MODELO FUZZY EVOLUTIVO PARA DETECÇÃO E CLASSIFICAÇÃO EM TEMPO REAL DE DISTÚRBIOS NA QUALIDADE DE ENERGIA ELÉTRICA

Os distúrbios de qualidade de energia elétrica levam a vários inconvenientes, como um aumento da tensão no sistema e nos equipamentos e consequentes perdas; limitação da capacidade de produção; temperaturas operacionais mais altas, falhas prematuras e redução da expectativa de vida das máquinas; mau funcionamento do equipamento e interrupções não planejadas. A detecção e classificação em tempo real de distúrbios são de grande importância para os sistemas de energia. Este artigo propõe o modelo fuzzy evolutivo Takagi-Sugeno (eTS) para a detecção de distúrbios combinado com um método híbrido de seleção de características utilizando o filtro Hodrick-Prescott e a Transformada Rápida de Fourier aplicados sobre uma janela deslizante de sinais de tensão. Os distúrbios spike, notch, inter-harmônico, interrupção curta e harmônico foram considerados. O desempenho de classificação em termos da raiz quadrada do erro quadrático médio (RMSE) e do índice de erro não dimensional (NDEI) mostrou resultados encorajadores. Além disso, o sistema de monitoramento de distúrbios eTS proposto, baseado em fluxo de dados, mostrou ser capaz de aprender novos padrões de distúrbios automaticamente pela adaptação on-line dos parâmetros e estrutura das regras fuzzy. AbstractPower quality disturbances lead to several drawbacks such as an increase in line and equipment voltage and consequent ohmic losses; limitation of the production capacity; higher operating temperatures, premature fails, and reduction of life expectancy of machines; malfunction of equipment; and unplanned outages. Real-time detection and classification of disturbances are of great importance for power systems. This paper proposes an evolving Takagi-Sugeno fuzzy model (eTS) framework for disturbance detection combined with a hybrid Hodrick-Prescott and Fast Fourier Transform feature selection method applied over a sliding window of voltage signals. The spike, notch, inter-harmonic, short interruption and harmonic disturbances were considered. Classification performance in terms of the root mean squared error (RMSE) and non-dimensional error index (NDEI) have shown encouraging results. Moreover, the proposed data stream-based eTS disturbance monitoring system has shown to be able to learn new disturbance patterns automatically by online adapting the parameters and structure of fuzzy rules

Inteligência computacional aplicada à detecção de câncer de mama

O câncer de mama apresenta elevado índice de mortalidade em todo o mundo, sendo o mais incidente em mulheres. Seu diagnóstico tendo sido realizado por meio de rastreamento, ecografias mamárias e mamografias. Este trabalho tem como objetivo desenvolver um  classificador para identificar o câncer de mama utilizando  dados antropométricos e parâmetros de exame sanguíneo de rotina que são os biomarcadores.  Redes-Neurais do tipo Perceptron Multi-Camadas(MLP) e as redes Neuro-Fuzzy (ANFIS) empregados a um comitê de decisão, trazendo como resultado uma classificação do câncer de mama, com acurácia de 97\%  , um valor superior apresentado comparado aos trabalhos dos últimos anos que utilizaram biomarcadores semelhantes no período de 2013 ao início do ano de 2018

A model validation scale based on multiple indices

Validation of an estimated model is not a trivial task because it depends on the purpose of the model, which usually defines the most important features of the model. Thus, in a validation process, the use of diverse tools that exploit different domains is recommended. Here, with this aim, a scale for model validation is proposed that combines the Normalized Root Mean Square Error (NRMSE) with two new indices: the coherence-based index and the fourth-order cross-cumulant index. The proposed scale was used for the validation of three models: the Logistic Map, the Duffing–Ueda oscillator, and the Buck converter. The results demonstrated that the proposed model validation scale produces a more complete validation process that takes into account both time and frequency information and provides robustness against Gaussian noise

Characterization of the coffee fruit detachment force in crop subjected to mechanized harvesting

In order to adjust the coffee harvester and to assist in deciding either whether or not to make a second pass of the harvester, fully or selectively, it is necessary to know some crop parameters. The aim of the present study was to evaluate the coffee fruit detachment force in the green and cherry ripeness, under different plant positions and in four evaluation periods, throughout the harvest period between the first and second pass of harvester. The cultivar used was the Catuaí Amarelo IAC 144 aged eight years in spacing 3.8 x 0.9 m. Detachment force was determined by sampling using a portable digital dynamometer. The green ripeness stage showed superior detachment force than the cherry for all evaluation periods. The fruit detachment force for the green and cherry ripeness showed a decreasing behavior during the evaluation period, since the difference between the detachment forces of these fruits increased, thus guiding the type of harvest to be performed. Beyond the fruit detachment force difference, other parameters such as fruit ripening rate and crop load were essential for harvest management. Significant variations were identified in the fruit detachment force positioned in different parts of the coffee tree branches. The results also reinforce the relevance of characterizing the coffee fruit detachment force for harvester adjustments and management of the selective mechanized harvesting

Sistema automático de detecção e classificação de distúrbios elétricos em qualidade da energia elétrica

