O crescente aumento na demanda de energia elétrica nacional, associada às alterações regulamentares do setor, em que o tempo que um equipamento permanece indisponível para o sistema, aguardando manutenção significa perda de receita para as companhias de energia, motivou a busca por diagnósticos precisos e utilização de técnicas não invasivas que possam ser aplicadas em transformadores em serviço. Assim, o foco desta pesquisa foi o desenvolvimento de uma arquitetura de sistema inteligente baseado em Redes Neurais Artificiais, que a partir de características extraídas de sinais de emissão acústicas provenientes de sensores distribuídos espacialmente no tanque de transformadores de potência, possa identificar internamente o local de ocorrência das descargas parciais e fornecer as distâncias estimadas entre os sensores e o ponto dessa descarga, e com essas distâncias, utilizando técnicas numéricas de triangulação, o sistema fornece também a coordenada espacial da falha auxiliando no diagnostico de defeito do transformador e no processo de tomada de decisões. / The increasing in the demand for national electrical energy coupled with alterations in the regulation of the sector, where the time which a piece of the electrical system equipment stays out of service means loss of income for the electrical companies, has motivated the search for correct diagnostics and usage of non-invasive technics that can be used in tranformers which are in operation. Therefore, the aim of this research was to develop the design of an intelligent system based on Artificial Neural Nets, which through the characteristics extracted from the acoustic emission signals coming from the sensors spatially distributed in the power transformer tank can identify internally the place of the occourrence of the partial discharges and provide the estimate distances between the sensors and the discharges point, so with these distances using triangle technical analysis the system will also provide the spatial coordinate of the flaw for diagnosing the problem with the transformer and help the process of decision making.

?rea de concentra??o: Educa??o e Tecnologias aplicadas em Institui??es Educacionais. / Submitted by Jos? Henrique Henrique (jose.neves@ufvjm.edu.br) on 2018-04-12T14:17:26Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) julio_cesar_costa_silva.pdf: 3442052 bytes, checksum: 418632e21262716d31a67fd4b2f368f5 (MD5) / Approved for entry into archive by Rodrigo Martins Cruz (rodrigo.cruz@ufvjm.edu.br) on 2018-04-23T16:45:43Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) julio_cesar_costa_silva.pdf: 3442052 bytes, checksum: 418632e21262716d31a67fd4b2f368f5 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-23T16:45:43Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) julio_cesar_costa_silva.pdf: 3442052 bytes, checksum: 418632e21262716d31a67fd4b2f368f5 (MD5) Previous issue date: 2017 / Uma das formas de se gerar conte?do adaptado ao estudante passa, primeiro, pela detec??o dos Estilos de Aprendizagem (EA). A teoria dos EA presume que cada aluno tem caracter?sticas pr?prias que o distingue dos demais. A partir dos EA, o Sistema Adaptativo e Inteligente para Educa??o (SAIE) de Dor?a foi idealizado. Seu trabalho objetiva apresentar uma solu??o estoc?stica para provimento de adaptatividade e customiza??o de Sistemas Educacionais por meio da modelagem probabil?stica dos EA. Em s?ntese, seu SAIE visa modelar o estudante, coletando e atualizando seus dados, de forma a descobrir seu EA. Com este fim, o sistema, durante suas itera??es, submete o aluno a avalia??es e, caso as notas sejam insatisfat?rias, o sistema realiza a atualiza??o do modelo do estudante (ME) por meio do Aprendizado por Refor?o (AR). Contudo, AR ? considerada uma t?cnica lenta de aprendizado que demanda muito tempo para ajustar o elemento a ser otimizado. Por sua vez, a t?cnica Dynamic Scripting (DS), uma varia??o da t?cnica de AR, apresenta alta velocidade de converg?ncia, mesmo em ambientes din?micos. DS ? popularmente utilizada na IA de Jogos e consiste em um conjunto de Regras sobre um dom?nio, estruturadas por uma condi??o e uma a??o. Sua forma de aprendizagem atrela um peso a cada regra, o qual determina a qualidade da regra, frente ? sua condi??o, e uma probabilidade da mesma ser aplicada. A condi??o de uma regra ? a representa??o de uma situa??o poss?vel no sistema, e