Navegando por Autor "Rêgo, Joilson Batista de Almeida"
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TCC Detecção de anomalias em módulos fotovoltaicos utilizando redes neurais convolucionais(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-08-15) Lima Neto, José Gomes de; Martins, Allan de Medeiros; https://orcid.org/0000-0002-9486-4509; http://lattes.cnpq.br/4402694969508077; http://lattes.cnpq.br/5270376609838491; Pimentel Filho, Max Chianca; http://lattes.cnpq.br/0466613101201324; Rêgo, Joilson Batista de Almeida; http://lattes.cnpq.br/6055162446637676O setor de energia solar fotovoltaica desempenha um papel crucial no avanço da matriz energética sustentável global, com previsões de alcançar uma capacidade instalada de 2840 GW até 2030 ao redor do mundo. No entanto, os desafios inerentes às atividades de operação e manutenção de grandes usinas fotovoltaicas demandam soluções cada vez mais proativas e eficientes para maximizar a eficiência energética e garantir a viabilidade econômica dessas instalações. Nesse contexto, a aplicação de técnicas de visão computacional, como os modelos de Redes Neurais Convolucionais (CNN), para a detecção de anomalias em módulos fotovoltaicos utilizando imagens no espectro infravermelho (IR), surge como uma solução promissora para os desafios enfrentados pelo setor. Este trabalho tem como objetivo principal propor a aplicação de um modelo de CNN para a detecção automática de anomalias em usinas solares fotovoltaicas, por meio do treinamento e validação de quatro experimentos distintos utilizando um dataset específico para essa finalidade. Ao focar na utilização de redes neurais artificiais, este estudo visa não apenas melhorar as práticas de manutenção e operação em usinas fotovoltaicas, mas também contribuir para o avanço do conhecimento técnico no campo da engenharia elétrica, abrindo caminho para futuras aplicações práticas e reais dessa tecnologia.Tese Extensões multidimensionais para correntropia e suas aplicações em estimativas robustas(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2014-08-08) Rêgo, Joilson Batista de Almeida; Martins, Allan de Medeiros; ; http://lattes.cnpq.br/4402694969508077; ; http://lattes.cnpq.br/6055162446637676; Dória Neto, Adrião Duarte; ; http://lattes.cnpq.br/1987295209521433; Lyra, Aarão; ; http://lattes.cnpq.br/2558569782799336; Costa, Evandro de Barros; ; http://lattes.cnpq.br/5760364940162939; Barreto, Guilherme de Alencar; ; http://lattes.cnpq.br/8902002461422112O presente trabalho usa uma medida de similaridade denominada correntropia no desenvolvimento de um novo método para estimar uma relação linear entre as variáveis e suas amostras. O objetivo é estender o conceito de correntropia a partir de duas variáveis para quaisquer dois vetores (mesmo com diferentes dimensões), utilizando conceitos estatísticos. Através das extensões multidimensionais que serão apresentadas, o problema de regressão ou identificação de sistemas pode ser formulado de uma maneira diferente, buscando retas e hiperplanos que possuem a máxima densidade de probabilidade dos dados desejados. Experimentos mostraram que o novo algoritmo tem uma boa atualização de ponto fixo e robustez a ruídos impulsivos.Dissertação Identificação de uma planta de corrente de um motor de indução utilizando redes de base radial(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2010-07-30) Rêgo, Joilson Batista de Almeida; Martins, Allan de Medeiros; Dória Neto, Adrião Duarte; ; http://lattes.cnpq.br/1987295209521433; ; http://lattes.cnpq.br/4402694969508077; ; http://lattes.cnpq.br/6055162446637676; Araújo, Aldayr Dantas de; ; http://lattes.cnpq.br/3165031680223608; Barreto, Guilherme de Alencar; ; http://lattes.cnpq.br/8902002461422112O presente trabalho descreve a utilização de uma ferramenta matemática na solução de problemas decorrentes da teoria de controle, incluindo a identificação, a análise do retrato de fase e a estabilidade, bem como a evolução temporal da planta de corrente do motor de indução. A identificação de sistemas é uma área da modelagem matemática que tem como objetivo o estudo de técnicas que possam determinar um modelo dinâmico na representação de um sistema real. A ferramenta utilizada na identificação e análise do sistema dinâmico não linear será as Funções de Base Radial (RBF). O processo ou a planta que será utilizada possui um modelo matemático desconhecido, mas pertence a uma determinada classe que contém uma dinâmica interna que pode ser modelada. Será apresentada como contribuições a análise da estabilidade assintótica da RBF. A identificação utilizando Funções de Base Radial é demonstrada através de simulações computacionais a partir de um conjunto de dados reais obtidos da planta de corrente do motor de indução