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Análise quantitativa do sinal da deglutição / Quantitative analysis of the swallowing signalSpadotto, André Augusto 07 July 2009 (has links)
Neste trabalho, buscou-se compreender a morfologia e os componentes do sinal da deglutição. Na busca desse entendimento diversas técnicas foram empregadas. No intuito de fazer marcações fidedignas em trechos específicos do sinal, o qual foi analisado simultaneamente com a imagem da videofluoroscopia da deglutição, considerado o melhor método atual na avaliação da dinâmica da deglutição. Os parâmetros numéricos utilizados para análise também foram abrangentes e com base em técnicas atuais de processamento de sinais, como emprego de transformada Wavelet. Quanto à classificação dos sinais, foram utilizados classificadores modernos como floresta de caminhos ótimos, máquinas de vetores de suporte, redes neurais artificiais e classificador Bayesiano, dando maior ênfase ao primeiro, por possuir um custo computacional bem menor quando comparado aos outros 3, e consequentemente convergindo mais rapidamente ao resultado. Foram avaliados 84 sinais, divididos em 2 grupos separados pela consistência do bolo alimentar oferecido (líquido e pastoso). Na distinção e/ou caracterização desses tipos foi definido um subconjunto com 4 variáveis que proporcionou uma boa acurácia na separação das classes representantes de cada tipo de bolo alimentar. / This work proposes to understand the morphology and the components of the swallowing signal. In pursuit of this understanding, a variety of techniques were employed. In order to make reliable markings on specific portions of the signal, the signal was examined simultaneously with videofluoroscopic swallowing, which is considered the best method in the evaluation of swallowing dynamics. The parameters used for numerical analysis were based on current signal processing techniques, such as: Wavelet transform, Optimum path forest, Support vector machines, Artificial neural networks and Bayesian classifier, emphasizing the first technique, due to a much lower computational cost when compared to the previous, and, consequently, the results converged much faster. Eighty four signals, divided into 2 groups separated by the consistency of food bolus offered (liquid and thickened), were evaluated. For distinction and/or characterization of such types, a subset with 4 variables was defined, providing a good accuracy in the separation of these classes representing each type of consistency of the food bolus.
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Análise de eventos em redes de distribuição por meio das transformadas Wavelet e S / Event analysis in distribution networks using Wavelet and S transformGuido Gómez Peña 02 April 2012 (has links)
O presente trabalho apresenta uma comparação de duas técnicas para a análise tempo - frequência em análise de qualidade de energia elétrica para sinais de tensão que contenham distúrbios individuais ou simultâneos. Dessa forma, o objetivo, desta dissertação, é encontrar uma ferramenta que forneça as características e parâmetros para a localização, identificação e classificação de tais distúrbios. O estudo consiste na análise do desempenho da Transformada Wavelet Discreta e da Transformada-S, principalmente, quando os sinais são analisados na presença de múltiplos distúrbios. Ambas as transformadas fornecem informação importante nos domínios do tempo e da frequência. No entanto, essas ferramentas não tem sido amplamente exploradas para análise de múltiplos distúrbios. Neste contexto, ambas as transformadas são testadas para conhecer seus desempenhos e suas capacidades de identificação e localização de eventos de qualidade de energia elétrica. Para finalizar, é projetado um sistema classificador baseado em arvore de decisão capaz de reconhecer quinze tipos de distúrbios diferentes. / This work presents a comparison of two methods for time-frequency analysis applied in Power Quality signals containing single or multiple disturbances. In this way, the aim of this work is to apply tools that supply the parameters and characteristics to identify, locate and classify Power Quality disturbances. For that, the proposed method analyzes the performance of the Wavelet and S transforms, mainly when the signals are with more than one disturbance type. Both mathematical tools supply important information on the time and frequency domain. However, these tools have not been thoroughly used to analyze multiple events locate Power Quality events. In this contest, both transforms are tested in order to assess their performance to identify and locate electrical power quality events. According to a decision tree classifier, fifteen types of single and combined power disturbances are well recognized.
