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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Acesso aberto (Open Access)
Análise de sistemas não-lineares e síntese de operadores inversos por séries de volterra diagonais
(Universidade Federal do Pará, 2019-08-22) TEIXEIRA, Raphael Barros; BAYMA, Rafael Suzuki; http://lattes.cnpq.br/6240525080111166; COSTA JÚNIOR, Carlos Tavares da; http://lattes.cnpq.br/6328549183075122
Este trabalho propõe estratégias inovadoras de análise de sistemas não-lineares e de síntese de operadores inversos por meio das séries de Volterra diagonais. Ao expressar a saída explicitamente a partir da entrada as séries de Volterra possibilitam a análise não-linear no domínio da frequência. Contudo, a natureza multidimensional do modelo confere diversas dificuldades ao seu uso sistemático. Este trabalho lança um novo olhar sobre as chamadas séries de Volterra em coordenadas diagonais, com as quais operadores Volterra são expressos como um conjunto de filtros lineares e unidimensionais que processam termos polinomiais não lineares da entrada. A proposição da forma racional para estes filtros conduz a modelos Volterra exatos e compactos, que exibem uma conexão direta com formalismos não-lineares modernos, notadamente os modelos estruturados em blocos, de Wiener e de Hammerstein, e os modelos polinomiais não-lineares auto-regressivos com entrada (NARX). Em particular, propõe-se uma estratégia para a obtenção de modelos Volterra diagonais a partir dos NARX polinomiais. A estratégia é denominada de método derivativo, em razão de depender apenas de resultados consagrados do cálculo diferencial. Isso é importante porque um modelo NARX pode se ajustar relativamente bem a dados experimentais para descrever uma ampla variedade de sistemas. O estudo subsequente da série de Volterra surge como um passo adicional natural de análise. Este resultado abre possibilidades também para a síntese não-linear. Um problema que tem recebido atenção crescente na engenharia de sistemas é o da síntese de operadores não-lineares inversos, pelos quais se busca reverter distorções geradas pelo sistema, preservando a integridade da informação de interesse. Neste caso propõe-se uma estratégia de síntese de operadores Volterra diagonais inversos, na topologia de pós-inversão, para classes particulares de modelos polinomiais não-lineares. Trata-se de uma abordagem numérica onde a síntese é conduzida por um problema de otimização que se inspira no clássico operador inverso de ordem p. Palavras Chave: Sistemas não-lineares, série Volterra diagonais, identificação de sistemas, análise não-linear, inversão dinâmica.
Acesso aberto (Open Access)
Aprendizagem profunda aplicada a telecomunicações: classificação de modulação e controle de congestionamento
(Universidade Federal do Pará, 2019-05-31) NASCIMENTO, Ingrid Ariel Silva; KLAUTAU JÚNIOR, Aldebaro Barreto da Rocha; http://lattes.cnpq.br/1596629769697284
O objetivo deste trabalho é explorar técnicas de Deep Learning (DL) aplicada a Telecomunicações. DL obtém sucesso comprovado em áreas como Visão Computacional e Detecção de Objetos. Torna-se portanto importante investigar a sua aplicação em problemas na área da Comunicação. Sendo assim, dois problemas distintos são examinados. No primeiro deles, DL é aplicada à Classificação de Modulação (CAM), onde o problema é detectar de forma automática o esquema de modulação adotado. CAM é importante, por exemplo, em Rádios Cognitivos e aplicações militares. Neste trabalho são discutidos benefícios e desvantagens de usar DL como alternativa para CAM, em especial comparando-se a eficiência de DL em relação a outros métodos de Aprendizado de Máquina. A outra aplicação de DL em comunicações é no Controle de Congestionamento. O contexto é o de Fronthaul em arquiteturas C-RAN, com o controle de congestionamento usado em prol do atendimento de requisitos estritos impostos à rede 5G. Mais especificamente, investiga-se a aplicação de DL juntamente com técnicas de Reinforcement Learning (RL). Neste tópico, a dissertação apresenta um arcabouço para investigações de controle de congestionamento em fronthaul, e a implementação de um modelo e respectivo ambiente utilizando NS-3 e a API Gym do grupo OpenAI para simulações. O arcabouço desenvolvido é validado com experimentos preliminares comparando métodos de Deep Reinforcement Learning (DRL) e métodos tradicionais de Controle de Congestionamento, utilizando-se índices como vazão e latência.