sua a??o ? a interven??o gerada no sistema durante a sua aplica??o. Este trabalho prop?e o aperfei?oamento do SAIE citado, utilizando uma adapta??o do DS, com os objetivos de acelerar a converg?ncia do sistema, reduzir os Problemas de Aprendizagem (PA) e aumentar a nota do estudante. Adicionalmente, devido a caracter?stica din?mica do DS, este trabalho realiza experimentos em situa??es em que o EA Real (EAr) dos alunos variam ao longo do processo de ensino/aprendizagem. A pesquisa parte da elabora??o das regras e implementa??o da estrutura do DS, avan?ando para a substitui??o do m?dulo de AR pelo DS no SAIE de Dor?a. Realizaram-se 30 testes para cada uma das 16 Combina??es de EA (CEA), 16*30 testes para cada uma das 4 abordagens: Dor?a-Est?tico, Dor?a-Din?mico, DS-Est?tico e DS-Din?mico. Nos testes din?micos, modificou-se o EAr a cada 150 intera??es, de forma que ap?s 300 intera??es, o sistema deve convergir para uma CEA oposta ? inicial. Resultados preliminares, em compara??o ? abordagem da literatura, apresentaram uma redu??o m?dia nos PA de 35.8% para os testes din?micos e de 54.1% para os testes est?ticos. Quando o EA Probabil?stico (EAp) inicial ? exatamente igual ao EAr, verificou-se que a abordagem proposta apresentou em m?dia 6 erros na atualiza??o do ME, enquanto a abordagem da literatura apresentou, em m?dia, 23 erros. Verificou-se, portanto, que, preliminarmente, a proposta obteve resultados promissores. / Disserta??o (Mestrado Profissional) ? Programa de P?s-Gradua??o em Educa??o, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, 2017. / One of the ways to generate the content adapted to the student passes, first, by the detection of Learning Styles (LS). The LS theory assumes that every time you have distances. From the LS, the Adaptive and Intelligent System for Education (AISE) of Dor?a was idealized. His work aims to present a stochastic solution for the provision of adaptability and customization of Educational Systems through the probabilistic modeling of LS. In summary, your AISE visa model, offering and updating your data, in order to discover your LS. To this end, the system, during its iterations, submits the student to the evaluation and, in case of notes and dissatisfactions, the system performs an updating of the student model (ME) through Reinforcement Learning (RL). However, RL is a slow learning technique that requires a lot of time to adjust the element to be optimized. In turn, a Dynamic Scripting (DS) technique, a variation of the RL technique, presents a high speed of convergence, even in dynamic environments. DS is popularly used in Artificial Intelligence of Games and consists of a set of Rules on a domain, structured by a condition and an action. Its form of learning brings a weight to each rule, which determines a quality of the rule, in front of its condition, and a probability of the same company. The condition of a rule is a representation of a good situation, and its action is an intervention generated without system during its application. This work proposes the improvement of the SAIE mentioned, the use of an adaptation of the DS, with the objectives of accelerating the convergence of the system, reduce the Learning Problems (PA) and increase student grade. In addition, due to the dynamic nature of the DS, this work performs tasks in situations in which students? real LS (LSr) vary throughout the teaching / learning process. A research of elaboration of the rules and implementation of the structure of the DS, advancing to the substitution of the RL module by the DS without AISE of Dor?a. A total of 30 tests were performed for each of the 16 AE combinations (CEA), 16 * 30 testicles for each of the 4 approaches: Dorca-Static, Dynamic Doric, DS-Static and DS-Dynamic. In the dynamic tests, the LSr was modified every 150 interactions, so that after 300 interactions, the system must converge to a CEA opposite to the initial one. Preliminary results, in literature comparison, presented a mean reduction in BP of 35.8 % for dynamic tests and 54.1 % for static tests. When the initial Probabilistic LS (LSp) is exactly the same as the LSr, it was verified that the proposed approach presented on average 6 errors in the updating of the ME, while a literature approach presented, on average, 23 errors. It was therefore found that a proposal had obtained promising results in the first place.

