[pt] O mundo vive hoje uma era de transformação digital resultante da chamada indústria 4.0 ou quarta revolução industrial. Nesta fase, a tecnologia tem exercido um papel cada vez mais estratégico no desempenho das organizações. Estes avanços tecnológicos têm revolucionado o processo de tomada de decisão na gestão e operação de cadeias de suprimentos. Neste contexto, esta dissertação apresenta uma metodologia de apoio à decisão na gestão de estoques, que combina multi-criteria decision making (MCDM) e machine learning (ML). A princípio, é realizada uma revisão sistemática da literatura para analisar como estas duas abordagens são aplicadas na gestão de estoques. Os resultados são complementados com um scoping review abrangendo a previsão de demanda. Inicia-se então um estudo de caso, aplicado em uma ferrovia de transporte de cargas. É aplicado, inicialmente, o método MCDM combinado Fuzzy AHP Vikor para ranquear os stock keeping units (SKUs) em ordem de criticidade. O passo seguinte é a aplicação do método de ML combinado GA-ANN, artificial neural network com genetic algorithm, com o objetivo de realizar a previsão de demanda em um piloto com alguns dos itens mais críticos. A etapa final consiste em estruturar um dashboard gerencial, integrando os resultados das etapas anteriores. Dentre os resultados alcançados, a partir do modelo proposto, observa-se considerável melhora na performance da previsão de demanda dos SKUs selecionados. Além disso, a integração entre as abordagens e implementação em um dashboard gerencial permitiu o desenvolvimento de um modelo semiautomático de tomada de decisão na gestão de estoques. / [en] The world is experiencing an era of digital transformation resulting from the industry 4.0 or fourth industrial revolution. In this period, technology has played an increasingly strategic role in the performance of organizations. These technological advances have revolutionized the decision-making process in the management and operation of supply chains. In this context, this dissertation presents a methodology to support decision-making in inventory management, which combines multi-criteria decision-making (MCDM) and machine learning (ML). At first, there is a systematic literature review in order to analyze how these two approaches are applied in inventory management. The results are complemented with a scoping review that includes the demand forecasting. A case study is then applied to a freight transport railway. Initially, the MCDM combined Fuzzy AHP Vikor method is applied to rank stock keeping units (SKUs) in degrees of criticality. The next step is the application of the ML combined GA-ANN method, artificial neural network with genetic algorithm, for the purpose of demand forecasting in a pilot with some of the most critical items. The final step is to structure a management dashboard, integrating the results of the previous steps. Among the results achieved from the proposed model, there is a considerable improvement in the performance of the demand forecasting for the selected SKUs. In addition, the integration between approaches and implementation in a management dashboard allowed the development of a semiautomatic model for decision-making in inventory management.

[pt] Esta dissertação investiga a aplicação dos métodos de Reinforcement Learning na descoberta de rotas ótimas em uma rede de comunicação. Uma rede de comunicação real possui um comportamento dinâmico, mudando seu estado com o tempo. Os algoritmos de roteamento devem, portanto, oferecer rapidez na resposta às mudanças do estado da rede. O objetivo do trabalho é avaliar a aplicação de técnicas de Reinforcement Learning (RL) como base de algoritmos adaptativos de roteamento de pacotes. O problema de roteamento de pacotes sob a visão de RL consiste na definição de cada nó na rede como um agente RL, sendo que este agente deve definir ações de forma a minimizar uma função objetivo que pode ser o tempo de roteamento dos pacotes. Um dos objetivos do RL é precisamente aprender a tomar as ações que minimizem uma função. O trabalho consistiu de 4 etapas principais: um estudo sobre a área de Reinforcement Learning (RL); um estudo sobre a área de redes de comunicação e roteamento de pacotes; a modelagem do problema de roteamento como um sistema RL e implementação de diferentes métodos de RL para obter algoritmos de roteamento; e o estudo de casos. O estudo na área de Reinforcement Learning abrangeu desde as definições mais fundamentais: suas características, os elementos de um sistema RL e modelagem do ambiente como um Processo de Decisão de Markov, até os métodos básicos de solução: Programação Dinâmica, método de Monte Carlo, e o método de Diferenças Temporais. Neste último método, foram considerados dois algoritmos específicos: TD e Q-Learning. Em seguida, foi avaliado o parâmetro Eligibility Traces como uma alternativa para apressar o processo de aprendizado, obtendo o TD(lambda) e o Q(lambda) respectivamente. O estudo sobre Redes de Comunicação e Roteamento de pacotes envolveu os conceitos básicos de redes de comunicações, comutação por pacotes, a questão do roteamento de pacotes e os algoritmos existentes adaptativos e não adaptativos, que são utilizados na atualidade. Nas redes de comunicação, definidas como um conjunto de nós ligados através de enlaces de comunicação, para se enviar uma mensagem de um nó a outro, geralmente, a mensagem é quebrada em pedaços, chamados pacotes, e enviados através de outros nós, até chegar ao destino. Deste modo surge o problema de escolher os nós que levem o pacote o mais rápido possível até o nó destino. Os algoritmos analisados foram: Shortest Path Routing que procura os caminhos com menor número de nós intermediários, não sendo sensível às mudanças