Acesso aberto (Open Access)
Avaliação do impacto econômico da conexão de veículos elétricos e da geração eólica em redes inteligentes de energia
(Universidade Federal do Pará, 2018-02-26) VIEGAS, Marcel Augusto Alvarenga; NUNES, Marcus Vinicius Alves; http://lattes.cnpq.br/9533143193581447; AFFONSO, Carolina de Mattos; http://lattes.cnpq.br/2228901515752720
Esta dissertação de mestrado apresenta uma ferramenta de gerenciamento de energia de um sistema de energia no contexto Smart Grid que contém Veículos Elétricos inseridos como cargas e Geração Eólica. A técnica de otimização utilizada foi Recozimento Simulado, a fim de minimizar o custo total de energia da rede em estudo. Foram adotadas três estratégias de carregamento: Carregamento no Horário de Ponta, Carregamento Fora de Ponta e Carregamento Inteligente, além de técnicas de Gerenciamento pelo Lado da Demanda. Além do processo de carregamento, também será estudado o descarregamento da bateria dos veículos elétricos, preferencialmente, no pico da curva de carga, bem como a possibilidade de fornecer energia à rede elétrica através do parque eólico a fim de suprir tanto a carga própria do sistema quanto à carga de Veículos Elétricos inserida através da criação de uma estação de carregamento / descarregamento. O sistema utilizado é IEEE 39 barras (New England). Os resultados provaram a eficácia do método proposto e a importância de se considerar além da distribuição, a geração e a transmissão em estudos de planejamento, de expansão e de operação de Redes Inteligentes de Energia que possuam Veículos Elétricos e Geração Eólica a elas conectados.
Acesso aberto (Open Access)
Compression of activation signals from partitioned deep neural networks exploring temporal correlation
(Universidade Federal do Pará, 2024-11-27) SILVA, Lucas Damasceno; KLAUTAU JÚNIOR, Aldebaro Barreto da Rocha; http://lattes.cnpq.br/1596629769697284
O uso de redes neurais artificiais para detecção de objetos, juntamente com avanços na pesquisa de 6G e IoT, desempenha um papel importante em aplicações como monitoramento de estruturas por drones, operações de busca e resgate, e implantação em plataformas de hardware como FPGAs. No entanto, um desafio fundamental na implementação dessas redes em tais hardwares é a necessidade de economizar recursos computacionais. Apesar dos avanços substanciais na capacidade computacional, implementar dispositivos com recursos amplos continua sendo um desafio. Como solução, técnicas de particionamento e compressão de redes neurais, bem como compressão de sinais de ativação (ou feature maps), foram desenvolvidas. Este trabalho propõe um sistema que particiona modelos de redes neurais para detecção de objetos em vídeos, alocando parte da rede em um end device e o restante em um servidor na nuvem. O sistema também comprime os mapas de características gerados pelas últimas camadas no dispositivo final, explorando a correlação temporal, o que possibilita um esquema de compressão preditiva. Essa abordagem permite que redes neurais sejam incorporadas em dispositivos de baixo consumo de energia, respeitando os limites computacionais do dispositivo, as restrições de taxa de transmissão do canal de comunicação entre o dispositivo e o servidor, e os requisitos de precisão da rede. Experimentos conduzidos em modelos de redes neurais pré-treinadas mostram que o sistema proposto pode reduzir significativamente a quantidade de dados a serem armazenados ou transmitidos ao explorar a correlação temporal, facilitando a implantação dessas redes em dispositivos com poder computacional limitado.