Orientador: Carlos Roberto Minussi / Resumo: Nesta pesquisa, é abordado o desenvolvimento de um sistema inteligente visando à classificação (análise) dos fatores de risco à saúde numa visão amplamente adotada pelo Núcleo de Apoio à Saúde da Família (NASF). Trata-se de um recurso alternativo importante para a referida entidade, assim como para uso em outros núcleos similares. A base de dados no NASF é composta por informações procedentes de 376 pacientes alocados em setores numa divisão feita por bairros. Estes pacientes são assistidos, semanalmente, com atividades físicas e realização de exames de saúde. Os dados clínicos são armazenados numa base de dados configurada no MySQL 6.3. O sistema, baseado na teoria da lógica fuzzy, emprega uma métrica de inferência, um controlador fuzzy, de acordo com a concepção do dispositivo de defuzzificação proposto por Mamdani. Nesta pesquisa, é avaliado o desempenho do controlador lógico fuzzy, no qual é possível verificar as classificações de cada indicador como o índice de massa corporal, razão cintura/quadril, pressão arterial, níveis glicêmicos, síndrome metabólica, frequência cardíaca de repouso, colesterol total, LDL-C, HDL-C, triglicerídeos, circunferência abdominal, os quais compõem os principais parâmetros à análise. O sistema para o servidor é realizado usando a linguagem de programação C-sharp e do aplicativo web em Cordova. Em resumo, verifica-se que o programa do NASF pode ser melhor acompanhado pelos profissionais da área, que puderam obter uma visão do estado da saúde d... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: This research addresses the development of an intelligent system focusing on the classification (analysis) of health risk factors through a point of view widely used by NASF (Family Health Support Group). It is an important alternative resource for this entity, as well as for the use of many others similar health support groups. NASF database is formed by information of more than 376 patients divided into sectors through a division made by neighborhoods. These patients are observed weekly, with physical activities and health exams. Clinical data is stored in a MySQL 6.3 defined database. The system, based on fuzzy logic theory, works with metric inference, a fuzzy controller according to the defuzzification process proposed by Mamdani. This research evaluated fuzzy logic controller performance, in which is possible to verify the classification of each indicator such as body mass index, waist/hip ratio, blood pressure, glicemic levels, metabolic syndrome, rest cardiac frequency, total cholesterol, LDL-C, HDL-C, triglycerides, abdomen circumference, which are the main parameters for analysis. The system development for the server was developed by using C-sharp and web Cordova. In short, it was possible to check that NASF program can have a better follow up by health professionals and obtain the patient status and, thus, direct adequate physical activity for each participant, furthermore, the patient will have his health profile by smartphone which allows resources to be used co... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

O objetivo desta tese consiste na implementação de sistemas inteligentes para monitoramento e diagnósticos de falhas ocorrentes em motores de indução trifásicos. Para tanto, desenvolveu-se uma bancada de experimentos que visa ensaios de falhas relacionados a curto-circuito entre as bobinas do enrolamento de estator, quebras nas barras da gaiola de esquilo do rotor e, finalmente, rolamentos defeituosos. Mais especificamente, o enfoque principal consiste na proposição de uma abordagem neural de detecção de quebras nas barras de rotores de motores de indução trifásicos mediante a análise do espectro de frequência e aplicação de técnicas de análise das componentes principais. Considerou-se o acionamento do motor de indução tanto pela tensão de alimentação da rede quanto por inversor trifásico em diferentes frequências, operando sob diversas condições de torque de carga para a avaliação da metodologia. / The objective of this thesis consists of the implementation of intelligent systems for three-phase induction motors fault diagnosis and condition monitoring. Therefore, an experimental test stand for stator winding inter-turn short circuit faults, broken rotor bar in squirrel cage and, finally, defective wheel bearing has been designed. The main focus is to propose a neural network approach, which uses spectral frequency analysis and principal component analysis techniques to detect broken rotor bar in squirrel cage induction motor. Induction motor operating at different load torque conditions and supplied with sinusoidal voltage supply and three-phase inverter at different frequency was considered in the experiment for methodology evaluation.

