Orientadores: Ana Estela Antunes da Silva, Antonio Carlos Zambon / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Tecnologia / Made available in DSpace on 2018-08-24T06:09:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Garcia-Nunes_PedroIvo_M.pdf: 2562537 bytes, checksum: 108da20ed77cbe9587a585ea453fb49f (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: Tomadores de decisão são frequentemente confrontados por fenômenos que envolvem uma grande quantidade de atores e interações pertinentes a problemas cada vez mais complexos e, por isso, difíceis de serem gerenciados. As teorias da racionalidade limitada assumem que o tratamento dessa complexidade se dá pela consideração do conhecimento compartilhado entre um número representativo de diferentes agentes de decisão. A identificação desse tipo de comunidade depende de métodos de análise e comparação das estruturas utilizadas para representar conhecimento. Modelos mentais (MMs) são diagramas de representação, baseados em linguagem natural, que consistem de relações lógicas de causa-efeito utilizadas para descrever os fenômenos. Este trabalho teve por objetivo principal desenvolver e aplicar um método matemático para análise e comparação de modelos mentais, a fim de possibilitar a identificação dos modelos mais adequados ao consenso típico de um processo de tomada de decisão colaborativa. O método foi estruturado a partir de uma base de regras nebulosas que foi automatizada por meio de um sistema inteligente de apoio à decisão (SIAD). O SIAD foi utilizado em um estudo de caso para analisar e comparar os MMs utilizados por universitários para descrever os protestos ocorridos no Brasil entre os meses de junho e julho de 2013. Os resultados indicam os modelos mais representativos no que diz respeito às descrições das causas dessas manifestações, cuja ambiguidade se apresentou como motivo de uma incerteza que despertou o interesse internacional pela investigação acerca do caráter das reivindicações / Abstract: Decision makers are often confronted with phenomena that involve a lot of actors and interactions relevant to complex problems that are difficult to manage. Theories of bounded rationality assume that the treatment of this complexity occurs by the consideration of the shared knowledge among a representative number of different decision-makers. The identification of this type of community depends on methods of analysis and comparison of the structures used to represent knowledge. Mental models (MMs) are diagrams of representation, based on natural language, which consist of logical relations of cause and effect used to describe the phenomena. This study aimed at developing and applying a mathematical method for analyzing and comparing mental models in order to enable the identification of the most suitable models for typical consensus of the collaborative decision making. The method was structured on a base of fuzzy rules that was automated by means of an intelligent decision support system (IDSS). The IDSS was used in a case study to analyze and compare the MMs used by academics to describe the Brazilian protests in June and July 2013. The results indicate the most representative models with regard to the descriptions of the causes of these revolts, which created uncertainty and sparked international interest in research on the nature of the claims / Mestrado / Tecnologia e Inovação / Mestre em Tecnologia

Orientador: Marcio Luiz de Andrade Netto / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica / Made available in DSpace on 2018-07-19T21:28:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Romariz_AlexandreRicardoSoares_M.pdf: 5855846 bytes, checksum: 4b7828a3a6355b3204207faea24876f4 (MD5) Previous issue date: 1995 / Resumo: Este trabalho trata da representação de conhecimento estruturado (na forma de regras) em sistemas conexionistas. Primeiramente, é feito um estudo sobre redes conexionistas modulares, nas quais grupos de neurônios podem ser associados a antecedentes e conseqüências de regras. Em seguida, mostram-se formas pelas quais estas redes são associadas a conceitos de lógica nebulosa, nos chamados sistemas neuronebulosos. Um algoritmo de aquisição incremental é proposto para tais sistemas. Nele, promove-se alteração estrutural e não apenas adaptação de parâmetros da rede. Novas regras vão sendo adicionadas para lidar com padrões ainda não cobertos pelas regras existentes. O erro decorrente da aplicação de uma regra é usado como indicador da função de pertinência da mesma ... Observação: O resumo, na íntegra, poderá ser visualizado no texto completo da tese digital / Abstract: This work addresses the problem of representing structured knowledge (as a set of rules) in connectionist systems. First, modular connectionist networks are studied. In this kind of network, groups of neurons may be associated with rule antecedents or consequents. Next, we show some ways by which these networks are associated with fuzzy logic concepts (neuro-fuzzy systems). An algorithm for incremental rule is proposed for these systems. Strucutural modification as well as parameters adaptation are considered. New rules are added periodically to deal with patterns which are not yet convered by the existing rules. The error that results from the application of each rule is used as an indication for membership function construction ... Note: The complete abstract is