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Controlador supervisório inteligente para sistemas híbridos eólico-diesel-bateria de pequeno porte.; An intelligent supervisory controller for wind-diesel-battery systems.

Martinez Bolaños, Julio Romel
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 07/12/2007 PT
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56.26%
Este trabalho apresenta o desenvolvimento e simulação de um Controlador Supervisório Inteligente para sistemas híbridos de energia de pequeno porte. O controlador utiliza técnicas de inteligência artificial, baseadas em redes neurais artificiais e lógica neuro-fuzzy, para realizar previsões de velocidade de vento e demanda de curto prazo, permitindo a tomada de decisões otimizadas de despacho para o sistema híbrido de energia. Os principais objetivos do controlador são: o atendimento à carga, a maximização na utilização da fonte renovável eólica e a redução da participação do gerador diesel, assim como são tomados procedimentos adequados para preservar a vida útil da bateria. Um modelo computacional foi criado para calcular o balanço energético de qualquer sistema híbrido a partir de séries de dados medidos de demanda e velocidade de vento. A avaliação do desempenho do controlador foi realizada comparando-se os resultados obtidos com dois outros algoritmos comumente usados para controle de sistemas híbridos. Também foi feita uma análise econômica simplificada usando a figura de mérito do custo de ciclo de vida (CCV) para destacar as vantagens do novo controlador supervisório inteligente para sistemas híbridos.; This work presents the development and simulation results of an Intelligent Supervisory Controller for hybrid power systems. The controller uses artificial intelligence techniques...

Ajuste de taxas de mutação e de cruzamento de algoritmos genéticos utilizando-se inferências nebulosas.; Adjusments in genetic algorithms mutation and crossover rates using fuzzy inferences.

Burdelis, Mauricio Alexandre Parente
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 31/03/2009 PT
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45.84%
Neste trabalho foi realizada uma proposta de utilização de Sistemas de Inferência Nebulosos para controlar, em tempo de execução, parâmetros de Algoritmos Genéticos. Esta utilização busca melhorar o desempenho de Algoritmos Genéticos diminuindo, ao mesmo tempo: a média de iterações necessárias para que um Algoritmo Genético encontre o valor ótimo global procurado; bem como diminuindo o número de execuções do mesmo que não são capazes de encontrar o valor ótimo global procurado, nem mesmo para quantidades elevadas de iterações. Para isso, foram analisados os resultados de diversos experimentos com Algoritmos Genéticos, resolvendo instâncias dos problemas de Minimização de Funções e do Caixeiro Viajante, sob diferentes configurações de parâmetros. Com base nos resultados obtidos a partir destes experimentos, foi proposto um modelo com a troca de valores de parâmetros de Algoritmos Genéticos, em tempo de execução, pela utilização de Sistemas de Inferência Nebulosos, de forma a melhorar o desempenho do sistema, minimizando ambas as medidas citadas anteriormente.; This work addressed a proposal of the application of Fuzzy Systems to adjust parameters of Genetic Algorithms, during execution time. This application attempts to improve the performance of Genetic Algorithms by diminishing...

Sistemas de análises químicas em fluxo explorando mecanismos de re-alimentação, calibração multivariada e outras abordagens para melhoria em desempenho; Flow systems exploiting feed-back mechanisms, multivariate calibration and other strategies for improving the analytical performance

Fortes, Paula Regina
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 30/06/2010 PT
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46.02%
Estudos foram conduzidos relativamente ao desempenho dos sistemas de análises em fluxo quando configurados como sistemas inteligentes, associados às técnicas de calibração multivariada ou empregando nanocristais como sensibilizadores. Ainda, melhorias relacionadas às modificações dos fluxos foram avaliadas, especialmente no que se refere à diálise em linha. Neste sentido, foi proposta uma nova estratégia para implementar determinações simultâneas de ferro e vanádio em ligas metálicas envolvendo cinética diferencial. O método baseava-se nas diferentes influências exercidas por Fe2+ e por V4+ na taxa de oxidação de íons iodeto por íons Cr6+ sob condições ácidas. Três diferentes alíquotas de amostra eram inseridas em um fluxo transportador / reagente de KI, confluindo posteriormente com um fluxo de K2Cr2O7. A sobreposição entre as três zonas de amostra estabelecidas resultava em uma zona de amostra complexa com diversos valores de absorbância. Medidas realizadas nos pontos de máximos e minímos do sinal registrado eram mais precisas e continham informações acerca dos diferentes estágios de desenvolvimento da reação e de diferentes condições de concentrações. Em outra estratégia, um sistema MPFS inteligente foi proposto para a determinação turbidimétrica sequencial de sulfato e cloreto em águas naturais. Ambos os métodos foram implementados no mesmo módulo de análises...