na carga nem na topologia da rede; Weighted Shortest Path Routing, que oferece um melhor desempenho a partir de uma visão global do estado da rede, que nem sempre é fácil de obter em redes reais e o algoritmo de Bellman-Ford, baseado em decisões de roteamento locais e atualizações periódicas, com algumas limitações para obter políticas em altas cargas. Este último é um dos algoritmos mais utilizados na atualidade, sendo base de muitos protocolos de roteamento existentes. A modelagem do problema de roteamento como um sistema RL foi inspirada por uma característica na definição de um sistema RL: um agente que interage com o ambiente e aprende a atingir um objetivo. Assim, a modelagem dos algoritmos tem como objetivo aprender a descobrir as rotas que minimizem o tempo de roteamento de pacotes desde uma origem até um dado destino. A avaliação de uma rota escolhida não pode ser obtida antes que o pacote alcance o seu destino final. Este fato faz com que os processos de aprendizado supervisionado tenham dificuldade de se aplicar a esse problema. Por outro lado, o Reinforcement Learning não necessita de um par entrada-resposta para fazer o aprendizado, permitindo-lhe abordar o problema com relativa facilidade. Na modelagem efetuada, cada nó na rede se comporta como um agente de RL que age na própria rede, a qual é o ambiente. A informação das rotas é armazenada nas funções de valor existentes em todos os nós da rede para / [en] This dissertation investigates the application of Reinforcement Learning methods to the discovery of optimal routes in communication networks. Any current communication network displays dynamic behavior, changing its states over time. Therefore, the routing algorithms must react swiftly to changes in the network status. The objective of this work is to evaluate the application of some Reinforcement Learning techniques to define adaptive packet routing algorithms. The packet routing problem under the RL vision consists in the definition of each node on network as an RL agent. Thus, each agent must take actions in order to minimize an objective function such as end to end packet routing delay. One main objective of the RL is precisely learning to take the actions that minimize a given function. This thesis is consists of 4 main parts: first, a study of Reinforcement Learning (RL); a study of the communication networks and packet routing; the routing problem model as a RL system and the implementation of several RL methods in order to obtain some routing algorithms; e finally, the case study. The study of Reinforcement Learning extends from the more basic definitions, Reinforcement Learning features, elements of a RL system and environment modeling as a Markovian Decision Process, to the basic methods of solution: Dynamic Programming, Monte Carlo methods and Temporal Differences methods. In this last case, two specific algorithms have been considered: TD and Q-Learning, and, finally, the Eligibility Traces are evaluated as a useful tool that permits us to accelerate the learning process leading to the TD(lambda) and the Q(lambda) routing algorithms. The study on communication networks and packet routing involves the foundations of communication networks, packet switching, the packet routing problem, and adaptive and non- adaptive routing algorithms used at the present time. Communication networks are defined as a set of nodes connected through communication links. In order to send a message from a source node to a destination node usually the message is broken into segments called packets, and these are sent through other nodes until arriving at the destination. In this way the problem appears to choose the path which takes the shortest possible time for the packet to reach the destination node. The following algorithms have been analyzed: Shortest Path Routing that looks for paths with minimal hop number, not being sensible to the changes of load level and network topology; Weighted Shortest Path Routing that offers better performance from a global vision of the state of the network, which is not always easy to get in real networks; on the other hand, the Bellman- Ford routing algorithm was studied, this is based on local routing decisions and periodic updates, with some limitations to obtain policies in high load conditions. Bellman-Ford is one of the algorithms most used at the present time, being the basis for many existing routing protocols. The modeling of the routing problem as a RL system was inspired by one of the main features of the definition of an RL system: an agent who interacts with the environment and learns to reach an objective; therefore, the modeling of the routing algorithms has as its objective to learn to discover the paths that minimize packet routing time from an origin to an destination. The evaluation of a chosen route cannot be completed before the package reaches its final destination. This fact implies that supervised learning cannot be applied to the routing problem. On the other hand, Reinforcement Learning does not need a input-output pair for the learning process, allowing it to approach the problem with relative ease. In the modeling, each network node is viewed as a RL agent that acts in the same network; the network is the environment. The routing information is stored in the existing value functions in all nodes in the network, for each node and all another destination node / [es] Esta disertación investiga la aplicación de los métodos de Reinforcement Learning en la determinación de rutas óptimas en una red de comunicación. Una red de comunicación real posee un comportamiento dinámico, donde su estado varia en el tiempo. Los algoritmos de ruta óptima deben, por lo tanto, ofrecer rapidez en la respuesta a las variaciones