Esta tese consiste em desenvolver um sistema de identificação e classificação de falhas em motores de indução trifásico. As falhas analisadas foram simuladas em laboratório e envolvem problemas elétricos, como curto-circuito no estator, e problemas mecânicos, como barras quebradas no rotor. O sistema computacional proposto é formado pela transformada discreta wavelet, pelo cálculo de variáveis estatísticas e por redes neurais artificiais. A partir dos sinais elétricos da corrente do estator, a transformada wavelet produz os coeficientes característicos das falhas, os quais são usados no cálculo das variáveis estatísticas, como a média, root mean square, skewness e kurtosis. Estes valores são transmitidos como dados de entrada para as redes neurais que identificam as falhas e classificam a natureza das mesmas. Por fim, resultados obtidos visam validar a metodologia sugerida, que buscou nos sistemas inteligentes soluções eficazes para diagnosticar falhas em máquinas elétricas. / This thesis consists in developing a system for the identification and classification of faults in three-phase electric motors. The faults were analyzed and simulated in the laboratory and involve electrical problems, such as short circuit in the stator, and mechanical problems, such as broken rotor bars. The proposed computer system is formed by discrete wavelet transform, by calculation of statistical variables and for artificial neural networks. From the electrical signals of the stator current, the wavelet transform produces characteristic coefficients of faults, which are extracted by calculating of statistics variables, such as mean, root mean square, skewness and kurtosis. These values are passed as input to the neural networks that identify faults and the severity of it. Finally, results aimed at validating the methodology suggested that sought effective solutions in intelligent systems to diagnose faults in electrical machines.

Esta tese consiste em desenvolver um sistema de identificação e classificação de falhas em motores de indução trifásico. As falhas analisadas foram simuladas em laboratório e envolvem problemas elétricos, como curto-circuito no estator, e problemas mecânicos, como barras quebradas no rotor. O sistema computacional proposto é formado pela transformada discreta wavelet, pelo cálculo de variáveis estatísticas e por redes neurais artificiais. A partir dos sinais elétricos da corrente do estator, a transformada wavelet produz os coeficientes característicos das falhas, os quais são usados no cálculo das variáveis estatísticas, como a média, root mean square, skewness e kurtosis. Estes valores são transmitidos como dados de entrada para as redes neurais que identificam as falhas e classificam a natureza das mesmas. Por fim, resultados obtidos visam validar a metodologia sugerida, que buscou nos sistemas inteligentes soluções eficazes para diagnosticar falhas em máquinas elétricas. / This thesis consists in developing a system for the identification and classification of faults in three-phase electric motors. The faults were analyzed and simulated in the laboratory and involve electrical problems, such as short circuit in the stator, and mechanical problems, such as broken rotor bars. The proposed computer system is formed by discrete wavelet transform, by calculation of statistical variables and for artificial neural networks. From the electrical signals of the stator current, the wavelet transform produces characteristic coefficients of faults, which are extracted by calculating of statistics variables, such as mean, root mean square, skewness and kurtosis. These values are passed as input to the neural networks that identify faults and the severity of it. Finally, results aimed at validating the methodology suggested that sought effective solutions in intelligent systems to diagnose faults in electrical machines.

