Mestrado em Engenharia Elétrica

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TRABALHO Ações
Sistema de Apoio à Decisão Baseado em Inteligência Artificial para Gerenciamento de Resíduos Sólidos
Curso Mestrado em Engenharia Elétrica
Tipo Dissertação
Data 09/03/2023
Área ENGENHARIA ELÉTRICA
Orientador(es)
  • Marcio Luiz Magri Kimpara
Orientando(s)
  • João Marcos Soares Anjos
Banca
  • Joao Onofre Pereira Pinto
  • Luigi Galotto Junior
  • Marcio Luiz Magri Kimpara
  • Pedro Eugenio Marcondes Justino Ribeiro
Resumo Este trabalho descreve o desenvolvimento de um sistema de apoio à decisão para auxiliar na gestão de resíduos sólidos urbanos. O sistema foi criado com base em algoritmos de inteligência artificial/aprendizado de máquina, o que o torna capaz de realizar previsões precisas sobre a quantidade e a caracterização dos resíduos gerados, de acordo com a Política Nacional de Resíduos Sólidos (PNRS).
Para a criação deste sistema, foi realizada uma pesquisa de campo na cidade de Campo Grande, Mato Grosso do Sul, onde foram coletados dados referentes à geração de resíduos sólidos em 158 domicílios. Os dados coletados foram usados para construir modelos de predição por meio de técnicas de regressão e classificação.
Os modelos desenvolvidos foram utilizados para estimar a quantidade de resíduos sólidos gerados por domicílio, e sua caracterização de acordo com as diretrizes da PNRS. O uso desses modelos permitiu que o sistema de apoio à decisão pudesse fornecer informações importantes e precisas sobre a gestão de resíduos sólidos.
O sistema de apoio à decisão também foi projetado para ser escalável e adaptável, permitindo sua implementação em outras cidades e regiões. A implementação bem sucedida deste sistema de apoio à decisão pode ajudar a melhorar a gestão de resíduos sólidos urbanos em todo o país, contribuindo para a preservação do meio ambiente e a promoção de uma vida mais sustentável.
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Projetos de Controladores Fracionários e Preditivos com Testabilidade Usando FPGA-in-the-Loop
Curso Mestrado em Engenharia Elétrica
Tipo Dissertação
Data 19/12/2022
Área ENGENHARIA ELÉTRICA
Orientador(es)
  • Edson Antonio Batista
Orientando(s)
  • LUIS FELIPE DA SILVA CARLOS PEREIRA
Banca
  • Cristiano Quevedo Andrea
  • Edson Antonio Batista
  • Ruben Barros Godoy
Resumo Neste trabalho é apresentado uma nova forma de sintonizar controladores PIDOF robustos com a propriedade de amortecimento iso ou do inglês iso-damping, utilizando algoritmos de evolução diferencial e com a redução de ordem de sistemas lineares aplicando norma L2. Além disso, apresenta-se uma forma de projetar controladores preditivos multivariáveis baseados em funções ortonormais de Laguerre e com grau de estabilidade prescrito para a comparação com o PIDOF. Para a validação de ambos os controladores, a ferramenta FPGA-in-the-loop, disponível em ambiente MATLAB®/Simulink, foi utilizada em con- junto com uma biblioteca matricial para a elaboração dos códigos em VHDL. Assim, os controladores PIDOF e MPC foram sintonizados para controlar o ciclo de trabalho de operação de um conversor Boost com restrições, e testes experimentais foram realizados em bancada com FPGA para validar ambos os métodos. Os resultados dos controladores supracitados foram satisfatórios, sendo que o MPC-Boost teve, em geral, melhor resposta dinâmica, porém com um custo computacional maior do que o PIDOF-Boost. Por fim, esta dissertação extrapola a aplicação do controle preditivo GPC para o rastreamento de referências polinomiais com funções de Laguerre, restrições na variável de controle e prescrição de estabilidade sobre sistemas multivariáveis. A elaboração do código em VHDL para o GPC tipo m foi comparada com o seu modelo matemático proposto e resultados em FPGA-in-the-loop corroboraram o método.
