Submitted by Lucienne Costa (lucienneferreira@ufcg.edu.br) on 2018-04-24T17:30:10Z No. of bitstreams: 1 CAIO MARCO DOS SANTOS JUNQUEIRA – DISSERTAÇÃO (PPGEE) 2017.pdf: 6011061 bytes, checksum: 25c9c9fad6015613e54aae9e700918af (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-24T17:30:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CAIO MARCO DOS SANTOS JUNQUEIRA – DISSERTAÇÃO (PPGEE) 2017.pdf: 6011061 bytes, checksum: 25c9c9fad6015613e54aae9e700918af (MD5) Previous issue date: 2017-03-09 / Capes / Um algoritmo para alocação ótima de detectores de afundamentos de tensão (AT) é apresentado nesta dissertação. O algoritmo utiliza a Transformada Wavelet Discreta (TWD) paraa detecção de AT e o conceito de Matriz de Observabilidade Topológica (MOT) para avaliar o desempenho dos Sistemas de Distribuição de Energia Elétrica (SDEE) quando submetidos à tais distúrbios. Para resolver o problema de alocação ótima dos dispositivos detectores de AT, utilizou-se o método Binary Particle Swarm Optimi- tization (BPSO). Adicionalmente, apresenta-se uma metodologia de criação de uma base de dados para geração automática de AT. O algoritmo foi avaliado considerando-se dois sistemas: um sistema-testedo IEEE e um SDEE que simula um alimentador real da cidade de BoaVista-PB, os quais foram simulados no software Alternative Transient Pro- gram (ATP). Osresultados obtidos indicaram que o algoritmo é capaz de detectar AT em todo o sistema, fazendo o uso da instalação de detectores em poucas barras, oque indubitavelmente, reduzirá o custo do sistema de monitoramento. / An algorithm for optimal placement of voltage sags (VS) detectors is presented in this dissertation. The algorithm uses the Discrete Wavelet Transform (DWT) for VS detection and the Topological Observability Matrix (TOM) concept to evaluate the per- formance of the Electric Power Distribution Systems (EPDS) when subjected to such disturbances. In order to solve the problem of optimal placement of the VS detecting devices, the Binary Particle Swarm Optimization (BPSO) method was used. Additionally, a methodology for the creation of a database for automatic VS generation is presented. The algorithm was evaluated considering two systems: an IEEE test system and a EPDS that simulates a real feeder in Boa Vista-PB city, which were simulated in the Alternative Transient Program (ATP) software. The results indicate that the algorithm is capable of detecting VS throughout the system, using the installation of detectors in a few buses, which will undoubtedly reduce the cost of the monitoring system.

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro / Diversas das possíveis aplicações da robótica de enxame demandam que cada robô seja capaz de estimar a sua posição. A informação de localização dos robôs é necessária, por exemplo, para que cada elemento do enxame possa se posicionar dentro de uma formatura de robôs pré-definida. Da mesma forma, quando os robôs atuam como sensores móveis, a informação de posição é necessária para que seja possível identificar o local dos eventos medidos. Em virtude do tamanho, custo e energia dos dispositivos, bem como limitações impostas pelo ambiente de operação, a solução mais evidente, i.e. utilizar um Sistema de Posicionamento Global (GPS), torna-se muitas vezes inviável. O método proposto neste trabalho permite que as posições absolutas de um conjunto de nós desconhecidos sejam estimadas, com base nas coordenadas de um conjunto de nós de referência e nas medidas de distância tomadas entre os nós da rede. A solução é obtida por meio de uma estratégia de processamento distribuído, onde cada nó desconhecido estima sua própria posição e ajuda os seus vizinhos a calcular as suas respectivas coordenadas. A solução conta com um novo método denominado Multi-hop Collaborative Min-Max Localization (MCMM), ora proposto com o objetivo de melhorar a qualidade da posição inicial dos nós desconhecidos em caso de falhas durante o reconhecimento dos nós de referência. O refinamento das posições é feito com base nos algoritmos de busca por retrocesso (BSA) e de otimização por enxame de partículas (PSO), cujos desempenhos são comparados. Para compor a função objetivo, é introduzido um novo método para o cálculo do fator de confiança dos nós da rede, o Fator de Confiança pela Área Min-Max (MMA-CF), o qual é comparado com o Fator de Confiança por Saltos às Referências (HTA-CF), previamente existente. Com base no método de localização proposto, foram desenvolvidos quatro algoritmos, os quais são avaliados por meio de simulações realizadas no MATLABr e experimentos conduzidos em enxames de robôs do tipo Kilobot. O desempenho dos algoritmos é avaliado em problemas com diferentes topologias, quantidades de nós e proporção de nós de referência. O desempenho dos algoritmos é também comparado com o de outros algoritmos de localização, tendo apresentado resultados 40% a 51% melhores. Os resultados das simulações e dos experimentos demonstram a eficácia do método proposto. / Many applications of Swarm Robotic Systems (SRSs) require that a robot is able to discover its position. The location information of the robots is required, for example, to allow them to be correctly positioned within a predefined swarm formation. Similarly, when the robots act as mobile sensors, the position information is needed to allow the identification of the location of the measured events. Due to the size, cost and energy source restrictions of these devices, or even limitations imposed by the operating environment, the straightforward solution, i.e. the use of a Global Positioning System (GPS), is often not feasible. The method proposed in this work allows the estimation of the absolute positions of a set of unknown nodes, based on the coordinates of a set of reference nodes and the distances measured between nodes. The solution is achieved by means of a distributed processing strategy, where each unknown node estimates its own position and helps its neighbors to compute their respective coordinates. The solution makes use of a new method called Multi-hop Collaborative Min-Max Localization (MCMM), herein proposed, aiming to improve the quality of the initial positions estimated by the unknown nodes in case of failure during the recognition of the reference nodes. The positions refinement is achieved based on the Backtracking Search Optimization Algorithm (BSA) and the Particle Swarm Optimization (PSO), whose performances are compared. To compose the objective function, a new method to compute the confidence factor of the network nodes is introduced, the Min-max Area Confidence Factor (MMA-CF), which is compared with the existing Hops to Anchor Confidence Factor (HTA-CF). Based on the proposed localization method, four algorithms were developed and further evaluated through a set of simulations in MATLABr and experiments in swarms of type Kilobot robots. The performance of the algorithms is evaluated on problems with different topologies, quantities of nodes and proportion of reference nodes. The performance of the algorithms is also compared with the performance of other localization algorithms, showing improvements between 40% to 51%. The simulations and experiments outcomes demonstrate the effectiveness of the proposed method.

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:55:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 BezalielASP_DISSERT.pdf: 2307069 bytes, checksum: aa5ddc5e2ae2722d27d66e85a1e511f1 (MD5) Previous issue date: 2011-08-03 / This work develops a methodology for defining the maximum active power being injected into predefined nodes in the studied distribution networks, considering the possibility of multiple accesses of generating units. The definition of these maximum values is obtained from an optimization study, in which further losses should not exceed those of the base case, i.e., without the presence of distributed generation. The restrictions on the loading of the branches and voltages of the system are respected. To face the problem it is proposed an algorithm, which is based on the numerical method called particle swarm optimization, applied to the study of AC conventional load flow and optimal load flow for maximizing the penetration of distributed generation. Alternatively, the Newton-Raphson method was incorporated to resolution of the load flow. The computer program is performed with the SCILAB software. The proposed algorithm is tested with the data from the IEEE network with 14 nodes and from another network, this one from the Rio Grande do Norte State, at a high voltage (69 kV), with 25 nodes. The algorithm defines allowed values of nominal active power of distributed generation, in percentage terms relative to the demand of the network, from reference values / Neste trabalho, prop?e-se uma metodologia para defini??o dos valores m?ximos de pot?ncia ativa a serem injetados em barras pr?-definidas das redes de distribui??o estudadas, considerando a possibilidade de m?ltiplos acessos de unidades geradoras. A defini??o desses valores m?ximos se obt?m a partir de um estudo de otimiza??o, no qual as novas perdas n?o superam as do caso base, ou seja, sem a presen?a da gera??o distribu?da. No estudo atendem-se as restri??es de carregamentos nos ramos e tens?es do sistema. Para tratar o problema, prop?e-se um algoritmo baseado no m?todo num?rico de otimiza??o nuvem de part?culas, ou particle swarm optimization PSO, aplicado ao estudo de fluxo de carga convencional CA e ao fluxo de carga ?timo para maximiza??o da penetra??o da gera??o distribu?da. Tamb?m se incorporou o m?todo de Newton-Raphson, como alternativa, para a resolu??o do fluxo de carga. Realiza-se a programa??o computacional no software SCILAB. Testa-se o algoritmo proposto com os dados da rede IEEE-14 barras e de uma rede de distribui??o em alta tens?o (69 kV) do Estado do Rio Grande do Norte, com 25 barras. O algoritmo determina valores permitidos de pot?ncia ativa nominal de gera??o distribu?da, em termos percentuais relativos ? demanda da rede, a partir de valores de refer?ncia

