digital Signal Processor (DSP) based system. The dynamic performance of the control system is evaluated by experimental results / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientador: Ivan Luiz Marques Ricarte / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-13T09:57:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Leite_MariaAngelicadeAndrade_D.pdf: 1895167 bytes, checksum: fdce073bd2fe535322ed192c85f7b61a (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: Com a crescente popularidade da World Wide Web mais pessoas têm acesso à informação cujo volume vem expandindo ao longo do tempo. A área de recuperação de informação ganhou um novo desafio visando buscar os recursos pelo significado da informação neles contida. Uma forma de recuperar a informação, pelo seu significado, é pelo uso de uma base de conhecimento que modela os conceitos de um domínio e seus relacionamentos. Atualmente, ontologias têm sido utilizadas para modelar bases de conhecimento. Para tratar com a imprecisão e a incerteza, presentes no conhecimento e no processo de recuperação de informação, são empregadas técnicas da teoria de conjuntos fuzzy. Trabalhos precedentes codificam a base de conhecimento utilizando apenas uma ontologia. Entretanto, uma coleção de documentos pode tratar temas pertencentes a domínios diferentes, expressos por ontologias distintas, que podem estar relacionados. Neste trabalho, uma forma de organização e representação do conhecimento em múltiplas ontologias relacionadas foi investigada e um novo método de expansão de consulta foi desenvolvido. A organização do conhecimento e o método de expansão de consulta foram integrados no modelo fuzzy para recuperação de informação utilizando múltiplas ontologias relacionadas. O desempenho do modelo foi comparado com outro modelo fuzzy para recuperação de informação e com a máquina de busca Lucene do projeto Apache. Em ambos os casos o modelo proposto apresentou uma melhora nas medidas de precisão e cobertura. / Abstract: With the World Wide Web popularity growth, more people has access to information and this information volume is expanding over the time. The information retrieval area has a new challenge intending to search information resources by their meaning. A way to retrieve information, by its meaning, is by using a knowledge base that encodes the domain concepts and their relationships. Nowadays ontologies are being used to model knowledge bases. To deal with imprecison and uncertainty present in the knowledge and in the information retrieval process, fuzzy set theory techniques are employed. Preceding works encode a knowledge base using just one ontology. However a document collection can deal with different domain themes, expressed by distinct ontologies, that can be related. In this work a way of knowledge organization and representation, using multiple related ontologies, was investigated and a new method of query expansion was developed. The knowledge organization and the query expansion method were integrated in the fuzzy model for information retrieval based on mutiple related ontologies. The model performance was compared with another fuzzy-based approach for information retrieval and with the Apache Lucene search engine. In both cases the proposed model improves the precision and recall measures. / Doutorado / Engenharia de Computação / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientador: Daniella Jorge de Moura / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola / Made available in DSpace on 2018-08-11T10:35:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Brunassi_LeandrodosAnjos_M.pdf: 2667174 bytes, checksum: 6121858191df26edf10c0145f123b38b (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: Ao longo do tempo, a detecção de cios em rebanhos leiteiros tem sido uma penosa tarefa de observação visual, prejudicando a fertilidade do rebanho e produção de leite. A principal dificuldade na utilização deste método de detecção deve-se ao curto período em que as vacas ficam sob observação, que é geralmente realizada durante a ordenha e o manejo de arraçoamento. Como resultado, perde-se a detecção da ocorrência de muitos cios, prejudicando o manejo reprodutivo do rebanho. Com o avanço da tecnologia da informação no monitoramento de vacas leiteiras, hoje é possível o uso de sistemas automáticos que aumentam a taxa de cios identificados para até 90%. Entretanto, estes sistemas automáticos ainda não estão bem difundidos no mercado brasileiro, devido a falta de modelos válidos capazes de interpretar os dados coletados pelos sensores instalados nas vacas. O objetivo desta pesquisa foi desenvolver um sistema baseado em lógica fuzzy, capaz de identificar eficientemente o estado de cio em vacas leiteiras da raça Holandesa, tornando os sistemas automáticos mais confiáveis ao produtor de leite. Para melhorar o desempenho do sistema utilizou-se a curva ROC. Três etapas