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SISTEMA DE APOIO À DECISÃO ESPACIAL MULTICRITÉRIO PARA EXPANSÃO DA DISTRIBUIÇÃO DE GÁS NATURAL
Curso Mestrado em Engenharia Elétrica
Tipo Dissertação
Data 09/09/2022
Área ENGENHARIA ELÉTRICA
Orientador(es)
  • Edson Antonio Batista
Orientando(s)
  • Naylil Líria Baldin de Lacerda
Banca
  • Carolina Lino Martins Pompeo de Camargo
  • Edson Antonio Batista
  • Joao Batista Sarmento dos Santos Neto
  • Lucas Borges Leal da Silva
  • Wesley Nunes Goncalves
Resumo O mercado energético vem passando por transformações em função do aumento da demanda, disponibilidade de novas tecnologias e a pauta da transição energética. A versatilidade do gás natural o faz um competidor potencial perante a quase todos os demais combustíveis alternativos. Porém, a garantia de um investimento eficiente é um desafio dentro da cadeia do gás natural, pois depende de múltiplas variáveis do âmbito econômico, operacional e regulatório, e tem se tornado primordial socioeconomicamente, onde tal combustível é o pilar de sustentação de um ambiente prospero na desconjuntura de combustíveis fósseis. No Brasil, para o consumo do gás natural despontar, um preço competitivo é imprescindível ao consumidor final, o qual é reflexo de investimentos prudentes por parte de todos os elos da cadeia de valor, principalmente das distribuidoras de gás natural. Existem escassos trabalhos que têm o enfoque no planejamento das expansões de redes de distribuição de gás natural, principalmente no que tange a abrangência de múltiplos fatores. Com o propósito de atender a todos os interesses de stakeholders, apoiar e aprimorar o processo de tomada de decisão das companhias distribuidoras de gás natural, este trabalho apresenta um estudo de caso com a modelagem multicritério de um problema central de decisão, que é a determinação do portfólio de projetos de expansão e propõe o desenvolvimento de um Sistema de Decisão Multicritério integrado a informações geográficas. Para tal fim, utilizou-se a abordagem de modelagem Multicritério de Apoio a Decisão (Multicriteria Decision Making/Aid - MCDM/A) do método FITradeoff com a abordagem de portfólio de projetos, que considera a relação de custo-benefício de cada projeto potencial para a expansão, alinhado aos diversos objetivos estratégicos de uma companhia brasileira. Ao final do estudo, a padronização de um novo processo decisório foi desenhada a partir da integração entre as funções de MCDM/A e as funções geográficas de um Sistemas de Informação Geográfica (SIG), além da especificação da arquitetura de um Sistema de Apoio a Decisão Espacial Multicritério (MC-SDSS), que contribui para a estruturação, dinamicidade, sinergia e robustez na determinação na tomada de decisão da companhia distribuidora.
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IMPLEMENTAÇÃO E AVALIAÇÃO DE MÉTODOS DE APRENDIZAGEM PROFUNDA PARA MAPEAMENTO DE POSTES EM ORTOIMAGENS AÉREAS
Curso Mestrado em Engenharia Elétrica
Tipo Dissertação
Data 04/08/2022
Área ENGENHARIA ELÉTRICA
Orientador(es)
  • Wesley Nunes Goncalves
Orientando(s)
  • Matheus Bueno Gomes
Banca
  • Edson Antonio Batista
  • Jonathan de Andrade Silva
  • Jose Marcato Junior
  • Raymundo Cordero Garcia
  • Wesley Nunes Goncalves
Resumo Atualmente a gestão de ativos é um processo de grande importância dentro de uma concessionária de energia, visto que é fundamental para as tomadas de decisões da corporação e está diretamente ligada ao equilíbrio econômico financeiro da empresa. Um grande aliado neste processo são coordenadas georreferenciadas de cada ativo, auxiliando a corporação no planejamento de novos investimentos além de fornecer um panorama completo da infraestrutura da companhia. Vislumbrando a possibilidade de um maior controle regulatório através de dados geoespaciais, a partir de 2009 a ANEEL (Agência Nacional De Energia Elétrica) instituiu o Banco de Dados Geográfica da Distribuidora (BDGD), que impôs as concessionárias de energia o fornecimento anual do cadastro georreferenciado de seus ativos. A ANEEL não determina uma metodologia de geocadastramento específica para as companhias, que ainda frequentemente dispensam o uso de recursos tecnológicos e optam por metodologias de trabalho custosas e arcaicas, mapeando os ativos por meio de profissionais que inspecionam a rede elétrica rua a rua. Esta dissertação visa analisar duas propostas de metodologias de aprendizado profundo que auxiliem na georreferenciação automática de ativos elétricos através de ortoimagens aéreas. A primeira proposta é a utilização da arquitetura Adaptive Training Sample Selection (ATSS) nesta tarefa, um método novo e pouco utilizado no ramo de sensoriamento remoto. O desempenho do método foi comparado com as arquiteturas Faster R-CNN e RetinaNet, já comumente utilizadas no ramo de sensoriamento remoto, na execução da mesma tarefa. A segunda proposta é a implementação e análise dos métodos ATSS, TOOD (Task-aligned One-stage Object Detection), Varifocal-Net e Deformable DETR (Detection Transformer) na tarefa de detecção e classificação de seis classes de postes presentes no dataset.