Acesso aberto (Open Access)
Controle linear quadrático gaussiano de um quadricóptero baseado em um filtro de Kalman estendido com variável instrumental
(Universidade Federal do Pará, 2024-02-08) SODRÉ, Lucas de Carvalho; SILVEIRA, Antonio da Silva; http://lattes.cnpq.br/1828468407562753; https://orcid.org/0000-0002-2698-2677
Diante das transformações e fomentos de tecnologias e modernização em diversos âmbitos da sociedade, como o uso de Veículos Aéreos não Tripulados desempenhando inúmeras atividades automatizadas, faz-se necessário criar algoritmos com eficácia e segurança a fim de evitar perdas e danos em suas funções. Sistemas aéreos são, em sua maioria, sistemas de múltiplas entradas e múltiplas saídas, variantes no tempo, suscetíveis a perturbações e a ruídos de medição, se tornando um cenário desafiador na área de identificação de sistemas. Visto isso, é de extrema importância que no processo de identificação tais dinâmicas sejam consideradas. Logo, o objetivo desse trabalho é desenvolver um algoritmo capaz de estimar conjuntamente os estados e os parâmetros de sistemas, atenuando a interferência de ruídos de medição e perturbações externas no processo de identificação em tempo real. A partir desses princípios, estabeleceu-se a criação do algoritmo de estimação conjunta Filtro de Kalman Estendido com Variáveis Instrumentais. O algoritmo proposto, se destaca pelo comprometimento teórico com a minimização da interferência de dinâmicas que podem afetar a confiabilidade dos parâmetros calculados por métodos de identificação já consolidados na literatura, como Filtro de Kalman Estendido (FKE) e Mínimos Quadrados Recursivo (MQR). O método proposto foi testado para calcular o modelo linear estocástico do sistema de piloto automático do quadricóptero aéreo não tripulado modelo AR Drone 2.0 da Parrot, levando em consideração cenários em que o sinal dos sensores apresenta a relação sinal-ruído de 100, 50, 10. O seu desempenho foi comparado com a estimação de parâmetros MQR e FKE. Para avaliar as estimações de estado, utilizou-se o índice norma do desvio raiz-média-quadrado e, para avaliar os parâmetros, utilizou-se a distância Euclidiana entre os parâmetros reais e os parâmetros estimados. Por fim, os dados levantados pelos métodos foram utilizados para a sintonia do controlador Controle Linear Quadrático Gaussiano, dessa forma, permitindo comparar o impacto do método de identificação no comportamento em malha fechada do sistema aéreo. Para possibilitar a discussão e a comparação dos algoritmos de controle, foram aplicados os índices Integral do Erro ao Quadrado e Integral de Controle ao Quadrado para avaliar o desempenho de controle, a margem de ganho e a margem de fase para mensurar robustez do sistema.
Acesso aberto (Open Access)
Controle MPC multivariável com restrições usando funções de Laguerre
(Universidade Federal do Pará, 2018-03-01) PINHEIRO, Tarcísio Carlos Farias; SILVEIRA, Antonio da Silva; http://lattes.cnpq.br/1828468407562753
Neste trabalho apresenta-se o projeto de um controlador preditivo multivariável baseado em modelo, com restrições, usando as Funções de Laguerre, tendo o intuito de demonstrar os benefícios e facilidades da aplicação deste tipo de controlador em sistemas MIMO (MultipleInput and Multiple-Output) com restrições. O controlador proposto apresenta a vantagem de diminuir a carga computacional utilizada para resolver o problema de otimização envolvido no projeto, isto porque utiliza uma rede de filtros de funções ortonormais de Laguerre para obter a trajetória futura do sinal de controle dentro de um horizonte de predição, além de melhorar o compromisso entre a viabilidade do sinal de controle e o desempenho de malha fechada do sistema para os casos com restrições, no qual as funções de Laguerre são utilizadas em conjunto com a Programação Quadrática de Hildreth para encontrar a solução ótima do sinal de controle com restrições. Este controlador apresenta grandes vantagens se comparado com o controle preditivo baseado em modelo em sua abordagem clássica, em que os operadores de avanço de tempo são utilizados para predizer a trajetória futura do sinal de controle, o que leva à soluções, em alguns casos, pouco satisfatórias, e a uma alta carga computacional para casos onde o sinal de controle requer um longo horizonte de predição e uma alto desempenho em malha fechada. Este trabalho também relata testes experimentais com um manipulador robótico configurado como um sistema MIMO com três entradas e três saídas e testes simulados com a coluna de destilação binária de Wood e Berry que é um sistema MIMO com duas entradas e duas saídas, contendo atrasos de transporte. Os testes têm como objetivo comparar os resultados do controlador apresentado com o controlador que usa a abordagem tradicional e com isso demonstrar as vantagens do método usando as funções de Laguerre e sua eficiência para sistemas MIMO.
