ABSTRACT.A fuzzy identification of the system's dynamic is developed with a data generated by a hydrogen fuel cell simulator. The data obtained is single input/single output, without having previous knowledge of the system model, and showing nonlinear behavior. The choice of the fuzzy method for identification is based on those particular data features, and the malleability of the mathematical fuzzy technique. The objective of the fuzzy identification is to reach an analytic formula for a better understanding of the causeeffect relationships of the data, followed by its validation. The dynamic system identification process is performed using fuzzy clustering through the Gustafson and Kessel algorithm, followed by a Takagi and Sugeno fuzzy inference method. The k-fold technique, is the cross validation tool, used to confirm the lack of data over-training. The novelty of this approach covers mathematical and engineering features that makes this study interdisciplinary. For the mathematical contribution, there is a three-dimensional graphic interpretation of the data clustering geometry, obtained through own code computer simulations. Concerning to the engineering context, the novelty is based on the use of the fuzzy approach to the hydrogen fuel cell. Both contributions have no precedent in the literature. The results of the fuzzy identification show high reliability in terms of cross validation, making the fuzzy approach a promising tool for black-box identification. Combining this technique with others will provide powerful instrument for industrial problems.
Resumo: A identificação de sistemas dinâmicosé umaárea, em franca expansão, que utiliza inúmeras ferramentas matemáticas para alcançar seus objetivos. Uma das formas de identificaçãoé a técnica nebulosa (fuzzy), a qual foi utilizada para obter uma aproximação de dados reais gerados por um software simulador de uma célula a combustível de hidrogênio. O processo de identificacação do sistema dinâmicoé feito através de uma clusterização fuzzy dos dados de entrada, utilizando o algoritmo de Gustafson-Kessel, para imediatamente aplicar o método de inferência de Takagi e Sugeno (TS). Os testes de identificação e validação obtem excelentes resultados em termos de "variance accounted for" (VAF), medida utilizada de proximidade estatística. Os resultados comprovam que a técnica difusaé uma promissora ferramenta para identificação de sistemas dinâmicos não-linerares.Palavras-chave: Identificação de sistemas, método de Takagi e Sugeno, fuzzy clustering, células a combustível de hidrogênio. IntroduçãoFontes alternativas de energia são buscadas devido ao impacto que as tradicionais (carvão e petróleo) geram no meio ambiente. Uma das alternativas em estudo a nível mundialé o hidrogênio; já existem aplicações em funcionamento, entretanto os principais problemas de implantação se relacionam ao seu caráter explosivo e alto custo de pesquisas. O funcionamento de uma célula a combustível de hidrogênio com um conversor elevador full-brigde e um inversor monofásico PWM senoidalé mostrado no trabalho de Avelar [1] que, além de criar um software, simula o sistema real. O modelo proposto foi desenvolvido para uma célula de 1,2 KW e o processo de identificação de sistemas utilizadoé dos mínimos quadrados.1 anamaria@famat.ufu.br 2
Resumo. Uma dinâmica do tipo presa-predador utilizando um autômato celular tridimensional em combinação com um sistema baseado em regras fuzzy é proposta com o objetivo de estender resultados obtidos para o bidimensional. Este sistema interage com as regras do autômato para determinar a taxa de predação dos tubarões que, junto aos peixes, compõem o planeta Wa-Tor.Palavras-chave. Modelo Presa-Predador, Autômato Celular 3D, Conjuntos Fuzzy.O planeta Wa-Tor ... tem a forma de um toro, ou donut, e é totalmente coberto por água. Os dois habitantes dominantes de Wa-Tor são tubarões e peixes.
Agradeço primeiramente a Deus pelo dom da vida. Agradeço ao meu orientador, Keiji Yamanaka, e coorientadora, Ana Maria Amarillo Bertone, pelas grandes instruções ministradas. Eles me ensinaram o que é pesquisar, o que é ciência e como a vida humana pode ser transformada através das contribuições da academia. Agradeço a minha amada esposa Mara Dalila e minha pequena filha Helena pela compreensão e apoio incondicionais. Agradeço aos meus pais e irmãs pelo amparo em todos os momentos. Resumo Técnicas de identificação de sistemas são essenciais para o conhecimento de fenômenos naturais e processos de diferentes origens. O principal intuito da presente pesquisa tem sido construir, teoricamente e computacionalmente, uma abordagem para lidar com sistemas de dados com várias entradas e uma saída. Duas etapas fuzzy distintas e bem definidas estão presentes no processo de identificação utilizado neste estudo: clusterização dos dados e uma inferência do tipo Takagi-Sugeno-Kang. A principal contribuição desta pesquisa é a construção dos antecedentes e dos consequentes do sistema de inferência nos quais são utilizados métodos inéditos. Uma forma de validar esta nova metodologia tem sido através de simulações com diferentes bases de dados. Os experimentos envolveram comparações com outras técnicas consolidadas como: Nonlinear Auto-Regressive with eXogenous inputs, Hammerstein-Wiener e Multilayer-Perceptron (redes neurais artificiais). A codificação tem sido feita sem a utilização de toolboxes, exceto para os testes que têm sido feitos com a rotina Compare do software Matlab, a qual utiliza medida de acurácia denominada raiz média quadrática do erro normalizada (Normalized Root Mean Square em inglês). Ao final, e como resultado das comparações, tem havido ganho de precisão na resposta e queda no esforço computacional. Como aplicação da nova técnica, têm sido realizados testes de predição de dados, com resultados promissores, além de estruturar uma nova metodologia para a interpretação de sinais provenientes de exames médicos como, por exemplo, eletroencefalogramas. Futuros trabalhos incluem a introdução da teoria dos conjuntos fuzzy do tipo 2, extensão da teoria dos conjuntos fuzzy, na dinâmica da inferência, com o objetivo de tornar ainda melhor, o desempenho da metodologia proposta.