available with the full electronic digital thesis or dissertations / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Marcos Eduardo Ribeiro do Valle Mesquita / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-27T12:11:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Souza_AlineCristinade_M.pdf: 2392301 bytes, checksum: 8b771e0b97302577daaf84624b0c4751 (MD5) Previous issue date: 2015 / Resumo: Memórias associativas são modelos matemáticos inspirados pela capacidade do cérebro humano de armazenar e recordar informações por meio de associações. Tais modelos são projetados para armazenar um conjunto finito de associações chamado de conjunto das memórias fundamentais. Além disso, espera-se que a memória associativa seja capaz de recuperar uma informação armazenada mesmo a partir de um item incompleto ou ruidoso. As Memórias Associativas Recorrentes Exponenciais Fuzzy (REFAMs, acrônimo do termo em inglês Recurrent Exponential Fuzzy Associative Memories) podem ser efetivamente utilizadas para o armazenamento e recordação de uma família finita de conjuntos fuzzy. Em geral, uma REFAM define recursivamente uma sequência de conjuntos fuzzy obtidos usando médias ponderadas e exponenciais dos valores de medida de similaridade. Experimentos computacionais relacionados à recuperação de imagens em tons de cinza ruidosas mostraram que os novos modelos podem apresentar ótima capacidade absoluta de armazenamento bem como excelente tolerância a ruído / Abstract: Associative memories are mathematical models inspired by the human brain ability to store and recall information by means of associations. Such models are designed for the storage of a finite set of associations called the fundamental memories set. Furthermore, the associative memory is expected to be able to retrieve a stored information even from an incomplete or noisy item. The Recurrent Exponential Fuzzy Associative Memories (REFAMs) can be effectively used for storage and recall of a finite family of fuzzy sets. In general, a REFAM defines recursively a sequence of fuzzy sets obtained using weighted averages and exponentials of similarity measure values. Computational experiments concerning the retrieval of noisy gray-scale images revealed that the novel models may exhibit optimal absolute storage capacity as well as excellent noise tolerance / Mestrado / Matematica Aplicada / Mestra em Matemática Aplicada

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:05:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 3199.pdf: 1902769 bytes, checksum: 95b9e8c5042bd6117bd75983a58966f6 (MD5) Previous issue date: 2009-10-30 / Universidade Federal de Sao Carlos / The objective of this work is to study, expand and evaluate the use of interval type-2 fuzzy sets in the knowledge representation for fuzzy inference systems, specifically for fuzzy classifiers, as well as its automatic generation form data sets, by means of genetic algorithms. This work investigates the use of such sets focussing the issue of balance between the cost addition in representation and the gains in interpretability and accuracy, both deriving from the representation and processing complexity of interval type-2 fuzzy sets. With this intent, an evolutionary model composed of three stages was proposed and implemented. In the first stage the rule base is generated, in the second stage the data base is optimized and finally, the number of rules of the rule base obtained is optimized in the third stage. The model developed was evaluated using several benchmark data sets and the results obtained were compared with two other fuzzy classifiers, being one of them generated by the same model using type-1 fuzzy sets and the other one generated by the Wang&Mendel method. Statistical methods usually applied for comparisons in similar contexts demonstrated a significant improvement in the classification rates of the intervalar type-2 fuzzy set classifier generated by the proposed model, with relation to the other methods. / O objetivo deste trabalho é estudar, expandir e avaliar o uso de conjuntos fuzzy intervalares tipo-2 na representação do conhecimento em sistemas de inferência fuzzy, mais especificamente para os classificadores fuzzy, bem como sua geração automática a partir de conjuntos de dados, por meio de algoritmos genéticos. Esse trabalho investiga o uso de tais conjuntos com enfoque na questão de balanceamento entre o acréscimo de custo da representação e os ganhos em interpretabilidade e precisão, ambos decorrentes da complexidade de representação e processamento dos conjuntos fuzzy intervalares do tipo-2. Com este intuito, foi proposto e implementado um modelo evolutivo composto por três etapas. Na primeira etapa á gerada a base de regras, na segunda é otimizada a base de dados e, por fim, na terceira etapa o número de regras da base gerada é otimizado. O modelo desenvolvido foi avaliado em diversos conjuntos de dados benchmark e os resultados obtidos foram comparados com outros dois classificadores fuzzy, sendo um deles gerados pelo mesmo modelo, porém, utilizando conjuntos fuzzy do tipo-1 e, o outro, gerado pelo método de Wang&Mendel. Métodos estatísticos de comparação usualmente aplicados em contextos semelhantes mostraram aumento significativo na taxa de classificação do classificador fuzzy intervalar do tipo-2 gerado pelo modelo em relação aos outros dois classificadores utilizados para comparação.