Sistema híbrido inteligente para o monitoramento e proteção de transformadores de potência; Hybrid intelligent system for monitoring and protection of power transformers

Barbosa, Daniel
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 15/10/2010 PT
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66.04%
Este trabalho apresenta um conjunto de métodos para a proteção e o monitoramento de transformadores de potência baseado em sistemas inteligentes e na aplicação das transformadas de Clarke e Wavelet. A abordagem inteligente utilizada permite analisar a condição operativa dos transformadores de potência e detectar a ocorrência de defeito interno, distinguindo-a de outras situações de operação, como, a energização, a energização solidária, a saturação dos transformadores de corrente e a sobreexcitação. As tomadas de decisão das técnicas desenvolvidas são realizadas pela lógica fuzzy após o pré-processamento dos sinais de entrada por meio de diversos métodos, os quais variam de acordo com o algoritmo que esta sendo executado. Os algoritmos propostos foram testados por meio de simulações realizadas através do software Alternative Transients Program (ATP). É importante salientar que nas simulações do ATP foram modelados diversos equipamentos que constituem o sistema elétrico de potência, incluindo um gerador síncrono com regulação de velocidade, linhas de transmissão com variação em frequência, transformadores de potência com suas respectivas curvas de saturação, transformadores de potencial e de corrente. Estas modelagens tiveram por objetivo gerar dados das distintas situações de operação para a verificação e análise da metodologia proposta. Os resultados da pesquisa mostram a aplicabilidade dos algoritmos propostos na proteção e no monitoramento dos transformadores de potência...

Automatização de processos de detecção de faltas em linhas de distribuição utilizando sistemas especialistas híbridos; Fault detection process automation in distribution lines using hybrid expert systems

Spatti, Danilo Hernane
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 15/06/2011 PT
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56.13%
Identificar e localizar faltas em alimentadores de distribuição representa um passo importante para a melhoria da qualidade de energia, pois proporciona impactos diretos sobre o tempo de inspeção. Na verdade, a duração da inspeção implica consideravelmente no intervalo em que os consumidores estão sem energia elétrica, quando ocorre uma interrupção não programada. O objetivo deste trabalho é fornecer um sistema de detecção automática de curtos-circuitos, permitindo aos profissionais das companhias de distribuição acompanhar e monitorar de maneira on-line a ocorrência de possíveis faltas e transitórios eletromagnéticos observados na rede primária de distribuição. A abordagem de detecção utiliza um sistema híbrido que combina ferramentas inteligentes e convencionais para identificar e localizar faltas em redes primárias. Os resultados que foram compilados demonstram grande potencialidade de aplicação da proposta em sistemas de distribuição.; Efficient faults identification and location in power distribution lines constitute an important step for power quality improvement, since they provide direct impacts on the inspection time. In fact, the duration of inspection implies directly in the time interval where consumers are without power...

Hybrid visual-driven decision support system in video monitor manufacturing

Kawaoku, F. M.; Araujo, J. E.; Kienitz, K. H.; Mesquita, L.
Fonte: Universidade Estadual Paulista Publicador: Universidade Estadual Paulista
Tipo: Conferência ou Objeto de Conferência Formato: 372-377
ENG
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45.93%
An intelligent system that emulates human decision behaviour based on visual data acquisition is proposed. The approach is useful in applications where images are used to supply information to specialists who will choose suitable actions. An artificial neural classifier aids a fuzzy decision support system to deal with uncertainty and imprecision present in available information. Advantages of both techniques are exploited complementarily. As an example, this method was applied in automatic focus checking and adjustment in video monitor manufacturing. Copyright © 2005 IFAC.

Classification of petroleum well drilling operations with a hybrid particle swarm/ant colony algorithm

Serapião, Adriane B. S.; Mendes, José Ricardo P.
Fonte: Universidade Estadual Paulista Publicador: Universidade Estadual Paulista
Tipo: Conferência ou Objeto de Conferência Formato: 301-310
ENG
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45.89%
This paper describes an investigation of the hybrid PSO/ACO algorithm to classify automatically the well drilling operation stages. The method feasibility is demonstrated by its application to real mud-logging dataset. The results are compared with bio-inspired methods, and rule induction and decision tree algorithms for data mining. © 2009 Springer Berlin Heidelberg.