Submitted by Eduarda Figueiredo (eduarda.ffigueiredo@ufpe.br) on 2015-03-06T13:44:05Z No. of bitstreams: 2 chaves.pdf: 2856967 bytes, checksum: 08cd733e8cb84a531adc13230e5edaaf (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-06T13:44:05Z (GMT). No. of bitstreams: 2 chaves.pdf: 2856967 bytes, checksum: 08cd733e8cb84a531adc13230e5edaaf (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2012-02-24 / CNPq e CAPES / Nesta Tese são propostas diversas estratégias para projetar redes ópticas WDM de forma otimizada. As redes são consideradas com tráfego dinâmico e penalizadas pelas penalidades da camada física. As estratégias propostas lidam com os principais elementos que afetam a relação custo desempenho em uma rede óptica: o algoritmo de roteamento e atribuição de comprimentos de onda (RWA), a colocação de regeneradores (RP), a atribuição de regeneradores (RA), o projeto da topologia física da rede (PTD) e o dimensionamento dos dispositivos ópticos (DDO) que serão instalados na rede. Esses problemas são tratados tanto de forma separada quanto de forma integrada na Tese. Para o RWA, é proposta uma metodologia para se projetar algoritmos heurísticos de roteamento que têm como objetivo o aumento no desempenho da rede e que levam em conta as penalidades da camada física. Para a solução do RP são propostos algoritmos heurísticos e metaheurísticos para o projeto de redes ópticas translúcidas, considerando simultaneamente a otimização dos custos de capital (CapEx) e operacional (OpEx) e do desempenho da rede. O problema de PTD é tratado em conjunto com o DDO também de forma mutiobjetiva, considerando a otimização simultânea do CapEx e do desempenho (probabilidade de bloqueio). Um algoritmo multiobjetivo para realização da expansão de topologia (i.e. adição de novos enlaces a uma rede já existente) também é proposto. Além disso, são resolvidos conjuntamente os problemas de PTD, RP e RWA de forma mutiobjetiva considerando a otimização simultânea de CapEx e desempenho da rede. As otimizações das soluções são feitas utilizando as seguintes estratégias metaheuristicas propostas na área de inteligência computacional: Particle Swarm Optimization (PSO) e Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II).

Orientador: Carlos Alberto Favarin Murari / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-11T08:34:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Canoas_AnaCarolinaGarcia_D.pdf: 790052 bytes, checksum: bdc65cd1e622b5ffa74f95691e03751e (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: Devido ao crescente aumento da demanda de energia elétrica e ao retardo de investimento na expansão dos sistemas e energia elétrica (SEE), a operação destes sistemas está cada vez mais próxima de seus limites operacionais, contribuindo para maior complexidade dos SEE. Neste sentido, para satisfazer as rígidas condições de operação, um gerenciamento do perfil de tensão e fluxo de potência tem se tornado cada vez mais importante para as concessionárias, de modo a aumentar a segurança operacional dos sistemas e otimizar o uso de fontes de potência reativa, visando suprir aos consumidores energia dentro de determinados padrões de qualidade e confiabilidade. o objetivo principal desta pesquisa é o desenvolvimento de metodologias com o objetivo de monitorar o perfil de tensão, mantendo-o dentro dos limites operativos, visando não perder a qualidade de fornecimento de energia elétrica. O primeiro método trata-se de uma ferramenta de auxílio à tomada de decisão dos operadores nos centros de controle, baseada em um conjunto de regras nebulosas, o qual é a base do sistema de inferência fuzzy (ou nebulosa) que por sua vez se fundamenta na teoria de conjuntos nebulosos. Considerando que o problema de controle de tensão e de potência reativa apresenta características de natureza não-linear e que envolve variáveis de controle contínuas e discretas, foi desenvolvido um segundo método, o qual utiliza lógica nebulosa em conjunto com a técnica de otimização particle swarm. Este método mostra a possibilidade de incorporar lógica nebulosa em algoritmos baseados em busca, possibilitando a redução das perdas do sistema, satisfazendo as restrições de operação, e garantindo que o perfil de tensão mantenha-se dentro dos limites operativos com uma melhor utilização das fontes de potência reativa / Abstract: Due to the growing electrical power demand and the lag of transmission system infrastruc ture, the operation of transmission systems approaches to its limits and increases the complexity of the system operation. ln this context, in order to satisfy the more rigid operating conditions, managing voltage profile and power flow in a more effective way becomes very important to the power companies that have the aim of enhancing the operating conditions and optimiz ing reactive power sources to provide the consumers with an adequate quality and reliability standards. The main objective of this research work is the development of methodologies for monitoring the volt age profile in order to keep it within operating limits and preserving the