O objetivo desta tese consiste na implementação de sistemas inteligentes para monitoramento e diagnósticos de falhas ocorrentes em motores de indução trifásicos. Para tanto, desenvolveu-se uma bancada de experimentos que visa ensaios de falhas relacionados a curto-circuito entre as bobinas do enrolamento de estator, quebras nas barras da gaiola de esquilo do rotor e, finalmente, rolamentos defeituosos. Mais especificamente, o enfoque principal consiste na proposição de uma abordagem neural de detecção de quebras nas barras de rotores de motores de indução trifásicos mediante a análise do espectro de frequência e aplicação de técnicas de análise das componentes principais. Considerou-se o acionamento do motor de indução tanto pela tensão de alimentação da rede quanto por inversor trifásico em diferentes frequências, operando sob diversas condições de torque de carga para a avaliação da metodologia. / The objective of this thesis consists of the implementation of intelligent systems for three-phase induction motors fault diagnosis and condition monitoring. Therefore, an experimental test stand for stator winding inter-turn short circuit faults, broken rotor bar in squirrel cage and, finally, defective wheel bearing has been designed. The main focus is to propose a neural network approach, which uses spectral frequency analysis and principal component analysis techniques to detect broken rotor bar in squirrel cage induction motor. Induction motor operating at different load torque conditions and supplied with sinusoidal voltage supply and three-phase inverter at different frequency was considered in the experiment for methodology evaluation.

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:09:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 EduardoHSA_TESE3red.pdf: 5316067 bytes, checksum: 9b841153bb325e14b32dc463a70e5a45 (MD5) Previous issue date: 2013-01-25 / This Thesis presents the elaboration of a methodological propose for the development of an intelligent system, able to automatically achieve the effective porosity, in sedimentary layers, from a data bank built with information from the Ground Penetrating Radar GPR. The intelligent system was built to model the relation between the porosity (response variable) and the electromagnetic attribute from the GPR (explicative variables). Using it, the porosity was estimated using the artificial neural network (Multilayer Perceptron MLP) and the multiple linear regression. The data from the response variable and from the explicative variables were achieved in laboratory and in GPR surveys outlined in controlled sites, on site and in laboratory. The proposed intelligent system has the capacity of estimating the porosity from any available data bank, which has the same variables used in this Thesis. The architecture of the neural network used can be modified according to the existing necessity, adapting to the available data bank. The use of the multiple linear regression model allowed the identification and quantification of the influence (level of effect) from each explicative variable in the estimation of the porosity. The proposed methodology can revolutionize the use of the GPR, not only for the imaging of the sedimentary geometry and faces, but mainly for the automatically achievement of the porosity one of the most important parameters for the characterization of reservoir rocks (from petroleum or water) / Esta tese apresenta a elabora??o de uma proposta metodol?gica para o desenvolvimento de um sistema inteligente, capaz de obter automaticamente a porosidade efetiva, em camadas sedimentares, a partir de um banco de dados constru?do com informa??es do Radar de Penetra??o no Solo (Ground Penetrating Radar GPR). O sistema inteligente foi constru?do para modelar a rela??o entre a porosidade (vari?vel resposta) e os atributos eletromagn?ticos do GPR (vari?veis explicativas). Com ele foi estimada a porosidade utilizando modelo de rede neural artificial (Multilayer Perceptron - MLP) e regress?o linear m?ltipla. Os dados da vari?vel resposta e das vari?veis explicativas foram obtidos em laborat?rio e em levantamentos GPR delineados em s?tios controlados em campo e laborat?rio. O sistema inteligente proposto possui a capacidade de estimar a porosidade a partir de qualquer banco de dados dispon?vel, que envolvam as mesmas vari?veis utilizadas nesta tese. A arquitetura da rede neural utilizada pode ser modificada de acordo com a necessidade existente, adequando-se aos bancos de dados dispon?veis. A utiliza??o do Modelo de Regress?o Linear M?ltipla permitiu que fosse identificada e quantificada a influ?ncia (grau de efeito) de cada vari?vel explicativa na estimativa da porosidade. A metodologia proposta pode revolucionar o uso do GPR por permitir, n?o apenas o imageamento das geometrias e f?cies sedimentares, mas principalmente a obten??o autom?tica da porosidade um dos par?metros mais importantes na caracteriza??o de rochas reservat?rios (petrol?feros ou aqu?feros)