del estado de la red. El objetivo de este trabajo es evaluar la aplicación de técnicas de Reinforcement Learning (RL) como base de algoritmos adaptativos de problemas de ruteamiento en redes. Este problema consiste en la definición de cada nodo de la red como un agente RL. Este agente debe definir acciones de modo a minimizar una función objetivo que puede ser el tiempo de ruteamiento. El trabajo consta de 4 etapas principais: un estudio sobre el área de Reinforcement Learning (RL); un estudio sobre redes de comunicación y problema de ruteamiento; el modelo de ruta óptima como un sistema RL y la implementación de diferentes métodos de RL para obtener algoritmos de ruta óptima; y un estudio de casos. El estudio en el área de Reinforcement Learning va desde las definiciones fundamentales: características, elementos de un sistema RL y modelaje del ambiente como un Proceso de Decisión de Markov, hasta los métodos básicos de solución: Programación Dinámica, método de Monte Carlo, y método de Diferencias Temporales. En este último método, fueron considerados dos algoritmos específicos: TD e Q-Learning. A seguir, fue evaluado el parámetro Eligibility Traces como una alternativa para agilizar el proceso de aprendizaje, obteniendo el TD(lambda) y el Q(lambda) respectivamente. El estudio sobre Redes de Comunicación y Problema de Transporte incluye los conceptos básicos de redes de comunicaciones, la cuestión de la ruta óptima y los algoritmos adaptativos y no adaptativos existentes, que se utilizan actualmente. Los algoritmos analizados fueron: Shortest Path Routing, que busca los caminos con menor número de nodos intermedios, no siendo sensible a variaciones en la carga ni en la topología de la red; Weighted Shortest Path Routing, que ofrece un mejor desempeño a partir de una visión global del estado de la red, que no siempre es fácil de obtener en redes reales; y el algoritmo de Bellman-Ford, que tiene como base decisiones de rutas locales y actualizaciones periódicas, con algunas limitaciones para obtener políticas en altas cargas. Este último es uno de los algoritmos más utilizados en la actualidad, siendo base de muchos protocolos de trazado de ruta existentes. La solución para modelar el problema de ruteamiento como un sistema RL fue inspirada por una característica en la definición de un sistema RL: un agente que interactúa con el ambiente y aprende a alcanzar un objetivo. Así, el modelo tiene como objetivo aprender a determinar las rutas que minimizen el timpo desde el origen hasta un destino dado. La evaluación de uma ruta seleccionada no puede ser obtenida antes que el paquete alcance su destino final. Esto hace que los procesos de aprendizaje supervisionado tengan dificultades para ser aplicados a este problema. Por otro lado, Reinforcement Learning no necesita de un par entrada-salida para el aprendizaje, permitiendo así, abordar el problema con relativa facilidad. En el modelo establecido, cada nodo en la red se comporta como un agente de RL que actúa en la propria red. La información de las rutas se almacena en las funciones de valor existentes en todos los nodos de la red para cada nodo destino diferente. Esta información contiene un valor estimado del tiempo requerido para un paquete para llegar hasta el nodo destino. La actualización de esos valores se realiza durante la transición del paquete hasta el vecino seleccionado. En este trabajo se implementaron varios algoritmos de ruta óptima. Cada uno de los algoritmos aplica características de las técnicas en Reinforcement Learning: o Q(lambda)-Routing, y el TD-Routing. En el estudio d

[pt] Este trabalho apresenta a modelagem e o desenvolvimento de uma metodologia baseada em Controle com Modelo Preditivo (MPC) aplicada ao controle da produção de óleo em um reservatório de petróleo com poços produtores e injetores já existentes. A estratégia MPC utiliza um modelo de aprendizado de máquina, baseado em Aprendizado por Reforço (Reinforcement Learning), como método de busca da política ótima de controle. Os experimentos se realizaram em um reservatório petrolífero sintético com atuadores que são 3 válvulas de injeção de água. Assim, a atuação é realizada através das taxas de injeção de água para determinados intervalos de tempo. As variáveis de saída do campo são: Pressão média do reservatório, taxa diária de produção de óleo, gás, água e water cut na produção. A previsão dessas variáveis é realizada mediante a utilização de uma proxy, a qual é um modelo identificado da planta implementado utilizando redes neurais. Os resultados obtidos indicam que o modelo proposto é capaz de controlar a produção de óleo mesmo com perturbações no poço produtor, para diferentes valores de referência de produção de óleo. / [en] This work presents the modeling and development of a methodology based on Model Predictive Control with (MPC) applied to the control of oil production in an oil reservoir with existing production and injection wells. The MPC strategy is based on a machine learning model - Reinforcement Learning (Reinforcement Learning) - as the method of searching the optimal control policy. The experiments were carried out in an oil reservoir with synthetic valve actuators that are 3 water injections. Therefore, the action is performed by injecting water rates for certain time intervals. The output variables of the field are: average pressure of the reservoir, the daily production of oil, gas, water and water cut. The forecast of these variables is accomplished by a proxy, which is a model identification og the plant implemented by neural networks. The results indicate that the proposed model is capable of controlling oil production even with disturbances in the producing well, for different reference values for oil production.

