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Dissertações |
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CAMILA BARBOSA GOMES DE ARAÚJO
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Assistente Virtual para Centros de Operação
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Orientador : SAMAHERNI MORAIS DIAS
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MEMBROS DA BANCA :
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IVANOVITCH MEDEIROS DANTAS DA SILVA
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KURIOS IURI PINHEIRO DE MELO QUEIROZ
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ORIVALDO VIEIRA DE SANTANA JUNIOR
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PEDRO THIAGO VALERIO DE SOUZA
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SAMAHERNI MORAIS DIAS
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Data: 13/04/2023
Ata de defesa assinada:
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A coordenação entre as atividades de operação do setor elétrico é realizada por um conjunto de ferramentas e tecnologias, dentre as quais destaca-se a comunicação via áudio entre as equipes de tempo real dos agentes e técnicos em campo. Essas chamadas são gravadas, armazenadas e consultadas, sob demanda, para fins de auditoria e rastreabilidade, e para subsidiar as análises pós-operatórias. Contudo, essas gravações, que contém informações relevantes tanto para a operação do sistema quanto para o faturamento dos agentes, acabam sendo subutilizadas devido à dificuldade de acesso ao seu conteúdo. Assim, ao transcrevê-las, torna-se possível a rastreabilidade e a associação desses áudios entre si e com outros registros de diferentes sistemas operativos, viabilizando a otimização de atividades que demandam de um tempo excessivo dos engenheiros de pós-operação. Essa dissertação apresenta um assistente virtual para centros de operação para geradoras, transmissoras e distribuidoras de energia, que transcreve todas as comunicações via áudio desses centros e aplica técnicas de processamento de linguagem natural para extrair informação dos áudios, classificá-los em temas de interesse da operação e correlacionar as gravações entre si e com sistemas operativos. São apresentados a arquitetura do sistema, os modelos de transcrição de áudio para texto utilizados, o módulo de classificação de ligações e a correlação de ligações entre si e com o SCADA. O projeto aqui descrito se propõe a ajudar na tomada de decisão e contribui para maior eficiência, segurança e confiabilidade operacional da operação e pós-operação do sistema elétrico.
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The coordination of the electricity sector's operating activities is carried out by a set of tools and technologies, the most notable of which is audio communication between real-time teams of agents and technicians in the field. These calls are recorded, stored, and consulted on demand for auditing and traceability purposes, as well as to support postoperative analyses. However, because of the difficulty in accessing their content, these recordings, which contain relevant information for both system operation and agent billing, are underutilized. Thus, by transcribing them, it is possible to trace and associate these audios with each other and with other records from different operating systems, allowing for the optimization of activities that require a significant amount of time from post-operation engineers. This dissertation describes a virtual assistant for energy generators, transmitters, and distributors' operation centers that transcribes all audio communications from these centers and uses natural language processing techniques to extract information from the audios, classify them into topics of interest to the operation, and correlate the recordings with each other and with operating systems. The system architecture is presented, as well as the audio-to-text transcription models used, the classification module, and the correlation between audios and with SCADA module. The project described here is intended to aid decision-making and contribute to greater efficiency, safety, and operational reliability in electrical system operation and post-operation.
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HUMBERTO GAMA DE CARVALHO NETO
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Identificação Caixa-Preta de Modelo Multi-Camadas de Wiener-Hammerstein para Pedais de Distorção.