Acesso aberto (Open Access)
Efeito de interferência quântica no transporte eletrônico de dispositivos "quasi"-unidimensionais
(Universidade Federal do Pará, 2018-05-03) OLIVEIRA, Alexandre de Souza; SILVA, Shirsley Joany dos Santos da; http://lattes.cnpq.br/6060351208361634; DEL NERO, Jordan; http://lattes.cnpq.br/5168545718455899
O estudo de transporte eletrônico em nano dispositivos tem se mostrado de grande relevância nos últimos anos, desde o trabalho de Aviran e Ratner, baseado nas propriedades de condutividade elétrica em moléculas individuais retificadoras sob ação de um campo elétrico externo. Os polímeros orgânicos conjugados no estado puro apresentam baixa condutividade, mas quando dopados, tratados com agentes oxidantes redutores ou conectados a eletrodos de ouro (Au) e submetidos a um campo elétrico externo, passam a ter um comportamento do tipo metálico, isto é, com alta condutividade em consonância com trabalhos experimentais. Nesta pesquisa foram utilizados dispositivos constituídos de polímeros orgânicos conjugados no estado puro e também dopados com cadeias contendo ligações do tipo simples (𝜎) e duplas ( 𝜎−𝜋), alternadas entre os carbonos e estes ligados somente a átomos de hidrogênio com eletrodos de ouro (Au) conectados nas extremidades das moléculas individuais. Este estudo foi proposto para dois tipos de eletrodos: em forma de pirâmide e plano. Os dispositivos modelos foram otimizados através da Teoria de Hückel Estendido (THE) e o cálculo do transporte eletrônico foi realizado usando THE combinada com a Função de Green de Não-Equilíbrio (FGNE). Estes dispositivos são estruturas “quasi-1D” ou aproximadamente lineares e foram divididos em dois grupos: o primeiro, com quantidades ímpares de átomos de carbonos a partir de cinco (5) até dezenove (19) átomos de carbono em sua molécula individual (Grupo 1) e o segundo, com quantidades pares iniciando em seis (6) indo até vinte (20) átomos de carbono em sua molécula individual (Grupo 2). Os dispositivos foram submetidos a duas condições: em baixa tensão, variando de 0 até 0,1 Volt e em seguida a alta tensão, de 0 a 1,0 Volt. Para efeito de comparação das curvas de corrente – tensão (I-V) e condutância diferencial – tensão (G-V) entre os resultados de baixa e alta tensão, foram utilizados o mesmo intervalo de tensão, ou seja, de 0 até 0,1 Volt. Para este trabalho, foram analisados os efeitos de interferência quântica destrutiva (IQD), assim como de interferência quântica construtiva (IQC). Os efeitos de IQD são produzidos devido a anti-ressonância na transmitância evidenciadas por estados não acessados observados nos picos de transmissão não permitindo que o transporte ocorra sem apresentar oscilações na curva de condutividade.
Acesso aberto (Open Access)
Estudo comparativo de técnicas de inteligência de enxame na redução da ordem de sistemas dinâmicos lineares
(Universidade Federal do Pará, 2019-12-17) SILVA, Marlon John Pinheiro; SILVA, Orlando Fonseca; http://lattes.cnpq.br/7387718587227127; COSTA JÚNIOR, Carlos Tavares da; http://lattes.cnpq.br/6328549183075122
A redução de ordem de modelos tem se mostrado um problema bastante recorrente e diversas técnicas surgiram ao longo dos anos, quando, do ponto de vista do projeto de controladores, se tornou inadequada a elaboração e construção destes, visto o alto grau de redundância, que sistemas físicos reais de grande porte podem possuir. No âmbito da matemática determinística, muitos trabalhos, já consagrados na literatura, se propuseram a resolver tal problemática. Recentemente, técnicas que envolvem métodos metaheurísticos em um espaço de busca pré-determinado, utilizando Inteligência de Enxames, vêm sendo utilizados com bastante êxito e tem se mostrado uma nova ferramenta como solução. Com base neste contexto, este trabalho apresenta a compreensão do problema sob o ponto de vista da teoria de sistemas lineares; realizando um estudo comparativo entre as Inteligências de Enxames: Firefly Algorithm, enxame de partículas (PSO do inglês - Particle Swarm Optimization) e SFLA (do inglês - Shuffled Frog Leaping Algorithm).