[pt] Este trabalho tem como objetivo estudar estratégias de Controle Preditivo baseado em Modelo Não-Linear (NMPC) aplicadas a uma coluna de destilação despropanizadora simulada. Essas colunas são empregadas em unidades de processamento de gás natural (UPGNs) para a separação do produto propano do butano. Colunas de destilação possuem características particularmente desafiadoras sob o ponto de vista de controle, como: não-linearidades, grandes constantes de tempo, atraso, restrições de variáveis e inversão do sinal de ganho estático. Como as medidas de composição frequentemente possuem atrasos e dados esparsos, os sistemas de controle convencionais não são capazes de controlar a composição diretamente e possuem dificuldade em manter os produtos dentro das especificações. Contudo, controladores baseados em modelo possuem a habilidade de prever a composição através do modelo interno do processo, além de serem capazes de lidar com restrições. Na literatura, nenhuma aplicação do modelo de Hammerstein modificado para coluna de destilação ou para sistemas multivariáveis foi encontrada, sendo esta uma novidade. Desta forma, foram estudadas três estratégias de controle: controle PID tradicional, NMPC com modelo de Hammerstein modificado (H-NMPC) e NMPC com modelo por Redes Neurais (NN-NMPC). O sistema estudado foi identificado de forma a se obter valores numéricos adequados aos parâmetros dos modelos. A identificação dos parâmetros dos modelos e os algoritmos de NMPC foram implementados no ambiente MATLAB. A coluna de destilação foi simulada usando o Aspen Plus Dynamics. Como resultado, o H-NMPC teve o melhor desempenho de controle ao rastrear diferentes trajetórias de referência, a desacoplar as variáveis controladas e a rejeitar os distúrbios. Além disso, esta apresentou maior rapidez computacional comparado com a estratégia NNNMPC. / [en] This work aims to study strategies of Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) applied to a simulated depropanizer distillation column. These columns are used in natural gas processing units (NGPUs) for the separation of the product propane from butane. Distillation columns have particularly challenging features from the control point of view, such as: nonlinearities, large time constants, delay, variable constraints and static gain signal inversion. Because compositional measures often have delays and sparse data, conventional control systems are not able to control composition directly and have difficulty keeping products within specifications. However, model-based controllers predict composition through the internal process model, besides being able to handle constraints. In the literature, no applications of the modified Hammerstein model for distillation column or multivariable systems was found, so this is a novelty. Therefore, three control strategies were studied: traditional PID control, NMPC with modified Hammerstein model (H-NMPC) and NMPC with neural network model (NN-NMPC). The studied system was identified in order to obtain adequate numerical values of the model parameters. The model identification and the NMPC algorithms were implemented in the MATLAB environment. The distillation column was simulated using Aspen Plus Dynamics. As a result, the H-NMPC provided better control performance for different setpoint tracking, control variables decoupling, and disturbance rejection. Furthermore, it presented faster computational speed compared to NN-NMPC.

Informações sobre as características funcionais e estruturais da unidade motora (UM) são altamente relevantes em investigações fisiológicas e nos estudos clínicos das disfunções neuromusculares. A eletromiografia (EMG) é um método adequado para obtenção dessas informações. Entretanto, devido à dificuldade na separação da atividade individual de uma unidade motora das outras que estão simultaneamente ativas, seu uso em clínica prática se dá comumente através de métodos invasivos, empregando eletrodos de agulha ou fios implantados. Apesar da EMG de superfície ser não-invasiva e, portanto mais apropriada para aplicações clínicas, não é usada em clínica porque não há até o presente um método satisfatório para decomposição do sinal EMG de superfície. Um EMG de superfície é muito mais difícil de decompor devido a significante superposição dos Potenciais de Ação das UMs (MUAPs) e a relação sinal-ruído relativamente baixa, se comparada aos métodos invasivos. Defendemos que a separação da atividade individual das UMs pode ser feita de modo não-invasivo aliando-se técnicas de aquisição altamente especializadas com técnicas usadas em reconhecimento de padrões. Desenvolvemos um método para decomposição de EMGs de superfície, a partir do qual foi possível extrair características relevantes das UMs, que permitem seu uso em avaliação e diagnóstico de desordens neuromusculares. Em nossa abordagem, o sinal EMG é inicialmente captado sob contração isométrica fraca usando eletrodos desuperfície. O sinal EMG bruto passa em seguida por um filtro Diferencial Passa-Baixas Ponderado (DPBP) em série com um detector de picos, que detecta os picos de MUAPs e extrai suas formas de onda. Na sequência, o conjunto de MUAPs extraído é classificado por uma rede neural SOM, e os MUAPs agrupados pela similaridade de suas formas de onda. No próximo passo a informação temporal dos disparos é checada, eliminando possíveis erros de classificação, e finalmente os Trens de MUAPs (MUAPTs) das