quality of the energy being served. The first method consists of a tool for helping decision making by system operators in control centres. This method is based on a set of fuzzy rules, which are the base of a fuzzy inference system. Considering that the voltage and reactive power control present nonlinear characteristics and mixed continuous and discrete variables, a hybrid meta-heuristic method based on fuzzy system and particle swarm optimization has been developed. The fuzzy system has been incorporated into swarm intelligence to provide operational point that allows reduction of system losses while satisfies the operationallimits, volt age constraints and the best utilisation of reactive power / Doutorado / Energia Eletrica / Doutor em Engenharia Elétrica

Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2016-01-29T07:12:20Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Sérgio Alexandre Martins Arruda - 2015.pdf: 11515850 bytes, checksum: 6831ad6e25385ed4aa78a841d7afba67 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2016-01-29T07:13:48Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Sérgio Alexandre Martins Arruda - 2015.pdf: 11515850 bytes, checksum: 6831ad6e25385ed4aa78a841d7afba67 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-01-29T07:13:48Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Sérgio Alexandre Martins Arruda - 2015.pdf: 11515850 bytes, checksum: 6831ad6e25385ed4aa78a841d7afba67 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2015-11-03 / Present world demands high availability of electricity for various equipment, in a context in which dominates the intensive use of technology. The electricity is transported from generation centers to consumers through Transmission Lines (TLs), which in Brazil have significant dimensions, given the continental size of the country, his predominantly hydro power plant generation, located long distances from major centers consumption. To ensure compliance of this high demand, often the electric power companies overload these TLs, generating undesirable effects, such as the formation of arrow in the conductors, for example. Monitoring of TL operating conditions is key part, therefore, to ensure system availability and security. This work aims in this context to present a method to assist in the monitoring of three-phase TLs of simple circuit based on measurement of electric and magnetic fields of the line and in application of an optimization procedure based on Particle Swarm Optimization metaheuristic, with a topology denominated Multi-Ring, to estimate simultaneously the values of current, voltage, cable-ground clearance of conductors and distance between phases, in a cross section of the line, assisting electric power companies and the National Electric System Operator (ONS) in the monitoring task. The good results achieved, combined with its simplicity of implementation compared to other methods and its robustness, indicate their suitability for estimating these parameters. Associated with this, the reasonably low times obtained in the execution make it promising for use by the electric power company and by the system operator as an auxiliary tool in monitoring TLs. / O mundo atual demanda alta disponibilidade de energia elétrica para equipamentos diversos, em um contexto em que predomina o uso intensivo de tecnologia. A energia elétrica é transportada dos centros de geração até os consumidores por meio de Linhas de Transmissão (LTs), que no Brasil possuem significativas dimensões, dados o tamanho continental do país e a matriz de geração predominantemente hídrica e localizada a longas distâncias dos grandes centros de consumo. Para assegurar o atendimento dessa alta demanda, muitas vezes as concessionárias do sistema elétrico sobrecarregam essas LTs, gerando efeitos indesejáveis como a formação de flecha nos condutores, por exemplo. O monitoramento das condições de operação da LT é peça chave, portanto, para garantir a disponibilidade e segurança do sistema. Este trabalho visa, nesse contexto, apresentar um método que auxilie no monitoramento de LTs trifásicas de circuito simples, com base na medição dos campos elétrico e magnético gerados pela linha e na aplicação de um procedimento de otimização baseado na metaheurística de Otimização por Enxame de Partículas (do inglês, Particle Swarm Optimization), com uma topologia denominada Multi-Ring, para estimar simultaneamente os valores da corrente, tensão, altura cabo-solo dos condutores e distância entre fases, em uma seção transversal da linha, podendo auxiliar as concessionárias e o Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS) na tarefa de monitoramento. Os bons resultados alcançados, aliados à maior simplicidade de implementação em relação a outros métodos e à sua robustez, indicam sua adequação para a estimação desses parâmetros. Associado a isso, os tempos razoavelmente baixos obtidos na execução o tornam promissor para aplicação por concessionárias e pelo operador do sistema como ferramenta auxiliar no monitoramento de LTs.

Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2015-01-27T14:37:37Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Dissertação - Jonathan Cardoso Silva - 2014.pdf: 3627934 bytes, checksum: 4b576bd42a95d94493a78b1e54c2d64a (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2015-01-28T12:39:13Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Dissertação - Jonathan Cardoso Silva - 2014.pdf: 3627934 bytes, checksum: 4b576bd42a95d94493a78b1e54c2d64a (MD5) / Made available in DSpace on 2015-01-28T12:39:13Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Dissertação - Jonathan Cardoso Silva - 2014.pdf: 3627934 bytes, checksum: 4b576bd42a95d94493a78b1e54c2d64a (MD5) Previous issue date: 2014-02-26 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The operation planning of hydrothermal systems is a complex, dynamic, stochastic, nonlinear and interconnected problem. In this study, we consider that this problem must tackle two objectives simultaneously: minimize thermoelectric generation (by maximizing the use of hydroelectric plants) and maximize water reservoirs’ level of hydroelectric plants. This dissertation presents the application of some multiobjective meta-heuristics, using a set of eight actual plants from Brazilian interconnected system in three periods of medium-term planning. The algorithms used were of two types: those based on particle swarms (MOPSO , MOPSO-TVAC , SMPSO, MOPSO-CDR and MOPSO-DFR) and evolutionary algorithms (SPEA2 and MOEAD/DRA). The results from previous studies, made with single objective techniques, were inserted in the initial population of the algorithms and compared with those simulations with normal initialization. We observed that MOPSO-CDR outperformed the other algorithms in the test scenarios while, in some cases, MOPSO has also generated competitive results. / O problema do planejamento da operação de sistemas hidrotérmicos é complexo, dinâmico, estocástico, interconectado e não linear. Este problema é tratado de modo atender a dois objetivos simultaneamente: maximizar a geração elétrica nas usinas hidrelétricas (ou minimizar o custo com a complementação da geração por termelétricas) e maximizar o nível dos reservatórios de água das hidrelétricas. Este trabalho apresenta a aplicação de algumas meta-heurísticas multiobjetivo a este problema, utilizando um conjunto de oito usinas reais do Sistema Interligado Nacional em três períodos de planejamento de médio prazo. Os algoritmos utilizados foram de dois tipos: os baseadas em enxames de partículas (MOPSO, MOPSO-TVAC,SMPSO, MOPSO-CDR e MOPSO-DFR) e os algoritmos evolucionários (SPEA2 e MOEAD/DRA). Foram realizados testes com a inserção de resultados de estudos anteriores com técnicas de único objetivo na população inicial dos algoritmos e comparados com os testes com inicialização normal. Observou-se que o algoritmo MOPSO-CDR obtém os melhores resultados nos cenários de testes utilizados, competindo em alguns casos com os resultados do MOPSO.

Made available in DSpace on 2016-03-15T19:38:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Alexandre Szabo.pdf: 2177168 bytes, checksum: 8b503cd1beb4c700f1905e07a0b08362 (MD5) Previous issue date: 2014-10-29 / Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de São Paulo / Clustering usually treats objects as belonging to mutually exclusive clusters, what is usually im-precise, because an object may belong to more than one cluster simultaneously with different membership degrees. The clustering algorithms, both crisp and fuzzy, have a number of parameters to be adjusted so that they present the best performance for a given database. Furthermore, it is known that no single algorithm is better than all the others for all problem classes, and the combi-nation of solutions found by various algorithms (or the same algorithm with different parameters) may lead to a global solution that is better than those found by individual algorithms, including the best one. It is within this context that the present thesis proposes a new fuzzy clustering algo-rithm inspired by the behavior of particle swarms and, then, introduces a new form of combining the clustering algorithms using concepts from Type-2 fuzzy sets. / Da maneira tradicional o agrupamento trata os objetos que compõem a base como pertencentes a grupos mutuamente exclusivos, o que nem sempre é verdade, pois um objeto pode pertencer a mais de um grupo com diferentes graus de pertinência. Os algoritmos de agrupamento, sejam eles convencionais ou nebulosos (capazes de tratar múltiplas pertinências simultaneamente), possuem diversos parâmetros a serem ajustados de tal forma que ofereçam o melhor desempenho para uma base de dados. Além disso, é sabido que nenhum algoritmo é superior a todos os outros para todas as classes de problemas e que combinar soluções fornecidas por diferentes algoritmos pode levar a uma solução global superior a todas as soluções individuais, inclusive à melhor. É nesse contexto que a presente tese propõe um novo algoritmo de agrupamento nebuloso de dados inspirado no comportamento de enxames de partículas e, em seguida, propõe uma nova forma de realizar combinações (ensembles) de algoritmos de agrupamento usando conceitos da teoria de conjuntos nebulosos do Tipo-2.