Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica - PPGEE/ITEC
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O Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica (PPGEE) do Instituto de Tecnologia (ITEC) da Universidade Federal do Pará (UFPA) foi o primeiro e é considerado o melhor programa de pós-graduação em Engenharia Elétrica da Região Amazônica. As atividades acadêmicas regulares dos cursos de mestrado e doutorado são desenvolvidas principalmente nas Faculdades de Engenharia Elétrica e Engenharia de Computação, supervisionadas pela Coordenação do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica (CPPGEE).
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Navegando Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica - PPGEE/ITEC por Orientadores "ARAÚJO, Jasmine Priscyla Leite de"
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Dissertação Acesso aberto (Open Access) Desenvolvimento de softwares e algoritmo baseado em redes neurais artificiais para suporte à gestão da mobilidade urbana em smart campus com característica multimodal(Universidade Federal do Pará, 2022-07-20) SÁ, Joiner dos Santos; ARAÚJO, Jasmine Priscyla Leite de; http://lattes.cnpq.br/4001747699670004Este trabalho apresenta o desenvolvimento de duas soluções de software e um algoritmo baseado em redes neurais artificiais para suporte à gestão da mobilidade urbana em um smart campus. O primeiro software, intitulado Norte Rotas, é uma solução web cujo objetivo é dar suporte ao planejamento de rotas de pedestres, provendo informações relevantes sobre condições físicas das rotas de um smart campus. Já a segunda solução, é um software mobile Android que tem o objetivo de fazer a gestão de modais de transporte presentes em um smart campus. Testes em ambiente simulado e real foram realizados e os resultados apontam que as ferramentas propostas são boas soluções para o planejamento e gerenciamento de rotas de modais em um campus universitário inteligente. Além dos softwares, é proposto um algoritmo de inteligência computacional para determinação da melhor rota de viagem considerando as opções a pé, de ônibus e de barco em um sistema IoT de um smart campus. Dados foram coletados a partir de rotas do ônibus Circular da UFPA, e testes com diferentes parâmetros de uma RNA foram realizados. Os resultados apontam que a solução baseada em RNA é promissora para ser implantada em sistemas de auxílio à mobilidade urbana em um smart campus.Dissertação Acesso aberto (Open Access) Intelligent positioning of drones via metaheuristic optimization algorithms for maximizing signal coverage area in forested environments(Universidade Federal do Pará, 2022-01-31) FERREIRA, Flávio Henry Cunha da Silva; ALCÂNTARA NETO, Miércio Cardoso de; http://lattes.cnpq.br/0549389076806391; ARAÚJO, Jasmine Priscyla Leite de; http://lattes.cnpq.br/4001747699670004Esta dissertação tem como objetivo propor uma abordagem metaheurística para otimização de arrays de drones aplicada à maximização da área de cobertura de sistemas de comunicação sem fio, contendo veículos aéreos não tripulados (UAV, em inglês) como estações-base. Para tanto, foram analisados dois tipos de redes que utilizam UAVs: uma rede Wi-Fi padrão operando a 2,4 GHz e uma rede wireless de baixa potência (LPWAN), ambas considerando ambientes medianamente ou altamente arborizados. LPWAN são sistemas projetados para trabalhar com taxas de dados baixas que mantêm, ou até mesmo melhoram, a ampla áre de cobertura fornecida por redes de alta potência. O tipo de LPWAN escolhido para estudo é o LoRa, que opera em um espectro não licenciado de 915 MHz e requer que os usuários se conectem a gateways para transmitir informações a um servidor central - neste caso, cada drone no array tem um módulo LoRa instalado e serve como um gateway não-fixo. A fim de classificar e otimizar o melhor posicionamento para cada UAV