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Modelagem e Simulação de uma Micro Geração Hidroelétrica Conectada à Rede de Energia Elétrica
Curso Mestrado em Engenharia Elétrica
Tipo Dissertação
Data 29/07/2022
Área ENGENHARIA ELÉTRICA
Orientador(es)
  • Luigi Galotto Junior
Orientando(s)
  • Júlio Cezar Oliveira de Souza Lescano
Banca
  • Luigi Galotto Junior
  • Mauro Conti Pereira
  • Moacyr Aureliano Gomes de Brito
  • Raymundo Cordero Garcia
  • Rhasla Ramos Abrão
  • Ruben Barros Godoy
Resumo As hidroelétricas convencionais contêm um problema ambiental e social causado pela necessidade de barragens para a criação de reservatório para, além de armazenar água - e consequentemente energia potencial hidráulica - controlar a vazão de água no bico injetor para a turbina. Uma forma de eliminar esses problemas é a geração hidrocinética, que utilizam apenas a vazão natural dos rios, análogos à geração eólica. O presente trabalho primeiramente apresenta um modelo de simulação de uma turbina hidroelétrica do tipo Pelton, utilizando dados coletados em um projeto anterior do autor.

Após o modelo gerado para a simulação, a segunda etapa do projeto consiste em elaborar um conversor de potência e um sistema de controle para a injeção de potência na rede elétrica. O sistema de geração é composto por um gerador síncrono de ímã permanente, que tem sua tensão de saída retificada, entregue a um barramento de corrente contínua, que por um inversor fonte de tensão, injeta corrente elétrica na rede. O sistema de controle é composto por: um MPPT (Maximum Power-Point Tracking), que afere a tensão e corrente no barramento de corrente contínua e gera a uma referência de tensão do link CC para a máxima potência do sistema turbina-gerador; um controlador de tensão do link CC, que fornece a referência para o controle de injeção de corrente elétrica na rede; e pelo PLL (Phase-Locked Loop), que produz a modulante para o inversor fonte de tensão.

O presente projeto tem outra importante contribuição, que consiste na análise da operação da turbina hidráulica em conjunto com o gerador de ímã permanente e o retificador, onde foi possível identificar a tensão e a potência do conjunto disponível para cada valor de vazão de entrada na turbina. Destaca também os pontos de máxima potência deste sistema, em função da vazão e dos limites físicos de tensão escolhidos para a operação do inversor de tensão a ser conectado à rede elétrica.

Por fim, as análises foram repetidas com uma turbina de eixo horizontal, para a validação e aplicação do método, demonstrando a facilidade da metodologia proposta, que pode subsidiar futuros desenvolvimentos e implementações práticas.
