Navegando por Autor "Silva, Jordão Paulino Cassiano da"
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TCC Modelagem, acionamento e simulação do fluxo de potência em um regulador eletromagnético de frequência (REF) controlado vetorialmente(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2021-04-29) Silva, Jordão Paulino Cassiano da; Pinheiro, Ricardo Ferreira; Salazar, Andres Ortiz; Medeiros Jr., Manoel Firmino De; Silva, Paulo VitorAnalisando a atual conjuntura da matriz energética mundial, fontes renováveis de energia têm sido cada vez mais utilizadas à medida em que se tornam viáveis e necessárias. Nesse contexto, uma tecnologia recém desenvolvida tem se apresentado como uma alternativa eficaz e de múltiplas aplicações no acoplamento eletromecânico em sistemas de geração de energia elétrica, o REF – Regulador Eletromagnético de Frequência, uma máquina de indução adaptada, de armadura móvel, capaz de realizar o acoplamento de uma turbina a um gerador, enquanto mantém a velocidade de rotor controlada por meio de um inversor de frequência. Nesse trabalho foi proposta a modelagem matemática do REF em coordenadas abc e dq0 a partir dos seus parâmetros do circuito equivalente clássico, foi implementada uma estratégia vetorial em quadratura de controle de velocidade e foi simulado seu acionamento e fluxo de potência, através do Matlab Simulink, para perfis variados de alimentação e carga. A modelagem e controle, implementados em ambiente de simulação, apresentaram resultado satisfatório, oportunizando novos estudos em torno do REF e no desenvolvimento de seus novos protótipos.Dissertação Uma proposta para detecção de buracos com aprendizagem de máquina na borda(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-05-14) Silva, Jordão Paulino Cassiano da; Silva, Ivanovitch Medeiros Dantas da; https://orcid.org/0000-0002-0116-6489; http://lattes.cnpq.br/3608440944832201; https://orcid.org/0000-0003-1691-3288; http://lattes.cnpq.br/1066846658119458; Oliveira, Luiz Affonso Henderson Guedes de; https://orcid.org/0000-0003-2690-1563; http://lattes.cnpq.br/7987212907837941; Costa, Daniel GouveiaBuracos em vias urbanas representam um problema significativo, afetando tanto a segurança dos usuários quanto a durabilidade dos veículos. Este estudo surge da necessidade urgente de soluções eficazes para a detecção de buracos, que possam ser implementadas em tempo real utilizando dispositivos com recursos computacionais limitados. Foi desenvolvida uma abordagem inovadora que integra aprendizado de máquina em dispositivos de borda, com ênfase nos modelos YOLOv8 e FOMO no contexto do TinyML. Utilizou-se um conjunto de dados especializado, contendo imagens anotadas, para treinar esses modelos na detecção precisa de buracos. A otimização do desempenho dos modelos YOLOv8 e FOMO para dispositivos de borda assegura eficiência em tempo real. Este trabalho não apenas fornece modelos eficazmente treinados, mas também apresenta um framework adaptável para a detecção de buracos, garantindo uma implementação prática e eficiente. Ademais, é proposto um pipeline completo para a detecção de buracos, validando a precisão e eficiência dos modelos. Esta abordagem oferece uma solução robusta para o reconhecimento automático de buracos, contribuindo significativamente para melhorias na manutenção de infraestruturas urbanas.