no array, três métodos concomitantes de otimização bioinspirada foram escolhidos: o busca cuco (CS), o algoritmo de polinização de flores (FPA) e o algoritmo de ecolocalização de morcegos (BA). Os métodos têm uma distribuição de espaço de busca baseada em voos de Lévy / Mantegna (CS, FPA) e distribuição normal (BA) e apresentam resultados de desempenho distintos para ambos os casos de rede de drones. Os resultados da otimização de posicionamento são então simulados e apresentados via MATLAB, primeiro para a rede Wi-Fi e depois para uma rede IoT-LoRa. Além disso, um modelo de propagação ajustado empiricamente com medidas realizadas no campus da UFPA foi desenvolvido para obter um modelo de propagação em ambientes com florestas. Por fim, o posicionamento dos drones utilizando o modelo de propagação ajustado com medidas é comparado com o posicionamento utilizando o modelo teórico clássico, mostrando que o modelo ajustado é mais eficiente na representação do ambiente com florestas do que o modelo clássico usualmente utilizado em publicações recentes.Dissertação Acesso aberto (Open Access) Otimização do posicionamento de múltiplas small cells em ambientes outdoor da região amazônica utilizando enxame de partículas e polinização de flores.(Universidade Federal do Pará, 2019-01-14) SILVA FILHO, Frederico Guilherme Santana da; FRANCÊS, Carlos Renato Lisboa; http://lattes.cnpq.br/7458287841862567; ARAÚJO, Jasmine Priscyla Leite de; http://lattes.cnpq.br/4001747699670004Dissertação Acesso aberto (Open Access) Proposta de um framework para identificação de sistemas dinâmicos multivariáveis não lineares(Universidade Federal do Pará, 2020-02-27) OLIVEIRA, Ewerton Cristhian Lima de; ARAÚJO, Jasmine Priscyla Leite de; http://lattes.cnpq.br/4001747699670004As técnicas de identificação de sistemas dinâmicos são algoritmos de extrema importância para a geração de modelos matemáticos e computacionais capazes de representar a dinâmica de sistemas e processos presentes em diversos âmbitos da sociedade, como: processos industrias; automóveis; produção de alimentos; veículos aeroespaciais; sistemas biológicos e etc. Identificar esses sistemas, que em geral possuem mais de uma variável de entrada e saída (sistemas multivariáveis) e também são não lineares, é de grande importância para a ciência e para a engenharia no que tange ao desenvolvimento de novas técnicas de controle, monitoramento de falhas e previsão de estados de operação desses mecanismos. Todavia, identificar sistemas MIMO (do inglês, Multiple Input Multiple Output) não lineares é uma tarefa complicada, tanto devido à dificuldade de se implementar os algoritmos clássicos para a resolução deste problema, quanto ao fato de que sistemas não lineares requerem modelos complexos para a representação de sua dinâmica de maneira satisfatória. Visando contribuir com a solução deste problema, este trabalho propõem um framework capaz de realizar tanto a identificação de sistemas dinâmicos MIMO não lineares no modelo fuzzy TSK multivariável, que representa de maneira simples o acoplamento das variáveis envolvidas na identificação, quanto a seleção do vetor regressor usado no modelo. Para a realização da parametrização do modelo fuzzy TSK multivariável, o framework proposto utiliza os algoritmos Mínimos Quadrados (MQ) e Otimização por Exame de Partículas (PSO do inglês, Particle Swarm Optimization), os quais são responsáveis por estimar as matrizes de parâmetros e o conjunto de desvio padrões das Gaussianas das entradas do modelo, respectivamente. A metodologia proposta é testada e comparado com uma RNA e o modelo de Hammerstein-Wiener (HW) na identificação de duas plantas industriais MIMO não lineares: Reator Contínuo de Tanque Agitado (CSTR); Secador Industrial. A comparação das três técnicas é feita com base nos índices de Erro Quadrático Médio (𝐸𝑄𝑀) e Variance Accounted For (𝑉𝐴𝐹), além da análise de