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ANÁLISE DE DESEMPENHO DOS MÉTODOS DEAPRENDIZAGEM PROFUNDA PARA DETECÇÃO DEISOLADORES E SUAS ANOMALIAS
Curso Mestrado em Engenharia Elétrica
Tipo Dissertação
Data 14/03/2022
Área ENGENHARIA ELÉTRICA
Orientador(es)
  • Wesley Nunes Goncalves
Orientando(s)
  • Laisa Fernanda Pereira de Almeida
Banca
  • Edson Antonio Batista
  • Hemerson Pistori
  • Jonathan de Andrade Silva
  • Jose Marcato Junior
  • Wesley Nunes Goncalves
Resumo Monitorar e realizar manutenção nos isoladores da rede elétrica é essencial já que a falha nesse componente pode ocasionar inúmeros prejuízos. Porém a identificação das falhas em isoladores é desafiador já que trata-se de contextos complexos. Atualmente, este monitoramento na maioria das vezes é feito de forma manual e os métodos propostos para tornar este trabalho automatizado é direcionado só a um país, se retém a só um tipo de falha nos isoladores ou o componente não está no cenário real. Com intuito de proporcionar uma vistoria assertiva e ágil, contribuir com um banco de dados diversificado e identificar um método com bom desempenho para este objetivo, primeiro foi construído um banco de dados com amostras variadas, capturadas em inspeção real que comportam dados de diferentes países, fundos, tipos de isoladores e defeitos, para propiciar uma detecção robusta com ampla variabilidade e obter um método que atinge os mais variados fundos e tipos de isoladores. Segundo foi aplicado métodos de aprendizado profundo de dois estágios que fazem parte do estado-da-arte, os quais foram, Faster R-CNN, Dynamic R-CNN e Cascade R-CNN, tanto para detecção de isoladores como para seus defeitos, Para finalizar, eles foram comparados e o Cascade R-CNN
obteve uma maior média de 𝐴𝑃 com 92,1 % para a classe de defeitos e 83,6 % para a classe de isoladores e demonstra uma boa detecção em várias condições, como em fundos que se assemelham com o objeto ou quando o objeto está muito pequeno em relação a imagem.
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SISTEMA DE ACIONAMENTO DO MOTOR DE RELUTÂNCIA CHAVEADA 8/6 COM DEFINIÇÃO DE ÂNGULOS DE COMUTAÇÃO PARA MELHORIA DE DESEMPENHO DE TORQUE VIA ALGORITMO GENÉTICO
Curso Mestrado em Engenharia Elétrica
Tipo Dissertação
Data 09/03/2022
Área ENGENHARIA ELÉTRICA
Orientador(es)
  • Luigi Galotto Junior
Orientando(s)
  • Renata Rezende da Costa Reis Kimpara
Banca
  • Joao Onofre Pereira Pinto
  • Luciano Coutinho Gomes
  • Luigi Galotto Junior
  • Moacyr Aureliano Gomes de Brito
  • Raymundo Cordero Garcia
  • Rondineli Rodrigues Pereira
Resumo Este trabalho apresenta a utilização de Algoritmo Genético para a otimização dos ângulos de comutação de uma máquina de relutância chaveada 8/6 de 2,2 kW. O principal objetivo da busca realizada neste trabalho é a redução de uma conhecida desvantagem do MRC: a ondulação, ou ripple de torque. Inicialmente, a máquina foi modelada em ambiente Matlab/Simulink® utilizando tabelas características levantadas a partir de simulação via elementos finitos. A partir desse modelo, o algoritmo de busca retornou ângulos otimizados que minimizaram o ripple de torque a partir de uma simulação implementada também em ambiente Matlab/Simulink®. Os resultados confirmam que o desempenho de torque do MRC é sensível aos ângulos de comutação e, portanto, foi possível definir comandos de chaveamento que melhoraram o desempenho de torque do MRC quando comparados os acionamentos convencional e otimizado para quatro pontos de operação diferentes. A verificação experimental foi conduzida a partir da implementação de uma plataforma de acionamento com controle baseado em processador Digital de Sinais (DSP). Foram desenvolvidas as placas de circuito impresso do conversor em ponte assimétrica e a do condicionamento de sinais. O DSP utilizado foi programado para acionar o MRC com controle de corrente elétrica. O drive desenvolvido se mostrou robusto e operou de maneira satisfatória, sendo possível confirmar os resultados obtidos na etapa de verificação computacional. Para a máquina sob estudo, com o método utilizado, o ripple de torque foi reduzido em até 50%.