Este trabalho apresenta uma extensão do princípio de invariância para sistemas chaveados contínuos no tempo. Esta extensão fornece estimativas de atratores e suas respectivas áreas de atração para sistemas chaveados compostos por um número finito de subsistemas, a qual é obtida através de uma função auxiliar comum e múltiplas funções auxiliares que desempenham o mesmo papel que as funções de Lyapunov. As principais características desses novos resultados, são que a derivada da função auxiliar ou das múltiplas funções auxiliares podem assumir valores positivos em alguns conjuntos e também são usados para analisar o comportamento assintótico da solução do sistema chaveado. Resultados para sistemas chaveados com subsistemas com incertezas paramétricas também foram obtidos. Neste caso, as estimativas dos atratores e suas respectivas áreas de atração independem do parâmetro incerto. Analisando as propriedades da função auxiliar comum ao longo de um sistema formado pela combinação convexa de todos os subsistemas, os resultados passam a fornecer estimativas de atratores e suas áreas de atração mesmo na presença de subsistemas que não são ultimamente limitados. Este último resultado pode não evitar o chaveamento rápido, então surge o problema da existência da solução. Esta dificuldade pôde ser superada com o uso da teoria de sistemas descontínuos para garantir que sua solução seja definida para todo tempo mesmo que o chaveamento rápido ocorra. Portanto, uma escolha apropriada da lei de chaveamento possibilita o uso da solução de Krasovskii para garantir a existência da solução para todo tempo. Ainda, representando cada subsistema por um modelo fuzzy T-S, o comportamento assintótico da solução do sistema chaveado pôde ser estudado apenas verificando propriedades de alguns conjuntos do espaço de estado e a factibilidade de um conjunto de desigualdades matriciais lineares. / This work presents an extension of the invariance principle for continuous time switched systems. This extension is useful to obtain estimates of the attractor and basin of attraction for switched systems composed by a finite number of subsystems, which are obtained by using a common auxiliary function or multiple auxiliary functions which play the same hole as the Lyapunov function. The main feature of these new results are that the common auxiliary function or the multiple auxiliary functions can be positive in some sets and are used to analyze the asymptotic behavior of the switching solution. Results for switched systems with parametric uncertainties were also obtained. The estimates of the attractor and basin of attraction does not depend on the uncertain parameter. Analysing the auxiliary function along the solutions of the convex combination of the subsystems, estimates of the attractor and basin of attraction for switched systems with subsystems which are not necessarily ultimately bounded were given. This last result can not avoid the fast switching, then the switched solution may not exist for all time. This difficulty was overcome with the use of the theory of discontinuous systems to guarantee the existence of the switching system solution for all time. Furthemore, using a T-S fuzzy model approach, the asymptotic behavior of the switched solution could be analyzed only by checking properties of some sets and the feasibility of a set of linear matrix inequalities.

Neste trabalho é apresentado um estudo comparativo entre quatro controladores H não lineares aplicados a um manipulador robótico com restrições de força e posição. Para estudar o comportamento de cada controlador as seguintes estratégias foram adotadas: (1) o modelo nominal do robô é considerado conhecido e são utilizadas técnicas inteligentes para estimar incertezas paramétricas, dinâmicas não modeladas e distúrbios externos; (2) O modelo do sistema é considerado completamente desconhecido e as técnicas inteligentes são utilizadas para estimar o modelo completo. As técnicas inteligentes utilizadas são baseadas em redes neurais e lógica fuzzy. Resultados experimentais baseados em um manipulador planar de três juntas rotacionais são apresentados, sendo que as restrições de posicionamento e forças são referentes ao movimento sobre uma linha reta. Ainda neste projeto é desenvolvido um sensor para medição de forças e momentos em três eixos ortogonais, sendo este sensor o dispositivo utilizado para fornecer informações necessárias para o controle do manipulador robótico com restrições / In this work, we present a comparative study among four H nonlinear controllers applied to a manipulator subject to position and force constraints. In order to study the behavior of each controller the following strategies have been adopted: (1) the nominal model of the robot is considered known and intelligent techniques are used to estimate parametric uncertainties, nonmodeled dynamics and external disturbances; (2) the system model is considered completely unknown and intelligent techniques are used to estimate the complete model. The intelligent techniques considered are based on neural networks and fuzzy logic. Experimental results based on a planar manipulator with three rotational joints are presented where position and force constraints refer to a movement on a straight line. To perform these experiments we developed a sensor to measure forces and moments in three orthogonal axes

