Faculdade de Engenharia Elétrica - FEE/ITEC
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Navegando Faculdade de Engenharia Elétrica - FEE/ITEC por Autor "COSTA JÚNIOR, Carlos Tavares da"
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Artigo de Periódico Acesso aberto (Open Access) Estabilizador neural não-linear para sistemas de potência treinado por rede de controladores lineares(2006-06) BARREIROS, José Augusto Lima; FERREIRA, André Maurício Damasceno; BARRA JUNIOR, Walter; COSTA JÚNIOR, Carlos Tavares da; BAYMA, Rafael SuzukiA utilização de Estabilizadores de Sistemas de Potência (ESP), para amortecer oscilações eletromecânicas de pequena magnitude e baixa freqüência, é cada vez mais importante na operação dos modernos sistemas elétricos. Estabilizadores convencionais, com estrutura e parâmetros fixos, têm sido utilizados com essa finalidade há algumas décadas, porém existem regiões de operação do sistema nas quais esses estabilizadores lineares não são tão eficientes, especialmente quando comparados com estabilizadores projetados através de modernas técnicas de controle. Um ESP Neural, treinado a partir de um conjunto de controladores lineares locais, é utilizado para investigar em quais regiões de operação do sistema elétrico o desempenho do estabilizador a parâmetros fixos é deteriorada. O melhor desempenho do ESP Neural nessas regiões de operação, quando comparado com o ESP convencional, é demonstrado através de simulações digitais não-lineares de um sistema do tipo máquina síncrona conectada a um barramento infinito e de um sistema com quatro geradores.Artigo de Periódico Acesso aberto (Open Access) Estratégias de identificação paramétrica aplicadas à modelagem dinâmica de um servidor web Apache(2012-02) ABREU, Thiago Wanderley Matos de; BARRA JUNIOR, Walter; BARREIROS, José Augusto Lima; COSTA JÚNIOR, Carlos Tavares daEste artigo apresenta um estudo experimental de técnicas de identificação paramétrica aplicadas à modelagem dinâmica de um servidor web Apache. Foi desenvolvido um arranjo experimental para simular variações de carga no servidor. O arranjo é composto por dois computadores PC, sendo um deles utilizado para executar o servidor Apache e o outro utilizado como um gerador de carga, solicitando requisições de serviço ao servidor Apache. Foram estimados modelos paramétricos auto-regressivos (AR) para diferentes pontos de operação e de condição de carga. Cada ponto de operação foi definido em termos dos valores médios para o parâmetro de entrada MaxClients (parâmetro utilizado para definir o número máximo de processos ativos) e a saída percentual de consumo de CPU (Central Processing Unit) do servidor Apache. Para cada ponto de operação foram coletadas 600 amostras, com um intervalo de amostragem de 5 segundos. Metade do conjunto de amostras coletadas em cada ponto de operação foi utilizada para estimação do modelo, enquanto que a outra metade foi utilizada para validação. Um estudo da ordem mais adequada do modelo mostrou que, para um ponto de operação com valor reduzido de MaxClients, um modelo AR de 7a ordem pode ser satisfatório. Para valores mais elevados de MaxClients, os resultados mostraram que são necessários modelos de ordem mais elevada, devido às não-linearidades inerentes ao sistema.