Systems Biology by the Rules: Hybrid Intelligent Systems for Pathway Modeling and Discovery

Bosl, William
Fonte: BioMed Central Publicador: BioMed Central
Tipo: Artigo de Revista Científica
EN_US
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66.29%
Background: Expert knowledge in journal articles is an important source of data for reconstructing biological pathways and creating new hypotheses. An important need for medical research is to integrate this data with high throughput sources to build useful models that span several scales. Researchers traditionally use mental models of pathways to integrate information and development new hypotheses. Unfortunately, the amount of information is often overwhelming and these are inadequate for predicting the dynamic response of complex pathways. Hierarchical computational models that allow exploration of semi-quantitative dynamics are useful systems biology tools for theoreticians, experimentalists and clinicians and may provide a means for cross-communication. Results: A novel approach for biological pathway modeling based on hybrid intelligent systems or soft computing technologies is presented here. Intelligent hybrid systems, which refers to several related computing methods such as fuzzy logic, neural nets, genetic algorithms, and statistical analysis, has become ubiquitous in engineering applications for complex control system modeling and design. Biological pathways may be considered to be complex control systems, which medicine tries to manipulate to achieve desired results. Thus...

Topology of hybrid systems

Fonte: Massachusetts Institute of Technology, Laboratory for Information and Decision Systems] Publicador: Massachusetts Institute of Technology, Laboratory for Information and Decision Systems]
Formato: 6 p.; 845605 bytes; application/pdf
ENG
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45.84%
Michael S. Branicky.; Caption title.; Includes bibliographical references (p. 6).; Supported by the Army Research Office and the Center for Intelligent Control Systems. DAAL03-92-G-0164 DAAL03-92-G-0115

Universal computation and other capabilities of hybrid and continuous dynamical systems

Fonte: Massachusetts Institute of Technology, Laboratory for Information and Decision Systems] Publicador: Massachusetts Institute of Technology, Laboratory for Information and Decision Systems]
Formato: 27 p.; 2667079 bytes; application/pdf
ENG
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45.84%
Michael S. Branicky.; Caption title.; Includes bibliographical references (p. 25-27).; Supported by the Army Research Office and the Center for Intelligent Control Systems. DAAL03-92-G-0164 DAAL03-92-G-0115

A Hybrid Intelligent System for Stamping Process Planning in Progressive Die Design

Zhang, W.Y.; Tor, Shu Beng; Britton, G.A.
Fonte: MIT - Massachusetts Institute of Technology Publicador: MIT - Massachusetts Institute of Technology
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: 263651 bytes; application/pdf
EN_US
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66.11%
This paper presents an intelligent, hybrid system for stamping process planning in progressive die design. The system combines the flexibility of blackboard architecture with case-based reasoning. The hybrid system has the advantage that it can use past knowledge and experience for case-based reasoning when it exists, and other reasoning approaches when it doesn’t exist. A prototype system has been implemented in CLIPS and interfaced with Solid Edge CAD system. An example is included to demonstrate the approach.; Singapore-MIT Alliance (SMA)

Development of a hybrid intelligent system for on-line real-time monitoring of nuclear power plant operations

Yildiz, Bilge, 1976-
Fonte: Massachusetts Institute of Technology Publicador: Massachusetts Institute of Technology
Tipo: Tese de Doutorado Formato: 244 p.; 10864409 bytes; 10864208 bytes; application/pdf; application/pdf
ENG
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46.17%
A nuclear power plant (NPP) has an intricate operational domain involving systems, structures and components (SSCs) that vary in scale and complexity. Many of the large scale SSCs contribute to the lost availability in the operation of the NPPs, when their malfunctions cannot be detected in a timely manner. The lost availability can result in millions of dollars economic loss. Currently, one of the main reasons of the incapacity for avoiding such critical system failures is the lack of an appropriate health monitoring system (HMS). A comprehensive HMS can help prevent the system failures, by analyzing the large amount of information for determining the performance status of the SSCs and for providing decision support in the NPP operations. The immediate goal of this work is to design the methodology for the cognition system of an automated multi-faceted HMS to be implemented at NPPs. The tasks of this system are providing efficient and reliable fault diagnosis, failure prediction, and decision support in NPP operations. The ultimate goal of this work is to enhance the NPP operations by increased availability, and consequently, further improved reliability and safety. This work presents the design of the cognition system of the HMS as a unique hybrid intelligent system. In this hybrid structure...