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[en] IMAGE COMPRESSION USING WAVELET TRANSFORM AND TRELLIS CODE VECTOR QUANTIZATION WITH ENTROPY CONSTRAINT / [pt] COMPRESSÃO DE IMAGENS USANDO TRANSFORMADA WAVELET E QUANTIZAÇÃO VETORIAL CODIFICADA EM TRELIÇA COM RESTRIÇÃO DE ENTROPIAMARCUS VINICIUS FONSECA DE ARAUJO SILVA 17 July 2006 (has links)
[pt] Essa dissertação apresenta um codificador de imagens para
baixas taxas de bits utilizando a decomposição da imagem
em 10 sub-bandas através da aplicação da transformada
wavelet. Uma técnica de redução de irrelevância visual é
usada para descartar blocos de coeficientes das sub-bandas
de alta freqüência (2 a 10). Os blocos remanescentes são
classificados em bordas e não bordas e codificados através
da técnica ECTCVQ ( Entropy-Constrained Trellis Coded
Vector Quantization). Já a primeira sub-banda é codificada
através da técnica PTCQ( Predictive Trellis Coded
Quantization) com preservação de bordas. Na alocação de
bits entre as sub-bandas é utilizado o algoritmo de
Wersterink et al.
Os resultados obtidos mostram um desempenho muito superior
ao padrão JPEG, e bons resultados quando comparados a
técnica de codificação de imagens recentes. / [en] This dissertation presentes a low bit rate image coder
using a 10 sub-band image decomposition base don the
wavelet transform. Some blocks of coefficients of the high
frequency sub-bands are discarded by a technique of
irrelevancy reduction. The remaning blocks are classified
into edges and non-edges, and coded by ECTCVQ (Entropy-
constrained Trellis Vector Quantization). The fist sub-
band is coded by an edge preserving PTCQ (Predictive
Trellis Coded Quantization), also proposed in this work.
The Westerink et al. algorithm is used to allocate the
bits between the sub-bands.
The results obtained show that the performance of the
proposed coder is
Significantly superior so the one obtained with the
standard JPEG. Moreover, good results are achivied as
compared to recently proposed techniques of images coding.
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Um método para extração de lesões em imagens de linfoma baseado em transformada wavelet estacionáriaDuarte, Sidon Cléo January 2015 (has links)
Orientador: Prof. Dr. Marcelo Zanchetta do Nascimento / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Informação, 2015. / Linfoma é um tipo de tumor que afeta o sistema linfático humano, em que se estima
mais de 60 subtipos de canceres distintos, derivados de 2 grandes grupos: Hodgkins e
os não Hodgkins (NHL). De difícil classificação e diagnóstico, para a maioria dos casos
a biópsia é a única maneira de saber se um nódulo é realmente linfoma. Atualmente
a maioria dos sistemas de classificação deste tipo de linfoma é baseada unicamente na
avaliação de um especialista através do auxilio de microscópio. Este trabalho tem como
objetivo apresentar um método automático para classificar imagens histológicas dos três
tipos de linfomas NHL mais recorrentes. Linfoma de celulas do manto (LCM), Linfoma
Folicular (LF) e Leucemia Linfoide Cronica (LCM). O método baseia-se na transformada
wavelet estacionária (TWE) como extrator de características, a técnica TWD como seletor
de atributos e redução de dimensionalidade e a classificação através do classificador
SVM com o kernel RBF. Foi utilizado, no trabalho, um banco de 30 lâminas histológicas
de linfonodos, proveniente de estudos realizados por pesquisadores do Instituto Nacional
do Câncer (National Cancer Institute) e Instituto Nacional do Envelhecimento (National
Institute on Aging), nos Estados Unidos. Os experimentos foram realizados com 240
imagens, sendo 70 de cada classe, nos canais de cores do modelo RGB (do Inglês Red,
Green and Blue) e níveis de cinza. Foi comparado o desempenho não só entre as subbandas
geradas pelas transformada TWE e a transformada wevelet discreta (TWD), mas
também entre os canais de cores e os grupos de imagens em classificação binária. Foram
utilizadas as métricas de acurácia, sensibilidade e especificidade. Resultados relevantes
foram obtidos, entre eles: Acurácia de 97,1%, Sensibilidade de 93% e Especificidade de
94%. / Lymphoma is a type of tumor that affects the human lymphatic system, which is estimated
more than 60 different subtypes of cancers, derivatives of 2 large groups: Hodgkins and
non-Hodgkins Lymphoma (NHL). Due to difficult classification and diagnosis, for most
cases, the biopsy is the only way to tell if a lump is really lymphoma. Currently most
of classifications methods for this type of lymphoma are based solely on the evaluation of
an expert through the microscope help. This work aims to present an automatic method
to classification of histological images of the three types of Lympoma NHL most recurrent
Cell Lymphoma Mantle (LCM), Lymphoma Follicular (LF) and Chronic Lymphoid
Leukemia (CLL). The method is based on the Transform Wavelet Stationary (TWE) as
extracting features, the ANOVA technique as selector attributes and dimensionality reduction
and classification by the classifier SVM with RBF kernel. The study used a bank
of 30 histological slides of lymph nodes, from studies conducted by researchers from the
National Cancer Institute and National Institute on Aging in the United States. The experiments were performed with 240 images (70 of each class), on the channels of the model
color RGB and gray levels. Comparing the performance not only between the subbands
generated by the SWT and Discrete Wavelet Transform (DWT) but also between the color
channels and the classification of binary groups of images. The accuracy, sensitivity and
specificity metrics were used. Relevant results as accuracy of 97%, 93% of Sensitivity and
94% of Specificity were obtained.
