Tese de mestrado integrado. Engenharia Informática e Computação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Estágio realizado no CERN, Suiça e orientado pelo Eng.º Ronny Billen e Chris Roderick / Tese de mestrado integrado. Engenharia Informátca e Computação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Estágio realizado na ATLAS Distributed Computing Group e orientado por Markus Elsing / Tese de mestrado integrado. Engenharia Informátca e Computação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Estágio realizado na Companhia Portuguesa de Computadores - Healthcare Solutions / Tese de mestrado integrado. Engenharia Informática e Computação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Tese de Mestrado Integrado. Engenharia Civil (Vias de Comunicação). Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2013

Made available in DSpace on 2014-06-12T23:15:39Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo9239_1.pdf: 1568641 bytes, checksum: 107b83e746d7a76fcdfffb50c2b20304 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2005 / Técnicas de análise instrumental que empregam medidas baseadas em pontos de inflexão podem ter sua precisão comprometida devido à necessidade de diferenciação dos sinais analíticos, a qual é muito sensível à presença de ruído instrumental. Para superar este inconveniente, é proposta neste trabalho uma nova estratégia para localização de pontos de inflexão que explora a capacidade de processamento em multiescala da transformada Wavelet (do inglês: Wavelet Transform - WT) evitando a necessidade explicita da diferenciação de sinais analíticos. Para estudar a viabilidade da estratégia WT proposta, ela inicialmente foi utilizada na determinação de pontos de inflexão em curvas sigmoidais simuladas. Os efeitos de ruído e assimetria nas curvas são discutidos. Como resultado, observa-se que a estratégia WT fornece uma estimativa não-tendenciosa do ponto de inflexão, sendo ainda menos afetada pelo ruído que um procedimento baseado na primeira derivada do sinal. Após este estudo preliminar, a utilidade prática da estratégia proposta foi avaliada na determinação de metais em águas usando a técnica de análise por redissolução potenciométrica (do inglês: Potentiometric Stripping Analysis - PSA), cuja precisão é significativamente dependente da localização do ponto de inflexão usado na determinação do parâmetro analítico. Para enfatizar a utilidade da estratégia proposta, foi empregado nas medidas um potenciostato labmade que apresenta sinais consideravelmente ruidosos. Inicialmente foram determinados Pb(II) e Cd(II) em amostras aquosas sintéticas e os resultados obtidos com o uso da estratégia WT proposta foram sempre concordantes os valores esperados. Em seguida, foram determinados Pb(II) e Cu(II) em águas naturais, com resultados concordantes com os obtidos empregando um instrumento comercial, cujo software usa dPSA (Derivative Potentiometric Stripping Analysis) para a determinação do parâmetro analítico. Os desvios padrão obtidos nas análises usando ambas as estratégias foram em média menores que 0,3 μg l-1 e estes podem ser considerados bastantes aceitáveis ao se levar em conta os níveis de concentração encontrados, em torno de 3 a 7 μg l-1 (partes por bilhão ppb), nas determinações de Pb(II) e Cu(II). Diante dos resultados obtidos, tanto nas curvas sigmoidais simuladas, quanto nas determinações por PSA com o potenciostato labmade, pode-se considerar que a estratégia WT proposta é viável, podendo ser usada em quaisquer problemas que involvam a determinação de parâmetros analíticos com base em pontos de inflexão de uma curva

O ensaio de resposta em frequência em geradores síncronos vem ganhando espaço nas últimas décadas, porém o alto custo dos equipamentos empregados para realização do ensaio ainda é um empecilho, tanto para fabricantes como para consumidores finais. Este trabalho tem por objetivo complementar trabalhos anteriores, através do uso de redes neurais artificiais para identificação de padrões em ensaios realizados com equipamentos de baixo custo e baixa resolução. Através das redes neurais artificiais utilizadas é possível estimar novos pontos de ensaio sem que seja necessário um novo ensaio ou até mesmo um ensaio com equipamentos mais caros. Através de uma combinação de algoritmos de tratamento de dados, é possível a aproximação de modelos ensaiados com modelos teóricos e através desses resultados obter parâmetros elétricos dos geradores síncronos. / The frequency response test on synchronous generators has been increasing in recent decades, but the high cost of equipment used for conducting the test is still a stumbling block for both manufacturers and end-consumers. This dissertation aims to complement previous work, through the use of artificial neural networks to identify patterns in tests conducted with low-cost and low-resolution equipment. Through the artificial neural networks used it is possible to estimate a new set of test points without retesting is necessary or even a more expensive assay equipments. Through a combination of data processing algorithms, the approach tested models with theoretical models is possible and through these results to obtain electrical parameters of synchronous generators.

O ensaio de resposta em frequência em geradores síncronos vem ganhando espaço nas últimas décadas, porém o alto custo dos equipamentos empregados para realização do ensaio ainda é um empecilho, tanto para fabricantes como para consumidores finais. Este trabalho tem por objetivo complementar trabalhos anteriores, através do uso de redes neurais artificiais para identificação de padrões em ensaios realizados com equipamentos de baixo custo e baixa resolução. Através das redes neurais artificiais utilizadas é possível estimar novos pontos de ensaio sem que seja necessário um novo ensaio ou até mesmo um ensaio com equipamentos mais caros. Através de uma combinação de algoritmos de tratamento de dados, é possível a aproximação de modelos ensaiados com modelos teóricos e através desses resultados obter parâmetros elétricos dos geradores síncronos. / The frequency response test on synchronous generators has been increasing in recent decades, but the high cost of equipment used for conducting the test is still a stumbling block for both manufacturers and end-consumers. This dissertation aims to complement previous work, through the use of artificial neural networks to identify patterns in tests conducted with low-cost and low-resolution equipment. Through the artificial neural networks used it is possible to estimate a new set of test points without retesting is necessary or even a more expensive assay equipments. Through a combination of data processing algorithms, the approach tested models with theoretical models is possible and through these results to obtain electrical parameters of synchronous generators.