RESUMOEste trabalho apresenta uma ferramenta móvel desenvolvida para simular um relé de distância, dispositivo muito utilizado para acusar falhas em linhas de alta tensão. Os dados colhidos da rede elétrica são simulados por um microcontrolador, sendo posteriormente enviados a um celular com sistema operacional Android versão 2.3. Através de uma transmissão GSM (Sistema Global para Comunicações Móveis) os dados podem ser recebidos em qualquer lugar sendo encaminhados a uma rede neural que mostrará se a falta está em determinado trecho de proteção. O objetivo do trabalho não é mostrar apenas o software Android ou a rede neural, mas como a mobilidade pode dar significativa contribuição para o setor de energia elétrica. Além de simular o relé de distância, através da rede neural, os dados adquiridos são inseridos em um banco de dados, o que produz um repositório que traz informações sobre as falhas em uma rede de alta tensão. Através da geração de gráficos, torna-se possível analisar o histórico de eventos em determinada rede elétrica e até mesmo alterar os parâmetros de funcionamento do microcontrolador. O intuito do trabalho é mostrar que as redes neurais artificiais podem substituir, com eficiência, o tradicional cálculo de faltas em linhas e mostrar, também, que o atual estágio de software/hardware dos dispositivos móveis já permite executar aplicações pesadas, a priori utilizadas em computadores pessoais. Cálculos outrora feitos em desktops e mainframes podem migrar para plataformas móveis, o que traz mobilidade. Inúmeros aplicativos, como os jogos, exploram o poder de processamento destas novas gerações, porém ainda são poucos os programas focados em sistemas elétricos de potência que estão presentes em plataformas móveis. O uso de redes neurais artificiais aliadas aos dispositivos móveis representa grandes ganhos às empresas fornecedoras de energia, as quais realizam inúmeros cálculos, como o relé de distância, baseando-se, tradicionalmente em um modelo matemático (caixa-branca).Palavras-chave: Sistemas elétricos de potência; Relés de distância; Sistemas móveis. MOBILE SYSTEM ANALYZER OF FAILURES IN HIGH VOLTAGE LINES ABSTRACTThis study presents a tool developed to simulate a distance relay, a common device used to indicate faults in high tension lines. The data collected from the electrical network are simulated by a microcontroller and subsequently sent to a mobile phone with Android operating system, version 2.3. Through a GSM (Global System for Mobile Communications) transmission, data can be received anywhere and sent to a neural network that will show if the fault is in the protected section. The aim of this work is not only to show the Android software or the neural network, but how mobility can give an important contribution to the electric power sector. In addition to simulate the distance relay through the neural network, the acquired data are inserted into a database which produces a repository containing information about the faults in a high voltage grid. Through the graphics generation it is po...
Fuzzy systems that include Takagi-Sugeno inference method with linear outputs, are widely known to have the ability to uniformly approximate any polynomial with high precision and, as a consequence, any continuous function, by applying the approximation theorem of Weierstrass. There is one more advantage for these methods which is to obtain an explicit expression of the defuzzified output as a function of the system’s inputs. The purpose of this study is to describe the dynamics of a data set collected through the behavior of the tangential envelope and the local concavity of a curve to be adjusted. The functions that define the envelope and its concavity are identified by means of a hybrid system that combines a fuzzy clustering with the qualities of the Takagi-Sugeno inference method. The analyzed data set represents the world population of confirmed infected people by the infectious disease caused by the coronavirus of severe acute respiratory syndrome, named COVID-19. The proposed fuzzy method, in two versions, first and second order, are compared with curves built through the least square method with the maximum of the absolute value of the difference between the fit values and the data, normalized at each instant. In these comparisons, both fuzzy approaches proposed in this study are the ones that best match the data collected, being the fuzzy approximation of second order the best of all.
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