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Seleção da faixa de frequência usando wavelets para detecção de danos em sistemas SHM baseados no princípio da EMI /Vieira, Patrícia Gabriel January 2016 (has links)
Orientador: Jozue Vieira Filho / Resumo: Neste trabalho aplica-se a Transformada Wavelet Packet para a identificação de faixas de frequência para detecção de danos em sistemas de monitoramento de integridade estrutural baseados no princípio da impedância eletromecânica no domínio do tempo. Assim, foram verificadas e determinadas as faixas de frequências que melhor representam as variações no conjunto PZT/estrutura por meio de informações obtidas da Transformada Wavelet Packet aplicada no sinal de resposta do conjunto PZT/estrutura, obtendo uma metodologia viável, fácil e simples para escolher a faixa mais sensível para a detecção de danos. Os resultados indicam que a entropia dos coeficientes wavelet é uma importante referência na seleção da banda mais apropriada para a detecção de danos. / Abstract: This work applies the Wavelet Packet Transform in the identification of frequency bands for damage detection in structural health monitoring systems based on the principle of electromechanical impedance in the time domain. Thus, the frequency bands that best represent the variations in the set PZT/structure were obtained and determined by means of the information obtained from the Wavelet Packet Transform applied to response signal obtained from PZT/structure, which is an easy, simple and viable methodology for choosing the more sensitive frequency bands for damage detection. Results indicate that the entropy of wavelet coefficients is an important reference in selecting the most appropriate band for damage detection. / Mestre
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Seleção da faixa de frequência usando wavelets para detecção de danos em sistemas SHM baseados no princípio da EMI / Selection of the frequency band using wavelets to detect damage in SHM systems based on the principle of EMIVieira, Patrícia Gabriel [UNESP] 19 December 2016 (has links)
Submitted by PATRÍCIA GABRIEL VIEIRA null (vieiragpatricia@gmail.com) on 2017-01-23T20:36:55Z
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Patricia_G_Vieira_Dissertação_Final_2016.pdf: 1483125 bytes, checksum: 78eb2fa98b77bc55ffb7c6344532d7a9 (MD5) / Approved for entry into archive by LUIZA DE MENEZES ROMANETTO (luizamenezes@reitoria.unesp.br) on 2017-01-26T13:40:48Z (GMT) No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2016-12-19 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Neste trabalho aplica-se a Transformada Wavelet Packet para a identificação de faixas de frequência para detecção de danos em sistemas de monitoramento de integridade estrutural baseados no princípio da impedância eletromecânica no domínio do tempo. Assim, foram verificadas e determinadas as faixas de frequências que melhor representam as variações no conjunto PZT/estrutura por meio de informações obtidas da Transformada Wavelet Packet aplicada no sinal de resposta do conjunto PZT/estrutura, obtendo uma metodologia viável, fácil e simples para escolher a faixa mais sensível para a detecção de danos. Os resultados indicam que a entropia dos coeficientes wavelet é uma importante referência na seleção da banda mais apropriada para a detecção de danos. / This work applies the Wavelet Packet Transform in the identification of frequency bands for damage detection in structural health monitoring systems based on the principle of electromechanical impedance in the time domain. Thus, the frequency bands that best represent the variations in the set PZT/structure were obtained and determined by means of the information obtained from the Wavelet Packet Transform applied to response signal obtained from PZT/structure, which is an easy, simple and viable methodology for choosing the more sensitive frequency bands for damage detection. Results indicate that the entropy of wavelet coefficients is an important reference in selecting the most appropriate band for damage detection.