Made available in DSpace on 2016-08-17T16:54:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TESE_WASHINGTON LUIS SANTOS SILVA.pdf: 2994073 bytes, checksum: 86620806fbcc7af4fcf423defd5776bc (MD5) Previous issue date: 2015-03-20 / This thesis proposes a methodology that uses an intelligent system for voice recognition. It uses the definition of intelligent system, as the system has the ability to adapt their behavior to achieve their goals in a variety of environments. It is used also, the definition of Computational Intelligence, as the simulation of intelligent behavior in terms of computational process. In addition the speech signal pre-processing with mel-cepstral coefficients, the discrete cosine transform (DCT) is used to generate a two-dimensional array to model each pattern to be recognized. A Mamdani fuzzy inference system for speech recognition is optimized by genetic algorithm to maximize the amount of correct classification of standards with a reduced number of parameters. The experimental results achieved in speech recognition with the proposed methodology were compared with the Hidden Markov Models-HMM and the classifiers Gaussians Mixtures Models-GMM and Support Vector Machine-SVM. The recognition system used in this thesis was called Intelligent Methodology for Speech Recognition-IMSR / Neste trabalho propõe-se uma metodologia que utiliza um sistema inteligente para reconhecimento de voz. Utiliza-se a definição de sistema inteligente, como o sistema que possui a capacidade de adaptar seu comportamento para atingir seus objetivos em uma variedade de ambientes. Utiliza-se, também, a definição de Inteligência Computacional, como sendo a simulação de comportamentos inteligentes em termos de processo computacional. Além do pré-processamento do sinal de voz com coeficientes mel-cepstrais, a transformada discreta cosseno (TCD) é utilizada para gerar uma matriz bidimensional para modelar cada padrão a ser reconhecido. Um sistema de inferências nebuloso Mamdani para reconhecimento de voz é otimizado por algoritmo genético para maximizar a quantidade de acertos na classificação dos padrões com um número reduzido de parâmetros. Os resultados experimentais alcançados no reconhecimento de voz com a metodologia proposta foram comparados com o Hidden Markov Models-HMM e com os classificadores Gaussian Mixture Models-GMM e máquina de vetor de suporte (Support Vector Machine-SVM) com intuito de avaliação de desempenho. O sistema de reconhecimento usado neste trabalho foi denominado Intelligent Methodology for Speech Recognition-IMSR.

В целях обеспечения корректной и желаемой информации для руководящего состава и учредителей компаний информационные системы необходимо подвергать адаптации в соответствии со спецификой предприятия. Применение инноваций обуславливает сокращение трудозатрат, связанной с обработкой хозяйственных операций, а также получение от использования данной информации при проведении ее анализа более точных результатов. Цель работы заключается в совершенствовании форм и обработке учетно-аналитических данных для соответствия формам и порядку учета автоматизированных интеллектуальных систем управления малыми предприятиями. В качестве объекта данной работы рассматривается функциональность интеллектуальных автоматизированных систем. Задачами данной работы определяются следующие направления в виде: стандартизации форм и порядка получения учетно-аналитических данных организации в отношении функциональности автоматизированных интеллектуальных систем; создания единого алгоритма осуществления анализа учетных данных предприятий; формирования правил для использования автоматизированных интеллектуальных систем на участках налогового учета и отчетности; разработки правил для использования автоматизированных интеллектуальных систем на участках товарно-материальных ценностей, их списания и контроля остатков. / In order to provide correct and desired information for the management and founders of companies, information systems must be adapted in accordance with the specifics of the enterprise. The use of innovations leads to a reduction in labor costs associated with the processing of business transactions, as well as obtaining more accurate results from the use of this information when analyzing it. The purpose of the work is to improve the forms and processing of accounting and analytical data in order to comply with the forms and procedures for accounting of automated intelligent management systems for small businesses. The object of this work is the functionality of intelligent automated systems. The tasks of this work define the following directions in the form: standardization of the forms and procedure for obtaining accounting and analytical data of the organization in relation to the functionality of automated intelligent systems; creating a unified algorithm for analyzing the accounting data of enterprises; formation of rules for the use of automated intelligent systems in areas of tax accounting and reporting; development of rules for the use of automated intelligent systems in the areas of inventory, their write-off and control of balances.