Adaptabilidade temática em sistemas tutores inteligentes híbridos; Thematic Adaptability in Hybrid Intelligent Tutoring Systems

QUINDERÉ, Pedro Sérgio Gomes
Fonte: Universidade Federal de Goiás; BR; UFG; Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação; Engenharia Publicador: Universidade Federal de Goiás; BR; UFG; Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação; Engenharia
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
POR
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66.17%
In the context of efficient information transmission among people and, particularly in the helping of learning and training processes, this investigation presents results on the use of the technology of Hybrid Intelligent Tutoring Systems, based on artificial neural networks and expert rules, developed by Martins [MEA 2004], Melo [MEL 2003] and Meireles [MEI 2003]. Due to the fact that, in its initial empirical validation, neural training data has been originated from courseware in Introduction to Data Processing , some doubts have remained on the applicability of the trained neural network to other scenarios. The present production has approached these issues by the formalization of the content format and by presenting promising empirical results in two other scenarios: Scientific Methodology and Biological Rhythms . Results were analyzed by non-parametric methods with 5% significance. They reinforce the hypotheses that the studied tutoring system is efficient, able to reduce differences of distinct groups and shows thematic adaptability actually; No contexto da transmissão eficiente de informação entre pessoas, particularmente no auxílio a processos de ensino-aprendizagem e treinamento empresarial, este trabalho apresenta resultados da investigação do uso da tecnologia de Sistemas Tutores Inteligentes Híbridos...

Cooperative Game Theory within Multi-Agent Systems for Systems Scheduling

Messie, Derek; Oh, Jae C.
Fonte: Universidade Cornell Publicador: Universidade Cornell
Tipo: Artigo de Revista Científica
Publicado em 29/04/2005
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55.88%
Research concerning organization and coordination within multi-agent systems continues to draw from a variety of architectures and methodologies. The work presented in this paper combines techniques from game theory and multi-agent systems to produce self-organizing, polymorphic, lightweight, embedded agents for systems scheduling within a large-scale real-time systems environment. Results show how this approach is used to experimentally produce optimum real-time scheduling through the emergent behavior of thousands of agents. These results are obtained using a SWARM simulation of systems scheduling within a High Energy Physics experiment consisting of 2500 digital signal processors.; Comment: Fourth International Conference on Hybrid Intelligent Systems (HIS), Kitakyushu, Japan, December, 2004

Order to Disorder Transitions in Hybrid Intelligent Systems: a Hatch to the Interactions of Nations -Governments

Owladeghaffari, Hamed
Fonte: Universidade Cornell Publicador: Universidade Cornell
Tipo: Artigo de Revista Científica
Publicado em 06/05/2008
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66.21%
In this study, under general frame of MAny Connected Intelligent Particles Systems (MACIPS), we reproduce two new simple subsets of such intelligent complex network, namely hybrid intelligent systems, involved a few prominent intelligent computing and approximate reasoning methods: self organizing feature map (SOM), Neuro-Fuzzy Inference System and Rough Set Theory (RST). Over this, we show how our algorithms can be construed as a linkage of government-society interaction, where government catches various fashions of behavior: solid (absolute) or flexible. So, transition of such society, by changing of connectivity parameters (noise) from order to disorder is inferred. Add to this, one may find an indirect mapping among financial systems and eventual market fluctuations with MACIPS.; Comment: submitted to:The 2008 IEEE International Conference on Granular Computing (GrC 2008)

Development of Hybrid Intelligent Systems and their Applications from Engineering Systems to Complex Systems

Owladeghaffari, Hamed
Fonte: Universidade Cornell Publicador: Universidade Cornell
Tipo: Artigo de Revista Científica
Publicado em 13/06/2008
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56.07%
In this study, we introduce general frame of MAny Connected Intelligent Particles Systems (MACIPS). Connections and interconnections between particles get a complex behavior of such merely simple system (system in system).Contribution of natural computing, under information granulation theory, are the main topic of this spacious skeleton. Upon this clue, we organize different algorithms involved a few prominent intelligent computing and approximate reasoning methods such as self organizing feature map (SOM)[9], Neuro- Fuzzy Inference System[10], Rough Set Theory (RST)[11], collaborative clustering, Genetic Algorithm and Ant Colony System. Upon this, we have employed our algorithms on the several engineering systems, especially emerged systems in Civil and Mineral processing. In other process, we investigated how our algorithms can be taken as a linkage of government-society interaction, where government catches various fashions of behavior: solid (absolute) or flexible. So, transition of such society, by changing of connectivity parameters (noise) from order to disorder is inferred. Add to this, one may find an indirect mapping among finical systems and eventual market fluctuations with MACIPS. In the following sections, we will mention the main topics of the suggested proposal...