UMs individuais são reconstituídos do EMG original. As estatísticas de disparos (IPI) bem como as formas de ondas dos MUAPs das respectivas UMs são então extraídas e armazenadas para estudos posteriores. Resultados preliminares obtidos com EMGs normais e patológicos, extraídos de membros superiores sob contração fraca, indicam que, o método mostrou-se apto a decompor EMGs de superfícies, além de potencial para aplicações em estudos clínicos não-invasivos de disfunções neuromusculares.Informações sobre as características funcionais e estruturais da unidade motora (UM) são altamente relevantes em investigações fisiológicas e nos estudos clínicos das disfunções neuromusculares. A eletromiografia (EMG) é um método adequado para obtenção dessas informações. Entretanto, devido à dificuldade na separação da atividade individual de uma unidade motora das outras que estão simultaneamente ativas, seu uso em clínica prática se dá comumente através de métodos invasivos, empregando eletrodos de agulha ou fios implantados. Apesar da EMG de superfície ser não-invasiva e, portanto mais apropriada para aplicações clínicas, não é usada em clínica porque não há até o presente um método satisfatório para decomposição do sinal EMG de superfície. Um EMG de superfície é muito mais difícil de decompor devido a significante superposição dos Potenciais de Ação das UMs (MUAPs) e a relação sinal-ruído relativamente baixa, se comparada aos métodos invasivos. Defendemos que a separação da atividade individual das UMs pode ser feita de modo não-invasivo aliando-se técnicas de aquisição altamente especializadas com técnicas usadas em reconhecimento de padrões. Desenvolvemos um método para decomposição de EMGs de superfície, a partir do qual foi possível extrair características relevantes das UMs, que permitem seu uso em avaliação e diagnóstico de desordens neuromusculares. Em nossa abordagem, o sinal EMG é inicialmente captado sob contração isométrica fraca usando eletrodos desuperfície. O sinal EMG bruto passa em seguida por um filtro Diferencial Passa-Baixas Ponderado (DPBP) em série com um detector de picos, que detecta os picos de MUAPs e extrai suas formas de onda. Na sequência, o conjunto de MUAPs extraído é classificado por uma rede neural SOM, e os MUAPs agrupados pela similaridade de suas formas de onda. No próximo passo a informação temporal dos disparos é checada, eliminando possíveis erros de classificação, e finalmente os Trens de MUAPs (MUAPTs) das UMs individuais são reconstituídos do EMG original. As estatísticas de disparos (IPI) bem como as formas de ondas dos MUAPs das respectivas UMs são então extraídas e armazenadas para estudos posteriores. Resultados preliminares obtidos com EMGs normais e patológicos, extraídos de membros superiores sob contração fraca, indicam que, o método mostrou-se apto a decompor EMGs de superfícies, além de potencial para aplicações em estudos clínicos não-invasivos de disfunções neuromusculares. / Information on the functional and structural characteristics of the motor unit (MU) they are highly important in physiologic investigations and in the clinical studies of the neuromuscular dysfunctions. The electromyography (EMG) it is an appropriate method for obtaining of that information. However, due to the difficulty in the separation of the individual activity of a motor unit of the another that are simultaneously active, your use in practical clinic happen commonly through methods invasive, employing needle electrodes or implanted threads. In spite of surface EMG to be non-invasive and, therefore more appropriate for clinical applications, it is not used at clinic because there is not until the present a satisfactory method for decomposition of the surface EMG sign. A surface EMG is much more difficult of decomposing due to significant overlap of the Motor Unit Action Potentials (MUAPs) and the relationship sign-noise relatively low, if compared to the invasive methods. We defended that the separation of the individual activity of MUs can be made in way non-invasive allying highly specialized acquisition techniques with techniques used in recognition of patterns. We developed a method for decomposition of surface EMGs, starting from which was possible to extract important characteristics of MUs, which allow your use in evaluation and diagnosis of neuromuscular disorders. In our approach, the sign EMG is captured initially under weak isometriccontraction using surface electrodes. The sign EMG raw raisin soon after for a Biased Low-Pass Differential filter (BLPD) in series with a detector of peaks, that detects the peaks of MUAPs and it extracts your wave forms. In the sequence, a SOM neural network classifies the set of extracted MUAPs, and MUAPs are clustered by the similarity in your wave shape. In the next step the temporal information of the discharges is checked, eliminating possible classification mistakes, and finally the MUAPs Trains (MUAPTs) of individual MUs they are reconstituted of original EMG. The statistics of discharges (IPI) as well as the forms of waves of MUAPs of respective MUs are then extracted and stored for subsequent studies. Results preliminaries obtained with normal and pathological EMGs, extracted of superior members under weak contraction, they indicate that, the method was shown capable to decompose surfaces EMGs, besides potential for applications in clinical studies non-invasive of neuromuscular dysfunctions.