Acesso aberto (Open Access)
Investigação e desenvolvimento de um framework para testes de estratégias de controle automático visando melhoria de desempenho em servidores web apache
(Universidade Federal do Pará, 2019-08-29) BARRETO, Marcos Vinicius Sadala; BARRA JUNIOR, Walter; http://lattes.cnpq.br/0492699174212608
Neste trabalho, é realizado um estudo para o desenvolvimento de um ambiente computacional para testes de controle automático em sistemas computacionais de resposta às requisições “HTTP” “Apache”. Em particular, são discutidos os detalhes de implementação e resultados parciais em um ambiente para controle digital de desempenho do sistema de resposta HTTP”. Desta forma, foi necessário projetar e desenvolver um ambiente para a coleta de dados no sistema computacional que fornece o serviço de resposta a solicitações “HTTP” e faz intervenções nos valores dos parâmetros disponíveis para controlar o sistema automaticamente em malha fechada. Os parâmetros a serem obtidos como variáveis endógenas do sistema computacional são “MaxRequestWorks” (“MaxClient”), e o exógeno é a quantidade de memória consumida. A ferramenta desenvolvida não modifica nem o código-fonte do software de resposta para as solicitações “HTTP” dos clientes nem o código do sistema operacional do computador “host”, não sendo intrusivos em relação à configuração original do sistema. Um controlador proporcional integral (PI) foi projetado para manter a média de resposta do tempo percebido de mensagens “HTTP” reguladas. Testes experimentais realizados em um servidor “Apache” mostram a melhoria obtida na resposta temporal do sistema.
Acesso aberto (Open Access)
Metodologia para estimação de intenção de movimento e controle em tempo real de prótese mioelétrica de mão: uma abordagem linear, preditiva e estocástica
(Universidade Federal do Pará, 2018-03-28) DUTRA, Bruno Gomes; SILVEIRA, Antonio da Silva; http://lattes.cnpq.br/1828468407562753
Os sinais musculares capturados a partir da eletromiografia (EMG) são bastante utilizados para detecção de contração muscular e intenção de movimento. Ao se utilizar tais sinais em tempo real, em controle de próteses, depara-se com um sinal amplificado e ruidoso. Com isso, precisa-se ter métodos recursivos, robustos a ruídos e algoritmos eficazes, para gerar comandos em tempo real para o atuador robótico. Nesta pesquisa, foram investigadas técnicas de identificação estocástica autoregressiva, filtro de Kalman, fusão sensorial e controle preditivo estocástico, aplicados para melhorar o processo de medição de sinais mioelétricos e dar robustez ao controle de próteses biomecatrônicas, buscando-se obter um processo aprimorado, menos sensível ao ruído e com redução de atrasos. Nesta dissertação o método proposto consiste em 4 estágios: (1) extração de características usando o método auto regressivo (AR), (2) fusão de dados com filtro de Kalman, (3) algoritmo de estimação de movimento e (4) controle preditivo de variância mínima generalizado aplicado em um servomecanismo. Os principais objetivos buscados foram: melhorar a relação sinal/ruído nos sinais mioelétricos (SMEs), obter uma interface homem-máquina de processamento em tempo real de baixo custo, evitar problemas de medição e minimizar o consumo de energia do sistema de controle. Foi desenvolvida uma planta didática, que é um sistema microcontrolado para aquisição, processamento de 4 canais de eletromiografia e controle de um servomecanismo acoplado em uma garra robótica. Foram realizados testes experimentais nesse processo biomecatrônico e pelos resultados obtidos pode-se confirmar que é possível estimar continuamente a intenção de movimento de abrir e fechar da mão e comprovam o bom desempenho de um controlador estocástico projetado para o controle da prótese mioelétrica.

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