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Orientador : SAMAHERNI MORAIS DIAS
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MEMBROS DA BANCA :
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KURIOS IURI PINHEIRO DE MELO QUEIROZ
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LUIZ FELIPE DE QUEIROZ SILVEIRA
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SAMAHERNI MORAIS DIAS
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THIAGO MEDEIROS BARROS
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Data: 07/07/2023
Ata de defesa assinada:
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O avanço da eletrônica permitiu o desenvolvimento de vários tipos de efeitos de áudio, sobretudo aplicados à instrumentos musicais. Um desses efeitos é a distorção, que moldou o som da guitarra elétrica como conhecemos nos dias de hoje. Equipamentos que forneciam tal efeito foram se tornando mais robustos e compactos, aliados a uma maior diversidade de timbres. A eletrônica digital permitiu a criação de equipamentos que contêm vários destes efeitos, chamados de pedais multi-efeitos, e unidades que podem modelar efeitos. Um dos desafios no desenvolvimento destes equipamentos é replicar com fidelidade o som de distorções famosas. Para tal objetivo, pode-se modelar o efeito desejado através do conhecimento total do seu circuito eletrônico ou através da modelagem a partir da identificação do sistema em questão. Este trabalho propõe o desenvolvimento, aplicação e avaliação de um modelo paramétrico multi-camadas de Wiener-Hammerstein para modelagem digital de pedais de distorção baseados em pedais já existentes. Os parâmetros do modelo serão otimizados por um algoritmo genético. Os resultados serão avaliados pelo cálculo de erro na frequência, erro na escala mel e através de um teste auditivo.
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The advencement of electronics allowed the development of several types of audio effects, mostly applied to musical instruments. One of these effects is distortion, which shaped the sound of electric guitar as we know it today. Equipments that provided such effects became more robust and compact, combined with a greater diversity of tones. The digital electronics allowed the creation of equipments that have several of these effects, called multi-effect pedals, and unities that can model effects. One of the challenges in the development of these equipments is to truly replicate famous distortion tones. For that purpose, it is possible to model the desired effect through full knowledge of its electronic circuit or through modeling based on the identification of the system in question. This work proposes the development, application and evaluation of a parametric multilayered Wiener-Hammerstein model for digital modeling of distortion pedals based on existing pedals. The model parameters will be optimized by a genetic algorithm. The results will be evaluated by frequency-error, mel scale error calculus and through a hearing test.
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THIAGO DE ARAUJO BRITO
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Controle fuzzy otimizado por algoritmo genético do nível de água e da pressão de uma caldeira de tubulão
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Orientador : FABIO MENEGHETTI UGULINO DE ARAUJO
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MEMBROS DA BANCA :
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ANDRE LAURINDO MAITELLI
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CARLOS EDUARDO TRABUCO DOREA
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FABIO MENEGHETTI UGULINO DE ARAUJO
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OSCAR GABRIEL FILHO
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Data: 26/07/2023
Ata de defesa assinada:
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Diante das constantes evoluções tecnológicas que a sociedade moderna vivencia, as in- dústrias tem evoluído cada vez mais em busca de maior eficiência e confiabilidade de seus processos. A busca por novos métodos para otimizar as atividades industriais tem alimentado o interesse no desenvolvimento de pesquisas voltadas para essa área. Apesar das diversas evoluções tecnológicas que as indústrias passam constantemente, o vapor permanece presente em seus processos desde a primeira revolução industrial, sendo ele utilizado para realizar movimentos em máquinas, o que revolucionou o processo produtivo da época. Nos dias atuais sua presença permanece vasta em diferentes tipos de indústria, sendo utilizado amplamente para aquecimento e geração de eletricidade. O equipamento utilizado para a geração de vapor é a caldeira. No processo de geração de vapor em uma caldeira, há duas variáveis de grande importância para o controle que são o nível de água no tubulão e a pressão de vapor no tubulão. O controle dessas variáveis garante a segurança operacional da máquina e o atendimento dos parâmetros do processo por meio da pressão do vapor exigida. Dessa forma, o problema de controle de caldeira é de grande interesse no meio acadêmico e industrial. Para o controle das variáveis relatadas, se faz necessário basicamente a atuação nas válvulas de alimentação de água e de saída de vapor saturado do tubulão. Com base nisso, esse trabalho tem o propósito de realizar o controle do nível de água e da pressão no tubulão de uma caldeira do tipo aquatubular por meio da inteligência artificial, a fim de evitar variações indesejadas de nível e pressão ao passar por variações de carga. Para isso, se faz uso de controladores fuzzy otimizados por algoritmo genético. Testes foram realizados para o modelo e seus resultados se demonstraram satisfatórios.