descrevem a metodologia: na primeira está a aquisição de dados referentes à manifestação de cio de uma vaca por meio de consulta a especialistas e a literatura e através da análise de dados de campo; na segunda etapa o desenvolvimento do sistema fuzzy que apresentará como resposta três tipos de alertas: um informando se a vaca ¿está no cio¿, outro se ¿não está no cio¿ e ainda outro ¿talvez está no cio¿; e finalmente na terceira etapa a validação do sistema em uma fazenda comercial. O sistema fuzzy desenvolvido foi avaliado com o acompanhamento de um rebanho com 350 vacas em lactação por seis meses. Foram quase 25 mil possíveis casos de cios analisados. Os resultados mostraram que se a fazenda tivesse utilizado somente o sistema fuzzy, sem a identificação visual, ela teria identificado 84,2% de todos os casos de cios das vacas do rebanho devidamente equipadas com pedômetros. Esta porcentagem de 84,2% (sensibilidade do sistema) foi calculada em relação aos dados de ocorrência de cio disponíveis no banco de dados da fazenda, cios estes visualmente identificados. Espera-se que o sistema fuzzy desenvolvido venha a ser incorporado em um sistema automático de detecção de cio, se tornando uma ferramenta valiosa para otimizar a eficiência na tomada de decisões incrementando a taxa reprodutiva dos rebanhos e por conseqüência aumentando a produtividade de leite nacional / Abstract: Production losses due to lack of precision in detecting estrus in dairy cows are well known and reported in milk production countries. As a result of technical progress in monitoring dairy cows using fuzzy logic automatic estrous detection has become possible by allowing the estimation of the moment of the estrous onset with minimum error. The objective of this work was to develop a fuzzy logic system combined with ROC which was able to efficiently detect estrous in dairy cows. For the input data, the system combines previous estrous cases information and prostaglandin application with activity measurements data. ROC curves will be used in order to make appropriate adjustments. The system outputs so-called alerts were categorized in three types: 'in estrous¿, 'maybe in estrous¿ and 'not in estrous¿. The system¿s validation was carried out in a commercial dairy farm located at São Paulo, Brazil, with a herd of 350 lactating cows. The performance of the test was measured by calculating its sensibility (estrous correctly detected) and specificity (non estrous detected as estrous). Within six month trial, over 25 thousands cases of estrus were analyzed from the herd database collected during the year of 2007. The sensibility found was 84.2% indicating that the developed system was able to detect estrous efficiently and it improves automatic estrous detection / Mestrado / Construções Rurais e Ambiencia / Mestre em Engenharia Agrícola

Orientador: Fernado A. C. Gomide / Tese (doutorado) - Univesidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-12T02:19:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pinheiro_CarlosAlbertoMurari_D.pdf: 6533576 bytes, checksum: a2271d37b77f16ecfb98f26a6f072fd0 (MD5) Previous issue date: 2000 / Resumo: Neste trabalho desenvolvem-se métodos para analisar e projetar sistemas de controle fuzzy clássicos através de técnicas do domínio da freqüência. Primeiramente, introduz-se um procedimento simples e intuitivo para obter resposta em freqüência de sistemas de controle fuzzy a partir do conceito de funções descritivas. Este procedimento permite investigar as influências dos principais parâmetros dos controladores fuzzy nas respostas dinâmicas do sistema em malha fechada. Foram propostas duas abordagens para analisar e sintonizar sistemas de controle fuzzy através de métodos do domínio da freqüência. A primeira visa sistemas não lineares invariantes no tempo. A segunda, mais genérica, objetiva sistemas não lineares com variações limitadas de parâmetros. Os resultados obtidos se mostram promissores pois proporcionam soluções semelhantes ou melhores do que aquelas fornecidas por métodos alternativos disponíveis na literatura. As técnicas propostas são fáceis de serem utilizadas e práticas, proporcionando assim uma forma sistemática de análise e projeto de sistemas de controle fuzzy. Estas técnicas são particularmente eficientes na sintonia de controladores e análise de robustez / Doutorado / Automação / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientador: Flavio Vasconcelos da Silva / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Química / Made available in DSpace on 2018-08-19T07:29:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Leite_ManuelaSouza_D.pdf: 7752104 bytes, checksum: ab0250de44ea5b7e99ae3740fec4f538 (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: Através de processos de polimerização pode-se obter uma enorme diversidade de produtos de grande interesse industrial, devido a sua vasta gama de aplicações. Cada reação deve