resíduos entre os dados observados e estimados. Os resultados mostraram que o framework proposto obteve o melhor desempenho em 80% das estimações de saídas das duas plantas multivariadas com base nos dois índices, e também alcançou o melhor desempenho em 60% dos casos na análise residual da identificação das plantas.Dissertação Acesso aberto (Open Access) Redes neurais aplicadas à modelagem de canais de comunicação utilizando VANTs e dispositivos IoT(Universidade Federal do Pará, 2023-02-08) CARDOSO, Caio Mateus Machado; BARROS, Fabrício José Brito; http://lattes.cnpq.br/9758585938727609; ARAÚJO, Jasmine Priscyla Leite de; http://lattes.cnpq.br/4001747699670004Com a ocorrência do leilão da quinta geração (5G) de redes celulares, realizado pela Agência Nacional de Telecomunicações (ANATEL), as operadoras de telefonia começaram a implantação desta rede em solo brasileiro e espera-se que uma quantidade massiva de dispositivos seja capaz de se conectar a mesma propiciando na expansão e aprimoramento da internet of things (IoT). Contundo, a tecnologia Narrowband-IoT (NB-IoT), utilizada pelo 5G para aplicações IoT ainda não é suficiente para atender todos os requisitos do serviço massive Machine-Type Communication (mMTC), tendo isso em vista, a tecnologia Long-Range (LoRa), com longo alcance de transmissão e resiliência a ruído e interferência, surge como auxiliar para atender estes requisitos. Diante deste cenário, este trabalho tem como objetivo analisar o comportamento do sinal LoRa em um ambiente suburbano e densamente arborizado. Para isto, são realizadas campanhas de medições na Universidade Federal do Pará (UFPA) e a partir dos dados coletados é proposto um modelo de rede neural capaz de reproduzir esse comportamento. O modelo proposto é comparado à modelos de linha de base e demonstra ser superior nos cenários de downlink e uplink com erro RMSE mínimo de 1,6623 dB para o primeiro e 1,3891 dB para o segundo.Dissertação Acesso aberto (Open Access) Sistema web de suporte a mobilidade multimodal em smart campus usando algoritmos baseados em inteligência artificial e análise estatística(Universidade Federal do Pará, 2023-08-16) SILVA, Edinho do Nascimento da; ARAÚJO, Jasmine Priscyla Leite de; http://lattes.cnpq.br/4001747699670004A mobilidade urbana de uma grande cidade depende em grande parte do transporte público, que desempenha um papel vital ao facilitar o fluxo de cidadãos entre diferentes áreas onde uma variedade de bens e serviços, como saúde e atividades físicas, estão disponíveis. Segundo a ONU, espera-se que mais de 60% da população mundial resida em áreas urbanas até 2050, o que aumenta a necessidade de tornar todo o sistema de transporte mais sustentável e eficiente energeticamente. Para isso, a transição de modais movidos a combustíveis fósseis para opções alimentadas por energia elétrica é um divisor de águas que irá requerer a implantação de nova infraestrutura para provimento de energia elétrica aos futuros modais. Tal instalação de pontos de energia, denominados de pontos de recarga elétrica de modais elétricos é um desafio técnico, econômico e energético. Para discutir sobre esse tema atual e relevante, este trabalho apresenta os resultados obtidos a partir do Projeto de Sistema Inteligente Multimodal da Amazônia (SIMA), desenvolvido em parceria entre a empresa Norte Energia e a Universidade Federal do Pará (UFPA), com foco na implementação do Smart Campus da UFPA, em Belém do Pará. De posse da implantação da estrutura, essa ramificação do projeto, fez uso do projeto de infraestrutura para o desenvolvimento de uma solução baseada em software que sirva de suporte na tomada de decisões sobre a gestão da eficiência energética de um ambiente inteligente, isto é, um Smart Campus. Diante do exposto, este trabalho tem como foco principal projetar e desenvolver um sistema de gestão da eficiência energética que convertam