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Estimação de Séries Temporais via Rede NARX em Aplicações Industriais
Curso Mestrado em Engenharia Elétrica
Tipo Dissertação
Data 11/02/2022
Área ENGENHARIA ELÉTRICA
Orientador(es)
  • Marcio Luiz Magri Kimpara
Orientando(s)
  • Thainara de Araújo
Banca
  • Joao Onofre Pereira Pinto
  • Marcio Luiz Magri Kimpara
  • Raymundo Cordero Garcia
  • Walter Issamu Suemitsu
Resumo A ampla utilização de automação na indústria tem levado os processos industriais a serem controlados a partir de informações provenientes de sensores, na forma de séries temporais. Por outro lado, o elevado custo dos sensores e a alta exigência de manutenção, devido a necessidade de calibração frequente, impulsionaram estudos no campo de previsão de séries temporais. Um método que vem ganhando destaque nesse campo de estudo é a previsão de séries temporais por meio da rede neural autorregressiva não linear com entradas exógenas. Essa rede integra o uso de atraso de tempo e de recorrência para captação de memória de curto prazo, o que a permite extrair informações sequenciais de suas preditoras. Neste trabalho essa rede é aplicada na previsão de séries temporais de interesse da indústria. O primeiro problema abordado corresponde a aplicação da rede neural para o monitoramento térmico em pontos críticos de um motor síncrono de imã permanente, tendo em vista que as técnicas usuais se mostram custosas e/ou de difícil implementação. O segundo caso refere-se à validação de sensores de temperatura dos reatores de uma refinaria de petróleo. Os resultados são avaliados pelo cálculo do erro quadrático médio. Também foi avaliado o desempenho quanto a robustez, filtragem e espalhamento. A avaliação de desempenho ainda conta com uma comparação entre os métodos de previsão de série temporal obtidas por meio da inteligência artificial e da regressão kernel. Por fim foi constatado resultados satisfatórios, demonstrando o sucesso da aplicação da rede NARX nos problemas propostos.
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Projeto e Implementação de um Ventilador Mecânico de Uso Emergencial de Baixo Custo Utilizando Ressuscitador Pulmonar de Mão, com Controle Fuzzy de Mistura de Gases
Curso Mestrado em Engenharia Elétrica
Tipo Dissertação
Data 10/12/2021
Área ENGENHARIA ELÉTRICA
Orientador(es)
  • Raymundo Cordero Garcia
Orientando(s)
  • Felipe Alexandre Monteiro
Banca
  • Joao Onofre Pereira Pinto
  • Luiz Eduardo Borges da Silva
  • Marcio Luiz Magri Kimpara
  • Raymundo Cordero Garcia
  • Walter Issamu Suemitsu
  • Wesley Nunes Goncalves
Resumo O surgimento da SARS-CoV-2 em 2019 aumentou a necessidade em larga escala por
ventiladores pulmonares, uma vez que a doença afeta o sistema respiratório. O Brasil e
outros países do mundo não possuem tantos ventiladores pulmonares devido ao custo
elevado, e no momento atual por sua indisponibilidade de compra. Ante aquele
problema, diferentes instituições acadêmicas e empresas no mundo desenvolveram
ventiladores pulmonares de emergência baseados em diferentes princípios de operação,
sendo muitos deles baseados na automatização da operação de um ressuscitador
pulmonar de mão. Contudo, o desenvolvimento local-regional de ventiladores
pulmonares de emergência é necessário para atender a maior quantidade de pacientes
possíveis dentro de um estado, e para reduzir custos e tempos de importação de
tecnologia. Esse trabalho tem o objetivo de projetar e fabricar um ventilador pulmonar
de uso emergencial, o qual utiliza um ressuscitador pulmonar de mão, implementar o
sistema de FiO2 inteligente, responsável por dosar a quantidade de O2 no ressuscitador,
seu controle é realizado por um controlador Fuzzy utilizando as variáveis de entrada de
PEEP e SpO2, para sua implementação em bancada utiliza componentes do mercado
brasileiro. Foram gerados resultados por meio de simulação da lógica Fuzzy para a saída
de FiO2 e foi realizado teste em bancada, simulando um paciente o qual o sistema
conseguiu realizar a ventilação e o controle de FiO2.
Palavras chaves: SARS-CoV-2, ventilador de uso emergencial, FiO2, lógica fuzzy.