Este projeto consiste em um sistema de navegação autônomo baseado em redes neurais nebulosas modulares capacitando o robô a alcançar alvos, ou pontos metas, em ambientes desconhecidos. Inicialmente, o sistema não tem habilidade para a navegação, após uma fase de experimentos com algumas colisões, o mecanismo de navegação aprimora-se guiando o robô ao alvo de forma eficiente. Uma arquitetura híbrida inteligente é apresentada para este sistema de navegação, baseada em redes neurais artificiais e lógica nebulosa. A arquitetura é hierárquica e costitiui-se de dois módulos responsáveis por gerar comportamentos inatos de desvio de obstáculos e de busca ao alvo. Um mecanismo de aprendizagem por reforço, baseada em uma extensão da lei de Hebb, pondera os comportamentos inatos conflitantes ajustando os pesos sinápticos das redes neurais nos instantes de captura do alvo e de colisão contra obstáculos. A abordagem consolidada em simulação é validada em ambientes reais neste trabalho. Para tanto, este sistema foi implementado e testado no simulador Saphira, ambiente de simulação que acompanha o robô Pioneer I e que denota um estágio anterior aos testes em ambientes reais por apresentar comportamentos do robô similares aos comportamentos do robô móvel. Modificações na arquitetura híbrida foram necessárias para adaptar o sistema de navegação simulado ao sistema incorporado no Pioneer I. Experimentos em ambientes reais demonstraram a eficiência e a capacidade de aprendizagem do sistema de navegação, validando a arquitetura híbrida inteligente para aplicação em robôs móveis / This project consists in a autonomous navigation system based on modular neuro-fuzzy networks that is able to guide the robot in unknown environments from a initial point to the goal. Initially, the system is not able to navigate, but after a trial and error period and some collisions, it improves in guiding the robot to the goal efficiently. A intelligent hybrid architecture is presented for this naviga tion system based on artificial neural networks and fuzzy logic. This architecture is hierarquical and consists in two modules that generate innate behaviors, like obstacles avoiding and target reaching. A reinforcement learning mecanism, based on the extended Hebb law, balances this conflicting innate behaviors adjusting the neural network synaptic weights as obstacle and collision avoidance and target reaching takes place. In this project, the approach is consolidated in simulation and validated in real environments. To this end, this system has been implemented by using Saphira simulator and Pioneer I simulation environment. This simulated evironment is a previous stage of tests performed real time and presents simulated robot behaviors similar to real mobile robot behaviors. The hybrid architecture was modified to adapt the simulated navigation system into Pioneer I software. Experiments in a real environments show the efficiency and learning capabilities of the navigation system, validating the intelligent hybrid architecture for mobile robots applications

O uso da tecnologia sensorless é uma tendência crescente para acionamentos industriais aplicados em máquinas elétricas. A estimação dos parâmetros elétricos e mecânicos envolvidos com o controle da máquina elétrica são utilizados freqüentemente para se evitar medir todas as variáveis envolvidas no processo. A redução de custos em acionamentos industriais, além do incremento da robustez do sistema, são algumas das vantagens do uso de técnicas sensorless. Este trabalho propõe o uso de lógica fuzzy para estimar a velocidade de rotação de motores de indução trifásicos. Estão presentes resultados de simulações computacionais e comparação com outras técnicas inteligentes para validação da abordagem apresentada. / The use of sensorless technologies is an increasing tendency on industrial drives for electrical machines. The estimation of electrical and mechanical parameters involved with the electric machine control is used very frequently in order to avoid measurement of all variables from this process. The cost reduction may also be considered in industrial drives, besides the increasing robustness of the system, as advantages of the use of sensorless technologies. This work proposes the use of fuzzy logic to estimate the speed in three-phase induction motors. Simulation results are presented to validate the proposed approach and comparative analyses with other intelligent techniques are also outlined.