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Faced with the constant technological evolutions that modern society experiences, industries have evolved more and more in search of greater efficiency and reliability of their processes. The search for new methods to optimize the industrial activities has fueled the interest in the development of research focused on this area. Despite the various technological developments that industries constantly undergo, steam remains present in their processes since the first industrial revolution, being used to perform movements in machines, which revolutionized the production process of the time. Nowadays its presence remains vast in different types of industry, being widely used for heating and electricity generation. The equipment used for steam generation is the boiler. In the process of generating steam in a boiler, there are two variables of great importance for control, which are the water level and the steam pressure in the drum. The control of these variables guarantees the operational safety of the machine and compliance with the process parameters through the required steam pressure. Thus, the boiler control problem is of great interest in academia and industry. In order to control the variables reported, it is basically necessary to act on the water supply and saturated steam exit valves of the drum. Based on this, this work aims to control the water level and pressure in the drum of a water-tube boiler through artificial intelligence in order to avoid unwanted variations in level and pressure when going through load variations. For this, fuzzy controllers optimized by genetic algorithm are used. Tests were performed for the model and their results were satisfactory.
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WALLISSON FERNANDES MARTINS DOS SANTOS
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Detecção e diagnóstico de falhas em rolamentos, sob diferentes cargas e velocidades, utilizando Redes Neurais Convolucionais
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Orientador : FABIO MENEGHETTI UGULINO DE ARAUJO
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MEMBROS DA BANCA :
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CARLOS EDUARDO TRABUCO DOREA
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FABIO MENEGHETTI UGULINO DE ARAUJO
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MARCELO ROBERTO BASTOS GUERRA VALE
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PABLO JAVIER ALSINA
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Data: 26/07/2023
Ata de defesa assinada:
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Com o aumento da complexidade e dos custos dos sistemas industriais, medidas de gestão que visam impedir ou mitigar a perda de confiabilidade, diminuição da produtividade e riscos de segurança, provocados por anormalidades de processo e falhas de componentes, tornam-se cada vez mais importantes. Nesse contexto, a Inteligência Artificial (IA) vem se consolidando como um meio eficaz e desafiador no processo de monitoramento, detecção e diagnóstico de falhas em equipamentos e sistemas industriais. Dentre os equipamentos, que são frequentemente objeto de estudos, destacam-se os rolamentos, que são componentes mecânicos críticos das máquinas rotativas. O monitoramento de vibração é a técnica mais amplamente utilizada para detectar, localizar e distinguir falhas em rolamentos. Diante do desempenho eficiente e crescente das técnicas IA e da importância dos rolamentos nos processos industriais, este trabalho implementa uma Rede Neural Convolucional (CNN) para detecção e diagnóstico de falhas em rolamentos, sob diferentes cargas e velocidades no motor e diferentes tipos e profundidade de falhas no rolamento. Para o desenvolvimento da abordagem proposta, foi utilizado o banco de dados de ensaios em rolamentos da Case Western Reserve University (CWRU). Os sinais de vibração brutos foram pré-processados através da Transformada Wavelet Continua (TWC) e convertidos em imagens, as quais foram alimentadas diretamente na estrutura CNN desenvolvida. Quando comparado com outros métodos baseados em CNN que utilizaram o mesmo banco de dados, a abordagem proposta demonstrou superioridade ou foi pelo menos tão bem- sucedido quanto, atingindo uma precisão de 97,7% quando testado com arquivos em condições operacionais diferentes das condições de treinamento.
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With the increasing complexity and costs of industrial systems, management measures aimed at preventing or mitigating the loss of reliability, decreased productivity and safety risks, caused by process abnormalities and component failures, become increasingly important. . In this context, Artificial Intelligence (AI) has been consolidating itself as an effective and challenging means in the process of monitoring, detecting and diagnosing failures in equipment and industrial systems. Among the equipment, which are frequently the object of studies, bearings stand out, which are critical mechanical components of rotating machines. Vibration monitoring is the most widely used technique for detecting, locating and distinguishing bearing faults. Faced with the efficient and increasing performance of AI techniques and the importance of bearings in industrial processes, this work implements a Convolutional Neural Network (CNN) for detection and diagnosis of faults in bearings, under different loads and speeds in the motor and different types and depth of bearing failures. For the development of the proposed approach, the Case Western Reserve University (CWRU) bearing test database was used. The raw vibration signals were pre-processed through the Continuous Wavelet Transform (TWC) and converted into images, which were fed directly into the developed CNN structure. When compared to other CNN-based methods that used the same database, the proposed approach demonstrated superiority or was at least as successful, achieving an accuracy of 97.7% when tested with files under operating conditions other than operating conditions. training.