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MEDIÇÕES DE POTÊNCIA SEGUNDO AS TEORIAS DE POTÊNCIA CONSERVATIVA (TPC) E IEEE 1459-2010 IMPLEMENTADAS COM REDUZIDA TAXA DE AMOSTRAGEM
Curso Mestrado em Engenharia Elétrica
Tipo Dissertação
Data 29/09/2021
Área ENGENHARIA ELÉTRICA
Orientador(es)
  • Moacyr Aureliano Gomes de Brito
Orientando(s)
  • Victor Auler de Almeida Prado
Banca
  • Leandro Castilho Brolin
  • Marcio Rodrigues da Cunha
  • Moacyr Aureliano Gomes de Brito
  • Raymundo Cordero Garcia
  • Ruben Barros Godoy
Resumo O trabalho abordou duas teorias de potência modernas, a Teoria da Potência Conservativa (TPC) e a Teoria de Potência IEEE 1459-2010, tendo por objetivo realizar otimização nos cálculos de potência com uma taxa de amostragem dos sinais reduzida. Para que a amostragem incorresse em cálculos com exatidão e precisão aceitáveis, foi necessário realizar um projeto para encontrá-la. A partir de simulações computacionais com amostragem em 8 kHz foi observado que esta apresentava erros inferiores a 5%, logo, foram realizados cálculos para encontrar uma frequência inferior a 300 Hz, mas que utilizasse um número de amostras próximo ao de 8 kHz. Além das potências ativa e reativa, novas medidas de potência foram incluídas, considerando os desbalanceamentos da carga e distorções nas formas de onda, descrevendo-se, também, os métodos de cálculo. Foram realizadas simulações computacionais, no domínio discreto, com as referidas teorias abordando um circuito trifásico RL desbalanceado e um circuito trifásico não-linear desbalanceado. Feitas as simulações, foram realizados testes de hipóteses em cada uma das medidas de potência, que comprovaram exatidão e precisão aceitáveis utilizando a frequência de amostragem inferior a 300 Hz. De trinta e uma medições de potência realizadas, 70% tiveram erro percentual médio inferior a 5% e em 61,3%, o erro médio foi inferior a 2%. Assim, conseguiu-se redução do custo computacional para os cálculos de potência.
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Desenvolvimento e Implementação de um Controlador Preditivo Generalizado (GPC) para Rastreamento de Referência Rampa
Curso Mestrado em Engenharia Elétrica
Tipo Dissertação
Data 16/12/2020
Área ENGENHARIA ELÉTRICA
Orientador(es)
  • Raymundo Cordero Garcia
Orientando(s)
  • THYAGO VASCONCELOS ESTRABIS
Banca
  • Cristiano Quevedo Andrea
  • Luís Guilherme Barbosa Rolim
  • Marcio Luiz Magri Kimpara
  • Raymundo Cordero Garcia
  • Walter Issamu Suemitsu
Resumo
Impacto da Taxa de Amostragem em Medições de Potência Elétrica Baseadas na Teoria de Potência Conservativa
Curso Mestrado em Engenharia Elétrica
Tipo Dissertação
Data 15/12/2020
Área ENGENHARIA ELÉTRICA
Orientador(es)
  • Ruben Barros Godoy
Orientando(s)
  • Larissa Rodrigues Souza
Banca
  • Edson Antonio Batista
  • Flávio Alessandro Serrão Gonçalves
  • Moacyr Aureliano Gomes de Brito
  • Ruben Barros Godoy
  • Tiago Henrique de Abreu Mateus
Resumo
Revisão de Técnicas de Controle Moderno e Aplicação em um Sistema de Geração Distribuída com Filtro LCL de Conexão à Rede de Distribuição de Energia Elétrica.
Curso Mestrado em Engenharia Elétrica
Tipo Dissertação
Data 05/11/2020
Área ENGENHARIA ELÉTRICA
Orientador(es)
  • Moacyr Aureliano Gomes de Brito
Orientando(s)
  • Leandro Takeshi Omine
Banca
  • Cristiano Quevedo Andrea
  • Edson Antonio Batista
  • Emerson Ravazzi Pires da Silva
  • Luiz Francisco Sanches Buzachero
  • Moacyr Aureliano Gomes de Brito
Resumo
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    Implementação de Controlador Fuzzy para Melhora de Desempenho no Rastreamento de Potência de um Sistema Fotovoltaico Conectado à Rede Através de Conversor Multinível Ponte-H em Cascata
    Curso Mestrado em Engenharia Elétrica
    Tipo Dissertação
    Data 29/10/2020
    Área ENGENHARIA ELÉTRICA
    Orientador(es)
    • Ruben Barros Godoy
    Orientando(s)
    • Mateus Batista Pinto
    Banca
    • Edson Antonio Batista
    • Flávio Alessandro Serrão Gonçalves
    • Guilherme de Azevedo e Melo