This contribution outlines signal processing-based algorithms for the detection and classification of voltage disturbances in power system. Basically filtering technique is applied to decompose the voltage signal into two primitive components which are named fundamental and error ones, then higher-order statistics (HOS)-based feature are selected and applied to detect and classify disturbances. Bayes- and Neural Network-based techniques are designed for the detection and classification respectively. The system was simulated considering six classes of disturbances, achieving a global efficiency about 100% to such disturbances. The performance of the method is compared with other methods presented in the literature.Este trabalho apresenta um sistema de detecção e classificação de distúrbios de qualidade da energia elétrica (QEE) que se baseia na decomposição do sinal de tensão em dois novos sinais, referentes à componente fundamental e ao sinal de erro e, em seguida, utiliza Estatísticas de Ordem Superior (EOS) para extrair parâmetros representativos de cada classe para simplificar o algoritmo de detecção e classificação. Como detector é utilizado um algoritmo baseado na teoria de Bayes e para implementar o algoritmo de classificação utilizou-se uma rede neural artificial. O sistema foi testado em simulações para seis classes de distúrbios, apresentando uma eficiência global próxima a 100% para tais distúrbios. Os resultados aqui apresentados são comparados com os resultados de outros sistemas propostos na literatura

Prototipo funcional de un sistema de clasificación para las cerezas de café castillo, en función de su etapa de maduración

Trabajo de InvestigaciónEn el siguiente proyecto de grado se desarrolla un prototipo funcional para la clasificación automatizada de café castillo en función de su etapa de maduración, el cual consta de un sensor de color RGB, una banda transportadora, un servomotor para el desvió de las cerezas de café y el microcontrolador atmega328p. Inicialmente se realiza una búsqueda de las tecnologías que se emplean para este proceso, posterior a esto se selecciona los dispositivos que se usaran, ya con esto, se hace el modelado 3D del prototipo en el software Autodesk Inventor, se simula el sistema en Proteus y se diseña el circuito impreso (PCB) en EasyEDA, después de esto se realiza la implementación del prototipo para finalmente hacer las pruebas de validación.INTRODUCCIÓN 1. GENERALIDADES 2. METODOLOGÍA 3. DESCRIPCIÓN ECONÓMICA DEL PROYECTO 4. CONCLUSIONES 5. RECOMENDACIONES Y TRABAJOS FUTUROS BIBLIOGRAFÍA ANEXOSPregradoIngeniero Electrónic

A model validation scale based on multiple indices

Validation of an estimated model is not a trivial task because it depends on the purpose of the model, which usually defines the most important features of the model. Thus, in a validation process, the use of diverse tools that exploit different domains is recommended. Here, with this aim, a scale for model validation is proposed that combines the Normalized Root Mean Square Error (NRMSE) with two new indices: the coherence-based index and the fourth-order cross-cumulant index. The proposed scale was used for the validation of three models: the Logistic Map, the Duffing–Ueda oscillator, and the Buck converter. The results demonstrated that the proposed model validation scale produces a more complete validation process that takes into account both time and frequency information and provides robustness against Gaussian noise

A model validation scale based on multiple indices

Validation of an estimated model is not a trivial task because it depends on the purpose of the model, which usually defines the most important features of the model. Thus, in a validation process, the use of diverse tools that exploit different domains is recommended. Here, with this aim, a scale for model validation is proposed that combines the Normalized Root Mean Square Error (NRMSE) with two new indices: the coherence-based index and the fourth-order cross-cumulant index. The proposed scale was used for the validation of three models: the Logistic Map, the Duffing–Ueda oscillator, and the Buck converter. The results demonstrated that the proposed model validation scale produces a more complete validation process that takes into account both time and frequency information and provides robustness against Gaussian noise

Processamento de sinais aplicado à vocalização de suínos em grupo em diferentes condições térmicas

<p>O presente trabalho teve por objetivo quantificar os parâmetros acústicos extraídos de vocalizações de suínos com a finalidade de identificar em qual condição térmica os animais estavam acondicionados. Foi utilizado um banco de dados contendo sinais vocálicos de dois grupos de seis leitões em idade de creche, alojados em salas distintas e climatizadas, sob duas condições térmicas diferentes (conforto e desconforto por calor). O banco de dados selecionado foi composto de três dias de experimentação, contendo 48 amostras de sinais vocálicos, sendo 24 amostras por grupo de animais. Uma rotina no MATLAB® foi elaborada para a extração de dez parâmetros acústicos das amostras de vocalização dos suínos em grupo. Os parâmetros utilizados foram: Amplitude e Frequência, Componente Fundamental, Amplitude máxima e mínima do sinal, Entropia, Média, Variância, Curtose, Skewness e Energia do sinal. Para a avaliação do grau de significância dos parâmetros, no que tange a separação linear entre situações de conforto e desconforto, foi analisada utilizando o método do discriminante de Fischer. A Entropia, Variância e Energia do sinal foram mais significativas para quantificar a condição térmica do ambiente por intermédio da vocalização de suínos de forma a auxiliar na tomada de decisão de um sistema de climatização.</p