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JHONAT HEBERSON AVELINO DE SOUZA
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CONTROLE PID DE VIBRAÇÕES EM SISTEMAS DE SEGUNDA ORDEM COM ATRASO USANDO RECEPTÂNCIA COM ESTABILIDADE ROBUSTA E OTIMIZAÇÃO DE DESEMPENHO
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Orientador : CARLOS EDUARDO TRABUCO DOREA
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MEMBROS DA BANCA :
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CARLOS EDUARDO TRABUCO DOREA
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FABIO MENEGHETTI UGULINO DE ARAUJO
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KURIOS IURI PINHEIRO DE MELO QUEIROZ
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JOSÉ MÁRIO ARAÚJO
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Data: 28/08/2023
Ata de defesa assinada:
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Fenômenos como vibrações mecânicas, ressonância e oscilações podem ser descritos matematicamente por sistemas de equações diferenciais de segunda ordem, comumente designados de sistemas de segunda ordem. Trabalhar com esse tipo de modelo, em vez dos modelos de estado de primeira ordem, traz benefícios numéricos, embora haja dificuldades inerentes à determinação de seus parâmetros físicos. Os desafios são ainda mais significativos quando se considera a existência de atrasos entre as medições dos estados e os sinais de atuação, levando algumas abordagens à necessidade de uma pós-análise para determinar a estabilidade das soluções calculadas. Uma alternativa para contornar as dificuldades de medição de parâmetros é a abordagem por resposta em frequência, que usa modelos baseados em receptância. Esta dissertação de mestrado trata do projeto de controladores do tipo Proporcional Integral Derivativo (PID) para sistemas dinâmicos lineares com atraso, modelados por equações diferenciais matriciais de segunda ordem. Adota-se, neste trabalho, a abordagem por receptância, que, por se basear na resposta em frequência do sistema, permite tratar da estabilidade em malha fechada de forma exata, sem a necessidade de recorrer a aproximações do termo de atraso nem a verificações a posteriori. No caso, formula-se um problema de otimização para a determinação dos ganhos do controlador que garantam robustez, por meio de uma margem de estabilidade pré-estabelecida e de desempenho, além da minimização da Integral do Erro Absoluto, relativo ao seguimento de uma referência constante. Logo, implementa-se um Algoritmo Genético para resolver o problema de otimização. Dessa forma, diferentemente de trabalhos correlatos na literatura, o método proposto pode ser aplicado igualmente a sistemas com polos de malha aberta no semiplano direito.
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Phenomena such as mechanical vibrations, resonance and oscillations can be mathematically described by second-order differential equation systems, commonly referred to as second-order systems. Working with this type of model, instead of first-order state models, brings numerical benefits, but there are inherent difficulties in determining their physical parameters. The challenges become even more significant when considering the existence of delays between state measurements and actuation signals, leading some approaches to require post-analysis for determining the stability of calculated solutions. An alternative to overcoming the difficulties of parameter measurement is the frequency response approach which utilizes models based on receptance. In view of this issue, this work focuses on the design of PID controllers (Proportional-Integral-Derivative) for linear dynamic systems with delay, modeled by second-order matrix differential equations. It adopts the receptance approach because it is based on the frequency response of the system, enabling precise treatment of closed-loop stability, without the need for approximations or back-testing of delay terms. To ensure robustness and performance, as well as minimize the Absolute Error Integral relative to the tracking of a constant reference, it formules an optimization problem for the determination of controller gains. Also, it takes into account a pre-established stability margin. To solve the optimization problem, it implements a Genetic Algorithm. Unlike related works in the literature, the proposed method can be equally applied to systems with open-loop poles in the right half-plane.
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