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Aplicação de redes neurais para diagnósticos de poluição em isoladores de alta tensão

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Previous issue date: 2008 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Este trabalho se propõe a apresentar uma metodologia para classificar o nível de
poluição presente na superfície dos isoladores aéreos de alta tensão, ou seja, diagnosticar
o estado do isolamento do sistema elétrico de transmissão através da técnica de
reconhecimento de padrões dos sinais de ultra-som emitidos por descargas superficiais
nos isoladores a serem classificados via Redes Neurais Artificiais (RNA). Visando este
objetivo, foram utilizadas neste trabalho técnicas de extração de atributos dos sinais
de entrada da RNA visando viabilizar a execução computacional do treinamento e
simulação da rede. Pode-se citar como técnicas de extração utilizadas: o Centróide,
Parâmetros Estatísticos e no Domínio da Freqüência. Na aplicação das RNA além
da Rede Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP), também foi simulada a Rede de
Funções de Bases Radiais (RBF) com o objetivo de realizar uma análise comparativa
dos resultados das redes na montagem de processos de classificação, utilizando a técnica
de extração de atributos que resultou um melhor desempenho para as redes MLP

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/5243
Date31 January 2008
CreatorsSeabra Melo e Santos, Gabriela
ContributorsRibeiro Barbosa de Aquino, Ronaldo
PublisherUniversidade Federal de Pernambuco
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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