Este trabalho aborda a detecção da condição de ilhamento e de seus impactos em redes de distribuição e em gerações distribuídas que empregam conversores CC-CA. Na literatura são encontradas dois grupos de técnicas para este tipo de aplicação. As técnicas passivas, que identificam a condição de ilhamento através do ajuste dos limites de variação dos relés de proteção, e as técnicas ativas, que inserem um sinal de realimentação positiva de forma a tornar o sistema instável no momento da desconexão. As técnicas ativas, por apresentarem um menor tempo de detecção e simples implementação em hardware, são preferencialmente utilizadas, apesar da injeção de distúrbios no sistema de controle da geração distribuída. O estado-da-arte em termos de detecção de ilhamento consiste em desenvolver uma técnica que possua alta capacidade de detecção, porém sem injeção de distúrbios no sistema de geração distribuída quando conectado à rede de distribuição. Neste trabalho, são abordadas duas formas para a redução da injeção de distúrbios e do tempo de detecção. Em uma primeira abordagem é proposto um projeto ótimo para o algoritmo de sincronização PLL (phase-locked loop), o qual permite a redução do ganho de realimentação positiva para técnicas em frequência e, consequentemente, a redução da injeção de distúrbios. Em uma segunda abordagem é utilizada a metodologia fuzzy de forma a garantir a detecção da condição de ilhamento sem nenhuma injeção de distúrbios no sistema de controle. Resultados de simulação e experimentais, obtidos por meio de uma bancada experimental controlada por DSP, são apresentados para validar as propostas presentes nesta dissertação / This thesis deals with the islanding detection and its impact on distribution networks when distributed generation systems are driven by DC-AC converters. Two groups of techniques are found in the literature. The passive techniques in which adjusting the variation limits of protective relays identify the islanding condition, and the active techniques that insert a positive feedback signal in order to make the system unstable when the contingency is on progress. The active techniques present a reduced detection time and simple hardware implementation. They are preferably used in despite of the injection of disturbances in the control system. In this thesis two ways to reduce injection of disturbances and detection time are proposed. In a first approach is shown an optimal design for the synchronization algorithm PLL (Phase-Locked Loop) which allows to reduce the positive feedback gain in frequency techniques in order to decrease the injection of disturbances. In a second approach a fuzzy methodology is used to ensure the islanding detection with the aforementioned requirements. Simulation analysis and experimental results are presented to validate the proposed approach

Os sistemas elétricos de distribuição estão evoluindo rapidamente devido à penetração de geração distribuída e ao crescimento na utilização de avançadas estruturas de medição e sistemas de gerenciamento de distribuição de energia elétrica. Esta evolução traz consigo novos desafios devido à intermitência da geração, a qual pode gerar impactos indesejáveis nos sistemas de distribuição, como a interação de diferentes harmônicos. As Unidades de Medição Fasorial (PMUs) tem potencial para desempenhar um importante papel no monitoramento de sistemas elétricos de distribuição por meio dos fasores com medidas temporalmente sincronizadas de tensão e corrente em vários locais do sistema, oferecendo assim inúmeras possibilidades para estimar o estado de uma rede de distribuição. Porém, para serem utilizadas amplamente em redes de distribuição, é necessário que as PMUs apresentem um menor custo e possuam algumas características funcionais exclusivas para o uso nestas redes. Assim, o objetivo desta tese consiste no desenvolvimento de uma unidade de medição fasorial de baixo custo com características originais para o uso no nível de distribuição de energia elétrica, tais como medição fasorial nas redes de média e baixa tensão utilizando a modelagem dos transformadores e a identificação e estimação dos parâmetros da causa de ocorrência de distúrbios elétricos. Para isso, foram construídos dois protótipos da unidade de medição fasorial proposta neste trabalho, visando verificar a sincronização na medição de fasores de tensão e corrente. Os protótipos também foram acoplados à rede com diferentes combinações de impedância e alimentaram variadas cargas, onde foi possível através das técnicas implementadas nos equipamentos identificar e estimar os parâmetros elétricos da origem (rede ou carga) da ocorrência de variações na tensão e potência fornecidas pela rede distribuição. / Power distribution systems are evolving at a high pace largely due to the proliferation of distributed energy resources and the growing utilization of advanced metering infrastructures and distribution management system. This evolution is also leading to new challenges due large penetration of intermittent distributed generation, which can lead to noticeable impacts on distribution feeders. Phasor Measurement Units (PMUs) have the potential to play an essential role in power distribution system monitoring. For providing synchronized measurements of voltage and current phasors at various system locations, PMUs offer numerous possibilities for ascertaining information relating to the state of the power distribution system. However, to be used widely in power distribution systems, its necessary that PMUs get a low cost and have some exclusive features for these systems. Thus, the main objective of this thesis have consisted of developing a low cost Phasor Measurement Unit with original features proposed for distribution level, such as compatibility with low and medium voltage power networks using transformer modeling and also the identification and parameter estimation of the cause of electrical disturbances. So, they were built two prototypes of the Phasor Measurement Unit, in order to verify the synchronization in the measurement of voltage and current phasors. The prototypes were also coupled to the network with different combinations of impedance and they fed varying loads, where it was possible through the techniques implemented in the equipment identify and estimate electrical parameters of the cause (network or load) of variations in voltage and power supplied by the network distribution.