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Proteção diferencial de transformadores de potência utilizando a transformada Wavelet com efeitos de bordaMedeiros, Rodrigo Prado de 21 December 2017 (has links)
Submitted by Automação e Estatística (sst@bczm.ufrn.br) on 2018-04-11T20:06:39Z
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RodrigoPradoDeMedeiros_TESE.pdf: 23526132 bytes, checksum: 52eacda3bf132cc7b21e6f712b970cc0 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2018-04-16T22:03:49Z (GMT) No. of bitstreams: 1
RodrigoPradoDeMedeiros_TESE.pdf: 23526132 bytes, checksum: 52eacda3bf132cc7b21e6f712b970cc0 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-16T22:03:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2017-12-21 / O Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / A função diferencial é largamente utilizada na proteção de transformadores de potência,
levando a uma discriminação confiável entre faltas internas e outros eventos associados
à operação do transformador. No entanto, a função de proteção diferencial convencional
baseada na estimação de fasores de corrente apresenta dificuldades na detecção de
algumas faltas internas, tais como faltas espira-espira e espira-terra próximos ao neutro
do transformador, e dependência das funções de bloqueio e de restrição por harmônicos
na manutenção da segurança do esquema de proteção durante condições de inrush, sobreexcitação
do transformador e faltas externas com saturação do transformador de corrente.
Para melhorar o desempenho e a confiabilidade dos métodos tradicionais, um elemento de
sequência negativa de alta sensibilidade tem sido utilizado em conjunto com as funções
de bloqueio e restrição por harmônicos. Por outro lado, faltas internas e demais distúrbios
associados à proteção de transformadores apresentam transitórios, os quais podem
ser detectados de forma adequada pela transformada wavelet. Propõe-se neste trabalho
recriar os tradicionais elementos diferenciais de corrente de fase e de sequência negativa
por meio da utilização da transformada wavelet discreta redundante com efeitos de bordas
das correntes que fluem nos enrolamentos secundários dos TCs ligados em conexão
diferencial. O método proposto foi avaliado, quanto aos índices de desempenho de taxa
de sucesso e tempo de operação, para simulações extensivas de faltas internas, faltas externas,
saturações do TC, faltas simultâneas e energizações do transformador na ausência
e na presença de falta, e o seu desempenho foi comparado com o de um esquema de
proteção diferencial clássico. O método proposto foi bastante rápido, reduzindo o tempo
de operação da proteção de alguns milissegundos para alguns microsegundos, confiável,
seguro, simples (apenas duas funções diferenciais), imune ao ruído e apresentou um
pequeno esforço computacional quando da sua implementação em um processador para
aplicações em tempo real. Os resultados obtidos revelaram as vantagens da utilização da
transformada wavelet na proteção diferencial em relação à proteção convencional, e critérios
exigidos em sistemas de proteção, tais como confiabilidade, segurança e velocidade
foram devidamente atendidos. / The differential function is widely used in power transformer protection, leading to
a reliable discrimination between internal faults and other events associated with power
transformer operation. However, the conventional differential protection function based
on the estimation of current phasors presents difficulties in the detection of some internal
faults, such as turn-to-turn faults and turn-to-earth faults close to the transformer neutral,
and dependence on the harmonic restraint and harmonic blocking functions in maintaining
protection scheme security during inrush conditions, overeexcitation, and external
faults with current transformer saturation. In order to improve the performance of the traditional
methods, a negative sequence differential element with high sensitivity has been
used in association with the commom harmonic blocking and harmonic restraint functions.
However, internal faults and other disturbances associated to the power transformer
protection present transients, which can be properly detected by using the wavelet transform.
This paper proposes recreate the traditional phase and negative sequence current
differential elements by using the boundary discrete wavelet transform of the currents
flowing through the secondary winding of the CTs connected in differential connection.
The proposed method was evaluated for the success rate and operating time performance
indices for extensive simulations of internal faults, external faults, CT saturations, crosscountry
faults and transformer energizations in the absence and presence of fault, and
its performance was compared to that of a classical differential protection scheme. The
proposed method was very fast, reducing the protection operation time from a few milliseconds
to some microseconds, reliable, safe, simple (only two differential functions),
immune to noise and presented a low computational burden when implemented in a digital
signal processor for real-time application purposes. The results obtained revealed
the advantages of use of the wavelet transform in the differential protection in relation
to conventional protection, and criteria required in protection systems, such as reliability,
safety and speed, have been adequately met.