Submitted by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2014-01-13T19:13:15Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Tese_IdentificacaoCorrentesInrush.pdf: 2054419 bytes, checksum: 36597eb5c3f5ca05153702c4e53b98db (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Rosa Silva(arosa@ufpa.br) on 2014-01-15T13:17:40Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Tese_IdentificacaoCorrentesInrush.pdf: 2054419 bytes, checksum: 36597eb5c3f5ca05153702c4e53b98db (MD5) / Made available in DSpace on 2014-01-15T13:17:40Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Tese_IdentificacaoCorrentesInrush.pdf: 2054419 bytes, checksum: 36597eb5c3f5ca05153702c4e53b98db (MD5) Previous issue date: 2013 / A principal dificuldade encontrada na proteção diferencial de transformadores de potência é a correta distinção entre as correntes de inrush e as correntes de faltas internas. Tradicionalmente os relés diferenciais executam esta tarefa utilizando a técnica de restrição por harmônicos baseada na premissa de que as correntes de inrush possuem alta concentração de componentes harmônicas de segunda ordem, contudo essa técnica nem sempre é eficaz. O presente trabalho tem como objetivo apresentar a proposta de duas novas metodologias capazes de realizar a identificação e distinção entre as correntes de inrush das correntes de faltas internas na proteção diferencial de transformadores de potência através de metodologias que não dependem do conteúdo de harmônicos do sinal da corrente diferencial. A primeira metodologia proposta, denominada de método do gradiente da corrente diferencial, é baseada no comportamento do vetor gradiente, obtido através da diferenciação numérica do sinal da corrente diferencial. O critério de distinção utilizado é baseado no desvio padrão do ângulo do vetor gradiente que apresenta comportamento diferenciado para correntes de inrush e correntes de curto-circuito. A segunda metodologia proposta é baseada na capacidade de reconhecimento e classificação de padrões das redes neurais de Mapeamento Auto-organizável de Kohonen. Como padrão de entrada e de treinamento da rede neural é utilizado um vetor contendo quatro níveis do espectro do desvio padrão do ângulo do vetor gradiente da corrente diferencial nas três fases do transformador de potência. A eficácia dos métodos foi testada através da simulação de diversas situações de faltas internas e correntes de inrush, incluindo situações de “Sympathetic Inrush”, em um transformador de potência usando o software EMTP/ATP e através da implementação do algoritmo em MATLAB®, apresentando resultados altamente promissores. / A principal dificuldade encontrada na proteção diferencial de transformadores de potência é a correta distinção entre as correntes de inrush e as correntes de faltas internas. Tradicionalmente os relés diferenciais executam esta tarefa utilizando a técnica de restrição por harmônicos baseada na premissa de que as correntes de inrush possuem alta concentração de componentes harmônicas de segunda ordem, contudo essa técnica nem sempre é eficaz. O presente trabalho tem como objetivo apresentar a proposta de duas novas metodologias capazes de realizar a identificação e distinção entre as correntes de inrush das correntes de faltas internas na proteção diferencial de transformadores de potência através de metodologias que não dependem do conteúdo de harmônicos do sinal da corrente diferencial. A primeira metodologia proposta, denominada de método do gradiente da corrente diferencial, é baseada no comportamento do vetor gradiente, obtido através da diferenciação numérica do sinal da corrente diferencial. O critério de distinção utilizado é baseado no desvio padrão do ângulo do vetor gradiente que apresenta comportamento diferenciado para correntes de inrush e correntes de curto-circuito. A segunda metodologia proposta é baseada na capacidade de reconhecimento e classificação de padrões das redes neurais de Mapeamento Auto-organizável de Kohonen. Como padrão de entrada e de treinamento da rede neural é utilizado um vetor contendo quatro níveis do espectro do desvio padrão do ângulo do vetor gradiente da corrente diferencial nas três fases do transformador de potência. A eficácia dos métodos foi testada através da simulação de diversas situações de faltas internas e correntes de inrush, incluindo situações de “Sympathetic Inrush”, em um transformador de potência usando o software EMTP/ATP e através da implementação do algoritmo em MATLAB®, apresentando resultados altamente promissores.

Submitted by camilla martins (camillasmmartins@gmail.com) on 2016-12-09T15:11:41Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_ControleInteligenteLQR.pdf: 2310311 bytes, checksum: 11af2680d8c53f2af5c55aa84abe2822 (MD5) / Rejected by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br), reason: on 2016-12-15T12:03:10Z (GMT) / Submitted by camilla martins (camillasmmartins@gmail.com) on 2016-12-15T13:34:29Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_ControleInteligenteLQR.pdf: 2310311 bytes, checksum: 11af2680d8c53f2af5c55aa84abe2822 (MD5) / Rejected by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br), reason: on 2016-12-15T14:00:21Z (GMT) / Submitted by camilla martins (camillasmmartins@gmail.com) on 2016-12-15T14:24:22Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_ControleInteligenteLQR.pdf: 2310311 bytes, checksum: 11af2680d8c53f2af5c55aa84abe2822 (MD5) / Approved for entry into archive by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2016-12-19T13:20:56Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_ControleInteligenteLQR.pdf: 2310311 bytes, checksum: 11af2680d8c53f2af5c55aa84abe2822 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-12-19T13:20:56Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_ControleInteligenteLQR.pdf: 2310311 bytes, checksum: 11af2680d8c53f2af5c55aa84abe2822 (MD5) Previous issue date: 2008-08-30 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Nesta tese é apresentado um modelo neuro-genético, orientado a síntese de controladores no espaço de estado baseado no projeto do Regulador Linear Quadrático, para alocação de autoestrutura em sistemas dinâmicos multivariáveis. O modelo neuro-genético representa uma fusão de um algoritmo genético e uma rede neural recorrente para realizar a seleção das matrizes de ponderação e resolver a equação algébrica de Riccati, respectivamente. Um modelo de 6a ordem de uma aeronave, um modelo de 6a ordem de um gerador de indução duplamente alimentado de uma planta eólica e um modelo de 4a ordem de um circuito elétrico, são usados para avaliar a fusão dos paradigmas de inteligência computacional e o desempenho da metodologia do projeto de controle. O desempenho dos modelos neuro-genéticos são avaliados por momentos estatísticos de primeira e segunda ordem para o algoritmo genético, enquanto que a rede neural é avaliada por superfícies da função energia e da norma do infinito da equação algébrica de Riccati. São feitas comparações com o método de Schur. / In this thesis is presented a neural-genetic model, oriented to state space controllers synthesis, based on the Linear Quadratic Regulator design, for eigenstructure assignment of multivariable dynamic systems. The neural-genetic model represents a fusion of a genetic algorithm and a recurrent neural network to perform the weighting matrices selection and the algebraic Riccati equation solution, respectively. In order to a assess the LQR design, the procedure was applied in a 6th order aircraft model, 6th order doubly fed induction generator model of a wind plant and a 4th order electric circuit model which were used to evaluate the fusion of the computational intelligence paradigms and the control design method performance.The performance of the neural-genetic models are evaluated by the first and second statistics moments for the genetic algorithm, whereas the neural network is evaluated by surfaces of the energy function and of the norm of the infinity of the algebraic equation of Riccati and the results compared to the results obtained by using Schur’s Method.