os dados gerados por modais elétricos com o intuito de serem úteis na gestão da eficiência energética de todo o sistema multimodal. Para isso diversos algoritmos foram implementados no software, sendo eles: regressão linear, rede neural de regressão geral e média móvel. A partir deste trabalho é possível concluir que a ferramenta pode ser útil para auxiliar gestores dos modais a alcançarem reduções no consumo de energia, por consequência, reduzindo custos de operação e aumentando a longevidade de equipamentos, o que também impactará em custos de capital.Dissertação Acesso aberto (Open Access) Software para planejamento de redes IoT: uma solução baseada em algoritmo genético, algoritmo de múltiplas tentativas e EPSO(Universidade Federal do Pará, 2022-07-20) GONÇALVES, Leonardo Nunes; ARAÚJO, Jasmine Priscyla Leite deA Internet das Coisas (IoT, do inglês Internet of Things) permite o monitoramento ubíquo de ambientes através de sensores dispostos em determinada área de interesse. Tal coleta de dados gera um conteúdo sem precedentes de informações que são apresentadas a diferentes algoritmos que servem para auxiliar na tomada de decisões associadas a mobilidade urbana, economia, saúde, bem-estar, entre outras. Para garantir o sucesso dessa cadeia de comunicação, definida desde a coleta dos dados até a extração de decisões valorosas, se faz necessário a implantação de uma comunicação ponta a ponta. Para isso a IoT faz uso da tecnologia de comunicação Long Range (LoRa), que por sua vez garante a comunicação sem fio e sem custos entre os sensores instalados nos endnodes dispostos na área de interesse e os pontos de agregação de tráfego de dados instalados na área a ser monitorada, isto é, o gateway. Embora a solução seja prática, existem desafios de minimização dos custos associados a implantação do menor número de gateways na área a ser coberta, assim como, a tarefa de se planejar a rede IoT levando em consideração o posicionamento ótimo dos gateways. Diante deste contexto e para responder aos desafios impostos pelo planejamento de redes IoT, este trabalho tem como objetivo propor um software otimizador de planejamento de redes IoT baseado em Algoritmo Genético, Evolutionary Particle Swarm Optimization (EPSO) e algoritmo de Múltiplas Tentativas, com o intuito de minimizar o número de gateways e determinar a geolocalização para instalação dos mesmos, assim visando garantir a cobertura de todos os endnodes e seus respectivos sensores dispostos no campo.Dissertação Acesso aberto (Open Access) Transmissão IoT e sistema fuzzy para detecção dos níveis de interferência em sensores de temperatura afetados pela formação de biofilme(Universidade Federal do Pará, 2024-02-28) BALBINOT, Tatiane Ferraz; RAMOS, Rommel Thiago Jucá; http://lattes.cnpq.br/1274395392752454; https://orcid.org/0000-0002-8032-1474; ARAÚJO, Jasmine Priscyla Leite de; http://lattes.cnpq.br/4001747699670004; https://orcid.org/0000-0003-3514-0401O desenvolvimento de biofilme na superfície dos sensores em contato prolongado com a água pode acarretar na coleta de dados inconsistentes e até mesmo no desgaste do equipamento. Por isso o monitoramento constante dos equipamentos se torna necessário, e para manter a integridade dos dados a manutenção preditiva é fundamental. Diante deste cenário a IoT (Internet of Things) e suas aplicações se apresentam como uma das alternativas viáveis para o envio de dados em tempo real, pois ela apresenta soluções de comunicação distribuídas, de menor custo e fácil acesso por seus usuários. Este estudo analisa os dados dos sensores de temperatura armazenados na nuvem através de cálculos estatísticos. A partir destas análises são definidos os limiares do sistema Fuzzy desenvolvido que indicará a necessidade de limpeza dos sensores de acordo com o nível de ruído gerado pela presença de biofilme, para que se mantenha a integridade dos dados coletados.