    • Moacyr Aureliano Gomes de Brito
    • Ruben Barros Godoy
    • Tiago Henrique de Abreu Mateus
    Resumo
    Metodologia de Análise e Projeto de Sistemas de Controle com Incertezas Paramétricas Baseada em Análise Estatística e Aplicada ao Conversor CC-CC Boost
    Curso Mestrado em Engenharia Elétrica
    Tipo Dissertação
    Data 28/08/2020
    Área ENGENHARIA ELÉTRICA
    Orientador(es)
    • Luigi Galotto Junior
    Orientando(s)
    • Gabriel de Figueiredo Gentil
    Banca
    • Cristiano Quevedo Andrea
    • Edvaldo Assunção
    • Luigi Galotto Junior
    • Marcelo Carvalho Minhoto Teixeira
    • Moacyr Aureliano Gomes de Brito
    • Raymundo Cordero Garcia
    Resumo
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      IMPLEMENTAÇÃO EM FPGA DE ALGORITMOS PARA O CONTROLE DE MOTORES TRIFÁSICOS BASEADOS EM REDES NEURAIS ARTIFICIAIS COM FUNÇÃO DE ATIVAÇÃO PROJETADA USANDO ALGORITMOS GENÉTICOS
      Curso Mestrado em Engenharia Elétrica
      Tipo Dissertação
      Data 30/07/2020
      Área ENGENHARIA ELÉTRICA
      Orientador(es)
      • Raymundo Cordero Garcia
      Orientando(s)
      • André D'Estefani Muller Ribeiro
      Banca
      • Joao Onofre Pereira Pinto
      • Luigi Galotto Junior
      • Luís Guilherme Barbosa Rolim
      • Moacyr Aureliano Gomes de Brito
      • Raymundo Cordero Garcia
      • Walter Issamu Suemitsu
      Resumo
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        SISTEMA DE CONVERSÃO FOTOVOLTAICA MULTIFUNCIONAL COM COEFICIENTES DE COMPENSADOR PI + MULTI-RESSONANTE OTIMIZADOS POR ALGORITMO GENÉTICO
        Curso Mestrado em Engenharia Elétrica
        Tipo Dissertação
        Data 29/07/2020
        Área ENGENHARIA ELÉTRICA
        Orientador(es)
        • Moacyr Aureliano Gomes de Brito
        Orientando(s)
        • Luan Araújo de Lucas
        Banca
        • Edson Antonio Batista
        • Jurandir de Oliveira Soares
        • Leandro Castilho Brolin
        • Marcio Rodrigues da Cunha
        • Moacyr Aureliano Gomes de Brito
        Resumo
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          Algoritmo Adaptativo para Cancelamento de Ruídos em Sinais Bioelétricos Baseado em Rastreadores de Fase e Média Móvel
          Curso Mestrado em Engenharia Elétrica
          Tipo Dissertação
          Data 16/07/2020
          Área ENGENHARIA ELÉTRICA
          Orientador(es)
          • Naji Raji Nasri Ama
          Orientando(s)
          • Americo Koji Tanji Junior
          Banca
          • Jurandir de Oliveira Soares
          • Mauro Conti Pereira
          • Moacyr Aureliano Gomes de Brito
          • Naji Raji Nasri Ama
          • Raymundo Cordero Garcia
          • Uender da Costa Faria
          Resumo
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            Projeto e Simulação de Conversor para Bombeamento Fotovoltaico para Bombas Monofásicas e Trifásicas
            Curso Mestrado em Engenharia Elétrica
            Tipo Dissertação
            Data 11/12/2019
            Área ENGENHARIA ELÉTRICA
            Orientador(es)
            • Ruben Barros Godoy
            Orientando(s)
            • Guilherme Anderson de Bragança Fernandes
            Banca
            • Guilherme de Azevedo e Melo
            • Joao Onofre Pereira Pinto
            • Jurandir de Oliveira Soares
            • Luiz Eduardo Borges da Silva
            • Ruben Barros Godoy
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              ESTIMAÇÃO DE PERDAS POR SUJIDADES EM MÓDULOS FOTOVOLTAICOS
              Curso Mestrado em Engenharia Elétrica
              Tipo Dissertação
              Data 11/12/2019
              Área ENGENHARIA ELÉTRICA
              Orientador(es)
              • Edson Antonio Batista
              Orientando(s)
              • David Denner Dias Quinelato
              Banca
              • Cristiano Quevedo Andrea
              • Edson Antonio Batista
              • Luciana Cambraia Leite
              • Ricardo Ribeiro dos Santos
              • Ricardo Rüther
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