Orientador: Carlos Roberto Minussi / Resumo: Esta pesquisa será dedicada ao desenvolvimento de uma metodologia com vistas à compreensão e ao exame do comportamento do hábito de consumo de eletricidade residencial, via análise de similaridade, baseado no uso de uma rede neural da família ART (Adaptive Resonance Theory). Trata-se de uma rede neural composta por dois módulos ART-Fuzzy, cujo treinamento é realizado de modo não supervisionado. No primeiro módulo, serão usadas, como entrada, as informações que caracterizam os hábitos de consumo e a situação socioeconômica. A saída do primeiro módulo junto com os dados referentes aos equipamentos eletroeletrônicos da residência compõem a entrada do segundo módulo que, finalmente, produz informações, na saída, relativas ao diagnóstico pretendido, ou seja, a formação de agrupamentos similares (clusters). Todo o processamento da rede neural modular é realizado com dados binários, os quais são gerados a partir de informações quantitativas e qualitativas. As redes neurais da família ART são estáveis e plásticas. A estabilidade refere-se à garantia de sempre produzir soluções, ou seja, não se observa problemas relativos à má convergência. A plasticidade é uma característica que possibilita a execução do treinamento de forma contínua sem destruir o conhecimento adquirido previamente. É um recurso pouco observado nas demais redes neurais disponíveis na literatura especializada. Com essas propriedades (estabilidade e plasticidade), combinada com o processamento de dados essencialmente ... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Doutor

Submitted by Daniela Sbizera Justo null (sbizera@yahoo.com) on 2016-09-20T14:14:51Z No. of bitstreams: 1 Tese-Daniela Sbizera Justo.pdf: 5782774 bytes, checksum: 483d11758263a9d6c3a3d4c89fe66919 (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Paula Grisoto (grisotoana@reitoria.unesp.br) on 2016-09-22T19:44:56Z (GMT) No. of bitstreams: 1 justo_ds_dr_ilha.pdf: 5782774 bytes, checksum: 483d11758263a9d6c3a3d4c89fe66919 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-22T19:44:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 justo_ds_dr_ilha.pdf: 5782774 bytes, checksum: 483d11758263a9d6c3a3d4c89fe66919 (MD5) Previous issue date: 2016-08-25 / Esta pesquisa será dedicada ao desenvolvimento de uma metodologia com vistas à compreensão e ao exame do comportamento do hábito de consumo de eletricidade residencial, via análise de similaridade, baseado no uso de uma rede neural da família ART (Adaptive Resonance Theory). Trata-se de uma rede neural composta por dois módulos ART-Fuzzy, cujo treinamento é realizado de modo não supervisionado. No primeiro módulo, serão usadas, como entrada, as informações que caracterizam os hábitos de consumo e a situação socioeconômica. A saída do primeiro módulo junto com os dados referentes aos equipamentos eletroeletrônicos da residência compõem a entrada do segundo módulo que, finalmente, produz informações, na saída, relativas ao diagnóstico pretendido, ou seja, a formação de agrupamentos similares (clusters). Todo o processamento da rede neural modular é realizado com dados binários, os quais são gerados a partir de informações quantitativas e qualitativas. As redes neurais da família ART são estáveis e plásticas. A estabilidade refere-se à garantia de sempre produzir soluções, ou seja, não se observa problemas relativos à má convergência. A plasticidade é uma característica que possibilita a execução do treinamento de forma contínua sem destruir o conhecimento adquirido previamente. É um recurso pouco observado nas demais redes neurais disponíveis na literatura especializada. Com essas propriedades (estabilidade e plasticidade), combinada com o processamento de dados essencialmente binários, confere ao sistema neural uma ampla capacidade de produzir objetivos que podem ser facilmente modificados visando atender requisitos preestabelecidos pelos usuários (consumidor, empresa do setor elétrico). Neste sentido, o resultado esperado é a obtenção de informações referentes à similaridade de consumidores, à qual pode-se vislumbrar alguns benefícios, por parte dos consumidores, como melhorar o hábito de consumir energia elétrica, oferecendo também, por meio do conhecimento dos consumidores similares, a obtenção de melhores estratégias de negociação com os fornecedores, principalmente, no caso de sistemas smart grids. Neste novo paradigma do setor elétrico, há uma forte tendência do(s) consumidor(es) escolher(em) livremente a empresas fornecedoras de energia elétrica. Além disso, é discutida uma melhor forma para a realização da previsão de carga em pontos da rede elétrica onde há uma maior incerteza, e.g., nos barramentos mais próximos do consumidor (transformadores etc.), i.e., as incertezas no contexto da previsão de carga total do sistema são aumentadas à medida que se adentra a partir da carga global até chegar ao consumidor final, em especial ao usuário residencial. A base de dados, para a fase de treinamento da rede neural, é construída a partir de informações disponibilizadas por consumidores voluntários via o preenchimento de formulário. Realizada a fase de treinamento, a rede neural adquire um conhecimento incipiente afeito de ser aperfeiçoado ao longo do tempo, quando se implementa o recurso da plasticidade. / This work develops