ser feita com finalidades específicas, e então os polímeros devem ser produzidos sob certas condições operacionais estabelecidas, que lhe atribuem características relacionadas às suas aplicações. Buscando soluções para os diversos desafios existentes em processos de polimerização, tem sido crescente o número de trabalhos que buscam novas estratégias de controle mais eficazes para tais sistemas. O controle de um reator de polimerização apresenta grande dificuldade devido a sua natureza altamente não-linear e complexidade do mecanismo cinético da reação. Muitos dos algoritmos convencionais de controle não atendem, em sua totalidade, as exigências cada vez mais especificas destes processos e, visando atender estas necessidades, tem ocorrido nos últimos anos, um crescimento considerável na aplicação de estratégias de controle avançado em processos de polimerização. Este trabalho teve como proposta a montagem de um protótipo experimental, utilização de tecnologia de automação, desenvolvimento e implementação de estratégias de controle baseadas em inteligência artificial, especificamente, lógica fuzzy. A configuração do sistema experimental permitiu o acompanhamento em tempo real das principais variáveis do processo, possibilitando o uso de medidas on-line de variáveis, como viscosidade e densidade, as quais estão relacionadas indiretamente com o peso molecular e conversão, respectivamente. As estratégias de controle foram desenvolvidas com o objetivo de proporcionar a manutenção da temperatura da reação de polimerização em solução, e em batelada, do estireno, uma vez que esta variável possui influência direta na qualidade do produto final. O estireno foi selecionado como estudo de caso devido a sua importância industrial e ampla faixa de aplicação. Foram implementados no sistema experimental controladores mono e multivariáveis, e com saídas do tipo incremental e posicional, utilizando-se de modelos Mamdani e Sugeno. A reação foi conduzida por 3 horas, a um set-point de 90°C, utilizando uma concentração do monômero es tireno de 50% em volume, e como solvente o tolueno, tendo o BPO (peróxido de benzoíla) como iniciador. Foi definido um sistema de controle tipo cascata-fuzzy, o qual trata-se de um sistema que apresenta inediticidade, visto que não foram encontradas na literatura aplicações com esta configuração. Os controladores inteligentes foram aplicados na malha principal, tendo como variável de saída (variável intermediária) a temperatura da camisa do reator, e a variação de potência da resistência imersa no fluido térmico da camisa, como variável manipulada deste processo. As estratégias de controle, implementadas para um mesmo estudo de caso, foram analisadas conforme suas características, e todas as estruturas apresentaram eficiência do controle da reação de polimerização. A eficiência do sistema foi avaliada através do comportamento das variáveis controlada e manipulada, análise de índices de desempenho dos controladores (ISE, ITSE, IAE e ITAE), consumo de energia elétrica, visando redução de custos operacionais e, análise das propriedades finais do polímero obtido tais como: peso molecular médio, polidispersidade e produtividade (conversão) / Abstract: The favorable properties of polymeric products such as its usage, flexibility, light weight, low cost and its ease of processing, results in increased on their demand. Polymerization reactors have nonlinear natures and they show time varying behaviour. Their dynamic nature and the wide variations in operating conditions during batch cycles can make the reactor control difficult and important. Temperature variations greatly affect the kinetics of polymerization process and the produced polymer. As a result, to keep the product quality constant, the temperature of the reactor should be efficiently controlled. However, the control of polymerization reactors in general and particularly batch polymerization reactors is very difficult due to its complex characteristics. Advanced control techniques can be used as a viable solution for controlling and improving the efficiency and productivity of such nonlinear processes. Until recently, application of intelligent system such as fuzzy logic control in batch polymerization reactor control has been realized. This work included the installation of an experimental prototype, automation techniques, development and implementation of fuzzy control strategies in a batch polymerization reactor. The experimental system allowed realtime monitoring of key process variables. The design enables on-line measurement of variables indirectly related to the molecular weight and conversion, such as viscosity and density. A free radical polymerization of styrene was chosen as a process for the investigation, because polystyrene is an important product in today's industrial polymers and it has a very wide range of applications. In this process, temperature control is the most