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Proteção diferencial de transformadores de potência baseada em máquinas de vetor de suporte e transformada waveletFernandes, Jessika Fonsêca 19 December 2017 (has links)
Submitted by Automação e Estatística (sst@bczm.ufrn.br) on 2018-05-02T22:45:42Z
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JessikaFonsecaFernandes_DISSERT.pdf: 1169604 bytes, checksum: 88c31a572a86241efaffed09af838ffb (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2018-05-07T21:22:14Z (GMT) No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2017-12-19 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Transformador de potência é um dos principais ativos do sistema elétrico, o qual é
responsável pela interligação de redes elétricas em diferentes níveis de tensão. A proteção
desse ativo deve atuar de forma rápida e eficiente para casos de falta interna ao
transformador, pois dependendo da severidade da falta pode levar à perda do ativo. A
principal função de proteção utilizada em transformadores de potência é a proteção diferencial,
por ser uma função rápida e seletiva. Entretanto, essa função de proteção pode
atuar indevidamente em casos de energização de transformadores, assim como diante de
faltas externas na presença de distorções na forma de onda da corrente devido à saturação
dos transformadores de corrente. Outro problema, é a não atuação da proteção diferencial
para casos de falta interna nos enrolamentos do transformador envolvendo poucas espiras.
Portanto, neste trabalho propõe-se uma alternativa para melhorar a proteção diferencial
de transformadores usando a combinação de algoritmos de aprendizado de máquina e a
transformada wavelet. O método proposto recria a função diferencial usando um detector
de distúrbios, por meio das energias dos coeficientes wavelet, o qual habilita as funções
diferenciais neuro-wavelet de fase e sequência negativa, que são baseadas em máquinas
de vetor de suporte. O método proposto conta ainda com um classificador de falta interna,
também baseado em máquinas de vetor de suporte, para realizar a classificação do tipo de
falta e auxiliar na lógica de trip do relé. O método proposto atuou em 100% dos casos de
falta interna, não atuou para energização de transformadores e faltas externas nos casos
avaliados. Quando comparado com o método convencional, obteve um tempo médio de
operação superior. Além disso, o esquema de proteção diferencial proposto pode funcionar
em conjunto com as demais proteções do sistema enviando sinais de alerta, como por
exemplo, para condições de falta externa ao transformador, tornando, assim a proteção
mais confiável e inteligente. / Power transformer is one of the main equipment of the electrical system which is responsible
for the interconnection of electrical networks at different voltage levels. The
protection of this equipment must work quickly and efficiently in cases of internal fault in
the transformer, because depending on the severity of the fault can lead to the loss of the
transformer. The differential function has been widely used in protection for power transformer,
because it is a quick and selective function. However, this protection functionmay
work unduly in cases of transformers energizing, as well as external faults with distortions
in the current waveform due the saturation of the current transformers. Another problem
it is no sensitivity for cases of internal fault in the transformer windings involving few
turns. Therefore, this work proposes an alternative to improve the differential protection
of transformers using the combination of Machine Learning Algorithms and the wavelet
transform. The proposed method recreates the differential function using a disturbance
detector, by means of the energies of the wavelet coefficients, which enables the phase
and negative sequence neuro-wavelet differential functions, which are based on support
vector machines. The proposed method also has an internal fault classifier, also based on
support vector machines, to perform fault type classification and assist in the relay trip
logic. The proposed method send trip signal in 100% of the evaluated internal fault cases,
providing no trip to energization of transformers and external faults. The proposed
differential protection scheme can work in conjunction with other system protections by
sending warning signals, for example in external fault conditions of the transformer, so it
is doing the protection more reliable and intelligent.
