Este trabalho tem seu foco na monitoração dos processos de usinagem das máquinas ferramentas sem a utilização de sensores dedicados à medição direta das grandezas mecânicas envolvidas no processo de usinagem em si. Assim sendo, optou-se por um método de medição indireta utilizando um estimador de potência e torque baseado nas grandezas elétricas na entrada de energia do motor de indução da máquina ferramenta. O núcleo central do trabalho consiste na medição de processos de usinagem utilizando um dinamômetro de alta precisão próprio para máquina ferramenta para obter os valores médios e os modos de vibração do processo máquina ferramenta-usinagem e fazer a confrontação com os mesmos dados obtidos pelo estimador de torque. A pesquisa realizada utilizou ferramentas clássicas de processamento de sinais, como é o caso da FFT, assim como duas poderosas ferramentas atuais, a transformada de wavelet (WT) e a transformada de Hilbert-Huang (HHT). Em adição foi utilizado um processo de otimização para a determinação dos parâmetros do motor de indução on-line baseado em uma metaheurística denominada busca de harmonia (Harmony Search HS) / This work focuses on monitoring the machining processes in machine tools without the use of dedicated transducers to directly measure mechanicals quantities of the machining process. The approached method used the option of measuring the power and torque through a estimator based in the electrical quantities in the input of the induction motor used by machine tool. The core of the work consists in the measuring the mechanical processes of machining using a high precision dynamometer specified to machine tool to get the average values of mechanical quantities and the vibration modes of the set machine tool-machining process, the objective is to compare the same data group got from dynamometer and estimator. The research data was based on classical analysis tool such as Fourier transform (FFT) and on modern powerful tools such as wavelet transforms (WT) and Hilbert-Huang transform (HHT). To refine the measuring process of average values of torque and power using the induction motor a method to estimates the motor parameters was added based on an optimization method named harmony search (HS).

Este trabalho tem seu foco na monitoração dos processos de usinagem das máquinas ferramentas sem a utilização de sensores dedicados à medição direta das grandezas mecânicas envolvidas no processo de usinagem em si. Assim sendo, optou-se por um método de medição indireta utilizando um estimador de potência e torque baseado nas grandezas elétricas na entrada de energia do motor de indução da máquina ferramenta. O núcleo central do trabalho consiste na medição de processos de usinagem utilizando um dinamômetro de alta precisão próprio para máquina ferramenta para obter os valores médios e os modos de vibração do processo máquina ferramenta-usinagem e fazer a confrontação com os mesmos dados obtidos pelo estimador de torque. A pesquisa realizada utilizou ferramentas clássicas de processamento de sinais, como é o caso da FFT, assim como duas poderosas ferramentas atuais, a transformada de wavelet (WT) e a transformada de Hilbert-Huang (HHT). Em adição foi utilizado um processo de otimização para a determinação dos parâmetros do motor de indução on-line baseado em uma metaheurística denominada busca de harmonia (Harmony Search HS) / This work focuses on monitoring the machining processes in machine tools without the use of dedicated transducers to directly measure mechanicals quantities of the machining process. The approached method used the option of measuring the power and torque through a estimator based in the electrical quantities in the input of the induction motor used by machine tool. The core of the work consists in the measuring the mechanical processes of machining using a high precision dynamometer specified to machine tool to get the average values of mechanical quantities and the vibration modes of the set machine tool-machining process, the objective is to compare the same data group got from dynamometer and estimator. The research data was based on classical analysis tool such as Fourier transform (FFT) and on modern powerful tools such as wavelet transforms (WT) and Hilbert-Huang transform (HHT). To refine the measuring process of average values of torque and power using the induction motor a method to estimates the motor parameters was added based on an optimization method named harmony search (HS).

Signals recorded from the brain often show rhythmic patterns at different frequencies, which are tightly coupled to the external stimuli as well as the internal state of the subject. These signals also have transient structures related to spiking or sudden onset of a stimulus, which have a duration not exceeding tens of milliseconds. Further, brain signals are highly non-stationary because both behavioral state and external stimuli can change over a short time scale. It is therefore essential to study brain signals using techniques that can represent both rhythmic and transient components of the signal. In Chapter 2, we describe a multi-scale decomposition technique based on an over-complete dictionary called matching pursuit (MP), and show that it is able to capture both sharp stimulus-onset transient and sustained gamma rhythm in local field potential recorded from the primary visual cortex. Gamma rhythm (30 to 80 Hz), often associated with high-level cortical functions, has been proposed to provide a temporal reference frame (“clock”) for spiking activity, for which it should have least center frequency variation and consistent phase for extended durations. However, recent studies have proposed that gamma occurs in short bursts and it cannot act as a reference. In Chapter 3, we propose another gamma duration estimator based on matching pursuit (MP) algorithm, which is tested with synthetic brain signals and found to be estimating the gamma duration efficiently. Applying this algorithm to real data from awake monkeys, we show that the median gamma duration is more than 330 ms, which could be long enough to support some cortical computations.