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:52:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao-EdsonBrunoMarquesCosta.pdf: 6213037 bytes, checksum: a95446ec89758c52cc2add52c4965e82 (MD5) Previous issue date: 2016-02-22 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / An adaptive fuzzy digital PID controller design methodology via multiobjective particle swarm optimization (MOPSO) based on robust stability criterion, is proposed. The plant to be controlled is modelled considering a Takagi-Sugeno (TS) fuzzy structure from input-output experimental data, by using the fuzzy C-Means clustering algorithm (antecedent parameters estimation) and fuzzy recursive least squares algorithm (consequent parameters estimation), respectively. An adaptation mechanism was formulated as a MOPSO problem for online tuning of the fuzzy digital PID controller parameters based on the fuzzy model parameters obtained recursively and the gain and phase margins specifications. Computational results for adaptive fuzzy digital PID control of a thermal plant with time varying delay is presented to illustrate the efficiency and applicability of the proposed methodology. / Nesta dissertação é proposta uma metodologia para controle PID fuzzy adaptativo com estabilidade robusta por enxame de partículas multiobjetivo, para sistemas dinâmicos não-lineares, com atraso puro de tempo. Uma estrutura de modelo fuzzy Takagi-Sugeno é definida para representação de sistemas dinâmicos não-lineares, com atraso puro de tempo, no domínio do tempo discreto. Os parâmetros do modelo fuzzy são estimados recursivamente a partir de dados experimentais, utilizando a técnica de agrupamento fuzzy C-Means (estimação do antecedente) e mínimos quadrados recursivos fuzzy (estimação do consequente). Uma estrutura de controle PID digital fuzzy Takagi-Sugeno é definida utilizando a estratégia de compensação paralela e distribuída. Um mecanismo de adaptação é formulado como um problema de otimização por enxame de partículas multiobjetivo, para ajuste online dos parâmetros do controlador fuzzy Takagi-Sugeno baseado em critério de estabilidade robusta (especificações de margem de ganho e fase). Resultados experimentais para controle PID fuzzy adaptativo baseado em critério de estabilidade robusta de um sistema térmico com atraso puro de tempo variante é apresentado para ilustrar a eficiência e aplicabilidade da metodologia proposta.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao Raimundo.pdf: 3146531 bytes, checksum: 40d7a999c6dda565c6701f7cc4a171aa (MD5) Previous issue date: 2011-07-28 / The defense mechanisms expansion for cyber-attacks combat led to the malware evolution, which have become more structured to break these new safety barriers. Among the numerous malware, Botnet has become the biggest cyber threat due to its ability of controlling, the potentiality of making distributed attacks and because of the existing structure of control. The intrusion detection and prevention has had an increasingly important role in network computer security. In an intrusion detection system, information about the current situation and knowledge about the attacks contribute to the effectiveness of security process against this new cyber threat. The proposed solution presents an Intrusion Detection System (IDS) model which aims to expand Botnet detectors through active objects system by proposing a technology with collect by sensors, preprocessing filter and detection based on signature and anomaly, supported by the artificial intelligence method Particle Swarm Optimization (PSO) and Artificial Neural Networks. / A ampliação dos mecanismos de defesas no uso do combate de ataques ocasionou a evolução dos malwares, que se tornaram cada vez mais estruturados para o rompimento destas novas barreiras de segurança. Dentre os inúmeros malwares, a Botnet tornou-se uma grande ameaça cibernética, pela capacidade de controle e da potencialidade de ataques distribuídos e da estrutura de controle existente. A detecção e a prevenção de intrusão desempenham um papel cada vez mais importante na segurança de redes de computadores. Em um sistema de detecção de intrusão, as informações sobre a situação atual e os conhecimentos sobre os ataques tornam mais eficazes o processo de segurança diante desta nova ameaça cibernética. A solução proposta apresenta um modelo de Sistema de Detecção de Intrusos (IDS) que visa na ampliação de detectores de Botnet através da utilização de sistemas objetos ativos, propondo uma tecnologia de coleta por sensores, filtro de pré-processamento e detecção baseada em assinatura e anomalia, auxiliado pelo método de inteligência artificial Otimização de Enxame da Partícula (PSO) e Redes Neurais Artificiais.