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Prote??o diferencial de transformadores de pot?ncia utilizando a transformada WaveletMedeiros, Rodrigo Prado de 26 May 2014 (has links)
Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2015-10-01T13:21:43Z
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RodrigoPradoDeMedeiros_DISSERT.pdf: 23036779 bytes, checksum: a7e3d6bc86f0611a2e27faca2dc99a1e (MD5) / Approved for entry into archive by Elisangela Moura (lilaalves@gmail.com) on 2015-10-01T13:35:05Z (GMT) No. of bitstreams: 1
RodrigoPradoDeMedeiros_DISSERT.pdf: 23036779 bytes, checksum: a7e3d6bc86f0611a2e27faca2dc99a1e (MD5) / Made available in DSpace on 2015-10-01T13:35:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2014-05-26 / Cerca de 10% das faltas envolvendo o sistema el?trico ocorrem em transformadores de pot?ncia. Portanto, a prote??o aplicada aos transformadores de pot?ncia ? essencial para garantir o funcionamento cont?nuo desse dispositivo e a efici?ncia do sistema el?trico. Dentre as fun??es de prote??o aplicadas em transformadores, a prote??o diferencial aparece como um dos principais esquemas, apresentando confi?vel discrimina??o entre faltas internas e faltas externas ou condi??es de carregamento nominal do sistema. Por?m, a principal dificuldade dos m?todos de prote??o convencional consiste na demora para detec??o dos eventos. Contudo, faltas internas, faltas externas e os demais eventos apresentam transit?rios, podendo ser apropriadamente analisados pela transformada wavelet. Neste trabalho ? proposto o desenvolvimento de um esquema de prote??o diferencial de transformadores baseado na transformada wavelet para detec??o e identifica??o de faltas externas, faltas internas e energiza??o do transformador usando a energia dos coeficientes wavelets das correntes diferenciais. Os resultados revelam as vantagens da utiliza??o da transformada wavelet na prote??o diferencial em rela??o ? prote??o convencional, uma vez que ela prov? confiabilidade e rapidez na detec??o desses eventos. / About 10% of faults involving the electrical system occurs in power transformers.
Therefore, the protection applied to the power transformers is essential to ensure the continuous
operation of this device and the efficiency of the electrical system. Among the
protection functions applied to power transformers, the differential protection appears as
one of the main schemes, presenting reliable discrimination between internal faults and
external faults or inrush currents. However, when using the low frequency components
of the differential currents flowing through the transformer, the main difficulty of the
conventional methods of differential protection is the delay for detection of the events.
However, internal faults, external faults and other disturbances related to the transformer
operation present transient and can be appropriately detected by the wavelet transform.
In this paper is proposed the development of a wavelet-based differential protection for
detection and identification of external faults to the transformer, internal faults, and transformer
energizing by using the wavelet coefficient energy of the differential currents. The
obtained results reveal the advantages of using of the wavelet transform in the differential
protection compared to conventional protection, since it provides reliability and speed in
detection of these events.
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Estima??o de pot?ncia em tempo real utilizando a transformada waveletAlves, Denis Keuton 19 June 2015 (has links)
Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2016-04-15T20:05:31Z
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DenisKeutonAlves_DISSERT.pdf: 1354473 bytes, checksum: 0f20fcd2caa18ee04e30be7d88ad506e (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2016-04-19T22:47:31Z (GMT) No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2015-06-19 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico (CNPq) / A monitora??o das grandezas el?tricas em sistemas el?tricos de pot?ncia tem como objetivo promover a confiabilidade, bem como a qualidade da energia el?trica distribu?da. Diante disso, prop?e-se nessa disserta??o um estudo sobre uma nova teoria de pot?ncia baseada na transformada wavelet para estima??o em tempo real dos valores RMS da tens?o e corrente e alguns valores de pot?ncias, tais como: pot?ncia ativa, pot?ncia reativa, pot?ncia aparente e fator de pot?ncia. A estima??o adequada dos valores RMS e das pot?ncias s?o importante para diversas aplica??es, como por exemplo: projetos e an?lise de sistemas de energia, dispositivos de compensa??o para melhorar a qualidade da energia el?trica e instrumentos de medi??o de energia. Os resultados de simula??o e experimentais obtidos pelo m?todo proposto baseado na transformada wavelet discreta redundanteforam comparados por meio do padr?o IEEE 1459-2010 e por um oscilosc?pio comercial, respectivamente, apresentando resultados equivalentes. O m?todo proposto apresentou bom desempenho para wavelets m?es curtas, o que torna vi?vel para aplica??es em tempo real. / The goal of the power monitoring in electrical power systems is to promote the reliablility as well as the quality of electrical power.Therefore, this dissertation proposes a new theory of power based on wavelet transform for real-time estimation of RMS voltages and currents, and some power amounts, such as active power, reactive power, apparent power, and power factor. The appropriate estimation the of RMS and power values is important for many applications, such as: design and analysis of power systems, compensation devices for improving power quality, and instruments for energy measuring. Simulation and experimental results obtained through the proposed MaximalOverlap Discrete Wavelet Transform-based method were compared with the IEEE Standard 1459-2010 and the commercial oscilloscope, respectively, presenting equivalent results. The proposed method presented good performance for compact mother wavelet, which is in accordance with real-time applications.
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