a methodology to understand and analyze the behavior of residential electricity consumption by similarity analysis, based on a neural network of ART (Adaptive Resonance Theory) family. The neural network is composed of two Fuzzy-ART modules whose training are non-supervised. At the first module, the inputs are information that characterize the consumption habits and the socio-economic situation. The output of the first module with the data referred to electro-electronic equipment available at the residence compose the input of the second module, which finally produces information at the output related to the diagnosis proposed, i.e. the formation of clusters. All the neural network processing is realized with binary data, which are generated from quantitative and qualitative information. ART family neural networks are stable and plastic. The stability assures that it always produces a solution, i.e. there is no convergence problem. The plasticity is a characteristic that allows executing the processing continuously without losing the knowledge previously learned. Those advantages are seldom observed in other neural networks available at the specialized literature. Considering these properties (stability and plasticity), combined with the data processing exclusively binary, the neural network is capable to be modified when necessary to attend pre-defined requests by the users (consumers, distributers, etc.). Therefore, the expected result is to obtain information referred to the similarity with consumers, and with this information, the consumers can improve their habits or even negotiating with the producers in case of smart grid systems. This new electrical system paradigm, the tendency is that the consumers can arbitrarily choose the electrical distributers. Furthermore, the work discusses the best way to realize load forecasting in points where there is uncertainty, e.g., on the busses near the consumers (transformers), i.e., the uncertainties considering the global forecasting increase if the information of residences is not considered. The database for the training phase of the neural network was built by a quiz form filled by some volunteer consumers. Afterwards, when finishing the training phase, the neural network acquires knowledge that along time can implement the plasticity resource.

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:55:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RonaldoAM.pdf: 2082162 bytes, checksum: 2dd11d30b856b23cf429317a1e68bfbe (MD5) Previous issue date: 2006-06-12 / In this dissertation new models of propagation path loss predictions are proposed by from techniques of optimization recent and measures of power levels for the urban and suburban areas of Natal, city of Brazilian northeast. These new proposed models are: (i) a statistical model that was implemented based in the addition of second-order statistics for the power and the altimetry of the relief in model of linear losses; (ii) a artificial neural networks model used the training of the algorithm backpropagation, in order to get the equation of propagation losses; (iii) a model based on the technique of the random walker, that considers the random of the absorption and the chaos of the environment and than its unknown parameters for the equation of propagation losses are determined through of a neural network. The digitalization of the relief for the urban and suburban areas of Natal were carried through of the development of specific computational programs and had been used available maps in the Statistics and Geography Brazilian Institute. The validations of the proposed propagation models had been carried through comparisons with measures and propagation classic models, and numerical good agreements were observed. These new considered models could be applied to any urban and suburban scenes with characteristic similar architectural to the city of Natal / Nesta tese novos modelos de predi??o de perda de percurso de propaga??o s?o propostos a partir de t?cnicas de otimiza??es recentes e de medi??es de n?veis de pot?ncias obtidas para as ?reas urbana e suburbana de Natal, cidade do Nordeste Brasileiro. Estes novos modelos s?o: (i) um modelo estat?stico que foi implementado baseado na adi??o de estat?sticas de 2a. ordem para a pot?ncia e a altimetria do relevo ao modelo de perdas lineares; (ii) um modelo com redes neurais artificiais que usou o treinamento do algoritmo backpropagation, a fim de obter a equa??o de perdas de propaga??o; (iii) um modelo baseado na t?cnica dos trajetos aleat?rios, que considera a aleatoriedade da absor??o e do caos do meio ambiente e que seus par?metros desconhecidos para a equa??o de perdas de propaga??o s?o determinados atrav?s de uma rede neural. A digitaliza??o do relevo das ?reas urbanas e suburbanas de Natal foi realizada atrav?s do desenvolvimento de programas computacionais espec?ficos e foram usados os mapas existentes no Instituto Brasileiro de Geografia e Estat?stica. As valida??es dos modelos propostos de predi??o de perda de propaga??o foram realizadas atrav?s de compara??es com medidas e modelos cl?ssicos de propaga??o, obtendo-se boas concord?ncias num?ricas. Estes novos modelos poder?o ser aplicados a qualquer cen?rio urbano e suburbano com caracter?sticas arquitet?nicas semelhantes ? cidade de Natal