Intelligent Systems: Architectures and Perspectives

Abraham, Ajith
Fonte: Universidade Cornell Publicador: Universidade Cornell
Tipo: Artigo de Revista Científica
Publicado em 04/05/2004
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46.24%
The integration of different learning and adaptation techniques to overcome individual limitations and to achieve synergetic effects through the hybridization or fusion of these techniques has, in recent years, contributed to a large number of new intelligent system designs. Computational intelligence is an innovative framework for constructing intelligent hybrid architectures involving Neural Networks (NN), Fuzzy Inference Systems (FIS), Probabilistic Reasoning (PR) and derivative free optimization techniques such as Evolutionary Computation (EC). Most of these hybridization approaches, however, follow an ad hoc design methodology, justified by success in certain application domains. Due to the lack of a common framework it often remains difficult to compare the various hybrid systems conceptually and to evaluate their performance comparatively. This chapter introduces the different generic architectures for integrating intelligent systems. The designing aspects and perspectives of different hybrid archirectures like NN-FIS, EC-FIS, EC-NN, FIS-PR and NN-FIS-EC systems are presented. Some conclusions are also provided towards the end.

Modeling of Social Transitions Using Intelligent Systems

Owladeghaffari, Hamed; Pedrycz, Witold; Sharifzadeh, Mostafa
Fonte: Universidade Cornell Publicador: Universidade Cornell
Tipo: Artigo de Revista Científica
Publicado em 11/10/2008
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56%
In this study, we reproduce two new hybrid intelligent systems, involve three prominent intelligent computing and approximate reasoning methods: Self Organizing feature Map (SOM), Neruo-Fuzzy Inference System and Rough Set Theory (RST),called SONFIS and SORST. We show how our algorithms can be construed as a linkage of government-society interactions, where government catches various states of behaviors: solid (absolute) or flexible. So, transition of society, by changing of connectivity parameters (noise) from order to disorder is inferred.

Experience With The Intelligent Hybrid Arm Systems

Poulton, A.S.; Kyberd, P.J.; Jönsson, S.; Gow, D.; Sandsjö, L.
Fonte: Myoelectric Symposium Publicador: Myoelectric Symposium
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: 133892 bytes; application/pdf
Publicado em //2002 EN_US
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46.07%
Microprocessors are increasingly used in prosthetic applications. The flexibility they provide allows new functions to be added easily, and fitting and maintenance can be simplified [1,2,3]. Prosthetic controllers are available that can be adapted to different needs through field programming, allowing the prosthetist to try different control strategies or even invent completely new ones. The process of setting up the prosthesis is made easier through the use of graphical software programming tools [4]. However, there remains a need for interoperability standards so that complete prostheses can be built up from modular components that are compatible in software terms as well as mechanically and electrically.

Modified Neural Network for Dynamic Control and Operation of a Hybrid Generation Systems

Huang,Cong-Hui
Fonte: UNAM, Centro de Ciencias Aplicadas y Desarrollo Tecnológico Publicador: UNAM, Centro de Ciencias Aplicadas y Desarrollo Tecnológico
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/01/2014 EN
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45.97%
This paper presents modified neural network for dynamic control and operation of a hybrid generation systems. PV and wind power are the primary power sources of the system to take full advantages of renewable energy, and the diesel-engine is used as a backup system. The simulation model of the hybrid system was developed using MATLAB Simulink. To achieve a fast and stable response for the real power control, the intelligent controller consists of a Radial Basis Function Network (RBFN) and an modified Elman Neural Network (ENN) for maximum power point tracking (MPPT). The pitch angle of wind turbine is controlled by ENN, and the PV system uses RBFN, where the output signal is used to control the DC / DC boost converters to achieve the MPPT. And the results show the hybrid generation system can effectively extract the maximum power from the PV and wind energy sources.