important control problem. Styrene (50%, v/v), toluene and benzoylperoxide (BPO) were used as the monomer, solvent and initiator, respectively. The reaction was conducted for 3 hours at a set point of 90 °C. Setting an unprecede nted fuzzy-cascade was employed. The intelligent controllers have been applied in the primary loop. The secondary variable was the temperature of the reactor jacket, and the power variation of resistance immersed in a heat transfer fluid that circulates through the jacket, as manipulated variable in this process. The experimental results show the effectiveness of fuzzy controller strategies. System efficiency was evaluated through the behavior of the controlled and manipulated variables, analysis of performance indices of the controllers (ISE, ITSE, IAE and ITAE), energy consumption, to reduce costs operational and analysis of the final properties of the polymer obtained such as average molecular weight, polydispersity and conversion / Doutorado / Sistema de Processos Quimicos e Informatica / Doutor em Engenharia Química

Orientador : Edson Bim / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-03T03:45:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TorricoAltuna_JoseAlberto_D.pdf: 5714031 bytes, checksum: 80d4bd8aae121acb775fd85e1d0b112c (MD5) Previous issue date: 2002 / Doutorado

Orientador: Fernando Antonio Campos Gomide / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-03T14:08:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cardoso_GiselleCristina_M.pdf: 1276904 bytes, checksum: 3f2ae216fd0d954851daa91c70f7bbfe (MD5) Previous issue date: 2003 / Mestrado

Orientador: Fernando Gomide, Rosangela Ballini / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-04T00:35:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Magalhaes_MarinaHirota_M.pdf: 504025 bytes, checksum: bf9835945f0d869e3ddd6a0f3ce66595 (MD5) Previous issue date: 2004 / Resumo: Planejamento de sistemas hidroeletricos possui um alto grau de complexidade e dificuldade, uma vez que involve caracteristicas de produção não lineares e depende de muitas variaveis. Um das variaveis chave e a vazão natural. Os valores de vazões devem ser previstos com acuracia, uma vez que esses valores influenciam significativamente na produção de energia. Atualmente, no setor de geração hidroeletrica, a previsão de vazões e baseada na metodologia de Box & Jenkins. Este trabalho propõe um modelo de previsão baseado em agrupamento nebuloso como alternativa para a previsão de vazões naturais medias mensais. O modelo utiliza o algoritmo de agrupamento fuzzy c-means para explorar a estrutura dos dados historicos, e procedimentos de mediana e reconhecimento de padrões para capturar similaridades na tendencia das series. Ainda, este trabalho sugere um modelo que combina previsões geradas por um conjunto de m'etodos individuais de previsão, de uma maneira simples, mas efetiva. Utiliza-se, como combinador, uma rede neural treinada com o algoritmo do gradiente. O objetivo e combinar as previsões geradas por diferentes modelos na tentativa de capturar as contribuições das caracteristicas de previão mais importantes de cada previsor individual. Esse metodo tambem e aplicado a previsão de series de vazões naturais medias mensais escolhendo-se, como modelos individuais, aqueles que obtiveram melhor desempenho para uma dada serie. Resultados experimentais com dados reais de vazão sugerem que o modelo preditivo aseado em agrupamento nebuloso obtem um desempenho superior, quando comparado com a metodologia atual de previsão de vazões adotada pelo setor hidroeletrico, e, ainda, com uma rede neural nebulosa, um modelo não linear. Alem disso, o modelo de combinação alcança um desempenho superior que os modelos de previsão individuais, pois apresentam erros de previsão menores / Abstract: In addition, this work suggests a linear approach to combine forecasts generated by a set of individual forecasting models in a simple and effective way. We use, as a combiner, a neural network trained with the gradient descent algorithm. The aim is to combine the forecasts generated by the different forecasting models as an attempt to capture the contributions of the most important prediction features of each individual model at each prediction step. The approach is also used for streamflow time series prediction choosing, as individual forecasting models, the most promising predictive methods. Experimental results with actual data suggest that the predictive clustering approach performs globally better than the current streamflow forecasting methodology adopted by many hydroelectric systems worldwide, and a fuzzy neural network, a nonlinear prediction model. The combination approach, with lower prediction errors, performs better than each of the individual forecasting models / Mestrado / Engenharia de Computação / Mestre em Engenharia Elétrica

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